Web担当者として身につけるべきスキルとは?

明けましておめでとうございます!ついに2020年が始まりました!皆さん、お正月はいかがお過ごしでしょうか?新年の始まりにあたり、今年の目標/やりたいことを立てる方が多いと思います。Web担当者としての私、2020に何かの新しいWebスキルを勉強するのか、いろいろ考えてみました。

グーグルしたところ、まだ身につけていないスキルはたくさんあります。今日はWeb担当者として身につけるべきWebスキルをまとめて、皆さんに紹介したいと思います。

 

Web担当者とは?

そもそもWeb担当者はどんな人でしょうか?Web担当者とは、Webマーケター、Webマーケティング担当者とも呼ばれ、Webサイトへの集客に関する業務を担当します。Webサイトの登録者数やPVなどの増加を目的として、様々な施策を行い、アクセス解析の結果を分析し、施策の検証・改善を行います。

 

 

Web担当者の仕事内容は?

Web担当者はどんな仕事をするのでしょうか?まずはある求人情報に掲載した仕事内容を見てみましょう。

 Web担当者の仕事内容

いかがでしょうか?Web制作、SEO対策、リサーチ、分析、企画提案などたくさんありますね。私自身もそれらの仕事をしています。もちろん、企業の大小や業種によって、仕事内容は変わりますが、必要とされる事はあります。

など、これらの手法を通じて、集客の目的を達成します。

 

 

Web担当者に必要なスキル

 

1.情報収集・分析のスキル

新しい製品・サービスを立ち上げるとき、必ず市場分析、競合分析を行います。分析を行う前、たくさんの情報を収集しなければなりません。情報収集を効率的に進めるために、情報収集力は必須なスキルです。それに、収集した情報を整理して、目的に応じて分析、解析できるスキルを身につけておくのも重要です。

利用可能リソース:

Web情報を収集するには、Octoparseというスクレイピングツールがオススメです。プログラミングする必要がなく、クリックするだけで素早くデータを抽出できます。

スクレイピングツールにオススメの10選

データ分析・可視化なら、Tableauがオススメです。Tableauは非常に強力で柔軟な分析プラットフォームで、プログラミングなどの専門知識・スキル不要で複数のユーザのコラボレーションも可能です。

データ分析にオススメのツール31選

 

 

 

2.サイト企画/制作/デザイン/更新のスキル

自社で新しいサービスを行なう場合、新しくホームページを作らなければいけないことがあります。以前作ったホームページを更新や修正などことも時々ありますね。ホームページをイチから作るには、企画書作成、レイアウト作成、ドメイン・サーバー準備、サイトマップ作成など、様々なノウハウや作業が必要になります。可能であれば、プログ(THML・CSSの知識)やデザインのスキルを身につけておきましょう。

利用可能リソース:

今では、Instapage、WiXやStrikinglyなど、LPを作れるツールがたくさんあります。テンプレートが豊富で、PowerPointのように簡単でおしゃれなページを作れます。

 

 

3.SEO対策のスキル

新しいサイトを立ち上げた後、検索順位を上げるために、サイトのリンクやコンテンツを最適化しなければなりません。それはSEO対策です。SEOを行うことで、検索結果で上位表示できれば、より多くの検索ユーザーにリーチすることができます。SEOでは、キーワード、被リンク、コンテンツが重要で、最適化するのに一定の需要がずっと続くことになります。ですから、成果を出すのは時間かかるし、難しいことです。

利用可能なリソース:

Moz、SEMrush、AhrefsなどSEOに役に立つツールもたくさんあります。それらのツールを利用して、キーワード、リンクの分析を簡単にすることができます。

 

 

4.良質なコンテンツを書くスキル

質が良いコンテンツとは、検索ユーザーが喜び記事のことです。さっき言ったSEO対策では、コンテンツ作りは重要です。コンテンツマーケティングの一環として、多くの企業はブロクを立ち上げました。ですから、相手が読みやすく、分かりやすい記事を書くノウハウが必要になります。

利用可能なリソース:

WEB上では多くのノウハウ記事がありますので、ここでは一本をオススメします。

良質なコンテンツとは:良い記事を書くための14のポイント

 

 

 

5.SNS運用のスキル

SNSの普及に従って、SNSマーケティングを行う企業も増えました。多くの人に自社の製品やサービスを見てもらえる機会を増加するために、どれだけ拡散できるかが重要です。ですからフォロワー、「いいね」や「シェア」を増やすのもWeb担当者の仕事となります。そのため、FacebookTwitterInstagramなど、それぞれサービスの特徴とできることを把握する上で、ふさわしいコンテンツを配信することも重要です。

利用可能なリソース:

SNSマーケティング活動を行う際に、SNS分析はとても有用です。より正確でタイムリーな情報を入手するには、ツールを活用するのが効率的です。無料ツールなら、HootsuiteとSocial Mentionがオススメです。

 

 

