Der ultimative Leitfaden für automatisierte Web Scraping-Lösungen

Unternehmen sind sich bewusst, dass sie Webdaten benötigen, um wettbewerbsfähiger zu sein und ihre Zielkunden besser anzusprechen. Sie wissen aber auch, dass Web Scraping ein extrem ressourcen- und zeitaufwändiges Unterfangen ist. Dieser Leitfaden bietet eine automatisierte Alternative für Unternehmen, die das Beste aus beiden Welten miteinander verbinden möchten.
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert
21-Feb-2022

In diesem Artikel geht es um Folgendes:

Was ist Web Scraping?

Kurz gesagt: Web Scraping ist das Sammeln von Zieldaten von Websites. Dies kann entweder manuell oder in einem automatisierten Prozess mit einem „Bot“ oder „Webcrawler“ erfolgen. Beim Scraping werden interessante Open-Source-Daten identifiziert, kopiert und in einer Datenbank und/oder Tabellenkalkulation gespeichert, sodass sie anschließend von Algorithmen und Teams genutzt werden können, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen.

Was können Sie mit Web Scraping erreichen?

Web Scraping ermöglicht es Ihnen, die benötigten Zieldaten zu finden und die Informationen anschließend zu analysieren, zu durchsuchen und zu formatieren, um sie später in einer Datenbank zu verwenden. Im Folgenden finden Sie einige Beispiele für gängige Datenpunkte, die von Unternehmen durch Web Scraping erfasst werden, sowie die Möglichkeiten, die sich daraus für diese Unternehmen ergeben:

  • Wettbewerbs-/Preisdaten – Wenn Unternehmen versuchen, in einem Bereich wie dem elektronischen Handel zu konkurrieren, wollen sie wissen, wie ihre Konkurrenten in Echtzeit auf die Verbraucher zugehen. Daher nutzen sie Web Scraping, um sich Zugang zu den Preisen der Wettbewerber, den Texten der Angebote, den Konversionsraten, den meistverkauften Artikeln in ihrer Nische, Paketangeboten und Ähnlichem zu verschaffen. Dies hilft ihnen, das Engagement der Käufer zu verstehen, und zeigt ihnen, was funktioniert und was nicht, damit sie ihren Marktanteil vergrößern können.
  • Personen-/Unternehmensdaten – Wenn Unternehmen eine Branche zu Investitions-, Personal-/Rekrutierungs- oder Branchenanalysezwecken analysieren wollen, werden sie Websites wie LinkedIn und Crunchbase durchforsten. Auf diese Weise können sie nachvollziehen, wie gut ein bestimmtes Unternehmen finanziert ist, wie viele Mitarbeiter es hat, ob es wächst, was sein einzigartiges Verkaufsargument (USP) ist und welche einzigartigen Fähigkeiten potenzielle Mitarbeiter haben.
  • Investitionsdaten – Hedgefonds, Risikokapitalgeber und Portfoliomanager nutzen Web Scraping als Instrument, um zu verstehen, in welche Richtung sich Branchen entwickeln und wie sie sich am besten für Einnahmen, Erfolg und Wachstum positionieren können. Sie prüfen, welche Unternehmen die größten Chancen auf eine Wertsteigerung haben, indem sie potenzielle Märkte und Zielgruppen identifizieren, die derzeit noch nicht erschlossen sind. Dies kann sich beispielsweise in Form von Daten äußern, die ein hohes Engagement des Publikums bei gleichzeitig niedrigen Konversionsraten aufzeigen. Darüber hinaus können Unternehmen Web Scraping nutzen, um Wertpapiere zu identifizieren, die derzeit unterbewertet und somit interessant für Investitionen sind. Dies kann in Form von Daten geschehen, die z. B. ein geringeres Aktienhandelsvolumen als üblich in Verbindung mit starken Unternehmensfinanzen und einer positiven Anlegerstimmung in Foren und Diskussionsgruppen zeigen.
  • Daten aus den sozialen Medien – Unternehmen, die Daten aus den sozialen Medien nutzen wollen, sind möglicherweise daran interessiert, Informationen zu sammeln, die ihnen helfen, wichtige Branchenakteure zu identifizieren, die auch als „Einflussnehmer“ bezeichnet werden. Diese Informationen können bei Marketingkampagnen, Kooperationen und der Markenpositionierung hilfreich sein. Unternehmen können auch versuchen, die Stimmung der Verbraucher in Bezug auf bestimmte Produkte oder Dienstleistungen zu ermitteln und herauszufinden, inwieweit sich die Nutzer auf bestimmte Arten von relevanten Inhalten einlassen. Dies kann ihnen dabei helfen, käuferorientierte Produktions- und Marketingstrategien zu entwickeln, die wiederum mehr Anklang finden und den Umsatz steigern.

