Что значит спарсить базу
Парсинг — это полезно и не стыдно. Особенно если данные собирает робот RPA, а отчеты показывает BI
Продавцы следят друг за другом. Интернет-магазины хотят знать, какие у конкурентов цены и условия доставки, производители смотрят, чтобы дистрибьюторы не занижали цены. Для удовлетворения их любопытства каждый день сочиняются сотни парсеров. Но есть решение получше — простое и универсальное.
Привет, я Ольга Артюшкина, руководитель направления Ecommerce в «Первом Бите». То, о чем я хочу рассказать, будет полезно ответственным за маркетинг и продажи в онлайне. Надеюсь, вы найдете здесь рабочую идею, которая поможет давать клиентам лучшие условия в интернет-магазине и на маркетплейсах.
Представьте, что вы ищете двуспальную кровать. Что-нибудь поизящнее того, что продается в «Икее», тысяч за сорок. Вроде одной из этих:
Внимательно гуглите, отбираете два интернет-магазина с самыми классными кроватями. На картинках и ценниках — именно то, что вы искали. Потом смотрите на стоимость доставки, подъема на ваш шестой этаж без лифта и сборки. В магазине № 1 калькулятор насчитал за всё 4 200 рублей:
«Хм, это 10% стоимости кровати, дороговато», — думаете вы и идете в магазин № 2. А там получилось вообще 7 000 рублей. Вы решаете, что это сплошное надувательство и заказываете кровать в магазине №1.
Это скрины с сайтов двух реальных продавцов мебели для дома, популярных в Москве и Петербурге. Если бы магазин № 2 внимательнее изучал конкурентов, он, возможно, не допустил бы такой заметной разницы в стоимости услуг, и терял меньше клиентов. Или хотя бы обосновал, почему у них подъем на этаж стоит 500 рублей, а не 300, как у других.
Еще пример — про конструктор Lego Minecraft «Пещера зомби». Мы видим, что Ozon внимательно мониторит всех продавцов на своей площадке и дает минимальную цену в любой момент. Например, у него конструктор стоит 1 139 рублей, а у ближайшего конкурента, ИП Мустафина И.Р. — 1 599 рублей.
Понимая, что при таком раскладе вряд ли что-то удастся продать, ИП Мутафина И.Р. снижает цену почти до уровня «Озона» (всего на 20 рублей дороже) и распродает все конструкторы:
Продавец с ценой 1 999 рублей ждет, когда «Пещера зомби» у всех закончится, и тогда на его улицу придет праздник, но возможно, он просто не знает, какие цены у конкурентов. Ладно бы продавал только 20 видов конструкторов на одном «Озоне» — можно было бы несколько раз в день руками проверять каждую позицию и сравнивать с конкурентами (не исключено, что ИП Мустафина И.Р. так и делает). А если у него 20 тысяч наименований игрушек, которые продаются на двадцати площадках?
Для таких случаев нужен парсинг — автоматизированный сбор информации на сайтах конкурентов и партнеров. Кроме цен на товары можно отслеживать условия доставки и стоимость подъема на этаж, отзывы и характеристики товаров, скидки, акции и наличие на складе. В общем, любую открытую информацию, которую видит любой человек.
Кто-то считает, что парсинг — постыдное занятие, вроде воровства. Но вообще-то любой поисковик тоже занимается парсингом контента, иначе как он покажет страницы, релевантные вашему запросу. И соцсети этим занимаются, и Олег из «Тинькоф-банка».
Другое дело, как распоряжаться полученной информацией. Если магазин копирует отзывы на товары у конкурентов и размещает у себя, это стыдно. Если магазин обновляет цены и скидки, ориентируясь на конкурентов — это этично и правильно.
Шесть лет назад в один из наших офисов пришел производитель детских товаров и сказал, что у него проблемы с российскими дистрибьюторами: многие из них постоянно нарушают договоренности, ставя цену ниже рекомендованной. Это вызывает разные нехорошие подозрения у честных дистрибьюторов и подталкивают их к демпингу: «Почему им можно, а нам нельзя?»
Чтобы все играли по правилам, компания наняла аналитика, который проверял цены. И конечно это не помогло. Аналитик работал 8 часов в день и мог проверить каждый из 50 тысяч товаров в лучшем случае раз в неделю. Доходило до того, что дистрибьюторы на Дальнем Востоке пользовались разницей во времени: пока Москва спала, они демпинговали, когда просыпалась — возвращали минимальную цену. Так и жили в напряженной атмосфере.
Тогда мы написали для клиента программу-парсер на Python, который мониторил сайты дистрибьюторов каждый час и показывал отчет производителю. Это сработало, дистрибьюторы быстро поняли, что они под неусыпным контролем и прекратили хулиганить.
