Legen wir los

Mein Name ist Rafael Levy und ich bin Solution Consultant bei Bright Data. In den letzten sechs Jahren habe ich umfangreiche Erfahrungen in der Datenerhebung gesammelt. In meinem letzten Webinar habe ich wertvolle Erkenntnisse darüber vermittelt, wie man Datenerhebungsprozesse optimieren und erhebliche Kosteneinsparungen erzielen kann. Im Folgenden finden Sie eine Zusammenfassung der wichtigsten Punkte, die wir besprochen haben, damit Sie Ihre Datenerhebungsstrategien verbessern und Ihre Ressourcen optimal nutzen können.

Eine effiziente Datenerhebung ist heute wichtiger denn je. Sie bringt jedoch auch eine Reihe von Herausforderungen mit sich. Websites setzen zunehmend ausgeklügelte Bot-Blockiermechanismen ein und erschweren so den Zugriff auf die benötigten Daten. Außerdem können sich die mit der Datenerhebung verbundenen Kosten schnell summieren, vor allem wenn Sie nicht die effizientesten Methoden und Proxys verwenden.

Verschiedene Methoden der Datenerhebung

Für die Datenerhebung gibt es verschiedene Ansätze, die jeweils ihre eigenen Vor- und Nachteile haben. Sehen wir uns diese Methoden an:

1. Hausinterne Datenerhebung

• Vorteile: Vollständige Kontrolle über den Prozess, Anpassung an spezifische Bedürfnisse.
• Nachteile: Erfordert erhebliche Ressourcen, einschließlich Entwickler, Server und Infrastruktur. Dies kann eine besondere Herausforderung sein, wenn die Datenerhebung nicht zu Ihrem Kerngeschäft gehört.
• Wann zu verwenden: Am besten geeignet für Organisationen mit einem engagierten Team und den Ressourcen zur Verwaltung komplexer Datenerhebungsaufgaben.

2. Hybride Datenerhebung

• Vorteile: Kombiniert die Vorteile der hausinternen Kontrolle mit der Effizienz von Dienstleistungen Dritter. Mit dem Unlocker-Service von Bright Data können Sie zum Beispiel komplexe Bot-Blockiermechanismen umgehen, ohne dass eine umfangreiche hausinterne Entwicklung erforderlich ist.
• Nachteile: Erfordert immer noch einige hausinterne Ressourcen, aber deutlich weniger als ein vollständig hausinterner Ansatz.
• Wann zu verwenden: Ideal für Organisationen, die ein gewisses Maß an Kontrolle beibehalten und gleichzeitig das Fachwissen Dritter für bestimmte Aufgaben nutzen möchten.

3. Daten as a Service (DaaS)

• Vorteile: Die gesamte Datenerhebung wird ausgelagert, sodass Sie sich auf die Analyse und Nutzung der Daten konzentrieren können, anstatt sie zu erheben. Dies kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.
• Nachteile: Geringere Kontrolle über den Datenerhebungsprozess und mögliche Abhängigkeit vom Dienstanbieter.
• Wann zu verwenden: Am besten für Organisationen, deren Kerngeschäft die Analyse von Daten und nicht deren Erhebung ist. Es ist eine kosteneffiziente Lösung für alle, die zuverlässige Daten benötigen, ohne sich um die Verwaltung des Erhebungsprozesses kümmern zu müssen.

Wenn Sie diese Methoden kennen, können Sie diejenige wählen, die am besten zu den Bedürfnissen und Ressourcen Ihrer Organisation passt, und so einen effizienteren und kostengünstigeren Datenerhebungsprozess gewährleisten.

Bedeutung von Proxys bei der Datenerhebung

Proxys spielen eine zentrale Rolle bei der Datenerhebung, da sie als Vermittler zwischen Ihren Datenerhebungstools und den Zielwebsites fungieren. Das Verständnis der verschiedenen Arten von Proxys und deren effektiver Einsatz kann sich drastisch auf Ihre Erfolgsquote und Kosteneffizienz auswirken.

