Что такое парсинг веб-страниц
Парсинг (от англ. parse — «анализ», «разбор») — автоматизированное получение информации с веб-сайтов с помощью программ, которые называются парсерами. Парсеры собирают и систематизируют определённый контент с веб-страниц, документов, API или даже исходного кода.
Звучит скучно, но на самом деле парсинг — полезная штука, которая пригодится, пожалуй, каждому маркетологу. С помощью парсинга можно получить разные сведения под любые задачи, например, для изучения конкурентов или свежих трендов в вашей сфере, причём быстро и на больших данных.
Если дополнить картину данными сквозной аналитики о поведении собственных клиентов, например, количестве продаж, результатах сделок, бюджетах и эффективных каналах продвижения, то в сумме мы получим ценнейшие инсайты, основанные на точных данных.
Что можно парсить и зачем это нужно
Инструмент имеет широкий круг применения. Парсинг можно использовать для анализа различных типов контента с веб-сайтов, включая:
🏷 цены на продукты и карточки товаров (например, копируют описание товара на английском языке, а затем переводят на русский и размещают на своем сайте),
😎 сведения о конкурентах,
😊 отзывы клиентов,
📰 новостные статьи,
📶 контент в социальных сетях,
🧍аудитории групп в соцсетях,
🔎 частоту поисковых запросов (парсинг выдачи),
🔧 популярные заголовки и связанные ключевые слова.
Маркетологи могут использовать эти сведения для исследования рынка, управления и корректировки маркетинговых стратегий и выбора рекламных площадок.
А затем на основе полученных материалов выстаивать тактику продвижения компании в сети, чтобы:
👍 предложить клиентам самые выгодные цены,
😉 лучше отстроиться от конкурентов,
💡 настроить SEO-оптимизацию и рекламные кампании в поисковых системах,
💪 вести SERM (Search Engine Reputation Management — направление в репутационном маркетинге) и следить за рейтингом бренда в сети,
❤️ соответствовать запросам аудитории.
Благодаря парсингу можно за короткое время найти кучу полезной информации и собрать её в формат XLSX. Данные собираются и систематизируются в зависимости от заданных настроек.
Законность парсинга
Законность сбора информации с веб-страниц зависит от целей сбора и условий их дальнейшего использования.
Хотя обычно парсинг в интернете является плюс-минус общепринятым (парсят практически все поисковики от Internet Explorer до Яндекса) анализ конфиденциальных личных данных или материалов, защищенных авторским правом, прямо запрещён.
❗ Необходимо соблюдать законодательство в сфере обработки данных и обеспечивать соблюдение правовых норм. В противном случае первый же владелец сайта, с которого парсят, может потерпеть убытки из-за дополнительной нагрузки на ресурс, если скликивание будет похоже на DDOS-атаку. Так парсить как минимум не правильно.
Как парсить законно?
На какие законы стоит обратить внимание, чтобы знать, какие есть ограничения по сбору данных:
ФЗ «О персональных данных» от 27.07.2006 N 152-ФЗ
ГК РФ Статья 1259. «Объекты авторских прав»
ГК РФ Статья 1260. «Переводы, иные производные произведения. Составные произведения»
ГК РФ Статья 1335.1. «Действия, не являющиеся нарушением исключительного права изготовителя базы данных»
УК РФ Статья 272. «Неправомерный доступ к компьютерной информации»
УК РФ Статья 273. «Создание, использование и распространение вредоносных компьютерных программ»
УК РФ Статья 146. «Нарушение авторских и смежных прав»
💡 Полезно подробнее почитать и про европейский закон о защите персональной информации в интернете Что такое GDPR. Он касается в том числе российских компаний
Как можно парсить
Парсят с помощью автоматизированных инструментов, таких как:
- специальные программы и расширения для тех, кто хочет искать нужную информацию самостоятельно и без программирования;
- облачные сервисы, они также не требуют программистских навыков, просты в работе и подходят для небольших компаний;
- фреймворки с готовыми алгоритмами (для тех, кто умеет программировать);
- парсеры, разработанные программистами под определëнную задачу — разработка стоит дорого, и обычно такой услугой пользуются крупные сайты или площадки онлайн-торговли. В этих компаниях мониторинг цен вручную может растянуться на несколько дней, поэтому затраты на свой парсер, в общем, оправданы. При этом парсер обладает всем необходимым набором функций, которые работают с учётом всех нюансов компании.