Потом были похожие проекты, но каждый раз приходилось делать всё как впервые. Мы тратили десятки часов, чтобы понять, какой именно парсер создавать. Искать ли готовое решение или самим написать, будет это скрипт или код, на каком языке, что прикручивать, чтобы обходить ловушки и капчи.
Однажды для производителя шин мы даже использовали парсер, написанный в Excel. Это был оптимальный вариант с точки зрения стоимости и эффективности. Он настраивался в интерфейсе галочками и кнопками, был понятнее многих других парсеров и незаметнее на сайтах конкурентов. Но и такой парсер нельзя было назвать идеальным: приходилось постоянно поддерживать его работоспособность, а маркетплейсы время от времени его все равно блокировали на несколько часов.
Когда мы начали внедрять программных роботов (RPA), мы поняли: вот же он, идеал!
RPA (Robotic Process Automation) — это роботизация рутинных процессов. Первыми RPA начали использовать крупные федеральные компании с большим количеством клиентов: телеком, банки и страховщики. Здесь роботы обрабатывают транзакции и обращения, отправляют письма и СМС, проверяют корректность данных, занимаются внутренними процессами в бухгалтерии, HR и других отделах.
Одна же из главных задач любого парсера — стать максимально похожим на человека, чтобы в нем не распознали бота и не забанили (а банят многие, особенно маркетплейсы, ведь никто не любит делиться данными с чужими парсерами). Ради этого снижают частоту запросов до одного в 3 секунды, «как у человека», и придумывают другие уловки. Однако ни одному парсеру никогда не сыграть человека на все сто.
Разработчики парсеров и разработчики сайтов, которые их интересуют, играют в кошки-мышки. Они как вирус и антивирус: у них вечное противостояние.
Парсерам приходится пользоваться прокси от разных провайдеров, менять куски кода при любом изменении на сайте, выкручиваться после попадания в ловушки. Им, например, подсовывают ссылки с пустыми страницами, которые люди не видят, а парсеры «видят».
Все эти проблемы не знакомы роботам RPA. По сравнению с парсерами у них всё просто и предсказуемо. Они не копаются в коде страниц, собирая нужные участки — они вообще могут заходить на любой сайт через поисковик, забив, например, «Лего майнкрафт пещера зомби спб купить». Даже самый продвинутый маркетплейс не подумает, что это робот.
Еще робот RPA быстро настраивается под конкретные площадки, даже если это «Яндекс.Маркет» или Ozon с миллионами позиций. Мы, например, настроили робота под десять топовых маркетплейсов, и в каждом случае это заняло от 8 до 16 часов. В разы быстрее парсеров.
Если парсер настроен на то, чтобы искать только цены — допустим, на смартфоны Xiaomi, — а клиенту вдруг понадобилось узнать их характеристики, то парсер придется готовить к новой задаче десятки часов. Робот RPA будет готов через 1-2 часа.
сайты конкурентов принимают его за человека и не блокируют;
настраивается за считанные часы под любую «парсинговую» задачу;
Собрать данные — половина дела. Чтобы этими данными было удобно пользоваться, их надо правильно показать.
Обычно парсеры и программные роботы делают отчеты в табличном виде. Допустим, производителя смартфонов интересует, как российские магазины в течение двух недель соблюдают договоренность продавать Xiaomi Mi 9 6/128GB не дешевле 19 000 рублей. Парсер (как и робот RPA) выдаст примерно такой отчет:
Данные можно импортировать в учетную систему для лучшей наглядности. Но еще лучше — в BI-систему, ведь они созданы для визуализации данных и удобной работы с ними. Двухнедельный отчет уместится на один экран:
В большинстве случаев для парсинга используют базовые возможности как RPA, так и BI. Соответственно, порог входа значительно ниже, чем при использовании этих инструментов по полной. Особенно это касается BI — прошли времена, когда она была роскошью для крупных компаний.
Подписка на популярную BI-систему Qlik Sense начинается от 30 тысяч рублей в год. Power BI от Microsoft вообще можно пользоваться бесплатно с некоторыми ограничениями.
У вендоров RPA тоже есть бесплатные версии, но реалистичнее ориентироваться минимум на 200 тысяч рублей в год за робота российской разработки.
Итого: 200–300 тысяч рублей в год — порог входа. Если понадобится помощь при настройке — плюс 3–4 тысячи рублей за час.
Автор — Ольга Артюшкина, руководитель направления Ecommerce в компании «Первый Бит». При участии Сергея Белостоцкого, руководителя BI, RPA в компании «Первый Бит».