Wie hilft der Data Collector bei der Automatisierung von Web Scraping?

Unternehmen, die sich mit Web Scraping beschäftigen, wissen zwei Dinge:

  1. Der Zugang zu Zieldaten ist ein wirkungsvolles Instrument, das es ihnen ermöglicht, wettbewerbsfähiger zu sein und bei den Verbrauchergruppen Anklang zu finden.
  2. Web Scraping ist ein umfangreiches Unterfangen, das sehr ressourcenintensiv ist. Dazu bedarf es engagierter Gruppen von Ingenieuren, IT- und DevOps-Fachleuten, die daran arbeiten müssen, die Zieldaten freizugeben sowie die Daten zu bereinigen, zu synthetisieren und für die Verwendung durch Algorithmen vorzubereiten. Sie wissen, dass Web Scraping den Aufbau und die Wartung von Hardware und Software wie Servern erfordert, um Daten zu identifizieren, zu sammeln und zu analysieren, die ihnen einen einzigartigen Informationsvorsprung in ihrer Branche verschaffen.

Aus diesen Gründen wenden sich Unternehmen automatisierten Datenerfassungslösungen zu, die eine praktikable Alternative zum herkömmlichen Web Scraping darstellen. Eines der effektivsten Tools in diesem Zusammenhang ist Data Collector, das den Datenerfassungsprozess wie folgt optimiert und vereinfacht:

  • Die Lösung bietet einen Null-Infrastruktur-Ansatz, bei dem der Personalaufwand und die Wartung der Infrastruktur an einen Dritten übertragen werden.
  • Sämtliche Codierungs- und Entsperrungsarbeiten werden durch die Schaffung von Echtzeit-Workarounds für Änderungen der Website-Architektur übernommen.
  • Sie bereinigt, gleicht ab, synthetisiert, verarbeitet und strukturiert die unstrukturierten Websitedaten vor der Bereitstellung, sodass Algorithmen und Teams die Daten aufnehmen können und die Zeit von der Erfassung bis zur Auswertung verkürzt wird.
  • Sie ermöglicht ein Maß an Skalierbarkeit, das den Anforderungen moderner, branchenführender Unternehmen gerecht wird. Die Teams können die Datenerfassung projektspezifisch ein- und ausschalten.
  • Unternehmen erhalten mehr Kontrolle über den Erfassungs- und Lieferplan, sei es ein Zieldatenpunkt, der stündlich/täglich/monatlich/jährlich erfasst bzw. aktualisiert werden muss. Außerdem werden diese Datenpunkte in JSON, CSV, HTML oder Microsoft Excel geliefert. Die Übermittlung von Informationen an den Ort, der für ein bestimmtes Unternehmen oder Team am bequemsten zu nutzen ist, einschließlich Webhook, E-Mail, Amazon S3, Google Cloud, Microsoft Azure, SFTP und API-Optionen.

Fazit

Unternehmen können Web Scraping nutzen, um mit ihren Kunden in Kontakt zu treten und herauszufinden, wer sonst noch in ihrem Bereich tätig ist, was ihnen hilft, ihre Waren und Dienstleistungen attraktiver zu gestalten. Durch Daten erhalten Unternehmen das nötige Feedback, um in der realen Welt zu handeln, anstatt unter angenommenen oder eingebildeten Umständen vorzugehen. Web Scraping hingegen kann zeitaufwändig und kostspielig sein, weshalb Unternehmen, die schnell wachsen wollen, zunehmend auf die Automatisierung von Web Scraping setzen. Sie lagern ihre Datenerfassung aus, damit sie sich darauf konzentrieren können, ihr Handwerk zu verfeinern, sich auf das zu konzentrieren, was ihnen Spaß macht und worin sie gut sind, und in ihrem Bereich neue Maßstäbe zu setzen.

Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter | Data Collection Expert

Nadav Roiter is a data collection expert at Bright Data. Formerly the Marketing Manager at Subivi eCommerce CRM and Head of Digital Content at Novarize audience intelligence, he now dedicates his time to bringing businesses closer to their goals through the collection of big data.

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