Парсинг: ищем и обрабатываем потоки информации

Что такое? Парсинг — умный робот, который быстро читает тысячи страниц в интернете. Он находит нужные кусочки информации и аккуратно складывает их в одну таблицу или список. Это могут быть данные о ценах у конкурентов, новинках рынка, базы данных потенциальных клиентов.

Как работать? Чтобы получить максимальную пользу, важно правильно настроить парсинг, а также учесть юридическую и этическую сторону вопроса. При качественном подходе прибыль от использования автоматизации может в разы превышать затраты на нее и принимать верные решения быстрее конкурентов.

Процесс парсинга

Парсингом (англ. web scraping) называется сбор данных в интернете, находящихся в открытом доступе, в автоматическом режиме. Это может быть информация из поисковой выдачи, соцсетей, форумов, данные с сайтов и агрегаторов и т. д.

Бизнесу нередко бывает нужен анализ большого количества коммерческих и технических данных как со своих сайтов, так и с сайтов других компаний. Чтобы собрать информацию, используют специальные программы, которые называются парсеры. Они находят нужные данные, «вытаскивают» и структурируют их.

С помощью парсинга можно оперативно собрать информацию с сайтов, провести ее обработку и анализ. Данный инструмент применяется для анализа ЦА и конкурентов, изучения рынка и других целей. Но чтобы получить качественный результат, при выборе инструмента нужно понимать, какую именно задачу вы хотите решить с его помощью.

Источник: shutterstock.com

Парсить можно любую открытую информацию, представленную на сайте. Обычно это:

• названия и группы товаров;

• стоимость;

• ключевые характеристики;

• данные о новинках и акциях;

• текстовые описания продукции (в дальнейшем их переделывают для своего сайта).

Кроме того, существует техническая возможность парсинга изображений, однако этого не стоит делать, если картинки защищены авторским правом. Персональные данные пользователей сайтов, размещенные в личных кабинетах, парсить запрещено.

Схематично процесс парсинга выглядит так:

1. В программе указывают условия поиска информации.

2. Парсер выполняет сканирование кода целевых сайтов, указанных вами, и находит нужные данные.

3. На основе полученных данных формируется отчет или таблица.

Предположим, вы планируете продавать детские игрушки, и нужно понимать, сколько похожие товары стоят у конкурентов. В этом случае в парсере следует указать товары, стоимость которых вас интересует, указать регион и конкурентные сайты, затем запустить программу.

В процессе парсинга сайтов будут найдены нужные товары и их стоимость соберется в единую базу. Когда анализ завершится, программа создаст отчет, содержащий данные по ценовой политике в интересующей отрасли.

Парсинг — это востребованный инструмент в e-commerce сфере. С помощью сквозной аналитики для онлайн-магазинов можно понять, как результаты парсинга влияют на бизнес. Там можно посмотреть отчеты по разным показателям, периодам или товарам, которые позволяют определить источники заказов и продаж, а также используются для оптимизации рекламы.

Рассмотрим основные термины, касающиеся данной темы:

• парсинг сайтов — автоматический процесс сбора информации с сайтов (текстов, цен, метаданных, контактов) в соответствии с заданными настройками;

• парсер — сервис или программа, осуществляющая парсинг. Он читает HTML-код сайта и извлекает из него только нужные данные (перечень товаров из каталога, контакты из форм и т. д.);

• краулинг — обход страниц с перемещением по ссылкам (таким образом, роботы поисковых систем проводят сканирование сайта, чтобы найти новые страницы). В основе парсинга лежит принцип краулинга, однако акцент делается на конкретные данные;

• веб-скрейпинг — это расширенное понятие, включающее разные варианты автоматического получения данных с сайтов. Частным случаем скрейпинга является парсинг, который фокусируется на получении «чистой» и структурированной информации.

Когда речь идет о парсинге, обычно подразумевается технология, объединяющая процессы обхода сайтов, получения и структурирования данных.

2026 выбивает слабых с рынка:
как удвоить продажи и стать лидером своей ниши за 3-4 месяца

Рынок уже делят заново — и прямо сейчас вы либо забираете клиентов, либо отдаёте их. Пока одни компании сокращают штат и бюджеты, другие кратно наращивают продажи за счёт правильной системы роста.

Мы разработали стратегию, которая помогла 196 нашим клиентам стать №1 в своих нишах за 3–6 месяцев.

