Извлечение контента является одним из трех “китов” веб-майнинга, наравне с анализом логов сайта и поиском полезной информации посредством изучения гиперссылок. При этом стоит отметить, что для большинства людей “контент” – это исключительно текстовые материалы. Но на деле, за этим термином скрываются не только статьи, а изображения, видео-, аудиоматериалы, внешние ссылки и т.д.
Так что же представляет собой контент-майнинг?
Интернет предоставляет беспрепятственный доступ к миллиардам страниц. Так, вы можете зайти на eBay или Aliexpress чтобы просмотреть любое объявление, размещенное на этих площадках. Либо открыть сайты крупных банков чтобы найти самую выгодную процентную ставку.
Однако в случаях, если данные собираются для проведения маркетинговых исследований, ручной поиск нужной информации отнимет много времени и сил. А человеку свойственно ошибаться и зачастую, цена такой ошибки может повлечь за собой серьезные убытки в силу принятия неправильных бизнес-решений.
Для экономии времени, а также повышения точности сбора данных можно использовать программы, онлайн-сервисы или скрипты для майнинга, позволяющие получать свежую, актуальную информацию из выбранных источников в любое время. Тем не менее, точность этих данных зависит от нескольких критериев.
Во-первых, нынешний интернет тянется до бесконечности, а некоторые пользователи предпочитают дублировать контент. С одной стороны, такое «заимствование» карается поисковыми системами «вылетом» из ТОПа выдачи. Но при майнинге, обнаружение дубликатов говорит о том, что данные «чисты».
Отсюда вытекает второй момент – необходимость «очистки» собранных данных от «информационного шума». К сожалению, алгоритмы программ-майнеров так и не научились распознавать его (хотя все идет к этому). Поэтому собранный контент придется «подчищать» вручную. Это даст гарантию того, что все принятые решения окажутся верными, а бизнес будет процветать.
В-третьих, собранные данные придется структурировать. В целом, информация в интернете представлен в трех видах:
- Неструктурированном;
- Полуструктурированном;
- Полностью структурированном.
К первому можно отнести свободные тексты: при их анализе, роботы могут обнаружить релевантные ключевые слова, в то время как общий смысл статьи будет отличаться от искомого. Вторые содержат списки и таблицы, упрощающие установку пары «ключ-значение», а третьи представляют собой готовые базы данных в виде файлов XML и JSON.
Подходы к контент-майнингу
В случае с извлечением контента из сети, специалисты используют два кардинально отличающихся подхода:
Агентный
Машинные алгоритмы, работающие автономно или с частичным вмешательством человека. Анализируют выборку в поисках релевантного сайта и автоматически собирают информацию с них. делятся на:
- Интеллектуальные – полностью автономны;
- Фильтры информации – с «отсеиванием» информационного шума;
- Персонализированные – имитирующие поведение реального пользователя.
И каждый из них обладает особенностями, нюансами, преимуществами и недостатками, применимыми в различных ситуациях.
Подход, основанный на структуризации данных
Алгоритмы изучают многоуровневый базы или системы запросов, собирают полуструктурированную информацию, структурируют её и находят искомые значения.
Как это работает?
Скрепинг контента подразумевает:
- Определение конкретных страниц или подбор запросов;
- Поиск правильных «точек входа» для экономии времени;
- Написание скрипта для извлечения нужных данных.
При чем сложности могут возникнуть именно с третьим пунктом. Однако, учится программированию или нанимать команду специалистов совершенно не обязательно, т.к. «извлечь» все, что нужно можно с помощью готового ПО или онлайн-сервисов.