まとめ

いかがでしたか?以上は、私自身の仕事を元にして、仕事内容とそれに必要なスキルと利用可能なソースの紹介でした。Web担当者になった1年以上の私はスキル不足を感じた時が多いです。今年もWeb担当者の必要なスキルの向上に日々努力をしたいと思います。もしその中では、皆さんが身につけたいスキルがあれば嬉しいです。

 

元記事:

Web担当者として身につけるべきスキルとは? | Octoparse

2019年ビッグデータ応用シーン8つまとめ

 

big data

 

ビッグデータによって、サービスの必要性に応じて合理的な分析レポートを実行することができます。 生成されたデータには、非構造化データ、半構造化データ、および構造化データが含まれます。これらのデータは、他の構造化データを処理するために使用されます。 利益を獲得し、将来の利益を予測するのに役立ちます。また、将来の利益を予測するのに役立ちます。ではそれらのデータはどんなシーンで応用されているのでしょうか。今回はこの記事で簡単に紹介します。

 

1.顧客行動分析に基づく製品推奨

 

製品推奨は、取引顧客行動データに基づくクロスセリングです。

クロスセリングはいわゆるお客様が購入を検討している製品、またはすでに利用しているサービスに加え、別の商品やサービスも同時に買ってもらうことで顧客単価を上げるテクニックです。

製品推奨は基本的に顧客情報、取引履歴、購入プロセス、同じ製品を訪問または購入した後の行動などのデータに基づいて実行します。顧客取引行動分析によって、顧客の好みを予測し、それに相応しい製品を提案することで顧客と強い絆を結ぶことができます。

 

また製品推奨は、顧客の社会的行動分析に基づくコミュニティマーケティングです。「コミュニティマーケティング」とは、コミュニティを積極的に活用するマーケティング施策のことです。

同じブランド・製品に共通の感心を持つ人達を集めて、その特徴、趣味や好みなどのデータを分析することで、類似した行動をとるユーザーを顧客になってほしい人向けにマーケティングすることです。

顧客行動データの分析を通じて、製品推奨はより正確でカスタマイズすることができます。従来型企業は、製品推奨を実現するために以上の2つのマーケティング手段を利用することができます。例えば、大規模なeコマース企業の製品推奨システムとコミュニティネットワーク、または社内の顧客取引データ、自社のeコマースWebサイトなどの直接販売チャネル、企業コミュニティに依存して顧客行動データを収集する方法があります。

 

2.顧客口コミに基づくプロダクトデザイン

  顧客口コミデータには非常に大きな潜在価値があり、企業にとってプロダクトデザイン

、価格設定、運用効率、顧客サービスなどを改善するための価値のデータであります。またプロダクト・イノベーションを達成するための重要なポイントでもあります。  顧客の口コミには、製品の満足度、物流効率、顧客サービスの品質などに関する有益な改善意見だけでなく、製品の外観、機能、およびパフォーマンスに関する顧客の経験と期待も含まれます。企業が製品、運用、およびサービスを改善し、顧客中心の製品革新を構築できるようにします。

 

3.データ分析に基づくDSP広告

 DSPは、広告出稿の費用対効果を高めたい広告主のためのサービスです。。たとえば、データプラットフォームに依存して過去に製品の購入や資料を請求したユーザーと類似した行動をとるユーザーをターゲティングして、広告配信することが出来る機能があります。広告がクリックされたポイント、回数や時間などによってリアルタイムの変更と最適化によってこれは有益なクリックを得ることができます。後ほどのパフォーマンスデータの分析、および広告のクリック期間の分析に従って、広告計画がターゲットにされます。

 

4.コミュニティのホットスポットに基づくトレンド予測とバイラルマーケティング

コミュニティのホットトピックと検索エンジンホットスポット分析は、人気のある傾向の予測になります。同時に、コミュニティの広範かつ急速な広がりにより、Xiaomiのバイラルマーケティングプランなど、バイラルマーケティングを通じて企業の注目を集めるのにも役立ちます。

 

5.データ分析に基づく製品の価格設定

  製品価格設定の合理性は、データのテストと分析を必要とします。主に、製品価格設定に対する顧客の感度を把握し、それを分類し、製品価格の変化に対する異なる価格感度を持つ製品グループの直接応答と許容値を測定します。これらのデータ実験を通じて、製品の価格設定の決定基準を提供できます。

 

6.顧客行動に基づく顧客の解約予測

  顧客データの分析では、顧客からの苦情が多く、顧客評価での否定的な感情があり、顧客の購入が大幅に減少していることがわかりました。

 

7.市場動向データに基づく外部状況の分析

市場の競合他社の製品とプロモーションからのデータ、ソーシャルメディアの人々の感情(幸福)など、企業が環境の変化に対処するのを支援する外部状況の進化を予測し、市場同行の変化についていきます。

 

