Компании постоянно работают с массивами данных. При этом остро стоит не столько вопрос их анализа, сколько сбора. Чтобы свести воедино данных с десятков сайтов, страниц, вручную пришлось бы создавать новые рабочие места и тратить на это ограниченный бюджет. Для решения проблемы разработчики создали парсеры — автоматические программы для сбора и первичной систематизации данных из источников.
В этой статье разберем, что такое парсинг, где и для чего технологию применяют.
Парсинг — автоматизированный сбор информации из доступных источников. Для этого нужны парсеры — программное обеспечение с алгоритмами поиска и выгрузки информации. Они работают следующим образом:
Парсинг разработали с целью минимизировать рутину. На сбор и выгрузку данных с тысячи страниц потребуются десятки трудочасов. Программа выполнит эту задачу быстрее и качественнее человека.
Компании активно парсят свои и чужие сайты для достижения разных целей. Разберем основные задачи парсеров.
Этим часто занимаются SEO-специалисты и маркетологи. Они выгружают массивы данных с конкурентных сайтов, чтобы понять, как они выстроили стратегии продвижения в поисковиках и продаж. Благодаря парсерам компании анализируют:
В SEO парсеры стали обязательным инструментом. Благодаря программам можно анализировать контент на своем сайте и оппонентов. Это пригодится при создании семантического ядра, кластеризации, а также дополнении уже готовых страниц новым контентом. Если мы говорим о своем сайте, то возможен сбор и последующий анализ:
Если же затрагивать конкурентов, то парсеры используют для сбора СЯ перед разработкой сайта, страницы с нуля, а также для создания ссылочного профиля.
Парсеры с целью настроить рекламную кампанию в основном используют в соцсетях. К примеру, Pepper.Ninja позволяет:
Последнее часто применяют для настройки РК. Фолловеры — это представители ЦА, поэтому рекламные объявления должны увидеть люди с похожими параметрами.
С помощью парсеров бизнес может частично автоматизировать работу с контентом. Пользователи могут сравнивать свой сайт и чужой, чтобы понять, каких страниц не хватает. Кроме того, администраторы благодаря парсерам упростят работу с товарными карточками. Компании автоматизируют обновление цен, наполнение страниц магазина.
Это основная задача, для которой создавались парсеры. Компании получают полную информацию о контенте на сайте. Главное — правильно настроить программу и задать параметры анализа. Применяя софт, вы узнаете:
Парсеры не используют в одиночку. Их подключают к аналитическим сервисам. Если подключить парсер к инструменту сквозной аналитики (например, Roistat), то маркетологи получат подробную информацию о любых данных магазина, рекламных кампаниях и т.д.
Парсеры функционируют достаточно просто. Они собирают и переносят данные в другие программы, где их уже используют люди или другие сервисы.
Парсеры всегда действуют по одному алгоритму. Они сначала заходят на страницу и ищут нужный контент. При этом они видят не сам текст или изображение, а код. Если на странице есть данные, соответствующие требованиям, софт выгружает их и переносит в отчет или базу данных.
К примеру, компания готовится к выводу нового продукта на рынок и еще не определила конечную стоимость для потребителя. Чтобы узнать «среднюю температуру по больнице», маркетологи анализируют различные онлайн-магазины через парсер. В результате уже через 5–10 минут у них будет отчет, где указаны:
Этот отчет позволит сформировать ценовую политику и в целом понять ситуацию на рынке.
Программное обеспечение классифицируют по разным основаниям. Мы разделим парсеры по модели использования. Всего есть 3 группы:
Это онлайн сервисы, которые работают через API или прямо в веб-клиенте. Их преимущества — минимальная нагрузка на компьютер пользователя и отсутствие установки. Популярные решения:
Однако нужно учитывать, что онлайн-сервисы преимущественно платные. Пользователи платят за время эксплуатации или объем данных.
Это более распространенный вариант, который подойдет маркетологам и SEO-специалистам, ежедневно собирающим тонны информации. Устанавливаемые программы часто доступны бесплатно, но есть и платные варианты. Однако, в отличие от онлайн-сервисов, пользователь тратит деньги один раз, а не покупает подписку.
Недостаток компьютерных парсеров — нагрузка на устройство. Если у вас слабый ПК, то сбор данных займет много времени.
Популярные программы:
Это немного сомнительное решение для парсинга. Они подойдут тем, кто хочет собрать небольшой объем данных (до 50 страниц). Если вы планируете проанализировать целый сайт, то браузерное расширение точно не справится с задачей.