Парсинг: что это такое простыми словами
Сегодня парсинг настолько распространен, что о нем должен знать каждый вебмастер, а маркетолог и подавно. Когда-нибудь его надо включать в список обязательных инструментов, ведь при грамотном использовании можно извлечь немало пользы. Процесс этот отличается от взлома, а если следовать инструкциям (прописанным в robots.txt на сайтах), то и вполне законный.
Что такое парсинг и что значит парсить
Дословный перевод слова parsing — делать грамматический разбор или структурировать. В программировании/информатике, это автоматический сбор и систематизация необходимых сведений, размещенных на веб-ресурсах с помощью специальных программ.
Принцип работы парсинга основывается на сравнении готового общепринятого шаблона и найденной в сети информации. Например, вы создали интернет-магазин и хотите его продвигать. Вам нужно скопировать данные о товарах (цены, изображения, описания) у конкурентов, а потом разместить на своем сайте. Делать это вручную — длительная и рутинная работа, особенно когда речь идет о 500-1000 товарах. Поэтому процесс автоматизируется, и сбор данных доверяется программе/сервису. Результатом станет колоссальная экономия времени.
Подробнее о преимуществах автоматического сбора данных:
Единственное, что не умеет делать парсер, это уникализировать информацию — контент просто собирается из открытых источников.
Программа парсер
В роли парсера может выступить программа, сервис или скрипт. Функция у них одна — собрать данные с указанных web-сайтов, анализировать и выдать в нужном формате. Обычно используют десктопные и облачные парсеры, основное преимущество которых в отсутствии необходимости скачивать программу и устанавливать на свой комп. Вся работа производится в облаке.
Вот, например, несколько облачных парсеров на русском языке.
А это пара десктопных сервисов:
Что такое парсинг слов и зачем нужно
Парсинг также активно применяется вебмастерами и оптимизаторами для сбора семантического ядра с дальнейшей кластеризацией запросов. Таким образом, инструмент может решить вопросы с продвижением сайта и составлением рекламной кампании в Яндекс.Директе и Гугл Адс.
Среди популярных программ для парсинга в Seo:
В этапы работ над семантическим ядром сайта входит — определение поисковых фраз, анализ конкурентов, сбор данных со всех источников и т. д.
Что такое парсинг товаров и зачем нужно
Парсить товары, значит — собирать нужную информацию о продукции из готового каталога онлайн-магазинов. Обычно это делается в целях анализа ценовой политики конкурентов или для заполнения витрины своих сайтов. Ручной сбор такой информации и тщательная сортировка занимает много времени, поэтому автоматизация процесса напрашивается априори.
Например, парсинг товаров часто используется владельцами крупных интернет-магазинов. Это позволяет избавиться от рутинной работы, увеличить скорость сбора данных и сделать процесс более качественным.
Вот как работает парсинг:
Что такое парсинг сайтов и зачем нужно
Парсинг сайтов бывает двух типов:
Алгоритм работы простой — машинальное извлечение открытых данных. Парсер переходит по ссылкам исследуемого сайта и собирает информацию по каждой странице. Сведения записываются в Excel или какой-нибудь другой файл.
Что такое парсинг аудитории и зачем нужно
Автоматический поиск и выгрузка данных о пользователях соцсетей по конкретному алгоритму называется парсингом аудитории. Данный процесс проводится на автомате (специальными программами) или вручную (таргетологи) — целью является выгрузка собранной информации в соответствующий рекламный кабинет.
Парсинг аудиторий из Инстаграма и Фейсбука
Чаще всего аудиторию группы парсят по активным ее пользователям — админам, модераторам, редакторам или просто старожилам, регулярно публикующим контент. Такой метод позволяет быстро и точно подобрать ЦА под свою нишу. Это будут потенциальные покупатели, которых реально заинтересует товар или услуга. Таким образом, маркетолог сэкономит средства и время, а реклама не будет показываться всем подряд.
Парсинг по аудитории можно настроить еще точнее, используя различные критерии выбора — возраст, семейное положение, финансовый статус, хобби и интересы. В таком случае бюджет РК сократится еще больше, а вероятность покупок и целевых действий возрастет.
Что такое парсинг в программировании и зачем нужно
Принцип работы парсинга в программировании — сравнение строк или конкретных символов с готовым шаблоном, написанном на одном из языков. Другими словами, это процесс сопоставления и проверки стоковых данных, проводимый по определенным правилам. Цель — найти проблемы производительности, несоответствие кода требованиям и другие недостатки сайтов/ресурсов/приложений.
