Было время, когда данные не имели большого значения. К счастью или к сожалению, это время ушло. Компаниям и предприятиям сейчас требуется огромное количество данных каждый день, чтобы оставаться успешными и честно конкурировать на мировом рынке.
Однако сбор такого количества данных - непростая задача, и бренд, которому необходимо собирать достаточный объем полезных данных каждый день, также должен вкладывать огромное количество времени и усилий. Такие требования и растущая актуальность данных побудили к открытию нескольких методов и инструментов извлечения данных.
Процесс, который когда-то включал традиционные методы, теперь превратился в Artificial Intelligence (AI). Веб-скрапинг с использованием ИИ становится все более популярным явлением, потому что инструменты, созданные с помощью ИИ, могут собирать данные в еще большем масштабе, что делает веб-скрапинг более интересным и эффективным процессом.
Что такое веб-парсинг?
Веб-скрапинг можно определить как процесс доступа и извлечения больших объемов данных из нескольких источников данных. Обычно это предполагает использование сложных инструментов для поиска и извлечения полезных данных в режиме реального времени. Данные могут быть получены из поисковых систем, серверов, веб-сайтов и даже ключевых торговых площадок, и этот процесс обычно повторяется или сохраняется в цикле, чтобы обеспечить регулярное обновление извлеченных данных.
После завершения сбора данные могут быть легко извлечены при необходимости и быстро использованы.
Программное обеспечение или инструмент, который вы выбираете для использования, можно установить на ваше устройство или развернуть и использовать непосредственно из облака.
В качестве альтернативы вы можете выбрать программное обеспечение, созданное специально для вас. Это дает преимущество в том, что вы без промедления удовлетворяете потребности вашей компании. Однако его разработка и обслуживание также могут быть более дорогостоящими.
Как это работает?
Хотя и традиционный, и AI-парсинг сейчас работают по-разному, веб-парсинг или извлечение данных обычно работают таким упрощенным образом:
- Вы предоставляете парсеру боту URL-адрес веб-сайта или сервера, который вы собираетесь очистить
- Запрос отправляется через прокси-сервер, который скрывает вашу информацию и незаметно доставляет ваш запрос.
- Запрос достигает целевого сайта, и бот приступает к очистке информации и созданию архива, следуя всем встроенным ссылкам.
- После сбора достаточного количества информации результаты возвращаются вам через прокси-сервер, который проверяет, не были ли данные скомпрометированы.
- После завершения этой проверки вам будут показаны результаты, и теперь вы можете сохранить их на любом доступном носителе.
Для чего можно использовать веб-парсинг
Основная цель веб-парсинга - собрать достаточный объем релевантных данных. Затем эти данные можно применить несколькими способами, включая следующие:
1. Мониторинг и защита бренда
Мониторинг и защита бренда включает в себя различные процессы, используемые для защиты бренда и всех его активов. Процесс простирается от просмотра уголков Интернета, чтобы узнать, где упоминается ваш бренд, до принятия необходимых мер против самозванцев и нарушителей.
Выполнение всего этого обычно требует частого и последовательного сбора данных посредством парсинга веб-страниц.
2. Мониторинг рынка и конкуренции
Знание того, как рынок ведет себя на каждом этапе, и понимание того, что делают ваши конкуренты, - это стратегия, которая может либо разрушить, либо сделать бизнес. Считается, что бренды, которые внимательно следят за этими двумя объектами, как правило, добиваются большего успеха, чем те, которые их игнорируют.
Следовательно, бренды очень серьезно относятся к наблюдению как за рынком, так и за своими конкурентами. И данные, которые им нужны для этого, обычно получают через парсинг веб-страниц.
3. Удовлетворенность клиентов
В современном мире «покупатель всегда прав». Это означает, что то, что думает и чувствует клиент, должно считаться очень важным. Удовлетворение потребностей клиентов - ключ к успеху цифрового бренда; следовательно, предприятиям необходимо понимать мысли своих клиентов на каждом шагу. Это может быть достигнуто путем сбора данных об отзывах и обсуждениях клиентов.
4. Создание обоснованных стратегий
Компании также стремятся использовать стратегии. Такая стратегия, как динамическое ценообразование, помогает брендам максимизировать прибыль и доход. Но стратегии нельзя строить вслепую, они должны основываться на конкретной информации. Создание информированной стратегии требует сбора большого количества данных в режиме реального времени.
Искусственный интеллект и как он может изменить веб-парсинг
ИИ можно определить как способность машины, компьютера, инструмента или программного обеспечения учиться чему-либо во время обычных операций. Это означает, что инструменты, созданные с использованием искусственного интеллекта, могут легко учиться и адаптироваться в процессе работы. По сути, это работа ИИ.
Концепция ИИ охватывает все, от приложений ИИ до Машинное обучение (ML) алгоритмы и глубокое обучение, причем все они работают таким образом, что имитирует человеческий интеллект. Искусственный интеллект успешно используется для обеспечения качества данных в нескольких областях, включая медицинскую диагностику, дистанционное зондирование и веб-скрапинг. Чтобы узнать больше о парсинге веб-страниц с помощью ИИ, посетите Оксилабс стр.
Применение ИИ в парсинге веб-страниц произведет революцию во многих отношениях, в том числе в следующем:
- Создание более сложных парсеров, которые могут собирать данные практически со всех веб-сайтов, несмотря на различия и регулярные изменения.
- Для управления прокси и обслуживания инфраструктуры с меньшим количеством ошибок
- Для правильной выборки и более надежного анализа данных, поскольку инструменты ИИ могут легко адаптироваться для более надежного выполнения таких задач.
Заключение
Очистка веб-страниц - важное бизнес-требование, и. ИИ-парсинг еще лучше, потому что он устраняет затраты времени, трудности, постоянное обслуживание, задержки и ошибки, связанные с традиционным парсингом веб-страниц.
Оставить комментарий
Есть что сказать об этой статье? Добавьте свой комментарий и начните обсуждение.