«Парсинг» — термин, описывающий процесс извлечения нужных данных из открытых источников информации. И логично, что инструменты, используемые для этого, именуют «парсерами» (независимо от языка программирования, на котором написан скрипт). Появившись сравнительно недавно, средства автоматизации сбора информации и поиска упоминаний в интернете обрели популярность у веб-разработчиков, маркетологов и владельцев различных проектов в eCommerce.
Простейший вариант использования парсера
Допустим, вы планируете открытие интернет-магазина и заключили договор на поставку товаров от известного бренда. При этом у поставщика есть сайт с тысячами наименований, но нет электронной базы, либо возможности предоставить доступ к ней. Сотрудничая официально, вы имеете право использовать описания, фото и видео, не опасаясь за штрафные санкции. Но копировать эту информацию вручную, используя поиск по упоминаниям, нецелесообразно, ведь полный перенос нужных данных может занять не один десяток часов.
Куда проще – «натравить» скрипт, способный собрать необходимую базу в формате, удобном для переноса в собственный каталог. Таким образом, получить весь необходимый контент можно за несколько часов. Причем речь идет не только о текстах, но и о фотографиях, изображениях, промо-видео, поиск упоминаний в интернете, прочих материалах, способствующих правильному заполнению информации о реализуемых продуктах, без нарушения авторских прав.
Что еще можно спарсить?
По сути, если информация лежит в открытом доступе и спокойно находится посредством поиска упоминаний в сети, вы можете использовать ее в своих целях на вполне законных основаниях. Например, скрипты могут собирать цены на определенные группы или отдельные товары, представленные на сайтах конкурентов, использовать поиск упоминаний бренда. По схожему принципу работают агрегаторы товарных предложений, «прочесывающие» сотни интернет-магазинов в поисках информации об актуальных расценках на тот или иной продукт. Полученные данные можно использовать для мониторинга деятельности конкурентов с целью создания более выгодных предложений, способных «переманить» целевую аудиторию и повысить уровень продаж.
Кроме того, парсеры позволяют собирать базы данных с контактной информацией потенциальных партнеров или поставщиков, а также собирать актуальные предложения от компаний, готовых сотрудничать с розничными продавцами. Еще один вариант использования – поиск упоминаний в интернете названия компании в различных источниках, для формирования общего понимания восприятия бренда потребителями, а также повышения оперативности реагирования на негативные отзывы.
Существует ли универсальный инструмент для парсинга?
Дать очевидный ответ на этот вопрос нельзя. Ведь даже при использовании онлайн сервиса поиска упоминаний в сети с интерфейсом, разработанным под пользователя, вам придется «перенастраивать» и обновлять запущенную процедуру. И тому есть несколько причин.
Во-первых, далеко не все владельцы интернет-магазинов рады «делиться» информацией с конкурентом по нише и готовы вкладывать бешеные средства в защиту от «заимствования» данных. При этом стоит отметить, что даже банальная «капча» может замедлить (а то и вовсе остановить) сбор нужных данных.
Во-вторых, «прочесывание» сайта ботом создает дополнительную нагрузку на сервер и воспринимается как «подозрительные действия». В большинстве случаев, системы безопасности блокируют IP парсера, тем самым останавливая действие скрипта, что также требует поиска «обходных путей».
Во-третьих, в случае с информацией, быстро теряющей свою актуальность, парсинг должен осуществляться ежедневно (а то и по несколько раз в день). В частности, речь идет о курсах валют, биржевых котировках, актуальной погоде в выбранном регионе и т.д.
Каким должен быть парсер?
По сути, инструмент должен обладать:
- Удобным интерфейсом;
- Гибкими настройками поиска;
- Многозадачностью, масштабируемостью;
- Выполнением задач в фоновом режиме;
- Формированием результатов парсинга в форматах, удобных для дальнейшей работы.
Кроме того, разработчик должен позаботиться об обходе ограничений (той же капчи) и возможности продолжения сбора данных даже при блокировке IP посредством быстрого переключения между разными адресами с помощью VPN или прокси-серверов, это значительно упростит мониторинг деятельности конкурентов.
