Verwendung von KI für Web-Scraping

Web-Scraping kann manchmal schwierig sein, vor allem, wenn sich Websites ständig ändern und es so viele verschiedene Informationen zu sammeln gibt. Dies macht es für normale Scraping-Methoden schwierig, Schritt zu halten und die Daten korrekt zu extrahieren. Die Verwendung künstlicher Intelligenz (KI) beim Web-Scraping kann diesen Prozess jedoch erheblich einfacher und genauer machen.

Allein im Jahr 2021 wurden 2,5 Trillionen Bytes (oder 2,5 Milliarden Gigabytes) an Daten erstellt. Die meisten dieser Daten sind nicht ohne Weiteres verfügbar, d. h. man muss sie aus dem Internet scrapen, um sie für Analysen und Geschäftsentscheidungen nutzen zu können. Während traditionelle Web-Scraping-Methoden für diesen Zweck genutzt werden können, können auch fortschrittlichere Web-Scraping-Tools für künstliche Intelligenz (KI) verwendet werden.

KI-Web-Scraping verwendet Techniken des maschinellen Lernens (ML), um Daten von Websites zu extrahieren. Dies ist besonders wichtig, wenn Sie dynamische Websites oder Websites, die fortschrittliche Anti-Scraping-Technologien verwenden, scrapen. KI-Scraper können das Dokumentobjektmodell einer Webseite analysieren, ihre Struktur identifizieren und sich im Falle einer Strukturänderung anpassen.

In diesem Artikel erfahren Sie, wo die Grenzen des herkömmlichen Web-Scraping liegen und wie KI-Web-Scraping helfen kann.

Konventionelles Web-Scraping: Was es beinhaltet und wie es normalerweise durchgeführt wird

Herkömmliches Web-Scraping beinhaltet das Abrufen von Daten aus dem Internet und deren Speicherung in einem analysefreundlichen Format. Im Großen und Ganzen beginnt der Prozess mit dem Senden einer HTTP-Anfrage an den Server der Website, die Sie scrapen möchten. Sobald der Server das HTML der Seite zurückgibt, besteht der nächste Schritt darin, das zurückgegebene HTML zu analysieren und die benötigten Daten zu extrahieren. Anschließend können Sie die gescrapten Daten für verschiedene Zwecke verwenden, einschließlich des Trainings von ML-Modellen oder der Datenanalyse:

Einschränkungen des herkömmlichen Web-Scraping

Herkömmliches Web-Scraping ist unglaublich nützlich. Ohne es müssten Sie sich mit manuellen und unglaublich zeitaufwändigen Verfahren zufriedengeben, z. B. mit dem Kopieren und Einfügen von Daten aus dem Internet. So nützlich es auch ist, herkömmliches Web-Scraping weist auch gewisse Einschränkungen auf.

Unfähigkeit, sich an dynamische Websites anzupassen

Beim Scrapen von Websites stoßen Sie häufig auf Websites mit dynamischen Inhalten. Solche Websites verwenden AJAX, um den Inhalt ihrer Webseiten dynamisch zu aktualisieren, was bedeutet, dass die Webseite geändert wird, ohne dass sie neu geladen wird. Da Web-Scraping jedoch funktioniert, indem eine HTTP-Anfrage an einen Server gesendet und das zurückgegebene HTML heruntergeladen wird, wird der dynamisch aktualisierte Inhalt in diesem HTML nicht gefunden, was das Scrapen erschwert.

Dynamische Inhalte eignen sich hervorragend für Nutzer, da sie die Ladegeschwindigkeit erhöhen und persönlichere Empfehlungen bieten. Herkömmliche Web-Scraper können jedoch nur das ursprünglichen HTML parsen und in der Regel kein JavaScript verarbeiten. Das bedeutet, dass Inhalte, die nach einer Benutzeraktion wie einem Klick oder einer Anmeldung angezeigt werden, nicht auf herkömmliche Weise gescrapt werden können.

Unfähigkeit, komplexe Website-Strukturen oder häufige Änderungen der Website-Struktur handzuhaben

Die meisten Websites haben unterschiedliche Strukturen, von denen einige sehr komplex sein können. Das bedeutet, dass Sie jedes Mal, wenn Sie eine andere Website oder sogar verschiedene Seiten derselben Website scrapen möchten, einen anderen Code schreiben müssen.

