C'è stato un tempo in cui i dati non erano un grosso problema. Fortunatamente o sfortunatamente, quel tempo è passato. Le aziende e le aziende ora richiedono un'enorme quantità di dati ogni giorno per avere successo e competere in modo equo nel mercato globale.
Tuttavia, raccogliere una tale quantità di dati non è un compito facile e un brand che ha bisogno di raccogliere una quantità sufficiente di dati utili ogni giorno deve anche investire una grande quantità di tempo e fatica. Tali richieste e la crescente rilevanza dei dati hanno portato alla scoperta di diversi metodi e strumenti di estrazione dei dati.
Un processo che una volta prevedeva metodi tradizionali si è ora evoluto per includere Intelligenza Artificiale (AI). Il web scraping con intelligenza artificiale sta diventando un fenomeno più popolare perché gli strumenti creati con l'intelligenza artificiale possono raccogliere dati su scale ancora maggiori, rendendo il web scraping un processo più interessante ed efficiente.
Che cos'è il web scraping?
Il web scraping può essere definito come il processo di accesso e recupero di grandi quantità di dati da più origini dati. In genere comporta l'uso di strumenti sofisticati per trovare ed estrarre dati utili in tempo reale. I dati possono provenire da motori di ricerca, server, siti Web e persino mercati chiave e il processo viene solitamente ripetuto o mantenuto in un ciclo per consentire aggiornamenti di routine dei dati estratti.
Una volta completata la raccolta, i dati possono essere facilmente recuperati quando necessario e utilizzati prontamente.
Il software o lo strumento che scegli di utilizzare può essere installato sul tuo dispositivo o distribuito e utilizzato direttamente dal cloud.
In alternativa, puoi scegliere di avere un software personalizzato creato appositamente per te. Questo ha il vantaggio di soddisfare direttamente le esigenze della tua azienda. Tuttavia, può anche essere più costoso da sviluppare e mantenere.
Come funziona?
Sebbene sia il web scraping tradizionale che AI ora funzionino in modi molto diversi, lo scraping web o l'estrazione dei dati generalmente funziona in questo modo semplificato:
- Fornisci al bot di scraping il Indirizzo URL del sito web o del server che intendi raschiare
- La richiesta viene inviata utilizzando un proxy che nasconde le tue informazioni e consegna la tua richiesta in modo discreto
- La richiesta raggiunge il sito di destinazione e il bot di scraping procede a raschiare le informazioni e creare un archivio seguendo tutti i collegamenti incorporati
- Una volta raccolte informazioni sufficienti, i risultati ti vengono restituiti tramite il proxy, che verifica che i dati non siano stati compromessi
- Una volta completato questo controllo, i risultati vengono visualizzati e ora puoi procedere a memorizzarli in qualsiasi supporto di memorizzazione disponibile
Per cosa può essere utilizzato il web scraping
Lo scopo principale del web scraping è raccogliere una quantità sufficiente di dati rilevanti. Questi dati possono quindi essere applicati in diversi modi, inclusi i seguenti:
1. Monitoraggio e protezione del marchio
Il monitoraggio e la protezione del marchio comprendono i vari processi utilizzati per salvaguardare un marchio e tutti i suoi beni. Il processo va dall'osservazione degli angoli di Internet per vedere dove viene menzionato il tuo marchio all'adozione delle misure necessarie contro impostori e trasgressori.
Fare tutto questo di solito comporta la raccolta di dati frequentemente e in modo coerente attraverso il web scraping.
2. Monitoraggio del mercato e della concorrenza
Sapere come si comporta il mercato in ogni momento e capire cosa stanno facendo i tuoi concorrenti è una strategia che può rompere o fare affari. Si ritiene che i marchi che tengono d'occhio queste due entità tendano a fare meglio di quelli che le ignorano.
Quindi, i marchi prendono molto sul serio l'osservazione sia del mercato che della concorrenza. E i dati di cui hanno bisogno per farlo vengono solitamente ottenuti tramite web scraping.
3. Soddisfazione del cliente
Nel mondo di oggi, "il cliente ha sempre ragione". Ciò implica che ciò che il cliente sente e pensa deve essere considerato molto importante. Fornire la soddisfazione del cliente è la chiave per avere successo come marchio digitale; quindi le aziende devono capire i pensieri dei loro clienti ad ogni turno. Ciò può essere ottenuto raccogliendo dati sulle recensioni e le discussioni dei clienti.
4. Creazione di strategie informate
Le aziende si sforzano anche attraverso strategie. Una strategia come il prezzo dinamico aiuta i marchi a massimizzare i profitti e le entrate. Ma le strategie non possono essere costruite alla cieca e vanno fatte con informazioni concrete. La creazione di una strategia informata richiede una grande quantità di dati raccolti in tempo reale.
Intelligenza artificiale e come può cambiare il web scraping
L'intelligenza artificiale può essere definita come la capacità di una macchina, un computer, uno strumento o un software di apprendere qualcosa durante le normali operazioni. Ciò significa che gli strumenti creati con l'intelligenza artificiale possono facilmente apprendere e adattarsi mentre procedono. Questo è essenzialmente il lavoro dell'IA.
Il concetto di AI copre tutto, dalle applicazioni AI a machine Learning (ML) e Deep Learning, con tutti loro che funzionano in un modo e in un modo che imitano l'intelligenza umana. L'intelligenza artificiale è stata utilizzata con successo per garantire dati di qualità in diversi campi, tra cui diagnosi medica, telerilevamento e web scraping. Per saperne di più sul web scraping basato sull'intelligenza artificiale, visita il Oxylab .
L'applicazione dell'IA nel web scraping rivoluzionerà le cose in diversi modi, inclusi i seguenti:
- Costruire scraper più sofisticati in grado di estrarre dati da praticamente tutti i siti Web nonostante le differenze e le modifiche regolari
- Per la gestione dei proxy e la manutenzione dell'infrastruttura con minori possibilità di errore
- Per un corretto recupero dei dati e un'analisi dei dati più affidabile, poiché gli strumenti di intelligenza artificiale possono adattarsi facilmente per eseguire tali attività in modo più affidabile
Conclusione
Il web scraping è un importante requisito aziendale e. Lo scraping AI è ancora migliore perché elimina il consumo di tempo, la difficoltà, la manutenzione costante, i ritardi e gli errori associati allo scraping web tradizionale.
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