Веб-скрапінг
Ефективно та безпечно збирайте публічно доступні дані, дотримуючись умов використання сайтів. CyberYozh App підтримує збір різноманітної публічно доступної інформації з дотриманням правових норм і політик платформ.
Чому веб-скрапінг потребує якісних проксі?
Більшість сучасних сайтів активно борються з парсингом. Вони використовують:
-
антибот-системи (Akamai, Cloudflare, DataDome тощо);
-
поведінкові фільтри;
-
аналіз fingerprint;
-
відстеження IP-адрес і мереж;
-
captcha;
-
обмеження кількості запитів;
-
блокування при аномальній активності.
У результаті:
-
corporate IP миттєво потрапляють у бан;
-
датацентрові проксі часто обмежуються;
-
високочастотні запити викликають captcha;
-
скрипти збирають неповні або спотворені дані.
Щоб отримати чисті дані, потрібно виглядати як звичайний користувач із реальної країни.
І саме це забезпечує CyberYozh App.
Як CyberYozh App допомагає у веб-скрапінгу
-
Резидентські проксі: ідеальні для обходу антиботів — сайти сприймають запити як від реальних людей.
-
Мобільні проксі: один із найнадійніших способів скрапінгу — антифрод-системи рідко блокують мобільні IP.
-
Датацентрові проксі: висока швидкість і ефективність для великих обсягів даних.
-
Ротація IP: автоматична зміна адрес запобігає лімітам і банам.
-
Глобальні GEO: збирайте дані з будь-якого регіону світу.
-
Не відстежувані fingerprints: допомагають залишатися «невидимими» для антибот-систем.
Ефективність
Сценарії використання
Парсинг e-commerce даних. Збір цін, описів, наявності, категорій, фотографій і фільтрів товарів.
Моніторинг конкурентів. Отримання інформації про товари, акції, зміни асортименту, блог-пости та лендинги.
Скрапінг локальних сайтів. Доступ до сайтів, які показують різні дані для користувачів з різних країн.
Збір відгуків. Парсинг рейтингів, коментарів та sentiment-аналіз.
Агрегація новин, статей і контенту. Моніторинг медіа, журналів, форумів, блогів і соціальних мереж.
Аналіз згадувань бренду. Збір даних про те, як згадують ваш бренд, продукт або персону.
Збір даних для AI-моделей. Створення великих датасетів для мовних або ML-моделей.
Технічний скрапінг. Парсинг карт, схем, геоданих, каталогів компаній, відкритих API, розкладів і баз даних.