Erschwerend kommt hinzu, dass sich Website-Strukturen häufig ändern können (z. B. können Websites unterschiedliche HTML-Strukturen oder Layouts erhalten). Immer wenn eine Website Änderungen an ihrer Struktur vornimmt, funktioniert der alte Web-Scraper wahrscheinlich nicht mehr. Selbst relativ kleine Änderungen an der Struktur einer Website können dazu führen, dass der Scraper nicht mehr funktioniert. Das bedeutet, dass Sie jedes Mal, wenn sich eine Website-Struktur ändert, den Web-Scraper aktualisieren müssen.

Geringere Genauigkeit bei der Datenextraktion

Wenn eine Einzelperson oder ein Unternehmen Daten scrapt, liegt das in der Regel daran, dass sie bzw. es einen Anwendungsfall für diese Daten hat. Aber damit die Daten tatsächlich helfen können, müssen sie genau und zuverlässig sein.

Eine Möglichkeit, die Datengenauigkeit sicherzustellen, besteht darin, die richtigen Tools zu verwenden. Diese Tools sollten sorgfältig konzipiert und regelmäßig aktualisiert sowie gewartet werden. Herkömmliche Web-Scraping-Tools können dabei Schwierigkeiten haben, da jede Änderung an der Website-Struktur die Genauigkeit der extrahierten Daten beeinträchtigen oder sogar den Scraper ganz zerstören kann.

Die Auswahl des richtigen Tools ist nur ein Teil der Sicherstellung der Datengenauigkeit. Sie müssen auch sicherstellen, dass die Datenquelle zuverlässig ist und die Daten validiert sind.

Eingeschränkte Skalierbarkeit und Flexibilität

Herkömmliches Web-Scraping ist in kleinerem Maßstab relativ einfach zu implementieren. Dies liegt daran, dass die meisten Probleme im Zusammenhang mit herkömmlichem Web-Scraping in kleinerem Maßstab weniger offensichtlich sind. Es ist auch einfacher, Ihren kleinskaligen Scraper anzupassen, wenn sich die Struktur einer Website ändert.

Wenn Ihr Anwendungsfall jedoch erfordert, dass eine große Datenmenge gescrapt werden muss, oder wenn Sie mehrere Websites scrapen müssen, ist diese Skala möglicherweise zu groß für die Funktionen herkömmlicher Web-Scraper.

Ineffektiv mit fortschrittlichen Anti-Scraping-Technologien

Websites wie Amazon oder Google sind sehr häufige Ziele für Scraping. Dies kann zu unerwünschtem Traffic und einer Überlastung ihrer Server führen, weshalb viele Websites unterschiedliche Mechanismen implementieren, um Web-Scraping zu verhindern, wie z. B. IP-Blockierung, CAPTCHAs, Ratenbeschränkungen und Honeypot-Traps. Diese Anti-Scraping-Technologien werden als Reaktion auf die zunehmende Raffinesse der Web-Scraping-Methoden ständig ausgefeilter. Herkömmliche Web-Scraping-Tools sind in der Regel nicht in der Lage, solch ausgefeilte Mechanismen allein zu bewältigen.

Wie KI-Web-Scraping helfen kann

KI-Scraping bietet zahlreiche Vorteile gegenüber der herkömmlichen Methode des Scrapings von Webseiten. Damit können Sie dynamische Websites, Websites, die sich häufig ändern, und Websites, die fortschrittliche Anti-Scraping-Mechanismen verwenden, effektiver handhaben.

Passt sich dynamischen Inhalten an

Im Gegensatz zu herkömmlichen Web-Scrapern können sich KI-gestützte Web-Scraping-Tools möglicherweise dynamisch an die Struktur der Webseite anpassen, die gescrapt wird. Durch die Analyse des Dokumentobjektmodells einer Webseite kann ein KI-Scraper seine Struktur autonom identifizieren.