Что показали кейсы:

• стратегия сработала в 93%;
• средняя окупаемость инвестиций — 312%;
• в сложных нишах заявка в 7 раз дешевле, чем в Директе;
• клиенты в среднем увеличили прибыль на 217% за первые 3 месяца.

Мы уверены в результате, поэтому даём финансовую гарантию в договоре.
И да, вы можете внедрить стратегию сами (хотя мы будем немного ревновать).

Скачайте бесплатно нашу пошаговую стратегию с кейсами в 78 нишах и начните забирать в 3-5 раз больше клиентов, пока конкуренты продолжают терять рынок.

Скачать стратегию роста

PDF 2,3 MB

Применение парсинга

В настоящее время парсинг используют не только IT-специалисты, но и люди, работающие в других направлениях бизнеса.

• Маркетинг — парсинг контактных данных, находящихся в открытом доступе, сбор лидов с каталогов конкурентов и форм, мониторинг отзывов. Используется для тонкой настройки рекламных кампаний и поиска новых клиентов.

• E-commerce — парсинг цен и наличия продукции в интернет-магазинах конкурентов. Автоматический сбор информации позволяет следить за акциями, своевременно вносить изменения в прайсы, конкурировать с другими компаниями.

• SEO — парсеры помогают анализировать заголовки и метатеги конкурентов, собирать ключевые слова, контролировать скорость загрузки и статус-коды страниц. Благодаря этому проще оптимизировать сайты и проводить технический аудит.

• Аналитика — парсинг помогает компаниям сравнивать продукты, отслеживать динамику рынка, определять тенденции. С увеличением объема собранных данных точность выводов и прогнозов повышается.

• Продукт — с помощью парсинга можно следить за пользовательским поведением, собирать данные об активности других компаний и отраслевых трендах. Это помогает совершенствовать сервисы и разрабатывать новые функции.

Парсинг данных является универсальным инструментом, используемым как в продажах, так и в маркетинге и оптимизации продукта.

В современном интернет-пространстве так много информации, что систематизировать ее вручную просто невозможно.

Задачи и цели парсинга

Огромное количество данных, присутствующих в сети, вручную обработать очень сложно. Для удобства и ускорения процесса используют простой парсинг. Он экономит значительное количество времени, так как избавляет от необходимости самостоятельного поиска, обработки и структурирования информации.

Парсинг можно использовать в разных сферах.

Сбор данных конкурентов

Чаще всего применительно к конкурентам собирают следующие данные:

• стоимость товаров или услуг;

• товарный ассортимент, качество сервиса;

• акции, предложения, распродажи (мониторинг стратегий маркетинга).

Эта информация помогает корректировать собственную ценовую политику, создавать новые предложения, выявлять слабые стороны и недостатки конкурентов.

Мониторинг ассортимента и стоимости товаров

С помощью парсинга можно легко отследить цены конкурентов, при этом будут учтены рыночные изменения, сезонность и т. д. Чтобы быть конкурентоспособным, нужно понимать, какой товар востребован на данный момент, и вовремя корректировать ассортимент. Также важно следить за изменением цен, чтобы своевременно пересматривать остатки и закупки.

Поиск клиентов и контактов

Парсинг помогает бизнесу находить новых клиентов, собирать их контактные данные. Делать это можно только тогда, когда персональная информация находится в открытом доступе (на специальных веб-площадках, в социальных сетях и т. д.). Парсинг телефонных номеров и адресов используется для поиска партнеров, запуска маркетинговых активностей, презентаций и т. д.

Например, есть парсинг, позволяющий сформировать список ЛПР (лиц, принимающих решения) в конкретной сфере. С этой целью можно использовать личный кабинет на сайтах, где размещаются вакансии и есть доступ к архивным и актуальным резюме. Каждая компания самостоятельно решает, насколько этичным является дальнейшее использование собранной базы.

Автоматизация рутинных операций

Парсинг позволяет автоматически выполнять такие задачи, как получение данных о товаре, услугах, мероприятиях и т. д. Благодаря этому у сотрудников появляется гораздо больше времени для выполнения более важной работы.

Мониторинг изменений

Если регулярно, например, еженедельно, выполнять парсинг, можно отслеживать, что нового появилось у конкурентов и как изменились среднерыночные цены на конкретные товары.