8.IoTデータ分析に基づく製品ライフサイクル管理

バーコード、2次元コードRFIDなどは製品を一意に識別でき、センサー、ウェアラブルバイス、インテリジェントセンシング、ビデオキャプチャ、拡張現実、およびその他の技術は、製品ライフサイクル情報をリアルタイムで収集および分析できます。製品の各リンクは、製品のライフサイクル管理を実現するために、製品の使用情報を追跡および収集します。

 

ビッグデータは以上の8つの他、多くの応用シーン場面に活用されています。ビッグデータがさらに進化しつつ、ビジネス場面においてはデータ分析がますます必要となってきました。ただし、特定のWebサイトをクロールして目的のデータを取得することについて、全員が十分な知識を持っているわけではありません。このセクションでは、便利で強力なWebクロールツールを紹介して、このツールを使いこなせるようにします。

Webクロールが初めてでコーディングの知識がない場合は、強力なWebクロールツールであるOctoparseを紹介します。

Octoparseは、さまざまなWebサイトからWebデータをすばやく収集できます。コーディングをしなくても、非常に簡単な手順でWebページを構造化されたスプレッドシートに変換できます。データ収集の需要がありましたら、ぜひ使ってみてください。

 

 

 

 

 

知っておくべき9つのWebスクレイピングの課題

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Webスクレイピングは、ビッグデータに対する需要が高まっている人々の間で注目を集めています。複数のWebサイトからデータを抽出してビジネス開発を支援したい人が増えています。ビッグデータは、市場動向、顧客の好み、競合他社の活動の最先端を提供します。したがって、Webスクレイピングは、データを収集するだけでなく、企業にとって不可欠な戦術です。

ただし、Webスクレイピングプロセスをスケールアップすると、ブロッキングカニズムなどの多くの課題が発生し、人々がデータを取得できなくなる可能性があります。 以下の7つの課題と解決方法を簡単に紹介します。

 

1.ボットアクセス

最初に確認することは、ターゲットWebサイトがスクレイピング前に許可を得るべきです。robots.txtを使用したスクレイピングが許可されていない場合は、Web所有者にスクレイピング意図を明確し、許可をもらうべきです。許可がもらえない場合は、他の代わりとなるサイトを探してください。

 

2.複雑で変更可能なWebページ構造

ほとんどのWebページはHTML(Hypertext Markup Language)に基づいています。 Webページのデザイナーは、ページを設計する独自の基準を持つことができるため、Webページの構造は大きく異なります。複数のWebサイトをスクレイピングする必要がある場合、Webサイトごとに1つのスクレイパーを構築する必要があります。

さらに、Webサイトは定期的にコンテンツを更新してユーザーエクスペリエンスを向上させたり、新しい機能を追加したりします。これにより、Webページの構造が変更されることがよくあります。 Webスクレイピングはページの特定のデザインに従って設定されるため、更新されたページでは機能しません。ターゲットWebサイトの小さな変更でも、スクレーパーの調整が必要になる場合があります。

Octoparseはカスタマイズされたワークフローを使用して、さまざまなページを処理するために人間の動作をシミュレートします。 新しいページに合わせてワークフローを簡単に変更できます。

 

3.IPブロッキング

IPブロッキングは、WebスクレイピングがWebサイトのデータにアクセスするのを防ぐ一般的な方法です。通常、Webサイトが同じIPアドレスから多数のリクエストを検出したときに発生します。Webサイトは、IPを完全に禁止するか、アクセスを制限して、スクレイピングプロセスを破壊します。

Luminatiのような多くのIPプロキシサービスがあり、自動スクレーパーと統合して、そのようなブロックから人々を救うことができます。

Octoparseクラウド抽出では、複数のIPを使用して1つのWebサイトを同時にスクレイピングし、1つのIPが何度もリクエストしないようにするだけでなく、高速性も維持します。

 

4.CAPTCHA(キャプチャー)

CAPTCHA(コンピューターと人間を区別するための完全自動化公開チューリングテスト)は、人間が解決するのは簡単だが、スクレーパーはできない論理的な問題や画像を表示することで、人間をスクレイピングツールから分離するためによく使用されます。

多くのCAPTCHAソルバーをボットに実装して、停止しないスクレイプを保証できます。 CAPTCHAを克服する技術は、継続的なデータフィードの取得に役立ちますが、それでもスクレイピングプロセスを少し遅くする可能性があります。

 

5.ハニーポットトラップ

ハニーポットは、webサイトの所有者がスクレーパーを捕まえるためにページに置くトラップです。トラップは、人間には見えないがスクレーパーには見えるリンクにすることができます。スクレーパーがトラップに陥ると、Webサイトは受信した情報(IPアドレスなど)を使用してそのスクレーパーをブロックできます。

OctoparseXPathを使用して、クリックまたはスクレイピングするアイテムを正確に特定します。これにより、トラップに陥る可能性が大幅に減少します。

 

