5 трендов и прогнозов в парсинге данных на ближайшие годы
Запуск искусственного интеллекта в формате чат-бота в ноябре 2022 года преобразил интернет и то, как мы ищем информацию. Однако ИИ — не единственный тренд в парсинге данных. В этой статье рассмотрим основные тренды и прогнозы, которые будут определять будущее парсинга данных в ближайшие годы.
Может заинтересовать «Что такое парсер, и как он работает»
Использование ИИ и машинного обучения в парсинге
ИИ продолжает развиваться, помогает автоматизировать процессы и повышать их точность. Он позволяет парсерам адаптироваться к изменениям на веб-сайтах и обходить защитные механизмы, такие как CAPTCHA и динамические страницы.
Автоматизация парсинга
ИИ и ML позволяют полностью автоматизировать процессы парсинга данных, начиная от идентификации целевых данных до их извлечения и анализа. Это значительно снижает необходимость в ручной работе и уменьшает вероятность ошибок, связанных с человеческим фактором. Современные ИИ-алгоритмы могут самостоятельно адаптироваться к изменениям на веб-сайтах, автоматически корректируя свои действия для эффективного сбора данных.
Адаптация к меняющейся структуре сайтов
Веб-сайты время от времени меняют структуру и содержание, что может затруднить парсинг данных. Однако ИИ-алгоритмы способны автоматически адаптироваться к таким изменениям. Например, они могут анализировать HTML-код страниц, выявлять изменения в структуре и автоматически обновлять стратегии парсинга без необходимости ручного вмешательства. Это позволит парсерам оставаться эффективными и актуальными в условиях постоянных изменений.
Улучшение качества данных
ИИ и ML могут автоматически выявлять и устранять дубликаты, исправлять ошибки и заполнять пропуски в данных. Например, алгоритмы машинного обучения могут использовать контекстную информацию для корректировки и нормализации данных, что делает их более пригодными для дальнейшего анализа и использования в бизнесе.
Может заинтересовать статья «Технологии искусственного интеллекта для мониторинга цен».
Кибербезопасники станут ещё бдительнее
С увеличением сложности кибератак и защитных мер, компании вынуждены внедрять новые технологии для мониторинга и предотвращения угроз. В будущем кибербезопасность станет ещё более важной, особенно в контексте защиты данных и соблюдения нормативных требований.
Рост числа кибератак
Количество кибератак продолжает расти, причём они становятся всё более сложными и изощрёнными. Так, с начала 2024 года число высококритичных кибератак в РФ выросло более, чем в три раза. Больше всего атакуют сегмент электронной коммерции — 25,26% от всех атак. В этой связи парсинг данных может стать как инструментом для выявления атак, так и целью для злоумышленников.
Обход защитных механизмов
Компании, которые парсят данные, сталкиваются с необходимостью обхода сложных защитных механизмов. Защитные меры предотвращения несанкционированного доступа сами по себе становятся препятствием для легитимных парсеров.
Так, мы полагаем, что ИИ-алгоритмы смогут лучше имитировать поведение реальных пользователей. Это позволит успешно обходить защитные механизмы и продолжать сбор данных без нарушения правил и стабильности работы интернет-магазинов.
Читайте подробнее «Как обойти защиту от парсинга и не навредить сайту».
Переход от текстовых к мультимодальным ИИ
Развитие мультимодальных ИИ, способных обрабатывать текст, изображения и видео, открывает новые возможности для парсинга данных. Эти технологии позволяют собирать и анализировать данные в различных форматах, что значительно повышает их ценность для бизнеса.
Мультимодальные ИИ способны анализировать визуальный контент, распознавать объекты и извлекать данные из изображений. Это полезно для ритейла, где можно анализировать фотографии товаров и полок в магазинах.
Так, технологии компьютерного зрения помогают автоматизировать инвентаризацию товаров, анализировать выкладку продукции и проверять наличие ценников. Универсальный И И сможет заменить несколько отдельных, сделать парсинг быстрее и удобнее.
Рост использования API
API-интерфейсы позволяют собирать данные напрямую с серверов, что повышает эффективность и надёжность парсинга. Мы думаем, что в будущем, интеграция через API будет более востребована, и вот почему:
- API упрощает автоматизацию многих бизнес-процессов, связанных с парсингом данных — они подтягиваются автоматически туда, где вам удобно смотреть отчёты и следить за аналитикой, например, в платформу вашей организации. Это особенно важно в тенденции увеличения объёма данных в интернете — API позволяет более эффективно управ9лять сбором и обработкой информации. А по итогу это позволяет компаниям быстрее реагировать на изменения рынка и потребностей клиентов.
- API предоставляет более безопасный способ доступа к данным, снижая риск блокировок и защитных механизмов, таких как CAPTCHA, которые часто встречаются при традиционном парсинге веб-страниц.
Станет сложнее парсить из-за усложнения сайтов
Сайты становятся сложнее в ответ на кибератаки и количество парсеров. Ритейлеры всё чаще используют технологии динамической загрузки контента, такие как AJAX и JavaScript, которые подгружают данные по мере взаимодействия пользователя с страницей. Это делает парсинг более сложным, так как стандартные методы, основанные на анализе статического HTML-кода, становятся неэффективными.
Структура веб-страниц становится сложнее — это затрудняет извлечение необходимых данных. Вместо простых HTML-страниц с предсказуемыми структурами сложные CSS-селекторы и вложенные элементы.
Всё это в свою очередь требует от парсеров более продвинутых технологий и методов. Остановимся на некоторых из них:
- Прокси-серверы помогают распределять запросы по разным IP-адресам, что снижает риск блокировки парсера. Это особенно важно при работе с сайтами, которые ограничивают количество запросов с одного IP-адреса. При парсинге данных с сайтов-конкурентов компании могут использовать пул прокси-серверов, чтобы распределять нагрузку и избежать блокировок.
- Ротация IP-адресов позволяет избегать блокировок и создавать видимость запросов от разных пользователей. Это важно для поддержания стабильности парсинга и предотвращения ограничения доступа. Метод особенно актуален для сайтов, которые применяют ограничение на количество запросов с одного IP-адреса в определённый промежуток времени.
- ИИ и ML могут точнее имитировать поведение реальных пользователей, что позволяет успешно обходить эти защитные механизмы сайтов. Например, нейронные сети могут распознавать и решать CAPTCHA и корректно взаимодействовать с динамическими элементами страниц на JavaScript.
«В ближайшие годы действительно можно ожидать частичную автоматизацию парсинга с использованием ИИ и машинного обучения, которые повысят точность парсинга, улучшение качества данных за счет устранения ошибок, а также развитие методов обхода защитных механизмов веб-сайтов. Эти изменения сделают парсинг данных более сложным, но также более эффективным и надежным».
— Антон Балаченков, руководитель отдела маркетинга.
Такими мы видим тренды в парсинг на ближайшие годы. Он усложняется новыми технологиями, и с помощью них же усиливаются методы обхода защитных механизмов и автоматизация сбора данных.
А если интересует качественный сбор данных с сайтов конкурентов и маркетплейсов сейчас, воспользуйтесь бесплатно возможностями Metacommerce. Для этого оставьте заявку или позвоните нам по телефону 8 800 500-22-64.
Дата публикации: 30.07.2024