Наведение порядка на собственном сайте

Для этого парсинг тоже можно использовать. Если в интернет-магазине продаются тысячи товаров, благодаря парсеру можно намного быстрее обнаружить дубли, несуществующие страницы, несовпадение остатков на сайте и на складе, отсутствие характеристик товара и т. д.

Наполнение карточек товаров

На новом сайте приходится заполнять очень много карточек (сотни или тысячи), и времени на это нужно немало. Парсинг с иностранных сайтов позволяет автоматически собирать и переводить тексты и получать готовые описания, требующие минимальной доработки.

С русскоязычных сайтов описания также собирают с помощью парсеров, а затем изменяют их, используя синонимайзер. Однако поисковые системы могут за это наложить санкции.

Сквозная аналитика

Ее тоже можно назвать парсером, но не товаров, а рекламы и продаж. Аналитическую систему связывают с CRM и площадками, что позволяет автоматически объединять данные о кликах, бюджетах и сделках, и рассчитывать окупаемость кампаний. Такой парсинг помогает ориентироваться в большом объеме данных и формировать отчеты по той информации, которая нужна.

ТОП-7 кейсов
из разных ниш с ростом
от 89% до 1732%

Узнать подробнее

Технологии и архитектуры парсинга

На первый взгляд кажется, что парсинг — это просто сбор данных, однако на самом деле он имеет сложную архитектуру, причем подходы могут быть разными (они определяются масштабами и целями бизнеса).

Инструменты, используемые для парсинга, имеют разные форматы и применяются для решения разных задач. Различают:

1. Облачные сервисы — они не нуждаются в установке и запускаются в браузере. Например, Import.io, ParseHub. Подходят для быстрого старта, когда у компании нет времени на технические настройки. Для работы нужно установить параметры и указать сайты, а сервис соберет и выгрузит информацию в CRM или таблицу. Достоинства: масштабируемость, быстрый старт, автоматизация. Недостатки: не хватает гибкости, дорогая подписка.

2. Десктопные программы — требуют установки на компьютер, обеспечивают больший контроль. Например, Netpeak Spider, Screaming Frog. С их помощью SEO-специалисты проверяют ссылки, метатеги, статус-коды. Такие программы способны собирать большие объемы информации и парсить по расписанию. Достоинства: глубокий анализ, высокая гибкость. Недостатки: сложные в использовании, нагружают компьютер.

3. Расширения браузера — устанавливаются в Firefox или Chrome и запускаются непосредственно на странице. Например, Data Miner, Web Scraper. Хороший стартовый вариант для сбора электронных адресов, номеров телефонов или цен. Чтобы сформировать таблицу с данными, вам необходимо выделить нужные блоки. Достоинства: недорогой или бесплатный парсинг, легко пользоваться. Недостатки: не подойдут для крупных проектов, имеют ограниченные возможности.

4. Кастомные решения и скрипты — персональные скрипты на PHP, Python или JavaScript создаются для крупных проектов. Представляют собой гибкие системы, способные уходить от антибот-защиты и извлекать информацию из сложных структур.

При выборе инструмента следует отталкиваться от поставленной задачи. Облачные сервисы хорошо подходят, если результат нужен быстро, десктопные программы выбираются для глубокого аудита, а расширения — когда достаточно простого сбора.

С повышением сложности задачи требования к архитектуре также возрастают. Небольшие компании обычно обходятся облачными решениями, а крупный бизнес использует парсинг-платформы, которые интегрируются в BI-системы и CRM.

Виды парсинга

Для обработки данных с сайтов используют разные виды парсинга, которые помогают, таким образом, извлекать полезную информацию, чтобы она была представлена в удобном формате.

Синтаксический парсинг

В основе такого парсинга лежит исследование и анализ иерархической структуры HTML-кода сайта. Благодаря этому можно найти требуемую информацию и определить, как ее извлечь. В ходе парсинга изучаются атрибуты, теги и содержимое всех элементов сайта.

Синтаксический парсинг — это инструмент, позволяющий автоматизировать сбор информации в интернете. Он используется, например, чтобы формировать базу данных по товару, собирать сведения о наличии и стоимости продукции в разных интернет-магазинах, также с его помощью можно собирать новости с соответствующих сайтов.

Для осуществления синтаксического парсинга применяют библиотеки программирования и разные инструменты, в которых есть необходимый функционал для считывания HTML-кода. Кроме того, в некоторых инструментах предусмотрены селекторы, позволяющие находить определенные элементы по классам, тегам или атрибутам.

