Was ist Web Scraping? Wie man die Sammlung von Webdaten automatisiert

Von Forschungsstudien bis hin zu Produktlisten ist das Internet eine Fundgrube an informativen Inhalten und wertvollen Daten.

Das Durchsuchen der Milliarden von Websites, um genaue Daten zu finden, kann eine herkulische Anstrengung sein. Mit Datenextraktionssoftware können Sie nun automatisieren, wie Sie Daten aus dem Web sammeln oder extrahieren. Der Prozess der Verwendung von Bots zum Extrahieren von Daten und Inhalten von Websites wird als Web-Scraping bezeichnet. Sie können auch mit Anbietern von Datenextraktionsdiensten zusammenarbeiten, die über Web-Scraping-Dienste verfügen, um das Datenscraping zu automatisieren.

Web-Scraping sammelt und konvertiert unstrukturierte Daten im Hypertext Markup Language (HTML)-Format in strukturierte Daten, die entweder in einer Tabelle oder Datenbank vorliegen können. Anschließend können Sie die Daten manipulieren oder analysieren, um Geschäftsanwendungen zu unterstützen.

Möchten Sie mehr über Web-Scraping und seine Auswirkungen auf Ihr Unternehmen erfahren? Lesen Sie den Rest des Artikels, um Techniken, Werkzeuge und rechtliche Überlegungen zu erkunden!

Wie funktioniert Web-Scraping?

Um Web-Scraping zu verstehen, ist es wichtig, zunächst zu verstehen, dass Webseiten mit textbasierten Markup-Sprachen erstellt werden.

Eine Markup-Sprache definiert die Struktur des Inhalts einer Website. Da es universelle Komponenten und Tags von Markup-Sprachen gibt, erleichtert dies Web-Scrapern das Abrufen der benötigten Informationen erheblich. Das Parsen von HTML ist nur die Hälfte des Web-Scrapings. Danach extrahiert der Scraper die notwendigen Daten und speichert sie. Web-Scraper sind ähnlich wie Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs), die es zwei Anwendungen ermöglichen, miteinander zu interagieren, um auf Daten zuzugreifen.

Schauen Sie sich den Schritt-für-Schritt-Prozess an, wie Web-Scraper funktionieren.

• Schritt 1: Eine HTTP-Anfrage stellen. Der erste Schritt besteht darin, dass ein Web-Scraper Zugriff auf einen Server anfordert, der die Daten hat.
• Schritt 2: Extrahieren und Parsen des Website-Codes. Nach Erhalt des Zugriffs durchläuft ein Scraper das erweiterbare Markup Language (XML) oder HTML der Website, um die Inhaltsstruktur zu entdecken.
• Schritt 3: Parsen des Codes. Nun zerlegt oder parst der Scraper den Code, um vordefinierte Elemente oder Objekte zu erkennen und zu extrahieren, die Texte, Bewertungen, Klassen, Tags oder sogar IDs umfassen können.
• Schritt 4: Speichern der Daten lokal. Schließlich speichert der Web-Scraper die Daten lokal, nachdem er den XML- oder HTML-Code geparst hat.

Zu viele HTTP-Anfragen von Scrapern können eine Website zum Absturz bringen, daher haben Websites unterschiedliche Regeln, die Bots befolgen müssen.

Web-Crawling vs. Web-Scraping

Web-Crawling und Web-Scraping sind zwei Techniken zur Datensammlung aus dem Internet, aber sie dienen unterschiedlichen Zwecken und funktionieren auf unterschiedliche Weise.

Web-Crawling beinhaltet das systematische Durchsuchen des Internets, um Inhalte von verschiedenen Websites zu indexieren. Web-Crawler, auch bekannt als Spinnen oder Bots, sind darauf ausgelegt, durch Links auf Webseiten zu navigieren und Daten für Suchmaschinen wie Google zu sammeln, die dann den Inhalt indexieren, um die Suchergebnisse zu verbessern.

Web-Scraping hingegen ist der Prozess der Extraktion spezifischer Informationen von Websites. Im Gegensatz zu Crawlern, die allgemeine Daten zur Indexierung sammeln, zielen Scraper auf bestimmte Daten ab, wie Preise, Bewertungen oder Kontaktinformationen. Web-Scraping-Tools werden verwendet, um diesen Extraktionsprozess zu automatisieren, sodass Benutzer Daten sammeln und organisieren können, um sie zu analysieren oder in anderen Anwendungen zu verwenden.