KI- und adaptive Scraper können eine Webseite so betrachten, wie sie im Webbrowser angezeigt wird. Dies ist dank Deep-Learning-Modellen wie Convolutional Neural Networksmöglich, die speziell für Computer Vision und Bilderkennung entwickelt wurden. Das bedeutet, dass sich KI-Scraper nicht auf das zugrundeliegende HTML der Webseite verlassen müssen und die Webseite stattdessen visuell analysieren können.

Handhabt Websites, die häufigen Strukturänderungen unterworfen sind

KI-Scraper sind auch beim Scrapen von Websites nützlich, die häufig Strukturänderungen erfahren, da sie sich selbst an die Änderungen auf der Website anpassen können.

Verbessert die Skalierbarkeit

Darüber hinaus macht die Verwendung von KI beim Web-Scraping den Prozess aufgrund der Automatisierung, die durch ML ermöglicht wird, skalierbarer. Eine solche Automatisierung ermöglicht es KI-Scrapern, riesige Datenmengen zu scrapen, auch wenn diese aus mehreren Quellen oder Websites stammen. Dies ist besonders wichtig für diejenigen, die mit Big Data und großen Datensätzen arbeiten. Wenn Sie z. B. ein ML-Modell trainieren möchten, benötigen Sie in der Regel eine große Menge an Daten, damit das Modell nützlich ist.

Handhabt fortschrittliche Anti-Scraping-Technologien

Im Gegensatz zu herkömmlichen Scrapern können KI-Scraper menschliches Verhalten nachahmen und dabei die Surfgeschwindigkeit, Klickmuster und Mausbewegungen eines Menschen simulieren. Dies ist wichtig, da es dem Scraper hilft, die Anti-Scraping-Mechanismen zu umgehen.

IP-Blockierung und CAPTCHAs können auch mit Hilfe von Proxys überwunden werden. Beispielsweise bietet Bright Data, eine Plattform, mit der Sie Websites in strukturierte Daten umwandeln können, rotierende Proxys, die Sie beim Scrapen einer Website verwenden können. Mit diesen Proxys können Sie die IP-Adressen, von denen Sie die Anfragen senden, rotieren. Das bedeutet, dass es nicht zu viele Anfragen von einer einzigen IP-Adresse geben wird und die Zielwebsite keine verdächtigen Aktivitäten erkennt.

Erhöht Effizienz und Geschwindigkeit

KI beschleunigt auch beschleunigt den Prozess der Datenextraktion von einer Webseite, vorausgesetzt, Sie können Daten von mehreren Websites gleichzeitig extrahieren. Es geht nicht nur schneller, sondern der Einsatz von KI beim Web-Scraping erhöht auch die Genauigkeit des Prozesses.

Fazit

Herkömmliches Web-Scraping ist hilfreich, da es eine praktikable Methode ist, Daten aus dem Internet zu extrahieren. Allerdings ist es mit gewissen Einschränkungen verbunden, darunter die Unfähigkeit, sich an dynamische Websites anzupassen, Schwierigkeiten bei häufigen Änderungen einer Website und Ineffizienz im Umgang mit Anti-Scraping-Mechanismen. Zum Glück überwindet KI-Web-Scraping viele dieser Einschränkungen und kann dynamische Inhalte, ausgeklügelte Anti-Scraping-Techniken und Änderungen der Website-Struktur mühelos verarbeiten.

Das Training Ihres eigenen KI-Web-Scrapers ist jedoch eine komplexe und zeitaufwändige Aufgabe. Zum Glück müssen Sie diese KI-Web-Scraper nicht selbst erstellen. Bright Data bietet mehrere Tools, die beim Scrapen des Webs unverzichtbar sind, einschließlich Proxys, mit denen Sie verhindern können, dass Ihre Scraper von einem Server blockiert werden. Mit dem Web Unlocker von Bright Data können Sie auch jede Website entsperren, auch solche mit den fortschrittlichsten Anti-Scraping-Technologien, durch die Nachahmung menschlichen Verhaltens, das Lösen von CAPTCHAs, die Durchführung automatischer IP-Rotation, das Rendern von JavaScript, den Umgang mit Cookies und vieles mehr. Darüber hinaus verfügt Bright Data über eine Scraping-Browser-API, die Browsern eine integrierte Website-Entsperrung bietet.