Синтаксический парсинг — это эффективный инструмент, помогающий автоматически собирать требуемые данные с сайтов. Сбор и обработка информации с его помощью заметно упрощаются и требуют намного меньше времени, поэтому он используется для решения самых разнообразных задач в сфере разработки и интернет-технологий.

Семантический парсинг

С помощью такого парсинга можно не только найти нужную информацию, но понять ее смысл и контекст. Это имеет особое значение, когда работа ведется с HTML или XML, так как это структурированные данные, где важен смысл каждого элемента и его связь с другими звеньями.

Семантический парсинг помогает не только извлекать данные в виде текста, но и правильно их интерпретировать. Данный инструмент позволяет проводить анализ элементов и структуры документа, оценивать их функциональность, а также относить к той или иной категории в зависимости от заданных критериев.

Благодаря семантическому парсингу можно определять содержимое данных без привязки к действиям с текстом, что повышает эффективность обработки. Например, семантический подход при парсинге сайтов помогает определять ссылки, заголовки, изображения, абзацы и целенаправленно работать с конкретными элементами страницы.

Данный вид парсинга помогает не допустить ошибок, возникающих из-за неправильного определения структуры документа, благодаря чему можно более качественно обрабатывать данные. Также он используется для решения более сложных задач, например, для выявления семантически связанных данных или автоматического анализа текстов.

Каждый вариант парсинга имеет свои плюсы и минусы, и выбирать нужно тот, который лучше соответствует конкретным требованиям и задачам. Грамотное использование данного инструмента позволяет повысить точность и качество результатов, что очень важно в работе с информацией.

Алгоритм парсинга

Алгоритм представляет собой определенный порядок выполнения шагов, которые направлены на получение данных с сайтов. В зависимости от поставленной задачи и структуры данных, в него могут входить разные технологии и методики. Целью алгоритма является автоматизация извлечения и обработки информации из различных источников.

Парсинг позволяет находить данные в соцсетях, блогах, на форумах и новостных сайтах, e-commerce площадках и т. д. Извлекать можно не только информацию в виде текста, но и метаданные, например, изображения, ссылки, описания продуктов, отзывы, рейтинги.

Процесс состоит из нескольких этапов, направленных на получение и обработку информации.

• Скачивание страниц сайтов

Парсинг начинается с загрузки HTML-кода страницы. Это выполняется с помощью таких библиотек и инструментов как requests в Python. Они формируют HTTP-запросы, по которым с веб-сайта приходят данные. Для корректной работы необходимо, чтобы страница была доступна для анализа и имела правильную структуру.

Источник: shutterstock.com

• Получение информации

Когда страница скачана, из нее извлекается необходимая информация. Для этого применяются инструменты парсинга и регулярные выражения, с помощью которых можно выполнять поиск и извлечение данных из HTML-кода.

Извлекать можно заголовки, текстовую часть, ссылки, картинки, а также такие мета-данные, как теги meta description и title. Чтобы работать с данными было удобнее, используют разметку с помощью XPath или CSS-селекторов, которая позволяет уточнить, какие конкретно элементы должны быть извлечены.

• Обработка и анализ информации

Когда извлечение данных завершено, они либо форматируются, либо обрабатываются согласно поставленной задаче. В обработку входит очистка информации от лишних символов и пробелов, устранение ненужных данных, конвертация их в требуемый формат — таблицу или формат JSON. Полученные в процессе парсинга данные можно проанализировать и на основе результатов составить, например, отчет о стоимости товаров, или оценить пользовательское поведение.

• Отправка или хранение информации

Обработанные данные можно сохранять в базе данных и обращаться к ним, когда это необходимо, либо их можно интегрировать с другими системами, а также перенаправить на другой ресурс. Так, информацию об отзывах и стоимости товаров вы можете передать в систему аналитики, чтобы на основе результатов анализа сформировать прогноз.

Технические принципы парсинга

Парсинг базируется на наборе технических решений, с помощью которых программа копирует поведение пользователя, когда он извлекает данные из разных источников. Рассмотрим подробнее, какие компоненты лежат в основе функционирования систем парсинга.

Любая подобная система построена с использованием механизма сетевого взаимодействия — это элемент, от которого зависит отправка запросов и получение данных от источника. Относительно веб-парсинга речь идет о формировании HTTP-запросов к серверам, на которых находятся нужные страницы.