Обычно айтишники разрабатывают собственные парсеры на таких языках, как C++, Java Programing. Делается это из-за того что иногда требуемый синтаксический анализатор невозможно найти в свободном доступе.
На самом деле, парсинг в программировании не является чем-то сверх сложным. Рассмотрим, как он работает на примере разбора даты из строки.
С первого взгляда это какой-то непонятный код, но если приглядеться, то можно разобрать узнаваемые части.
Примерно таким же способом осуществляется синтаксический анализ целого языка. Строки делятся на маленькие биты синтаксиса. Парсинг применяется не только в программировании, но также в аналитике и любой другой области, где можно работать с данными в стоковом формате.
Что такое парсинг в Инстаграм и зачем нужно
Парсинг в Инсте используют как один из инструментов для работы с ЦА — чтобы отсортировать пользователей, заинтересованных в товаре. Благодаря этому снижается рутина и экономится время.
У парсинга в Instagram имеются широкие возможности анализа и мониторинга. Инструмент помогает собрать всю нужную информацию и наладить взаимодействие с пользователями. Вот что с его помощью получится сделать в Инстаграме:
Все эти функции позволят точечно запустить рекламную кампанию, настроить таргет и оформить «вкусное» коммерческое предложение.
Что такое парсинг Авито и зачем нужно
Парсинг полезен также в Авито — самой популярной доски объявлений в Рунете. С его помощью можно получить информацию обо всех постах, размещенных в определенных категориях, включая номера телефонов и адреса.
Чтобы спарсить данные с Avito, достаточно сделать так:
Инструмент соберет всю требуемую информацию в течение дня (в зависимости от объема данных) и выгрузит в документ. Обычно арбитражникам и маркетологам бывают нужны имена/контакты людей, цены на товары и изображения.
Полученные сведения можно использовать для отправки уведомлений на email, Gold calling, заполнения собственных площадок, анализа конкурентов и много чего еще. Сейчас есть возможность применять несколько парсеров для Авито — AvitoMonsterParser, FastParserAvito, Avi2-parser и другие.
Что такое парсер выдачи и зачем нужно
Парсеры для мониторинга поисковой выдачи входят в обязательный джентльменский набор опытного вебмастера, оптимизатора и маркетолога. Инструмент в этом случае настроен на сбор информации с заданного источника (Гугл, Яндекс, соцсети, форумы).
Ттак выглядит парсер на Яндекс
В первую очередь такой сбор данных нужен для анализа сайтов конкурентов. Парсинг даст возможность определить лидеров топа, узнать их характеристики в разрезе Seo. Например, вот какие данные чужих ресурсов:
Предоставленная информация поможет специалисту найти качественные сайты-доноры для размещения на них обратных ссылок, потенциальных клиентов/партнеров, а также площадки для рекламы.
Что такое парсинг цен и зачем нужно
Обычно ценовая «разведка», а в частности про оборот товара осложняется тем, что некоторые компании скрывают такую информацию. Напротив, такие гиганты, как Wildberries, Lamoda, Leroy Merlin ее открыто выставляют. На основе этих данных можно будет составить общее представление о продажах и сделать полезные выводы. К примеру, определить самые продаваемые позиции и сфокусироваться на них, а дешевые отсечь.
Цены можно парсить из разметки shema.org — это самый простой способ. Но если стоимость бывает зачеркнута или прайс с остатками товара загружается отдельными запросами к серверу, приходится использовать более функциональные программы. Сегодня есть такие проги, которые умеют раскрывать информацию методом эмулирования.
Кейсы по заработку на парсинге
Существует несколько способов заработка на парсинге. Но обычно заказчиков интересуют:
Ниже представлен интересный кейс от CatalogLoader, решивший задачи компании, закупающейся в буржунете и продающей на Яндекс.Маркете.
Что надо было сделать:
Задача решилась эффективно, клиент получил все необходимые данные. Использовался парсер сервиса CatalogLoader.com, собравший всю актуальную информацию с зарубежного интернет-магазина по нужным категориям/брендам. Сведения выгрузили в Price-Matrix.ru, где можно их анализировать и делать переоценку.
Еще один кейс, выложенный на сайте im-business. К ним обратился клиент, занимающийся грузоперевозками Россия-Беларусь. Ниша оказалась весьма конкурентной, поэтому человеку приходилось держать постоянный штат операторов и регулярно обновлять сайты с запросами на перевозку — чтобы не упустить заказы, иначе конкуренты не спят.
Задача для команды была следующая: спарсить информацию с 5 сайтов, которые постоянно мониторят заявки и отбирают их по определенным критериям. Сложность была в том, что все площадки разные — для некоторых требовалась регистрация. Пришлось в настройках прописать код для авторизации.
