Что такое парсинг

Парсинг в маркетинге – это процесс автоматического извлечения и анализа данных с целью получения информационных ресурсов для разработки, а также улучшения маркетинговых стратегий.

Понятие

В мире маркетинга существуют разные понятия, которые могут быть непонятными для новичков в этой области. Один из таких терминов – парсинг. В маркетинге он является процессом извлечения структурированных данных из источников информации: веб-страниц, документов, баз, прочего. Применяется в таких сегментах, как сбор и анализ информации, автоматизация бизнес-процессов или создание приложений, основанных на данных.

Зачастую парсинг применяется в интернет-маркетинге для сбора сведений о товарах, услугах, ценах, отзывах или других данных, которые могут быть полезны для анализа рынка, конкурентов или для создания собственных продуктов и услуг. Может быть осуществлен как средствами человека, так и автоматически с помощью специальных программных инструментов.

В то же время стоит понимать различия между парсингом и другим техническим термином – краулингом. Краулинг (сканирование) представляет собой обход и индексацию веб-страниц для создания поисковых индексов или сбора информации. Краулеры, или пауки, автоматически переходят по ссылкам на веб-страницах и извлекают данные со страниц, которые они посещают.

На заметку. В отличие от краулинга, парсинг фокусируется на анализе и извлечении конкретных данных со страниц или документов. При парсинге можно указывать необходимые элементы, поля или значения, в то время как краулеры собирают всю доступную информацию со страниц.

Таким образом, парсинг в маркетинге означает процесс извлечения структурированных данных из источников, в то время как краулинг представляет собой обход и сбор сведений с веб-страниц.
 

Назначение

Назначение парсинга заключается в сборе и анализе информации из различных источников, включая страницы, социальные сети, блоги, другие онлайн-платформы. Он позволяет маркетологам получить данные о своей целевой аудитории, конкурентах, новых трендах или рыночных условиях.

Одна из главных целей парсинга в маркетинге – это сбор сведений о клиентах. Маркетологи могут использовать парсеры для извлечения таких контактных данных:

• электронных адресов;
• номеров телефонов;
• профилей в социальных сетях.

Впоследствии собранные сведения можно использовать для коммуникации с пользователями. Это помогает сократить время и затраты, связанные с поиском целевой аудитории вручную.
 

Какие данные можно парсить

На пути к созданию приложений или анализу данных часто требуется доступ к информации, размещенной на сайтах. Однако, сведения, разбросанные по различным ресурсам, часто доступны только в формате HTML или других неструктурированных форматах. В таких случаях применение техники сбора становится частью процесса работы с информацией.

Парсинг, или синтаксический анализ, представляет собой извлечение информации из неструктурированного источника, такого как веб-страница, и преобразование ее в структурированный формат, который может быть обработан и использован в дальнейшем. Существуют разные виды анализа, используемые в зависимости от целей и требований проекта. Рассмотрим некоторые из них.

Независимо от вида сбора информации важно обладать навыками обработки и анализа данных для использования извлеченной информации. Dependency parsing дает возможность автоматизировать процесс получения сведений из источников, упрощает разработку java-приложений, а также анализ больших объемов информации.
 

Инструменты

Инструменты парсинга в маркетинге представляют собой набор программных средств и технологий, используемых для сбора и анализа данных с различных ресурсов с целью извлечения полезной информации. Парсеры позволяют автоматизировать процесс обработки больших объемов информации, а также получить выводы для принятия решений в сегменте маркетинга.

Распространенным инструментом является парсер веб-страниц, позволяющий извлекать такие данные с сайтов:

• цены;
• описания товаров;
• контактную информацию о компаниях;
• другие сведения, которые могут быть полезны при разработке маркетинговых стратегий или анализе конкурентов.

В дополнение к парсеру веб-страниц в маркетинге также активно применяются парсеры социальных сетей. Эти инструменты позволяют анализировать данные, собираемые с различных платформ социальных сетей. Например, Facebook, Instagram, Twitter и пр. Такой парсинг может быть полезен для определения трендов и настроений среди пользователей, а также для выявления инсайтов, которые можно использовать для создания популярных маркетинговых кампаний или разработки персонализированных предложений.