После получения ответа начинает работать непосредственно парсер (синтаксический анализатор), который структурирует собранную информацию таким образом, чтобы с ней было удобно обращаться и извлекать требуемые элементы. Применительно к веб-страницам обычно говорят о формировании DOM-дерева, то есть структуры HTML-элементов с определенной иерархией.

Расскажем, какие паттерны и селекторы применяются для обнаружения и извлечения нужной информации. Это:

• CSS-селекторы — позволяют обнаруживать элементы по разным атрибутам, например, идентификаторам, классам и т. д.

• XPath — это язык создания запросов, целью которых является выбор узлов в XML-документе. Также применяется и в работе с HTML.

• Регулярные выражения — представляют собой шаблоны, используемые для нахождения и извлечения текстовой информации.

• JSON/XML парсеры — специализированные инструменты, которые применяются в работе со структурированными форматами.

Чтобы система для парсинга работала стабильно, необходимо учитывать определенные технические моменты.

Важнейший элемент современных систем для парсинга — это управление сессиями и cookies. Благодаря этому можно повторять обычное пользовательское поведение, авторизоваться на сайтах и проникать в защищенные разделы.

Чтобы при высокой нагрузке работа парсера не нарушалась, применяют очередность задач и асинхронные обрабатывающие механизмы, благодаря чему процессы сбора и анализа информации удается распараллеливать.

Также большую роль играет механизм обработки исключений. Важно, чтобы парсер адекватно реагировал на различные нештатные ситуации (изменение структуры данных, отсутствие доступа к сайту, блокировка и т. д.), продолжая функционировать и собирать корректные данные.

Парсинг конкретных элементов

Парсинг можно осуществлять в следующих форматах:

• использовать готовые программы, широко представленные на рынке;

• написать программу самостоятельно с помощью любого языка программирования (C++, PHP, Python).

Если со страницы нужно извлекать только определенную информацию, например, стоимость или характеристики товаров, то применяют Xpath.

Задавая конкретные команды, устанавливают границы будущего парсинга: указывают, полностью или частично нужно парсить информацию.

Для определения Xpath конкретного элемента сделайте следующее:

• Зайдите на страницу любого товара на сайте, который нужно проанализировать.

• Выделите цену, а затем щелкните по ней правой кнопкой мыши.

• Выберите пункт «Посмотреть код» в открывшемся окне.

• Когда код появится с правой стороны экрана, нажмите на три точки, расположенные слева от выделенной строчки.

• Выберите в меню пункт Copy, а потом Copy Xpath.

Рассмотрим, как парсить разные элементы на сайте.

Как осуществить парсинг стоимости товаров

Когда говорят о парсинге товаров, то обычно имеют в виду анализ их стоимости на конкурентных сайтах. Чаще всего выполняют именно парсинг цен и делают это так: копируют код, как указано в примере выше, и вводят его в программу для парсинга. Данные, соответствующие этому коду, подтягиваются с сайта автоматически.

Как осуществить парсинг характеристик продукции

Это сделать несложно: для каждого элемента нужно определить коды Xpath и внести их в программу. Поскольку одинаковые товары могут иметь похожие технические характеристики, можно сделать так, чтобы на основе полученной информации ваш сайт заполнялся автоматически.

Как осуществить парсинг отзывов (с рендерингом)

Парсинг слов отзывов на сайтах конкурентов с целью размещения их у себя на первый взгляд выглядит аналогично. Для элемента тоже определяют Xpath, но потом могут возникнуть трудности, так как дизайн нередко выполняется таким образом, что отзывы возникают тогда, когда посетитель прокручивает страницу до нужного места.

В таком случае в программе необходимо зайти в пункт Rendering и выбрать JavaScript. Тем самым вы измените настройки и парсер начнет действовать так, как ведет себя обычный пользователь, а отзывы будут извлекаться в виде скриншотов.

Как осуществить парсинг структуры сайта

С помощью парсинга структуры можно понять устройство сайта конкурентов. Это делается посредством анализа хлебных крошек (breadcrumbs):

• Наведите курсор на какой-нибудь элемент breadcrumbs;

• Кликните правой кнопкой мыши и выполните копирование Xpath, как мы рассказывали выше.

Повторите эти действия для других элементов структуры.