Дальше сделали так:
Все полученные данные сохраняли в общей таблице, каждый параметр по своим ячейкам. Заказчику давалась возможность отфильтровывать грузы, отмечать взятые в работу, а обработанные заявки выгружать для логиста.
Результат — удалось сбросить значительную нагрузку с операторов фирмы, заявки стали обнаруживаться гораздо быстрее. Все это позволило опережать конкурентов и выходить в профит.
Заключение
Если у вас растущий бизнес или вы просто торгуете широко распространенными товарами, с парсингом вам придется столкнуться рано или поздно. Ничего противозаконного в нем нет, особенно при получении информации с интернет-магазинов. Здесь вы не нарушите закон о персональных данных или чьи-то авторские права
Что такое парсинг и как правильно парсить
Что такое парсинг данных должен знать каждый владелец сайта, планирующий серьёзно развиваться в бизнесе. Это явление настолько распространено, что рано или поздно с парсингом может столкнуться любой. Либо как заказчик данной операции, либо как лицо, владеющее объектом для сбора информации, то есть ресурсом в Интернете.
К парсингу в российской бизнес-среде часто наблюдается негативное отношение. По принципу: если это не незаконно, то уж точно аморально. На самом деле из его грамотного и тактичного использования каждая компания может извлечь немало преимуществ.
Что такое парсинг
Глагол “to parse” в дословном переводе не означает ничего плохого. Делать грамматический разбор или структурировать — действия полезные и нужные. На языке всех, кто работает с данными на сайтах это слово имеет свой оттенок.
Парсить — собирать и систематизировать информацию, размещенную на определенных сайтах, с помощью специальных программ, автоматизирующих процесс.
Если вы когда-либо задавались вопросом, что такое парсер сайта, то вот он ответ. Это программные продукты, основной функцией которых является получение необходимых данных, соответствующих заданным параметрам.
Законно ли использовать парсинг
После выяснения что такое парсинг, может показаться, что это нечто, не соответствующее нормам действующего законодательства. На самом деле это не так. Законом не преследуется парсинг. Зато запрещены:
Парсинг законен, если он касается сбора информации, находящейся в открытом доступе. То есть всего, что можно и так собрать вручную.
Парсеры просто позволяют ускорить процесс и избежать ошибок из-за человеческого фактора. Поэтому «незаконности» в процесс они не добавляют.
Другое дело, как владелец свежесобранной базы распорядится подобной информацией. Ответственность может наступить именно за последующие действия.
Для чего нужен парсинг
Что такое парсить сайт разобрались. Переходим к тому, зачем же это может понадобиться. Здесь открывается широкий простор для действий.
Основная проблема современного Интернета — избыток информации, которую человек не в состоянии систематизировать вручную.
Парсинг используется для:
Сквозная аналитика — это тоже своеобразный парсинг, только рекламы и продаж. Система интегрируется с площадками и CRM, а потом автоматически соединяет данные о бюджетах, кликах, сделках и подсчитывает окупаемость каждой кампании. Используйте ее, чтобы не потеряться в большом количестве информации и видеть в отчетах то, что вам действительно нужно. Отчеты Calltouch легко кастомизировать под себя и задачи команды маркетологов.
Сквозная аналитика
Достоинства парсинга
Они многочисленны. По сравнению с человеком парсеры могут:
Ограничения при парсинге
Есть несколько вариантов ограничений, которые могут затруднить работу парсера:
Какую информацию можно парсить
Спарсить можно всё, что есть на сайте в открытом доступе. Чаще всего требуются:
Изображения с сайтов технически спарсить тоже можно, но, как уже упоминалось выше, если они защищены авторским правом, лучше не нужно. Нельзя собирать с чужих сайтов личные данные их пользователей, которые те вводили в личных кабинетах.
Парсинг часто используется в индустрии e-commerce. Оценить влияние парсинга и его результатов можно в сквозной аналитике для интернет-магазинов. Вам доступны отчеты по любым временным срезам, метрикам и товарам. С помощью этих данных вы узнаете, из каких источников вы получаете добавления в корзины и продажи, и сможете оптимизировать рекламу с опорой на эти данные.
Модуль е-коммерс
Алгоритм работы парсинга
Принцип действия программы зависит от целей. Но схематично он выглядит так:
Способы применения
Основных способов применения парсинга существует два:
Обычно оба варианта работают в тесной связке друг с другом. Например, анализ ценовых позиций у конкурентов отталкивается от имеющегося диапазона на собственном сайте, а обнаруженные новинки сопоставляются с собственной товарной базой и т. п.