Надежные расширения:
Если разработчики создали динамический сайт, то просто собрать данные не получится. Такой ресурс предлагает интерактивный пользовательский опыт, основанный на интересах конкретного человека. К примеру, YouTube подстраивается под поиск и вкусы. В результате данные постоянно изменяются при длительном взаимодействии с сайтом, а парсер собирает мусорный отчет, который точно не получится использовать для анализа.
Чтобы обойти эту проблему, нужно создать парсер, имитирующий взаимодействие человека с ресурсом. Он должен уметь взаимодействовать с сайтом, выбирать автогенерируемый контент и обрабатывать асинхронные запросы JavaScript и XML (AJAX).
Для этого активно используют пакет Selenium для Python. Это система автоматизированного тестирования, позволяющая выполнять любые операции на динамически обновляемых страницах.
Парсеры — универсальные программы, которые можно использовать для сбора любых данных.
Софт изучает ассортимент и собирает информацию о:
Эта информация позволит магазину автоматически заполнять блок с характеристиками продукта, понять, какие товары нужно добавить в каталог и т.д.
Парсинг сайтов позволяет собрать данные о ценах на любые продукты в каталоге. А если подключить его к CMS, то можно автоматизировать обновление стоимости. Эта функция упростит управление ценовой политикой крупного магазина, когда вручную корректировать ценники проблематично.
Как это работает:
Благодаря этой функции компания будет быстро реагировать на изменения рынка, и не потеряет конкурентное преимущество.
В SEO парсеры активно используют для решения различных задач. Примеры:
Для SEO создано множество узкоспециализированных парсеров. Самыми востребованными стали Screaming Frog, ComparseR, Netpeak Spider.
Парсеры могут собирать информацию о компаниях и конкретных людях с корпоративных сайтов и соцсетей. Что можно выгрузить:
Компании с помощью парсеров анализируют аудиторию своих и чужих пабликов. Это лучшая функция, если говорить о таргетированной рекламе. За несколько кликов бизнес получит подробный разбор всех подписчиков. Какие данные войдут в отчет:
Эта информация поможет правильно настроить таргетированную рекламу и выйти на ту аудиторию, которая действительно заинтересуется оффером.
Сбор данных поисковой выдачи используется для анализа конкурентных сайтов. Благодаря парсерам SEO-специалисты определяют ТОПы и характеристики страниц, включая:
Можно условно разделить инструменты для сбора данных на 3 группы.
Если говорить о языках, то самыми популярными стали JavaScript, Python, Ruby, PHP и C++. При этом лучшими из них можно назвать первые 2 — JS и «Питон». Для них создано множество библиотек с готовыми инструментами для анализа данных.
Для JS разработали следующие решения:
А разработчики на Python создают парсеры с помощью:
Создание собственного парсера — сложная задача. Если у вас нет навыков программирования или разработчика в штате, то лучше использовать готовые решения. Веб-скраперы позволяют быстро собрать данные на любом устройстве. Вычисления осуществляются на сервере провайдера.
Популярные онлайн-скраперы:
Устанавливаемые программы — это лучший вариант для постоянного сбора данных. Компании не придется постоянно оплачивать подписку, но требуется мощное устройство. Популярные инструменты:
Все предложенные программы могут собирать любые SEO и маркетинговые данные, имеют графическую оболочку, так что настройка и использование софта не станет проблемой.
Свой сайт можно парсить без ограничений. С конкурентами немного сложнее. Вы не нарушите законы, если:
Отметим, что это еще плохо проработанная область, из-за чего законы не всегда понятны. Если вы активно используете парсеры, стоит проконсультироваться с юристом, подробно описав методики работы с данными.
В случае с парсингом данных пользователей социальных сетей все более понятно. Компании могут свободно парсить их, поскольку они опубликованы на страницах, значит, не считаются конфиденциальными.
С развитием IT, рекомендательных сервисов, персонализации компании вынуждены постоянно работать с массивами данных, чтобы обеспечить приятный клиентский опыт. Однако вручную собрать столько данных невозможно.
Благодаря парсингу компании получают сырые данные за пару кликов. Остается загрузить их в аналитический инструмент, и они получат готовый и понятный отчет. В результате специалисты потратят минимум усилий и времени.
Парсинг — это одна из лучших технологий, созданная разработчиками. Благодаря ей стала возможна современная аналитика. Парсеры автоматически найдут источник и выгрузят нужные данные. Пользователи только настраивают приложения и указывают, что именно требуется найти. При этом можно найти любые данные, так что парсинг активно используют в любых целях, включая SEO, анализ ЦА, настройка РК и т.п.