Инструменты и языки для парсинга

То, насколько эффективным будет парсинг, зависит от правильного подбора технологий и инструментов. Сейчас существует множество самых разнообразных решений, включая как фреймворки с узкой специализацией, так и универсальные языки программирования.

Лидером в области парсинга данных является Python. Это простой язык, имеющий широкие возможности для обработки текстовых данных и обширную экосистему библиотек. Его можно назвать стандартом для создания как простых, так и сложных парсеров.

Основные библиотеки, используемые для парсинга на Python:

• Requests — дает возможность делать НТТР-запросы с небольшими затратами кода;

• Beautiful Soup — серьезный инструмент для исследования XML/HTML, есть поддержка разных парсеров;

• Scrapy — фреймворк, позволяющий создавать масштабируемые парсеры с разнообразными функциями;

• Selenium — используется для автоматизации браузера, важнейший инструмент для сайтов с JavaScript;

• LXML — библиотека для обработки XML/HTML, отличается высокой производительностью;

• Pandas — инструмент, используемый для трансформации и анализа данных после сбора.

Источник: shutterstock.com

Python находит широкое применение в парсинге, однако есть и другие решения. Используются следующие языки и платформы:

• JavaScript/Node.js с библиотеками Puppeteer, Cheerio и Axios — эффективное сочетание для работы с современными сайтами;

• Java с JSoup и HtmlUnit — используется в корпоративных решениях, когда нужна высокая производительность;

• R с пакетами rvest и httr — востребованное решение среди специалистов, занимающихся аналитикой данных;

• Go с Colly и goquery — хороший вариант для систем парсинга, испытывающих высокую нагрузку.

Кроме библиотек для программистов также есть и готовые решения с невысоким порогом входа. Это:

• ParseHub — визуальный инструмент, позволяющий без программирования создавать парсеры;

• Octoparse — платформа с графическим интерфейсом, используемая для автоматического сбора информации;

• Import.io — сервис, который применяется для сбора данных с сайтов с помощью ИИ;

• WebHarvy — программа для визуального создания парсеров, имеет невысокий порог входа.

Настройка парсинга

Для настройки парсинга нужно определиться с техническими требованиями и целями проекта. Какие этапы входят в процесс настройки:

• Выбор источника информации — отдельная страница, API, сайт целиком.

• Настройка условий сбора — указывают конкретные данные, которые необходимо собрать (наименования, стоимость, изображения, описания и т. д.).

• Выбор режима исполнения — можно настроить работу парсера в ручном режиме, чтобы он запускался по запросу, или в автоматическом (запуск по событию или графику).

• Выбор способа запуска — можно запускать парсер нажатием кнопки, а можно при наступлении конкретного события или по определенном графику (ежедневно, раз в несколько дней и т. д.).

• Отладка и проверка — важно протестировать стабильность и корректность работы парсера, а также убедиться, что при парсинге нет ошибок и сбоев. Это можно сделать с помощью ZennoPoster (позволяет протестировать и доработать каждый этап).

У некоторых парсеров есть возможность запуска не только через компьютер, но и через облачные инструменты. При командной работе над проектом это очень удобно.

Метрики и ROI парсинга

Парсинг — это инструмент, который не просто собирает данные, но и оказывает значительное влияние на эффективность бизнеса. Окупаемость парсинга можно подтвердить цифрами, если правильно оценивать метрики.

Для определения эффективности парсинга не только измеряют объем полученной информации, но и оценивают то, как она влияет на результаты бизнеса.

• KPI для различных задач

Конкуренты — число анализируемых сайтов, скорость обнаружения изменений цен, появления новинок, акций и т. д.

Цены — частота обновления информации, точность и актуальность данных.

Лиды — количество корректных контактов после валидации, конверсия в заказы или звонки.

SEO — найденные ошибки, охват семантики, улучшение позиций.

• Экономия времени

Парсинг используется для автоматизации рутинных задач и позволяет специалистам за минуты выполнять мониторинг, на который раньше уходили часы. Показатель оценивается по прямым затратам и человеко-часам.

• Влияние на продажи

Можно оценить, если сравнить средний чек и конверсию до и после внедрения инструмента. Например, периодический парсинг цен конкурентов позволяет своевременно вносить изменения в стоимость товаров и сохранять клиентов.

• Маржинальность и ROI

Определяется по формуле:

• Качество данных

Важным показателем является доля «чистых» контактов, то есть, таких адресов и телефонов, в которых нет дублей, ошибок, мусора и т. д. Если данный показатель растет, итоговая отдача от базы также повышается.