Arten von Proxys

• Rechenzentrums-Proxys: Dies sind die kostengünstigsten Proxys, aber auch die, die am ehesten von Websites blockiert werden, da sie häufig von Scrapern genutzt werden.
• Privatanwender-Proxys: Diese Proxys verwenden IP-Adressen, die von Internetdienstanbietern (IDA) für Eigenheimbesitzer bereitgestellt werden. Sie werden seltener blockiert, sind aber teurer.
• Mobile Proxys: Diese sind am teuersten und verwenden IP-Adressen, die von Mobilfunkanbietern zugewiesen werden. Bei ihnen ist die Wahrscheinlichkeit, dass sie blockiert werden, am geringsten.

Die Wahl der richtigen Proxy-Art: Die Auswahl der geeigneten Proxy-Art hängt von den spezifischen Anforderungen Ihrer Datenerhebungsaufgabe ab. Während Privatanwender- und mobile Proxys weniger wahrscheinlich blockiert werden, können Proxys für Rechenzentren bei richtiger Verwendung kosteneffektiv sein.

Kostenimplikationen und Optimierungsstrategien: Der effektive Einsatz von Rechenzentrums-Proxys kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen. Durch Hinzufügen geeigneter Headers und Cookies können Sie beispielsweise die Erfolgsquote von Rechenzentrums-Proxys erhöhen und so den Bedarf an teureren Privatanwender-Proxys verringern. Browser-Automatisierungstools wie Puppeteer und Selenium können die Effektivität von Rechenzentrums-Proxys ebenfalls verbessern, indem sie menschliches Verhalten imitieren.

Kosteneinsparungstechniken mit Rechenzentrums-IPs

Eines der häufigsten Missverständnisse bei der Datenerhebung ist die Notwendigkeit, für alle Aufgaben private IPs zu verwenden. Während Privatanwender-IPs ihre Vorteile haben, können IPs für Rechenzentren bei richtiger Verwendung eine kostengünstige Alternative sein. Im Folgenden finden Sie einige Techniken zur Maximierung der Effizienz von Rechenzentrums-IPs:

1. Verwendung von Header und Cookies: Durch die Imitierung des Verhaltens eines Standardbrowsers können Sie die Erfolgsquote der Rechenzentrums-IPs erheblich steigern. Das Hinzufügen von Header und Cookies zu Ihren Requests kann diese legitimer erscheinen lassen und die Wahrscheinlichkeit verringern, dass sie blockiert werden. Beim Scraping von Amazon beispielsweise kann das Hinzufügen geeigneter Header und Cookies die Erfolgsquote von 10 % auf fast 100 % erhöhen.

2. Browser-Automatisierung: Tools wie Puppeteer und Selenium können die Erfolgsquote von Rechenzentrums-IPs weiter erhöhen. Mit diesen Tools können Sie Browser-Aktionen automatisieren, um menschliches Verhalten zu simulieren, wodurch Bot-Erkennungssysteme umgangen werden können. Diese Methode ist besonders nützlich für Websites mit ausgefeilten Anti-Bot-Maßnahmen.

3. Unnötige Requests blockieren: Eine weitere wirksame Technik ist die Blockierung unnötiger Requests, z. B. von Bildern und Skripten, wodurch Bandbreite eingespart und Kosten reduziert werden können. Indem Sie nur die für Ihre Datenerhebung erforderlichen Elemente laden, können Sie die Effizienz steigern und die Kosten senken. So kann beispielsweise die Blockierung von Bild-Requests bei Amazon die Bandbreitennutzung um mehr als 50 % senken.

Fortgeschrittene Techniken zur Datenerhebung

Die Optimierung Ihres Datenerhebungsprozesses geht über die Auswahl der richtigen Proxys hinaus. Im Folgenden finden Sie einige fortschrittliche Techniken, mit denen Sie Ihre Effizienz und Kosteneffizienz weiter steigern können:

1. Unnötige Requests blockieren: Wie bereits erwähnt, kann das Blockieren nicht notwendiger Requests wie Bilder, CSS-Dateien und Skripte von Dritten eine erhebliche Menge an Bandbreite einsparen. Mit Tools wie den Chrome DevTools können Sie mit dem Blockieren verschiedener Arten von Requests experimentieren, um zu sehen, was sicher weggelassen werden kann, ohne die Website zu beschädigen. Die Implementierung dieser Blöcke in Ihren Skripten kann zu erheblichen Kosteneinsparungen führen.