Еще один инструмент в маркетинге – parser электронной почты. Помогает собирать контактные данные клиентов или подписчиков, а также создавать базы для рассылки маркетинговых сообщений. Парсер электронной почты может извлекать информацию о клиентах с сайтов, форумов или других публичных источников.

На заметку. Кроме указанных инструментов, существуют другие виды специализированных парсеров, такие как парсеры новостных ресурсов, парсеры цен товаров или парсеры сведений из CRM-систем. Эти инструменты предоставляют возможность извлекать специфические данные, необходимые в конкретных сферах маркетинга.

Принцип работы инструментов в маркетинге основан на анализе структуры, содержания исходных данных. Парсеры работают по заданному алгоритму, предварительно запрограммированному разработчиками. Они анализируют структуру данных, распознают паттерны, извлекают нужную информацию. Полученные результаты могут быть сохранены в нужном для дальнейшего анализа или использования формате, таком как таблицы, базы или документы.

В виде облачных сервисов

Разработчики и исследователи ищут новые способы обработки из различных источников. Здесь на помощь приходят облачные сервисы – платформы, предлагающие инструменты для обработки, анализа информации:

1. ParseHub. Этот сервис предоставляет гибкий интерфейс для анализа веб-страниц. Позволяет легко извлекать сведения с сайтов, в том числе из динамических страниц. С помощью ParseHub можно создавать пауки, специальные программы для сбора информации.
2. Octoparse. С помощью Octoparse вы можете автоматизировать сбор, очистку, анализ данных. Пользовательский интерфейс позволяет создавать задачи без программирования. Кроме того, Octoparse обеспечивает высокую степень гибкости, позволяя использовать расширенные режимы и настройки для правил анализа.
3.  Import.io. Инструмент для извлечения данных. Import.io предоставляет интерфейс для создания краулеров (пауков) и извлечения информации с веб-страниц. Можно легко создавать или настраивать правила, что позволяет получать высокоточные и структурированные данные. Import.io также предлагает дополнительные функции, такие как мониторинг и автоматическое обновление.
4.  Scrapy. Фреймворк, разработанный специально для парсинга веб-страниц. Scrapy предоставляет инструменты для разработки собственного парсера с минимальными усилиями. Он поддерживает асинхронное выполнение, многопоточность и распределенные вычисления. С Scrapy вы можете обрабатывать даже большие объемы сведений.
5. BeautifulSoup. Библиотека парсинга HTML, XML для языка программирования Python. BeautifulSoup предоставляет понятный интерфейс для работы с веб-страницами и извлечения данных. Он поддерживает различные методы, включая поиск по тегам, классам и идентификаторам. Благодаря простоте использования и гибкости BeautifulSoup применяется для сбора сведений и автоматизации.
    

В виде компьютерных приложений

Процесс анализа, обработки структурированных данных стал частью многих компьютерных программ и инструментов. Далее рассмотрим три примера инструментов, используемых в сферах разработки, исследований, автоматизации.

Beautiful Soup – это библиотека на языке Python для парсинга HTML, XML документов. Она позволяет искать, обрабатывать и извлекать данные из различных элементов этих форматов. Beautiful Soup предоставляет понятный API, что делает его привлекательным выбором для разработчиков, которым требуется мощный инструмент.

Selenium WebDriver применятся для автоматизации приложений, а также для парсинга. Он предоставляет API для управления браузерами и позволяет исполнять различные действия, такие как открытие страниц, взаимодействие с элементами, заполнение форм, извлечение данных. Selenium WebDriver имеет разнообразный функционал и может быть использован для автоматизации сложных сценариев.

Scrapy – это фреймворк на языке Python для парсинга веб-страниц и извлечения данных из источников. Он предоставляет инструменты для создания и управления «пауков» (web spiders), которые могут обходить сайты, собирать информацию и сохранять ее в нужном формате. Scrapy позволяет разрабатывать гибкие системы, а также применяется в области скрапинга и поискового анализа.
 

В виде браузерных расширений

Инструменты парсинга представляют собой программные средства, позволяющие автоматизировать и упростить процесс извлечения сведений из различных источников. Благодаря развитию технологий и возможностям браузеров существует несколько браузерных расширений.

Web Scraper – это расширение для браузера Google Chrome, которое позволяет собирать информацию со страниц сайтов. Обладает гибкими настройками и интуитивно понятным пользовательским интерфейсом, что делает его привлекательным выбором для решения различных задач.