Достоинства парсинга

В сравнении с работой человека парсинг имеет следующие преимущества:

• данные собираются гораздо быстрее и в любое время;

• соблюдаются любые, даже очень тонкие, заданные условия;

• исключены ошибки от усталости или невнимательности;

• мониторинг выполняется в соответствии с заданной периодичностью, например, ежедневно или еженедельно;

• собранные данные могут быть представлены в любом удобном формате;

• нагрузка на сайт, где идет парсинг, распределяется равномерно (около 1–2 секунд на страницу), что позволяет избежать эффекта DDOS-атаки.

Недостатки парсинга

Все недостатки данного инструмента можно разделить на технические, этические и правовые.

Технические:

• На большинстве сайтов стоит защита от автоматического сбора данных. Это может быть блокировка по User-Agent, ограничение по частоте запросов (rate limiting), CAPTCHA, анализ поведения ботов, динамическое изменение HTML-структуры. Для преодоления такой защиты используют прокси и другие способы.

• Зависимость от структуры сайта. Если владелец сайта поменяет классы, добавит новые теги или внесет другие изменения в разметку, то работа парсера может нарушиться. Поэтому нужно постоянно поддерживать актуальность логики скрипта и следить за изменениями.

• Трудности с настройкой. Простые задачи можно решать с помощью обычного визуального конструктора, а для сложных сценариев необходимо разбираться в языках программирования (например, для работы с авторизацией, динамическим контентом, навигацией).

• Вероятность перегрузки источника. Когда от парсера параллельно идет много запросов, сервер сайта испытывает высокую нагрузку, из-за чего могут быть сбои или замедление работы. В некоторых случаях это расценивается как незаконное влияние на информационную систему. Чтобы этого избежать, используют лимиты на запросы и добавляют между ними задержки (backoff) для предотвращения «эффекта DDoS».

Источник: shutterstock.com

Этические и правовые риски касаются следующих моментов:

• Персональные данные. Законодательство Российской Федерации, в частности ФЗ-152, запрещает сбор телефонов, Ф. И. О., электронных адресов, данных геолокации, если субъект не дал свое согласие на это. Это касается в том числе и формально публичных данных, поскольку их массовый сбор и обработка связаны с определенными обязательствами.

• Авторские права и базы данных. Нарушением закона является копирование фото, текстов, видео, статей и других уникальных материалов, если нет разрешения правообладателя. Кроме того, если парсер извлекает большую часть содержимого базы данных, есть вероятность нарушения прав ее изготовителя.

• Правила сайта. Часто пользовательские соглашения содержат запрет на автоматический сбор данных, и, если его игнорировать, будет конфликт.

• Цели использования данных. Использование собранной информации для недобросовестной борьбы с конкурентами (например, для резкого снижения цен) чревато нарушением антимонопольного законодательства РФ.

• Проблема с качеством собранных данных. Даже если парсер настроен правильно, он не всегда может понять контекст и собрать нерелевантную информацию, при этом формально она может соответствовать поставленным условиям. Поэтому полученные в процессе парсинга ответы иногда необходимо очищать вручную или с помощью алгоритмов.

• Необходимость последующей обработки. Нередко требуется структурирование и форматирование или агрегирование собранных данных, например, формирование таблиц, что может занимать достаточно много времени.

Ограничения в парсинге

Работа парсера может быть затруднена из-за следующих ограничений:

• По user-agent. По данному запросу сайт понимает, что с ним работает парсер, и может его забанить, что и делают многие веб-ресурсы. Чтобы запрос был правильным и не приводил к бану, в настройках можно изменить данные на Googlebot или YandexBot (поисковые роботы).

• По robots.txt. Он запрещает индексировать конкретные страницы поисковым роботам Google или Яндекса. Для парсинга в настройках программы нужно задать игнорирование robots.txt.

• По IP-адресу. Ограничения возникают в отношении адресов, с которых на сайт регулярно приходят однотипные запросы. Для их обхода можно использовать VPN.

• По капче. Если система расценивает действия как автоматические, включается капча. Парсеры могут распознавать некоторое виды капчи, но научить их этому не просто и не дешево.

Частые проблемы парсинга

Парсинг не всегда может проходить хорошо, даже если все настроено правильно. Рассмотрим основные проблемы и варианты их решения.