Web-Scraping-Techniken

Im Folgenden sind einige der gängigen Web-Scraping-Techniken aufgeführt.

• Manuelles Kopieren und Einfügen beinhaltet das manuelle Kopieren spezifischer Daten aus dem Web und das Einfügen in eine Textdatei oder Tabelle.
• Web-Scraping mit Python nutzt die Fähigkeit von Python zur Mustererkennung, um Informationen von Webseiten zu extrahieren. Datenwissenschaftler und Programmierer verwenden auch Programmiersprachen wie Ruby, Java, C++ und JavaScript für automatisiertes Web-Scraping.
• Document Object Model (DOM)-Parsing bettet Webbrowser ein, um den dynamischen Inhalt zu scrapen, den clientseitige Skripte generieren.
• Erkennung semantischer Annotationen verwendet semantische Markups oder Metadaten, um Datenfragmente zu lokalisieren und zu extrahieren.
• Computer Vision-unterstützte Analyse extrahiert Daten von Webseiten mit Hilfe von maschinellem Lernen und Computer Vision.

Arten von Web-Scrapern

Je nach Benutzerfreundlichkeit und der dahinterstehenden Technik können Web-Scraper in fünf Typen unterteilt werden.

• Selbstgebaute Web-Scraper erfordern fortgeschrittene Programmierkenntnisse, bieten jedoch weitaus mehr Funktionen.
• Vorgefertigte Web-Scraper sind anpassbare Scraper, die Sie einfach herunterladen und ausführen können.
• Browser-Erweiterungs-Web-Scraper sind browserfreundliche Scraper-Erweiterungen und bieten oft eingeschränkte Funktionen.
• Cloud-Web-Scraper laufen auf unternehmenseigenen, externen Cloud-Servern. Diese Scraper nutzen nicht Ihre Computerressourcen, sodass Sie sich gleichzeitig auf andere Aufgaben konzentrieren können.
• Lokale Web-Scraper nutzen lokale Ressourcen wie die zentrale Verarbeitungseinheit (CPU) oder den Arbeitsspeicher (RAM) Ihres Computers, um Daten zu extrahieren.

Warum könnte ein Unternehmen Web-Scraping zur Datensammlung verwenden?

Im Folgenden sind einige Beispiele dafür aufgeführt, wie verschiedene Branchen Web-Scraping nutzen.

1. E-Mail-Marketing

Vielleicht wissen Sie es nicht, aber irgendwo im Web besteht eine gute Chance, dass Ihre Telefonnummer oder E-Mail-Adresse extrahiert werden könnte. Im Web-Scraping wird dies als Kontaktextraktion bezeichnet. Vertriebsintelligenz-Tools durchsuchen das öffentliche Web und scrapen, was sie für die richtige E-Mail-Adresse und alle verfügbaren Telefonnummern halten. Obwohl die Informationen möglicherweise nicht zu 100 Prozent genau sind, macht es Cold-E-Mail-Outreach dennoch effizienter.

2. Preisvergleich

Wenn Sie ein „Niedrigpreis-Fuchs“ sind, haben Sie wahrscheinlich irgendwann in der Vergangenheit mit einem Preisvergleichstool interagiert. Durch das Preis-Scraping von E-Commerce-Produkt- oder Dienstleistungswebsites gibt es Tools, die in der Lage sind, Echtzeit-Preisvergleiche und -schwankungen anzubieten.

3. Extraktion von Gutscheinen und Promo-Codes

Ähnlich wie bei Preisvergleichstools können Sie auch das Web scrapen, um Gutscheine und Promo-Codes zu extrahieren. Obwohl der Erfolg dieser Tools variiert (und Unternehmen immer cleverer mit ihren Promo-Angeboten werden), lohnt es sich dennoch zu sehen, ob Sie Geld sparen können, bevor Sie zur Kasse gehen.

4. SEO-Auditing

Eine der lukrativeren Möglichkeiten, Web-Scraping anzuwenden, besteht darin, es für Suchmaschinenoptimierung (SEO)-Audits zu verwenden. Grundsätzlich haben Suchmaschinen wie Google und Microsoft Bing Web Search API Hunderte von Richtlinien, wenn es darum geht, Suchergebnisse für Schlüsselwörter zu bewerten – einige haben mehr Gewicht als andere.