6.遅い/不安定な表示速度

アクセス要求が多すぎると、Webサイトの応答が遅くなったり、読み込みに失敗したりする場合があります。Webページを再読み込みし、Webサイトが回復するのを待つだけなので、人間がサイトを閲覧するときは問題ありません。しかし、スクレイパーはそのような緊急事態に対処する方法を知らないため、スクレイピングは機能できなくなる可能性があります。

Octoparseでは、問題を解決するために特定の条件が満たされたときに、ユーザーが自動再試行を設定したり、読み込みを再試行したりできます。事前設定された状況下でカスタマイズされたワークフローを実行することもできます

 

8.ログイン

一部の保護された情報では、最初にログインする必要があります。ログイン認証情報を送信すると、ブラウザは、ほとんどのサイトで行われる複数のリクエストにCookie値を自動的に追加するため、ウェブサイトは、あなたが以前にログインしたのと同じ人物であることを認識します。 そのため、ログインが必要なWebサイトをスクレイピングするときは、Cookieがリクエストとともに送信されていることを確認してください。

Octoparseは、ユーザーがWebサイトにログインし、ブラウザーと同じようにCookieを保存するのを簡単に支援できます。

 

9.リアルタイムデータスクレイピング

価格比較、在庫追跡などに関しては、リアルタイムのデータスクレイピングが不可欠です。データは瞬く間に変化する可能性があり、ビジネスにとって大きなキャピタルゲインにつながる可能性があります。 スクレイパーはウェブサイトを常に監視し、データをスクレイピングする必要があります。 それでも、リクエストとデータの配信に時間がかかるため、まだ多少の遅延があります。 さらに、大量のデータをリアルタイムで取得することも大きな課題です。

Octoparseのスケジュールされたクラウド抽出では、5分以上の間隔でWebサイトをスクレイピングして、ほぼリアルタイムのスクレイピングを実現できます。

 

将来、Webスクレイピングには確かに多くの課題がありますが、スクレイピングの普遍的な原則は常に同じです。Webサイトを適切に扱うことです。 オーバーロードしようとしないでください。さらに、スクレイピングジョブの処理に役立つOctoparseなどのWebスクレイピングツールまたはサービスをいつでも見つけることができます。

 

Googleマップから座標(緯度・経度)を取得する方法ご紹介

「座標」の意味は点の位置を表すのに使ういくつかの数の組のことです。地球のどの場所でも座標(すなわち経度と緯度)を確認できます。先日Googleマップのデータをスクレイピングする方法を紹介して、この記事では、Googleマップで場所の緯度・経度の座標をすばやく抽出する方法を紹介します。

実際に、Googleマップの座標がURL内に隠されています。そのことに気付くのは難しいですね。この場合、まずはその場所のURLを抽出し、正規表現により座標を見つける必要があります。東京タワーを例として説明いたします。

まず、ブラウザでGoogleマップを開き、検索ボックスに「東京タワー」を入力し検索します。

tokyo-tower

ページの読み込みが完了したら、URLで座標を探します。座標は「@」記号の後ろにあります。

@sign

次に、URLの抽出を始めます。今回使うツールはOctoparseです。Octoparseは、特に初心者にとって直感的な操作画面で、使いやすいWebスクレイピングツールです。

 

1.「+」記号をクリックして、カスタマイズモードで新しいタスクを作成します。

2. URLをボックスに入力します。

https://www.google.com/maps/place/%E6%9D%B1%E4%BA%AC%E3%82%BF%E3%83%AF%E3%83%BC/@35.6585848,139.7432442,17z/data=!3m1!4b1!4m5!3m4!1s0x60188bbd9009ec09:0x481a93f0d2a409dd!8m2!3d35.6585805!4d139.7454329?hl=ja

3.「URLを保存する」を押して続行します。

 

これで、新しいタスクが正常に作成されました。問題は、Googleマップが組み込みブラウザ内で読み込まれないことです。これはなぜでしょうか?これは、組み込みブラウザはGoogleマップと交換性がよくないためです。この問題を解決するには、ブラウザを変更する必要があります。Firefox 45.0に変更すれば、正常に読み込みます。

Webページの読み込みが完了したら、組み込みのブラウザーでデータをクリックすると、「操作ヒント」パネルに選択可能なオプションが表示されます。「選択した要素のテキストを抽出する」を選択します。

テキストを抽出する

 

これで、抽出操作が正常に作成され、以下のワークフローに追加されたことに気付くはずです。右上の設定画面からフィールド名を編集できます。

設定画面に移動し、下部にある「定義済みフィールドを追加する」を見つけます。クリックしてドロップダウンメニューを表示し、「現在ページの情報を追加する」を選択して、「ページURL」を選択します。

page-url

 

今、WebページのURLが正常にデータフィールドに追加されました。これから、URLフィールドを編集して余分な部分を取り除き、正確な座標を取得する必要があります。

page-data

下部の「カスタマイズ」アイコン(小さな鉛筆)をクリックし、「抽出データを再フォーマットする」を選択します。次に、「ステップを追加する」ボタンをクリックし、これにより、データ処理を行う機能リストが表示されます。この場合、「正規表現でマッチする」を選択し、下図の画面になります。

regex-tool

 

