Cos'è il Web Scraping? Come automatizzare la raccolta di dati dal web

Dagli studi di ricerca agli elenchi di prodotti, Internet è un tesoro di contenuti informativi e dati preziosi.

Scansionare miliardi di siti web per trovare dati accurati può essere uno sforzo erculeo. Con il software di estrazione dati, ora puoi automatizzare il modo in cui raccogli o estrai dati dal web. Il processo di utilizzo di bot per estrarre dati e contenuti dai siti web è noto come web scraping. Puoi anche lavorare con fornitori di servizi di estrazione dati con capacità di servizi di web scraping per automatizzare lo scraping dei dati.

Il web scraping raccoglie e converte dati non strutturati in formato hypertext markup language (HTML) in dati strutturati, che possono essere in un foglio di calcolo o in un database. Poi, puoi manipolare o analizzare i dati per alimentare applicazioni aziendali.

Vuoi saperne di più sul web scraping e le sue implicazioni per la tua azienda? Continua a leggere il resto dell'articolo per esplorare tecniche, strumenti e considerazioni legali!

Come funziona il web scraping?

Per comprendere il web scraping, è importante prima capire che le pagine web sono costruite con linguaggi di markup basati su testo.

Un linguaggio di markup definisce la struttura del contenuto di un sito web. Poiché ci sono componenti e tag universali dei linguaggi di markup, questo rende molto più facile per gli scraper web estrarre le informazioni di cui hanno bisogno. Analizzare l'HTML è solo una metà del web scraping. Dopo di ciò, lo scraper estrae i dati necessari e li memorizza. Gli scraper web sono simili alle interfacce di programmazione delle applicazioni (API) che permettono a due applicazioni di interagire tra loro per accedere ai dati.

Scopri il processo passo-passo di come funzionano gli scraper web.

• Passo 1: Fare una richiesta HTTP. Il primo passo prevede che uno scraper web richieda l'accesso a un server che ha i dati.
• Passo 2: Estrarre e analizzare il codice del sito web. Dopo aver ricevuto l'accesso, uno scraper passa attraverso il linguaggio di markup estensibile (XML) o HTML del sito web per scoprire la struttura del contenuto.
• Passo 3: Analizzare il codice. Ora, lo scraper scompone o analizza il codice per individuare ed estrarre elementi o oggetti predefiniti, che possono includere testi, valutazioni, classi, tag o anche ID.
• Passo 4: Memorizzare i dati localmente. Infine, lo scraper web memorizza localmente i dati dopo aver analizzato il codice XML o HTML.

Troppe richieste HTTP da parte degli scraper possono mandare in crash un sito web, quindi i siti web hanno regole diverse per i bot da seguire.

Web crawling vs. web scraping

Il web crawling e il web scraping sono due tecniche per raccogliere dati da Internet, ma servono a scopi diversi e operano in modi distinti.

Il web crawling implica la navigazione sistematica su Internet per indicizzare i contenuti da vari siti web. I web crawler, noti anche come spider o bot, sono progettati per navigare attraverso i link sulle pagine web e raccogliere dati per motori di ricerca come Google, che poi indicizzano il contenuto per migliorare i risultati di ricerca.

Il web scraping, d'altra parte, è il processo di estrazione di informazioni specifiche dai siti web. A differenza dei crawler, che raccolgono dati generali per l'indicizzazione, gli scraper mirano a dati particolari, come prezzi, recensioni o informazioni di contatto. Gli strumenti di web scraping sono utilizzati per automatizzare questo processo di estrazione, permettendo agli utenti di raccogliere e organizzare i dati per l'analisi o l'uso in altre applicazioni.

Tecniche di web scraping

Di seguito sono riportate alcune delle tecniche comuni di web scraping.

• Copia e incolla manuale implica copiare dati specifici dal web e incollarli manualmente in un file di testo o foglio di calcolo.
• Web scraping con Python utilizza le capacità di corrispondenza delle espressioni regolari di Python per estrarre informazioni dalle pagine web. I professionisti della scienza dei dati e i programmatori utilizzano anche linguaggi di programmazione come Ruby, Java, C++ e JavaScript per il web scraping automatizzato.
• Analisi del modello a oggetti del documento (DOM) incorpora browser web per scrappare il contenuto dinamico generato dagli script lato client.
• Riconoscimento delle annotazioni semantiche utilizza markup semantici o metadati per individuare ed estrarre frammenti di dati.
• Analisi assistita dalla visione artificiale estrae dati dalle pagine web con l'aiuto del machine learning e della visione artificiale.

Tipi di scraper web

A seconda della facilità d'uso e della tecnologia che li supporta, gli scraper web possono essere di cinque tipi.

• Scraper web auto-costruiti richiedono competenze di programmazione avanzate ma possono offrire molte più funzionalità.
• Scraper web pre-costruiti sono scraper personalizzabili che puoi facilmente scaricare ed eseguire.
• Estensioni browser per scraper web sono estensioni per browser amichevoli e spesso offrono funzionalità limitate.
• Scraper web cloud funzionano su server cloud aziendali, fuori sede. Questi scraper non utilizzano le risorse del tuo computer, il che significa che puoi concentrarti su altri lavori allo stesso tempo.
• Scraper web locali utilizzano risorse locali come la CPU o la RAM del tuo computer per estrarre dati.

