如何爬取 Steam 遊戲商店

從 Steam 遊戲商店抓取視頻遊戲數據

博客很棒，但如果你沒有最新的內容，博客還有什麼用呢？ 如果您經營遊戲博客，或者您是遊戲狂熱者，或者您只想了解遊戲世界的最新消息，那麼您絕對可以從 Steam 遊戲商店抓取數據。 但是等等，這篇關於網絡抓取視頻遊戲數據的文章不僅適用於博客所有者，也適用於遊戲零售商，或任何銷售遊戲商品或以任何方式參與視頻遊戲世界的在線網站。

為什麼要抓取 Steam 遊戲商店？

詢問任何遊戲玩家他從哪裡購買了他的最新遊戲，他很可能會告訴你“Steam”。 Steam 之於遊戲就像亞馬遜之於電子商務。 Steam 是眾所周知的商業世界視頻遊戲的數字分發平台，但實際上，它遠不止於此。 它是遊戲玩家的社交網站。

遊戲通常在 Steam 上發佈時仍處於 Beta 階段，通過這種方式，遊戲開發者可以從遊戲玩家那裡獲得實時反饋。 然後在正式發布之前將反饋再次納入遊戲。 其中一款遊戲是 PUBG （Player Unknown's BattleGround），它已在 Steam 上推出並可用。

Steam 已經存在一段時間了，如今它在全球遊戲銷售中佔據了相當大的份額。 Steam 的一些最大好處是它可以防止盜版並幫助人們將在線遊戲聯繫在一起——這些遊戲是當今最流行的遊戲。 因此，我們將討論從博客所有者到廣告代理機構，從博客所有者到廣告代理機構，抓取的遊戲數據可以通過哪些不同方式使人們受益。

使用從 Steam 抓取的 Web 數據升級您的遊戲博客

如果您正在撰寫遊戲博客，那麼沒有更好的網站可以從Steam上抓取內容。 從 Steam，您將能夠隨時抓取最流行遊戲的詳細信息。 這將為您提供許多可以撰寫的主題。 您可以抓取有關這些遊戲的最受歡迎的評論，這將為您提供更多彈藥。

假設有人談到了某些絕對應該納入特定遊戲地圖的更改，並且您看到許多其他人重申了相同的要求，您可以寫一篇關於該遊戲地圖中的缺陷的文章，甚至提供一些來自頂級用戶的評論。 您可以通過民意調查跟進並在各種社交媒體平台上分享鏈接。 通過這種方式，您可以間接使用 Steam 數據吸引更多人訪問您的博客。

Steam 經常舉行大量銷售活動，在此期間，它以甚至一半的價格出售熱門遊戲。 好吧，他們不必開實體店就可以將游戲帶給您。 他們需要做的就是在他們的服務器上託管遊戲。 您可以隨時下載並通過連接到 Steam 來播放它。 這樣 Steam 可以省錢，您也一樣。

但是，steam 不會每天在其他網站（如電子商務網站）上宣傳哪些書名在售（因為做廣告要花錢）。 因此，如果您可以定期從 Steam 抓取數據並保持更新的 Steam 上正在以巨大折扣出售的遊戲列表，那麼消息就會流傳開來，很快遊戲玩家就會每天檢查您的網站，以確保他們獲得最優惠的價格。

甚至 Steam 中的特賣也有不同的類別，例如周末特賣、當月特賣、當日特賣等等。 您可以為交易使用相同或相似的類別名稱，並在您的網站上顯示它們的鏈接。 您還可以從 Steam 上抓取最熱門的話題並在您的網站上進行討論，同時每月為最活躍的參與者提供免費遊戲。 這將進一步增加您網站的自然流量。

網頁抓取 Steam 商店數據如何幫助遊戲零售商？

很大一部分遊戲仍然從在線零售商和實體店購買（超過 Steam 銷售額的 3-4 倍）。 對他們來說，保持庫存和銷售遊戲是有成本的。 因此，匹配最低的蒸汽價格可能被證明是不可能的。 但是，必須記住，Steam 的優惠會隨著時間而變化，而且他們絕不會為所有遊戲提供折扣。

因此，通過抓取有關哪些遊戲在 Steam 上銷售的數據，您可以嘗試盡可能匹配價格並宣傳諸如“現在以低於 Steam 的價格銷售！”，或銷售當前不打折的遊戲，以及用同樣的廣告賣那些遊戲！ 聽起來不錯？

好吧，這還不是全部。 如果您是遊戲零售商，您還可以抓取數據以查找最熱門的遊戲，從而更改您的庫存。 這將有助於使您的成本低於平時，並且通過這種方式，您還可以為客戶提供更高的折扣。

更新遊戲信息的最佳來源

Steam 為遊戲開發者提供易於使用的API，以便他們可以輕鬆地連接到他們的玩家並為他們提供補丁或遊戲設置信息，或者在崩潰時幫助他們。 因此，爬取數據以獲取最新信息（無論是關於補丁、提示和技巧，還是遊戲設置優化）的最佳位置是 Steam！

舉辦遊戲比賽作為一種廣告方式

這些天來，世界各地都在舉辦遊戲比賽，大公司都在支持他們，以便讓他們的品牌有更多的曝光率。 從波音到英偉達，許多公司都在舉辦錦標賽，人們在最新的遊戲中競爭。

如果您是一家科技公司或與遊戲有某種關聯，您可以舉辦遊戲比賽或錦標賽，以獲得即時的公眾曝光度和知名度。 如需幫助，您可以從 Steam 中抓取數據，以決定在哪個遊戲上舉辦比賽，甚至邀請哪些頂級玩家作為首席嘉賓。

我們可以使用 Web Scrap Steam 數據構建推薦引擎嗎？

推薦引擎根據人們以前的購買或偏好向他們推薦產品。 雖然這個想法有點牽強，但理論上還是很簡單的，如果能從 Steam 上爬取足夠多的數據，來了解什麼樣的人喜歡什麼樣的遊戲，那麼構建推薦引擎就很容易了。

例如，如果一個人喜歡游戲 A 和 B，那麼如果您可以輕鬆預測他肯定會喜歡游戲 C，那麼通過這種方式，您可以通過問他們 5-10 個問題來推薦人們的遊戲。

但是我們如何抓取數據？

Steam 有一個複雜的網頁，它有多個帶有多個鏈接的頁面，包含不同格式的數據。 從 Steam 中抓取 Web 數據並非易事，除非您擁有一支由 Python 和 R 專家組成的團隊，他們之前曾從事數據抓取工作，否則我建議您不要接受挑戰。

在這種情況下，如果您轉而求助於像 PromptCloud 這樣的網絡抓取服務提供商，您可以了解您的需求，他們可以從 Steam 中提取這些特定數據並以合適的即插即用格式。