 

これで、正規表現を記述することにより、希望どおりにデータを編集することができます。正規表現とは、文字列内で文字の組み合わせを照合するために用いられるパターンです。ほとんどの人が式を書くのが難しいことを考えると、使いやすいRegExツールを組み込みました。「RegExツールを試す」ボタンをクリックします。

 

座標は「@」記号の後、2番目のコンマの前にあることを分かります。「で始める」にチェックを入れ、「@」を入力します。これは、「@」の後の部分が必要であることをRegExに伝えています。同じように、「で終わる」にチェックを入れ、「,17z」を入力します。「@」の後ろにコンマが2つあるため、どのコンマを使用するかを定義するほうが適切です。コンマの後ろに数字などを追加することで区別します。この場合、「17z」を追加します。これにより、RegExにコンマと「17z」の前の部分が必要であることがわかります。「生成する」ボタンをクリックすると、正規表現がボックスに表示されます。

match-data

マッチする」ボタンをクリックして、正しく設定されているかどうかを確認します。右側にマッチした結果が出てきます。次に、「適用する」をクリックしてから「OK」をクリックして確認します。

これで終わりました。さて、タスクを実行し、それが動作するかどうかを見てみましょう。「抽出開始」をクリックし、「ローカル抽出」を選択します。

data-output

 

できました!もし、1000個の場所を調べる場合は?Octoparseでは、タスクを設定するときに10,000以上のURLを入力できます。すごく簡単でしょう!皆さんもお試しください!

もし興味があれば、以下の動画もご覧ください。

 

 

 

Amazonから製品データ取得する3つの方法を公開!

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Photoed by Christian Wiediger on Unsplash

元記事:https://www.octoparse.jp/blog/scrape-product-data-from-amazon/

 

「なぜAmazonデータを取得する必要があるのですか?」と疑問に思うかもしれません。 アメリカ最大の電子商取引会社であるアマゾンは、販売している製品が世界で多種多様に及んでいます。それらの製品データを色々な場面に活用できます。製品データをうまく活用すれば、ビジネスにもたらす以下の利点があります。

  • 競合他社の競合製品を比較して監視する。
  • 売上ランキングの製品リストを知り、流行に敏感になる。
  • 製品検索情報を使って、AmazonSEOやマーケティングに活用する。
  • レビュー管理によって製品の最適化に活用する。

......

次の質問は、Amazonから製品データを取得する方法は何でしょう。

以下の3つの方法があります。

1. プログラミング

2. Webスクレイピング拡張機能

3. Webスクレイピングツール

 

1. プログラミング

プログラマーの場合は、スクリプトを書いて、Amazon.comからデータを取得したいと思うでしょう。APIに接続してデータを簡単にダウンロードするためにプログラミングするだけですべのデータを手に入れます。

Amazon Product Advertising APIはその1つです。アプリケーションプログラマーAmazonの製品カタログデータにアクセスできるようにするWebサービスおよびアプリケーションプログラミングインターフェイス (API)。WikipediaAmazonによって公式に提供されており、無料で使用できます。このAPIは、ユーザーがAmazonの洗練されたeコマースデータと機能を利用できるように、詳細な製品情報、レビュー、画像を取得するためのAmazonデータベースへの扉を開きます。

しかし、ほとんどのAPIと同じ、APIは製品ページですべての情報を提供するわけではありません。これらのデータを取得したり、価格監視などの他のニーズを実現したりするために、Pythonまたは他の言語を使用して独自のカスタマイズされたWebクローラーをプログラムできます。

Webクローラーの構築には、専門的なコーディングの知識が必要ですし、時間もかかります。時間を節約したい専門者でない人にとって拡張機能とWebスクレイピングツールの方が使いやすいです。

 

2. Webスクレイピング拡張機能

Webページからデータを取得するのに役立つChrome拡張機能があります。拡張機能は使いやすく、ブラウザ内でも活用できます。ブラウザーChrome拡張機能を使用するだけで、特別なソフトウェアやプログラミングのスキルは必要ありません。

Web Scraperは、動的なWebページからデータを抽出するための最も人気拡張機能です。 Webサイトでどのデータを抽出するかを示すサイトマップのルールを作成できます。これらのサイトマップを使用すると、Web Scraperは必要に応じてサイトをナビゲートし、後でCSVとしてエクスポートできるデータを抽出します。

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一部の拡張機能は、Amazonデータを取得するために特別に設計されています。たとえば、 KeepaAmazonの価格の追跡と比較に使用される拡張機能です。価格履歴をチャートで表示し、製品が希望の価格を下回ったときに通知することができます。

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3. Webスクレイピングツール

大量のデータが必要な場合、またはデータフィールドが深く隠されている場合、拡張機能はうまく対応できません。このような場合、Webスクレイピングツールは一番いい選択肢です。

 