Расширение Octoparse также предоставляет возможности для парсинга с веб-страниц. Оно имеет функции, позволяющие настраивать параметры, работать с динамическим контентом и использовать различные методы извлечения данных. Octoparse поддерживает не только Google Chrome, но и Mozilla Firefox.
Расширение Scraper для Google Chrome – еще один инструмент для автоматизации парсинга. С его помощью можно создавать правила извлечения сведений со страницы, указывать пути к элементам, а также использовать различные методы фильтрации и обработки данных. Scraper позволяет сохранять результаты анализа в различных форматах, включая CSV и JSON.
 

Алгоритм работы

Алгоритм работы парсера может быть разделен на несколько стадий с кратким объяснением каждого из них.

Этапы:

1. Загрузка, инициализация. Происходит загрузка необходимой информации (страницы или файла), которая будет разбираться парсером. Инициализируются необходимые переменные и настройки.
2. Анализ структуры. Парсер анализирует структуру данных, с которыми будет работать. Это может быть HTML-страница, XML-файл или другой формат. Парсер определяет, какие элементы и значения нужно извлечь.
3. Извлечение. На данном этапе парсер начинает извлекать данные из структуры. Он обращается к необходимым элементам, атрибутам или тегам и собирает сведения в нужном формате. Это может быть текст, ссылки, изображения и пр.
4. Обработка, фильтрация. После извлечения данных парсер может проводить их дополнительную обработку или фильтрацию (очистить текст или удалить дубликаты).
5. Сохранение. Последний этап – сохранение извлеченных сведений в нужном формате или их передача другой части программы для дальнейшей обработки. Это может быть сохранение в базу данных, создание новых файлов или отправка информации на сервер.

Каждый из этих этапов имеет свою роль в работе парсера и позволяет извлекать, обрабатывать данные из различных источников.

Плюсы и минусы

Парсинг позволяет маркетологам осуществлять мониторинг конкурентов. С помощью данного инструмента они могут следить за действиями конкурентов в социальных сетях, отслеживать новые продукты, акции, скидки, новости.

Сбор информации также может быть полезным для анализа трендов или общественного мнения. Маркетологи часто применяют парсеры с целью мониторинга публикаций в блогах, на форумах и социальных сетях, чтобы определить настроения или предпочтения своей целевой аудитории. Благодаря этому можно разрабатывать целевую рекламу, продвигать соответствующие товары или услуги, улучшать общее понимание потребностей потребителей.

В целом, парсинг представляет собой инструмент, позволяющий маркетологам получать и анализировать данные для принятия обоснованных решений. С помощью парсера они могут собирать информацию о клиентах, отслеживать действия конкурентов, анализировать тренды на рынке. В результате это помогает сэкономить время и ресурсы, улучшить качество маркетинговых кампаний, а также достичь большего успеха в бизнесе.
 

Вопрос законности

Несмотря на применение парсинга, вопросы его законности до сих пор вызывают многочисленные дебаты. Один из аспектов споров связан с использованием сведений, которые были получены путем парсинга. Появляется вопрос о том, могут ли полученные данные быть законно использованы.

Одни считают, что информация, опубликованная в открытом доступе, должна быть доступна для сбора и использования без ограничений. Они полагают, что парсинг – это только средство получения доступа к сведениям, которые уже являются публичными.

Другие утверждают, что использование парсинга может быть незаконным, особенно если данными, полученными таким путем, злоупотребляют или нарушают конфиденциальность пользователей или владельцев сведений.

Для справки. Некоторые источники закона и международных соглашений могут ограничивать парсинг в случаях, когда он нарушает авторские права, личную жизнь или безопасность людей.

Существует также полулегальная и нелегальная практика парсинга, связанная с извлечением коммерческих сведений, таких как список клиентов или прайс-листы, у конкурентов или сторонних предприятий. Это является нарушением законов о конкуренции и защите коммерческой тайны и может привести к серьезным юридическим последствиям. В связи с этим вопрос законности парсинга зависит от конкретной ситуации, а также контекста использования.

Парсинг в маркетинге – это инструмент, который может улучшить результативность маркетинговых стратегий. Правильное и этическое применение анализа позволяет компаниям получать данные, анализировать рынок и оптимизировать деятельность, что, в свою очередь, способствует развитию и увеличению конкурентоспособности бизнеса.