Perché un'azienda potrebbe utilizzare il web scraping per raccogliere dati?

Di seguito sono riportati alcuni esempi di come diverse industrie utilizzano il web scraping.

1. Email marketing

Potresti esserne consapevole o meno, ma da qualche parte sul web, c'è una buona probabilità che il tuo numero di telefono o indirizzo email possa essere estratto. Nel web scraping, questo è chiamato estrazione di contatti. Gli strumenti di intelligenza di vendita scansionano il web pubblico e scrappano quello che credono essere l'indirizzo email corretto e qualsiasi numero di telefono disponibile. Anche se le informazioni potrebbero non essere accurate al 100%, rendono comunque più efficiente l'invio di email a freddo.

2. Confronto prezzi

Se sei un "falco dei prezzi bassi", devi aver interagito con uno strumento di confronto prezzi in qualche momento nel passato. Scrappando i prezzi dai siti di e-commerce di prodotti o servizi, ci sono strumenti in grado di offrire confronti di prezzi in tempo reale e fluttuazioni.

3. Estrazione di coupon e codici promozionali

Simile agli strumenti di confronto prezzi, puoi anche scrappare il web per estrarre coupon e codici promozionali. Anche se il successo di questi strumenti varia (e le aziende diventano più astute con le loro offerte promozionali), vale comunque la pena vedere se puoi risparmiare denaro prima di effettuare il checkout.

4. Audit SEO

Uno dei modi più lucrativi per applicare il web scraping è utilizzarlo per l'ottimizzazione per i motori di ricerca (SEO). Fondamentalmente, i motori di ricerca come Google e Microsoft Bing Web Search API hanno centinaia di linee guida quando si tratta di classificare i risultati di ricerca per parole chiave - alcune hanno più valore di altre.

Il software SEO scrappa il web, tra le altre cose, per analizzare e confrontare i contenuti sui motori di ricerca in termini di forza SEO. I marketer poi utilizzano queste intuizioni e le applicano alle loro strategie di contenuto quotidiane.

5. Analisi del sentiment sui social media

Usi più avanzati del web scraping sono effettivamente in grado di monitorare i flussi di dati. Le aziende utilizzano strumenti di ascolto sociale per scrappare ed estrarre flussi di dati in tempo reale da piattaforme di social media come Twitter e Facebook. Puoi utilizzare queste informazioni per esaminare metriche quantitative come i commenti degli abbonati, le menzioni, i retweet, ecc., e anche metriche qualitative come il sentiment del marchio e l'affinità con l'argomento.

Limitazioni del web scraping

Il web scraping non è un processo perfetto e conforme alle regole. Ecco alcune limitazioni che puoi affrontare durante lo scraping del web.

• Curva di apprendimento più lunga. Anche se gli strumenti di web scraping facilitano la raccolta di dati dal web, potresti dover investire tempo per imparare a usarli al massimo delle loro potenzialità.
• Modifiche ai layout e alle strutture dei siti web. Ci sono molte sottigliezze e sfumature quando si tratta di costruire un sito web. I designer web aggiornano costantemente i loro siti per migliorare l'esperienza utente (UX). Anche i cambiamenti più piccoli possono rovinare i dati che raccogli.
• Siti web complessi richiedono scraping avanzato. Potresti aver bisogno di competenze avanzate per recuperare dati da siti web con elementi dinamici e scorrimento infinito.
• Termini e condizioni rigorosi dei siti web. Oltre alle barriere tecniche, alcuni siti web hanno linee guida sull'uso dei dati e dei contenuti che possono proibire il web scraping; questo è più spesso il caso con siti che utilizzano algoritmi proprietari. Per proteggere i loro contenuti, questi siti possono utilizzare la codifica per rendere il web scraping quasi impossibile.

Il web scraping è legale?

Controlla il "robots.txt" del sito web per sapere se consentono il web scraping. Puoi facilmente individuare questo file digitando "/robots.txt" alla fine dell'URL del sito web. Se stai cercando di scrappare il sito web di Amazon, puoi guardare il file www.amazon.com/robots.txt. Ora, guarda i percorsi 'allow' e 'disallow' per capire cosa un sito web spider può o non può permetterti di accedere dalla sorgente della pagina per un progetto di scraping.

Strumenti di web scraping

Le piattaforme di estrazione dati ti aiutano a recuperare dati web non strutturati, mal strutturati e strutturati per esigenze di analisi dei dati o business intelligence. Questi strumenti lavorano in tandem con software di qualità dei dati e strumenti di preparazione dei dati per aiutarti a organizzare e pulire i dati. Le aziende utilizzano anche strumenti di estrazione dati in combinazione con piattaforme di integrazione dati per raccogliere diversi tipi di dati e fonti in un unico luogo.

Pronto a scoprire nuove opportunità?

Una volta che scrappi e raccogli dati dal web, devi analizzarli per ottenere intuizioni. Queste intuizioni sui dati ti aiutano a scoprire nuove opportunità per la crescita aziendale. Anche se i dati sono accessibili, la sfida sta nel capire il modo giusto per analizzarli e applicarli.

Immergiti nell'analisi dei dati e sblocca una varietà di intuizioni dai dati che scrappi.

Questo articolo è stato originariamente pubblicato nel 2019. È stato aggiornato con nuove informazioni.