Webスクレイピングツールはとても簡単に使用できます。ログイン後のスクレイピング無限スクロールなどの複雑なサイトにも対処できるので、非常に魅力です。

 

その中で、Octoparseは高速で拡張性のあるWebスクレイピングツールです。ポイント&クリックのインターフェースにより、誰でも簡単に独自のクローラーを作成できます。すぐに使用できる大量のスクレイピングテンプレートにより、いくつかのパラメーターを入力するだけでデータをスクレイピングすることもできます。Octoparseクラウドサービスで365日24時間抽出、さらにスクレイピング速度を上げることができます。 Amazonの製品情報をスクレイピングするから、具体的なスクレイピング方法を知ることができます。

 

Webクローラーツール20選 の記事には、他の多くのWebスクレイピングツールがリストされています。必要に応じて読んでみてください。

 

Amazon製品データのスクレイピングは、コーディングスキル、データフィールドや予算に基づいてWebサイトから製品データを取得するために上記の選択肢を選んでくださいね。非常に多くのスクレイピングツールを使って、データ取得の面白さを体験しましょう!

 

2019年に遭遇可能5つのスクレイピング防止技術

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Photoed by Ian Schneider on Unsplash

 

ビッグデータの台頭により、データ分析にWebクローラーを使ってインターネットからデータを取得し始めるようになりました。クローラーを作成するにはさまざまな方法があります。ブラウザー拡張機能Beautiful SoupまたはScrapyを使用したPythonコーディング、またはスクレイピングツール、例えばOctoparseなどでデータを抽出しています。

ただし、スパイダーとアンチボットの間には常にコーディング戦争があります。Web開発者は、さまざまな種類のスクレイピング防止手法を適用して、Webサイトがスクレイピングされないようにしています。この記事では、5つの最も一般的なスクレイピング防止手法と、それらを回避する方法を紹介しましす。

 

 

1.IP

WebサイトがWebスクレイピングを検出する最も簡単な方法の1つは、IPトラッキングを使用することです。 Webサイトは、その動作に基づいてIPがロボットであるかどうかを識別できます。Webサイトが、1つのIPアドレスから定期的または短期間内に膨大な数のリクエストが送信されたことを発見した場合、IPがボットであると疑われるため、ブロックされる可能性が高くなります。この場合、スクレイピング対策クローラーを構築するために本当に重要なのは、単位時間あたりの訪問の数と頻度です。発生する可能性のあるいくつかのシナリオを以下に示します。

シナリオ1:数秒以内に複数の訪問を行う。人間がこれほど速くブラウジングできる方法はありません。そのため、クローラーが頻繁にリクエストをWebサイトに送信すると、WebサイトはIPをブロックして、それをロボットとして識別します。

解決策:スクレイピング速度を遅くします。実行する前に遅延時間(たとえば、「スリープ」機能)を設定するか、2つのステップ間の待機時間を増やすことで解決できます。

シナリオ2:まったく同じペースでWebサイトにアクセスします。人間は同じ行動パターンを何度も繰り返すことはありません。一部のWebサイトはリクエストの頻度を監視し、1秒に1回など、まったく同じパターンでリクエストが定期的に送信される場合、スクレイピング防止メカニズムが有効になる可能性が非常に高くなります。

解決策:すべてのステップにランダムな遅延時間を設定します。ランダムなスクレイピング速度では、クローラーは、人間がWebサイトを閲覧する方法のように動作します。

シナリオ3:高度なスクレイピング防止手法の中には、さまざまなIPからのリクエストを追跡し、それらの平均リクエストを分析するための複雑なアルゴリズムを組み込むものがあります。毎日同じ時間に同じ量の要求を送信したり、同じWebサイトにアクセスしたりするなど、IPの要求が異常な場合、ブロックされます。

解決策:IPを定期的に変更してください。ほとんどのVPNサービス、クラウドサーバー、およびプロキシサービスは、IPローテーションを提供できます。これらのローテーションIPを介してリクエストが送信されている場合、クローラーはボットのように振る舞わないため、ブロックされるリスクを減らすことができます。

 

2.Captcha

Webサイトでこの種の画像を見たことはありますか?

1.クリックが必要あり

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2.特定の写真を選択する必要あり

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3.正しい文字列を入力/選択する必要あり

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これらはキャプチャーと呼ばれます。Captcaは、「completely automated public Turing test to tell computers and humans apart」(コンピュータと人間を区別する完全に自動化された公開チューリングテスト)のバクロニムです。このプログラムは、劣化した画像、空欄、または方程式さえも含む、人間だけが解決するさまざまな課題を提供します。

現在多くのWebサイトがCaptchaスクレイピング防止手法として適用しています。Captchaを直接渡すことはかつて非常に困難でした。しかし、最近では、多くのオープンソースツールを適用してCaptchaの問題を解決できるようになりましたが、より高度なプログラミングスキルが必要になる場合があります。一部の人々は、独自の機能ライブラリを構築し、機械学習またはディープラーニングスキルを使用してこのチェックに合格する画像認識技術を作成します。