2. Automatisierte Extraktion von Headern und Cookies: Das manuelle Setzen von Headern und Cookies kann mühsam sein. Durch die Automatisierung dieses Prozesses können Sie sicherstellen, dass Sie immer über die neuesten und effektivsten Einstellungen verfügen. Verwenden Sie die Browser-Automatisierung, um zur Website zu navigieren, die erforderlichen Header und Cookies zu erfassen und sie dann auf Ihre Datenerhebungsrequests anzuwenden.

3. Kürzester Weg zur Datenerhebung: Die Effizienz der Datenerhebung hängt oft von der Anzahl der Schritte ab, die zum Abrufen der Daten erforderlich sind. Versuchen Sie immer, den kürzesten Weg zu nehmen. Wenn Sie z. B. Bewertungen von einer E-Commerce-Website sammeln müssen, erstellen Sie direkte URLs zu den Bewertungsseiten, anstatt durch mehrere Seiten zu navigieren. Dadurch werden Ladezeiten und Bandbreitennutzung reduziert.

4. Kombinierte und angepasste Methoden: Manchmal ist ein hybrider Ansatz am effektivsten. Verwenden Sie z. B. einen Browser für die anfängliche Authentifizierung und die Erfassung von Tokens und wechseln Sie dann zu API-Requests für die anschließende Datenerhebung. Dadurch werden die Stärken beider Methoden kombiniert und höhere Erfolgsquoten und Effizienz gewährleistet.

Anpassen von Serviceplänen für Kosteneffizienz

Bei der Optimierung Ihrer Datenerhebung geht es nicht nur um die technischen Methoden, die Sie einsetzen, sondern auch um die Wahl der richtigen Servicepläne und Preismodelle. So können Sie sicherstellen, dass Sie den besten Gegenwert für Ihr Geld erhalten:

1. Die Wahl des richtigen Preismodells: Verschiedene Proxy-Anbieter bieten unterschiedliche Preismodelle an, z. B. bandbreitenbasierte oder anforderungsbasierte Pläne. Wenn Ihre Datenerhebungsaufgaben beispielsweise das Laden großer Datenmengen beinhalten, könnte ein anforderungsbasierter Plan kosteneffektiver sein. Wenn Sie dagegen eine große Anzahl von Requests mit geringer Datenmenge stellen, ist ein bandbreitenbasierter Plan möglicherweise besser geeignet. Analysieren Sie Ihr Nutzungsverhalten, um den am besten geeigneten Tarif zu wählen.

2. Monatliche und jährliche Pläne: Bei Abschluss eines Monats- oder Jahresplans können Sie im Vergleich zu Prepaid-Optionen erhebliche Rabatte erhalten. Diese Pläne senken die Kosten pro Einheit (sei es pro Gigabyte oder pro Requests) und sorgen für besser vorhersehbare Ausgaben. Beginnen Sie mit einer kleineren Verpflichtung, wenn Sie vorsichtig sind, und erhöhen Sie diese schrittweise, wenn Sie Ihre Bedürfnisse besser einschätzen können.

3. Volumenverpflichtungen und -verhandlungen: Wenn Sie Ihren Traffic bei einem Anbieter konsolidieren und sich zu höheren Volumina verpflichten, können Sie bessere Preisstufen aushandeln. Anstatt Ihren Traffic auf mehrere Anbieter aufzuteilen, können Sie beispielsweise erhebliche Preisnachlässe erzielen, wenn Sie Ihren gesamten Traffic an einen einzigen Anbieter wie Bright Data übertragen. Verhandeln Sie mit Ihrem Anbieter, um die besten Tarife für Ihr Volumen zu erhalten.