SEO-Software scrapt das Web, unter anderem, um Inhalte auf Suchmaschinen in Bezug auf SEO-Stärke zu analysieren und zu vergleichen. Vermarkter nutzen dann diese Erkenntnisse und wenden sie auf ihre täglichen Content-Strategien an.

5. Social-Media-Stimmungsanalyse

Fortgeschrittenere Anwendungen des Web-Scrapings sind tatsächlich in der Lage, Datenfeeds zu überwachen. Unternehmen verwenden Social-Listening-Tools, um Echtzeit-Datenfeeds von Social-Media-Plattformen wie Twitter und Facebook zu scrapen und zu extrahieren. Sie können diese Informationen verwenden, um quantitative Metriken wie Kommentare von Abonnenten, Erwähnungen, Retweets usw. sowie qualitative Metriken wie Markenstimmung und Themenaffinität zu untersuchen.

Web-Scraping-Einschränkungen

Web-Scraping ist kein perfekter, nach Lehrbuch ablaufender Prozess. Hier sind einige Einschränkungen, auf die Sie beim Scrapen des Webs stoßen können.

• Längere Lernkurve. Obwohl Web-Scraping-Tools die Datensammlung aus dem Web erleichtern, müssen Sie möglicherweise Zeit investieren, um zu lernen, wie Sie sie optimal nutzen können.
• Änderungen an Website-Layouts und -Strukturen. Es gibt viele Feinheiten und Nuancen beim Erstellen einer Website. Webdesigner aktualisieren ihre Seiten ständig, um die Benutzererfahrung (UX) zu verbessern. Selbst die kleinsten Änderungen können die von Ihnen gesammelten Daten durcheinanderbringen.
• Komplexe Websites erfordern fortgeschrittenes Scraping. Möglicherweise benötigen Sie fortgeschrittene Fähigkeiten, um Daten von Websites mit dynamischen Elementen und unendlichem Scrollen abzurufen.
• Strenge Website-Bedingungen und -Konditionen. Neben technischen Barrieren haben einige Websites Richtlinien zur Daten- und Inhaltsnutzung, die Web-Scraping verbieten können; dies ist am häufigsten der Fall bei Websites, die proprietäre Algorithmen verwenden. Um ihren Inhalt zu schützen, können diese Websites Codierungen verwenden, die Web-Scraping nahezu unmöglich machen.

Ist Web-Scraping legal?

Überprüfen Sie die "robots.txt" der Website, um zu erfahren, ob sie Web-Scraping erlaubt. Sie können diese Datei leicht finden, indem Sie „/robots.txt“ am Ende der Website-URL eingeben. Wenn Sie die Amazon-Website scrapen möchten, können Sie die Datei www.amazon.com/robots.txt ansehen. Schauen Sie sich nun die „allow“- und „disallow“-Pfade an, um zu verstehen, was ein Website-Spider von der Seitenquelle für ein Scraping-Projekt möglicherweise zulässt oder nicht.

Web-Scraping-Tools

Datenextraktionsplattformen helfen Ihnen, unstrukturierte, schlecht strukturierte und strukturierte Webdaten für Datenanalyse- oder Business-Intelligence-Bedürfnisse abzurufen. Diese Tools arbeiten in Verbindung mit Datenqualitätssoftware und Datenvorbereitungstools, um Ihnen bei der Organisation und Bereinigung von Daten zu helfen. Unternehmen verwenden auch Datenextraktionstools in Verbindung mit Datenintegrationsplattformen, um verschiedene Datentypen und -quellen an einem Ort zu sammeln.

Bereit, neue Möglichkeiten zu entdecken?

Sobald Sie Daten aus dem Web gescrapt und gesammelt haben, müssen Sie sie analysieren, um Erkenntnisse zu gewinnen. Diese Dateneinblicke helfen Ihnen, neue Möglichkeiten für das Unternehmenswachstum zu entdecken. Auch wenn die Daten zugänglich sind, liegt die Herausforderung darin, den richtigen Weg zu finden, sie zu analysieren und anzuwenden.

Tauchen Sie ein in die Datenanalyse und entdecken Sie eine Vielzahl von Erkenntnissen aus den gescrapten Daten.

Dieser Artikel wurde ursprünglich 2019 veröffentlicht. Er wurde mit neuen Informationen aktualisiert.