 

解決するよりもトリガーしないほうが簡単

ほとんどの人にとって、最も簡単な方法は、Captchaテストをトリガーしないように、抽出プロセスを遅くするか、ランダム化することです。遅延時間を調整するか、ローテーションIPを使用すると、テストをトリガーする確率を効果的に減らすことができます。

 

3.ログイン

多くのWebサイト、特にTwitterFacebookなどのソーシャルメディアプラットフォームは、ログインした後にのみ情報を表示します。これらのようなサイトをクロールするには、クローラーはログ記録手順もシミュレートする必要があります。

Webサイトにログインした後、クローラーCookieを保存する必要があります。Cookieは、ユーザーの閲覧データを保存する小さなデータです。Cookieがないと、Webサイトはすでにログインしていることを忘れて、再度ログインするように要求します。

さらに、厳密なスクレイピングカニズムを備えた一部のWebサイトでは、ログイン後も毎日1000行のデータなど、データへの部分的なアクセスのみが許可される場合があります。

 

ボットはログイン方法を知る必要がある

1) キーボードとマウスの操作をシミュレートします。クローラーはログインプロセスをシミュレートする必要があります。これには、マウスでテキストボックスと「ログイン」ボタンをクリックするか、キーボードでアカウントとパスワード情報を入力するなどの手順が含まれます。

2) 最初にログインしてから、Cookieを保存します。 Cookieを許可するWebサイトの場合、Cookieを保存してユーザーを記憶します。これらのCookieを使用すると、短期的にWebサイトに再度ログインする必要はありません。このメカニズムのおかげで、クローラーは面倒なログイン手順を回避し、必要な情報を盗むことができます。

3)残念ながら、上記の厳格なスケーピングメカニズムに遭遇した場合、1日1回などの固定頻度でWebサイトを監視するようにクローラーをスケジュールできます。期間内に最新の1000行のデータを取得し、最新のデータを蓄積するようにクローラーをスケジュールします。

 

4.UA

UAはUser-Agentの略で、ユーザーがどのようにアクセスしたかを識別するためのWebサイトのヘッダーです。オペレーティングシステムとそのバージョン、CPUタイプ、ブラウザ、およびそのバージョン、ブラウザ言語、ブラウザプラグインなどの情報が含まれています。

例: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_7_0) AppleWebKit/535.11 (KHTML, like Gecko) Chrome/17.0.963.56 Safari/535.11

Webサイトをスクレイピングするときに、クローラーにヘッダーが含まれていない場合、クローラーは自分自身をスクリプトとして識別するだけです(たとえば、クローラーをビルドするためにpythonを使用している場合、クローラーpythonスクリプトとして表示されます)。Webサイトは、スクリプトからの要求を確実にブロックします。この場合、クローラーUAヘッダーを備えたブラウザーのふりをして、Webサイトがアクセスできるようにする必要があります。

同じURLでサイトを入力しても、Webサイトは異なるブラウザまたは異なるバージョンに対して異なるページまたは情報を表示することがあります。チャンスとは、あるブラウザと互換性があり、他のブラウザはブロックされる情報です。したがって、正しいページにアクセスできるようにするには、複数のブラウザーとバージョンが必要になります。

 

ブロックされないように、UAを切り替える

正しい情報が見つかるまで、UA情報を変更します。複雑なスクレイピング防止手法を適用する一部のデリケートなWebサイトでは、同じUAを長時間使用するとアクセスがブロックされる場合があります。この場合、UA情報を定期的に変更する必要があります。

 

5.AJAX

最近では、従来のWeb開発手法ではなく、AJAXを使用してより多くのWebサイトが開発されています。 AJAXは、非同期JavaScriptXMLの略で、Webサイトを非同期に更新する手法です。簡単に言えば、ページ内でわずかな変更のみが行われた場合、Webサイト全体をリロードする必要はありません。

それでは、WebサイトがAJAXを適用しているかどうかをどのようにして知ることができますか?

AJAXを使用しないWebサイト:Webサイトでわずかな変更を加えただけでも、ページ全体が更新されます。通常、読み込み中のサインが表示され、URLが変更されます。これらのWebサイトでは、このメカニズムを利用して、URLがどのように変化するかのパターンを見つけることができます。次に、クローラーに人間のようなWebサイトをナビゲートする方法を教える代わりに、URLをバッチで生成し、これらのURLから直接情報を抽出できます。

AJAXを使用したWebサイト:クリックした場所のみが変更され、読み込み中のサインは表示されません。通常、Web URLは変更されないため、クローラーはそれを簡単な方法で処理する必要があります。

AJAXによって開発された一部の複雑なWebサイトでは、それらのWebサイトで暗号化された方法を見つけ、暗号化されたデータを抽出するために特別な技術が必要になります。暗号化された方法はページによって異なるため、この問題の解決には時間がかかる場合があります。組み込みのJS操作を備えたブラウザーを見つけることができれば、Webサイトを自動的に復号化し、データを抽出できます。  

 

Webスクレイピングおよびアンチスクレイピングの手法は日々進歩しています。この記事を読んでいるとき、おそらくこれらの手法は時代遅れになるでしょう。ただし、Octoparseからいつでもサポートを受けることができます。Octoparseは、誰でも、特に技術的背景のない人でもデータを取得できるようになるために存在します。 Webスクレイピングツールとして、これらの5つのスクレイピング防止手法すべてにすぐに展開できるソリューションを提供できます。ビジネスやプロジェクトに強力なWebスクレイピングツールが必要な場合は、お気軽にお問い合わせください!