4. Fallstudienbeispiel: Wir hatten einen Kunden, der seinen Traffic 50/50 zwischen uns und einem anderen Anbieter aufteilte und insgesamt 31.000 USD monatlich ausgab. Durch die Konsolidierung von 90 % des Traffics mit uns sanken die Gesamtkosten auf 24.000 USD pro Monat, was zu einer jährlichen Einsparung von 84.000 USD führte. Dieses Beispiel unterstreicht die finanziellen Vorteile von Mengenkonsolidierung und strategischer Planung.

Durch sorgfältige Auswahl und Anpassung Ihrer Servicepläne können Sie Ihre Kosten für die Datenerhebung erheblich senken und Ihre Ressourcen effizienter einsetzen.

F&A-Höhepunkte

Während des Webinars haben wir mehrere aufschlussreiche Fragen aus dem Publikum beantwortet. Hier sind einige der wichtigsten Erkenntnisse:

1. Auswählen, was heruntergeladen werden soll: Ein Teilnehmer fragte, ob es möglich sei, bestimmte Elemente zum Herunterladen auszuwählen, anstatt alles zu blockieren. Sie können zwar unnötige Ressourcen wie Bilder und Skripte von Dritten blockieren, aber der Versuch, selektiv nur bestimmte Elemente herunterzuladen, kann sich als schwierig erweisen und zu einer fehlerhaften Website führen. Ein effektiverer Ansatz ist es, allgemeine Kategorien wie Bilder oder Skripte zu blockieren und die Feinabstimmung auf der Grundlage dessen vorzunehmen, was die Website benötigt, um richtig zu funktionieren.

2. Puppeteer-Code migrieren: Eine weitere Frage betraf die Migration von Puppeteer-Code auf den Cloud Web Unlocker von Bright Data. Der Unlocker ist eher für die API-basierte Datenerhebung als für die Browser-Automatisierung geeignet. Unser Scraping-Browser-Produkt kann jedoch Puppeteer-Skripte auf unseren Servern ausführen und bietet so alle Vorteile der Browser-Automatisierung, ohne dass Sie Ihre eigene Infrastruktur pflegen müssen.

3. Zusätzliche Ressourcen für das Lernen: Für diejenigen, die neu im Web Scraping sind, empfehle ich, CSS-Selektoren zu lernen und eine Sprache wie Python wegen ihrer robusten Bibliotheken, wie Beautiful Soup und Selenium, zu wählen. Diese Tools sind für eine effektive Datenanalyse und Browser-Automatisierung unerlässlich.

4. Automatisierung von Headers und Cookies: Das manuelle Extrahieren von Headern und Cookies kann mühsam sein, daher ist die Automatisierung dieses Prozesses von Vorteil. Verwenden Sie die Browser-Automatisierung, um die erforderlichen Seiten zu laden, die Headers und Cookies zu erfassen und sie auf Ihre Scraping-Aufgaben anzuwenden. So können Sie sicherstellen, dass Sie immer die aktuellsten Einstellungen verwenden.

Fazit – Was Sie wirklich wissen müssen

Zusammenfassend lässt sich sagen, dass die Optimierung Ihres Datenerhebungsprozesses eine Kombination aus der Auswahl der richtigen Methoden, der Nutzung effektiver Proxy-Strategien und der Anwendung fortschrittlicher Techniken zur Maximierung von Effizienz und Kosteneinsparungen beinhaltet. Wenn Sie die Vor- und Nachteile von hausinternen, Hybrid- und DaaS-Ansätzen kennen, können Sie sich für die beste Lösung für Ihre Anforderungen entscheiden. Darüber hinaus sind der Einsatz von kostensparenden Techniken bei den Rechenzentrums-IPs, die Blockierung unnötiger Requests und die Anpassung der Servicepläne entscheidende Schritte, um erhebliche Einsparungen zu erzielen.

Ich hoffe, dass die in diesem Webinar vermittelten Erkenntnisse und die Antworten auf Ihre Fragen Ihnen wertvolle Hinweise für Ihre Datenerhebung liefern. Die Umsetzung dieser Strategien kann Ihnen helfen, Ihre Prozesse zu rationalisieren, Kosten zu senken und letztendlich den Erfolg Ihrer Datenerhebungsprojekte zu steigern.