По сравнению с ручным поиском, парсеры могут достаточно эффективно анализировать содержание веб-ресурса, просто следуя конкретным алгоритмам по заданным параметрам.
Иногда, в качестве альтернативы, парсинг можно делать вручную путём копирования и вставки выбранного контента с веб-страниц. Работает, когда это не долго и не сложно. Однако в случае работы с большими объёмами данных автоматический поиск более эффективен. Работать должен компьютер, а человек пусть лучше занимается сложными творческими задачами и проектами.
Расширение WebScraper для браузера Google Chrome: после установки легко настроить план (sitemap) движения по веб-сайту и указать материалы и теги для анализа. Парсер будет перемещаться в соответствии с настройками и искать нужную информацию
Какие типы данных можно парсить с сайтов
Для анализа доступны один или несколько отдельных элементов. Вот некоторые примеры:
- текст и заголовки: содержимое заголовков, статей, новостей, описание продуктов (полезно для контекстной рекламы);
- изображения: URL изображений, их описание, размеры;
- ссылки и адреса: ссылки на другие веб-ресурсы, внутренние страницы, даже файлы для загрузки;
- таблицы: стоимость, характеристики продуктов, описание, каталоги и т.д.;
- цены и денежные единицы: стоимость, валютные курсы и сведения о других денежных единицах;
- популярный мультимедийный контент: видео, аудио и другие медиафайлы;
- показатели социальных медиа: лайки, комментарии, портрет пользователей;
- отзывы и оценки: отзывы и рейтинги пользователей о продуктах или контенте;
- география: адреса, координаты и другие геолокационные сведения;
- акции и скидки у конкурентов: сезонные акции, скидки и специальные предложения онлайн-магазинов.
Преимущества парсинга для маркетологов
1. Анализ конкурентов
Маркетологи могут выполнять сбор информации о чужих продуктах и рекламных стратегиях по заданным критериям, и смотреть на них с точки зрения развития своей компании, а значит всегда запускать более эффективные рекламные кампании.
2. Агрегация контента
Помогает собирать релевантные статьи, сообщения в блогах, новости, чтобы далее использовать их в работе со своей аудиторией, тем самым находить интересные темы и улучшать контент-маркетинг. Например, для запуска email-рассылок, которые будут интересны целевой аудитории.
3. Мониторинг цен
Позволяет отслеживать изменения стоимости регулярно или в режиме реального времени, чтобы соответствующим образом корректировать ценовую политику.
4. Генерация потенциальных клиентов
Маркетолог сможет извлекать контактную информацию, такую как адреса электронной почты и номера телефонов для создания списков потенциальных клиентов.
Полученные вводные можно складывать в гугл-док или в заметки, а можно с помощью специального html-плагина разбирать веб-страницы на части в Фигме. Такой анализ помогает собрать свой лендинг, например, Marquiz Pages
5. Получение информации для SWOT-анализа
В рамках SWOT-анализа (анализа сильных и слабых сторон, возможностей и угроз) важно иметь актуальные и достоверные сведения. Как правило, парсер автоматически собирает фактуру из различных источников. Например, информацию о конкурентах, ценах, отзывы клиентов и другие виды контента, которые тоже могут быть полезны для SWOT-анализа.
Экспресс-анализ по SWOT в сфере инфобизнеса
Заключение
Парсинг — ценный инструмент для маркетологов по сбору и анализу контента с веб-страниц. Этот процесс, проще говоря, помогает сделать маркетинг более эффективным и удобным, особенно когда речь идёт об обработке большого объёма информации. Это позволяет принимать обоснованные решения, оставаться конкурентоспособными и хорошо адаптировать свои стратегии к постоянно меняющемуся рыночному ландшафту. Плюс к этому даже обычный бесплатный парсер способен значительно разгрузить сотрудников.
Тем не менее, важно нести ответственность за правильную обработку данных и работать с полученными материалами с соблюдением правовых и этических стандартов. Не должно возникать спорных моментов, касающихся злоупотребления при использования данных.