Что такое парсинг и зачем он нужен

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.

Что такое парсинг

Парсинг — автоматизированный сбор информации из доступных источников. Для этого нужны парсеры — программное обеспечение с алгоритмами поиска и выгрузки информации. Они работают следующим образом:

1. Поиск источников. Парсер самостоятельно отбирает доноров информации, если пользователь не указал их. Для этого он бегло анализируют источники по заложенным критериям.
2. Извлечение. Программа переносит сведения в базу данных.
3. Преобразование. Информация конвертируется в формат, указанный при запуске парсера.
4. Сохранение. Сведения записываются в Excel-таблицу, текстовый документ и т.п.

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.

Что можно парсить и зачем это нужно

Компании активно парсят свои и чужие сайты для достижения разных целей. Разберем основные задачи парсеров.

Анализ конкурентов

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:

• Содержание страниц. Это пригодится, если вы только создали магазин или блог и не понимаете, что именно должно быть. Благодаря парсерам вы узнаете, какие блоки созданы, какой объем контента и т.п.
• Ценовую политику. Постоянный сбор данных поможет держать руку на пульсе и быстро реагировать на изменения в конкурентных магазинах. К примеру, если другие компании снизят цену на 5%, то вы потеряете преимущество. Парсеры же помогут узнать, на какие товары, на сколько процентов, когда конкуренты изменили цены.
• Ассортимент. Парсеры соберут данные о составе каталога, процентном соотношении разделов и т.п.

SEO-продвижение

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:

• Ключевых слов.
• Качества контента (уникальность, заспамленность и т.д.).
• Содержания.
• Внутренней перелинковке.

Если же затрагивать конкурентов, то парсеры используют для сбора СЯ перед разработкой сайта, страницы с нуля, а также для создания ссылочного профиля. 

Запуск рекламы

Парсеры с целью настроить рекламную кампанию в основном используют в соцсетях. К примеру, Pepper.Ninja позволяет:

• Собрать целевую аудиторию. Программа отбирает профили по возрасту, геолокации, активности и т.п.
• Анализировать подписчиков паблика.

Последнее часто применяют для настройки РК. Фолловеры — это представители ЦА, поэтому рекламные объявления должны увидеть люди с похожими параметрами.

Наполнение сайтов

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. 

Анализ контента

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:

• Сколько контента на странице (объем текста, количество картинок, ссылок).
• Сколько отзывов и комментариев на страницах.
• Сколько ключевых фраз на страниц и т.д.

Сквозная аналитика

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.

Как работает парсинг

Парсеры функционируют достаточно просто. Они собирают и переносят данные в другие программы, где их уже используют люди или другие сервисы.

Принципы работы парсеров

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:

• Магазины.
• Цены и названия товаров.
• Производители.
• Оценки и т.п.

Этот отчет позволит сформировать ценовую политику и в целом понять ситуацию на рынке. 

Основные типы парсеров

Программное обеспечение классифицируют по разным основаниям. Мы разделим парсеры по модели использования. Всего есть 3 группы:

• Облачные:

Это онлайн сервисы, которые работают через API или прямо в веб-клиенте. Их преимущества — минимальная нагрузка на компьютер пользователя и отсутствие установки. Популярные решения:

• Octoparce.
• Mozenda.
• ParseHub.
• Catalogloader.

Однако нужно учитывать, что онлайн-сервисы преимущественно платные. Пользователи платят за время эксплуатации или объем данных.

• Компьютерные приложения:

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:

• Netpeak Spider.
• Datacol.
• Screaming Frog.

• Браузерные дополнения:

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:

• Kimono.
• Scraper.
• Data Scraper.

Сложности при парсинге динамических веб-сайтов

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.

Виды парсинга

Парсеры — универсальные программы, которые можно использовать для сбора любых данных.

Парсинг товаров

Софт изучает ассортимент и собирает информацию о:

• Количестве товаров.
• Процентном распределении продуктов по категориям.
• Составе и наполнении карточек и т.д.

Эта информация позволит магазину автоматически заполнять блок с характеристиками продукта, понять, какие товары нужно добавить в каталог и т.д.

Парсинг цен

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:

1. Парсер заходит на страницу и видит изменение цены.
2. Софт переносит информацию в базу данных.
3. CMS через API узнает об обновлении и корректирует ценник на странице.

Благодаря этой функции компания будет быстро реагировать на изменения рынка, и не потеряет конкурентное преимущество.

Парсинг для SEO

В SEO парсеры активно используют для решения различных задач. Примеры:

• Сбор семантического ядра.
• Поиск ошибок на сайте.
• Анализ конкурентов.
• Анализ поисковой выдачи по запросам и поисковых подсказок.
• Изучение ссылок.

Для SEO создано множество узкоспециализированных парсеров. Самыми востребованными стали Screaming Frog, ComparseR, Netpeak Spider.

Парсинг контактов

Парсеры могут собирать информацию о компаниях и конкретных людях с корпоративных сайтов и соцсетей. Что можно выгрузить:

• Название компании или ФИО.
• Контакты (мобильный телефон, электронная почта и ссылки на соцсети).
• Ссылка на проанализированную страницу.
• Другие данные (время работы, город, адрес, возраст и т.д.).

Парсинг аудитории

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:

• Пол.
• Возраст.
• Геолокация.
• Интересы.
• Подписки и т.д.

Эта информация поможет правильно настроить таргетированную рекламу и выйти на ту аудиторию, которая действительно заинтересуется оффером.

Парсинг поисковой выдачи

Сбор данных поисковой выдачи используется для анализа конкурентных сайтов. Благодаря парсерам SEO-специалисты определяют ТОПы и характеристики страниц, включая:

• Количество страниц сайта по одной ключевой фразе.
• Количество входящих ссылок на страницу.
• Параметры ТИЦ и PR.
• Анкоры исходящих ссылок.

Инструменты для парсинга данных

Можно условно разделить инструменты для сбора данных на 3 группы.

Библиотеки и языки программирования для парсинга

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:

• Unirest.
• Axios.
• SuperAgent.
• Cheerio.
• Puppeteer.
• Playwright.

А разработчики на Python создают парсеры с помощью:

• Scrapy.
• PySpider.
• Requests.
• BeautifulSoup.
• Selenium.

Использование веб-скраперов

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:

• Octoparse.
• ScrapingBee.
• ScrapingBot.
• Scrapestack.
• ParseHub.

Популярные инструменты для автоматизированного парсинга

Устанавливаемые программы — это лучший вариант для постоянного сбора данных. Компании не придется постоянно оплачивать подписку, но требуется мощное устройство. Популярные инструменты:

• Screaming Frog SEO Spider.
• Mozenda.
• Automation Anywhere.
• Content Grabber.
• Netpeak Spider.

Все предложенные программы могут собирать любые SEO и маркетинговые данные, имеют графическую оболочку, так что настройка и использование софта не станет проблемой.

Законно ли использовать парсинг

Свой сайт можно парсить без ограничений. С конкурентами немного сложнее. Вы не нарушите законы, если:

• Не затрагиваете авторские права.
• Получаемая информация не имеет коммерческой тайны, т.е. опубликована в открытом доступе.
• Парсинг не влияет на работу сайта.

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.

Роль парсинга в современном информационном мире

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.

Заключение

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.