• Капча или бан

Для защиты от автоматических запросов сайты могут использовать временные блокировки или капчу. Как решить: делать задержки между запросами, пользоваться прокси и системами распознавания капчи.

• Дубли и «мусор»

Когда собирается много данных, нередко встречаются одинаковые контакты, технический «мусор», незаполненные строки. Как решить: использовать валидацию и дедупликацию (это автоматический фильтр, устраняющий все ненужное).

• Paywall и авторизация

Некоторые сайты требуют подписку или авторизацию, чтобы получить доступ к информации. Как решить: изучайте условия использования, поскольку иногда есть возможность брать данные из открытых источников или использовать официальные API.

• Нестабильность источников

На страницах периодически происходят изменения в расположении элементов, структуре HTML и т. д. Чтобы парсеры работали корректно, их необходимо периодически обновлять, а также пользоваться инструментами, обладающими достаточной гибкостью (регулярные выражения, Xpath).

Источник: shutterstock.com

• Несоответствие форматов

Выгрузка данных может происходить в форматах CSV, JSON, XML и в случаях, когда система не способна их обработать, требуется преобразование. Это можно сделать с помощью встроенных модулей парсеров или специальных конвертеров.

• Правовые ограничения

Нужно очень внимательно относиться к сбору персональных данных: разрешено обрабатывать данные, на которые пользователь дал согласие, или информацию, находящуюся в открытом доступе (законы 152-ФЗ и GDPR).

Законность парсинга

Законодательство России не запрещает собирать в интернете открытую информацию. Существует даже конституционное право на поиск, получение, передачу, производство и распространение информации любым способом, не противоречащим закону (пункт 4 статьи 29 Конституции).

По аналогии с фотосъемкой ценников в магазине, информацию можно копировать и распространять, если на нее не действует авторское право или иные ограничения.

Таким образом, в интернете можно собирать данные, доступ к которым не ограничен авторизацией. Учтите, что персональные пользовательские данные находятся под юридической защитой и их парсинг для запуска электронных рассылок или таргетированной рекламы запрещен.

Не опасаясь санкций, можно парсить публичные данные, такие как описания и стоимость товаров, статьи, новости. Однако не забывайте о файле robots.txt, из-за которого автоматический доступ может быть закрыт, а также учитывайте правила использования сайта (Terms of Service).

При парсинге контактов и других данных необходимо помнить не только о юридической стороне, но и об этических нормах. А именно:

• Уважительное отношение к ресурсам сервера — не допускайте слишком высокой нагрузки на сайты, ограничивайте частоту запросов.

• Соблюдение условий файла robots.txt — учитывайте правила, которые владелец сайта установил для веб-роботов.

• Ясность намерений — используйте user-agent и контактные данные для идентификации своего бота.

• Отсутствие вреда — не допускайте действий, которые могут нанести ущерб сайту-источнику и негативно сказаться на его работе.

• Справедливое использование информации — следуйте принципам fair use, в особенности если дело касается творческих данных.

Чтобы парсинг не нарушал этические нормы и был законным, соблюдайте правила:

1. Внимательно изучайте условия использования сайтов, прежде чем начинать парсить.

2. По возможности выбирайте официальные API.

3. Делайте задержки между запросами, чтобы избежать перегрузки серверов.

4. Не нарушайте ограничения, которые накладывает файл robots.txt.

5. Не проводите сбор и обработку персональной информации, если на это нет юридических прав.

6. Соблюдайте правила информационной безопасности при хранении полученных данных.

7. Консультируйтесь с юристами, если планируете использовать данные в коммерческих целях.

Несоблюдение юридических норм чревато не только запретом доступа к сайту. Вполне вероятны последствия в виде судебных исков с требованием возмещения ущерба, а в самых серьезных случаях может наступить и уголовная ответственность.

Соблюдение законов и этических принципов обеспечивает стабильный парсинг информации в течение длительного времени.

Скачайте полезный документ по теме:

Чек-лист: Как добиваться своих целей в переговорах с клиентами

Источник изображения в шапке: shutterstock.com

Автор статьи

Дмитрий Свистунов

Руководитель SEO-отдела и разработки

Последние статьи этого автора:

• Как провести вебинар: правила, этапы, полезные инструменты
• Массовая рассылка email: задачи, виды, этапы создания

Забрать подарок