 

 

 

 

PythonによるWebスクレイピングを解説

価格監視、ビジネス分析などのデータ関連プロジェクトを実施する場合、常にWebサイトからデータをエクセルに記録する必要があります。ただし、データを1行ずつコピペするのは時代遅れになり、Webスクレイピングにおけるニーズが高まっています。この記事では、Webデータを自動収集する方法、つまりPythonでWebスクレイピングを行う方法を説明します。

 

ステップ0:はじめに

Webスクレイピングとは、Webサイトからデータを取得するのに役立つ技術です。Pythonなどのプログラミング言語以外に、APIまたはOctoparseのようなスクレイピングツールもWebスクレイピングを行うことができます。

AirbnbTwitterなどの大規模サイトの場合、サイトにある情報をできるだけ広く共有するために、API を通してデータにプログラムレベルでアクセスし、企業、開発者、利用者に提供します。APIはApplication Programming Interfacesの略で、2つのアプリケーションが互いに通信できるソフトウェアビルディングブロックです。ほとんどの人にとって、APIはデータを取得するための最も適したアプローチです。

ただし、全てのサイトはAPIサービスを提供するわけではありません。APIを提供しても、取得できるデータが必要なものではない場合もあります。したがって、Pythonを活用してWebクローラーを自作することは、強力で柔軟なソリューションになります。

では、なぜPythonが選ばれた言語なのでしょうか?

  • 柔軟性:私たちが知っているように、Webサイトはよく更新されます。コンテンツだけでなく、Web構造も頻繁に変更されます。Pythonは動的に入力可能で生産性が高いため、使いやすい言語です。したがって、はコードを簡単に変更し、Webサイトの更新速度に追いつくことができます。
  • 強力:Pythonには、有用で成熟したライブラリがたくさんあります。例えば、Requests、BeautifulSoupは、URLを取得し、Webページから情報を引き出すのに役立ちます。Seleniumは、Webクローラーが人間のブラウジング動作を真似できるようにすることで、一部のスクレイピング防止手法を回避するのに役立ちます。さらに、re、numpy、およびpandasを使用して、データのクリーンアップと処理を行うことができます。

 

それでは、PythonによるWebスクレイピングの旅を始めましょう!

 

ステップ1:Pythonライブラリをインポートする

このチュートリアルでは、Yelpからレビューをスクレイピングする方法を示します。BeautifulSoupとRequestsの2つのライブラリを使用します。これらの2つのライブラリは、PythonでWebクローラーを構築する際に一般的に使用されます。最初のステップは、この2つのライブラリをPythonにインポートして、これらのライブラリの関数を使用できるようにすることです。

 ライブラリをインポートする

 

ステップ2:WebページからHTMLを抽出する

https://www.yelp.com/biz/milk-and-cream-cereal-bar-new-york?osq=Ice+Cream」からレビューを抽出しようとします。まず、URLという変数にURLを保存します。次に、このWebページのコンテンツにアクセスし、Requestsでurlopen()関数を使用して、HTMLを「ourUrl」に保存できます。

 htmlを抽出する

それで、BeautifulSoupを使ってWebページを解析します。

webページを解析

このWebサイトの生のHTMLである「Soup」ができたので、prettify()と呼ばれる関数を使用して生データを消去し、それを印刷して「Soup」のHTMLのネスト構造を確認できます。

 HTMLのネスト構造を確認

 

ステップ3:レビューを見つけて抽出する

次に、このWebページでレビューのHTMLを見つけて抽出し、保存します。Webページの各要素には、唯一のHTML「ID」があります。IDを確認するには、Webページでそれらを検査する必要があります。

 要素の検証

「Inspect element(要素の検証)](「Inspect(検証))をクリックすると、レビューのHTMLが表示されます。

 htmlが表示されます

この場合、レビューは「p」というタグの下にあります。そのため、まずfind_all()という関数を使って、これらのレビューの親ノードを見つけます。そして、ループ内の親ノードの下にタグ「p」を持つすべての要素を見つけます。すべての「p」要素を見つけたら、それらを「review」という空のリストに保存します。

 レビュー

 

これで、そのページからすべてのレビューを取得できます。いくつのレビューを抽出したか見てみましょう。

 レビュー数

 

ステップ4:レビューを処理する

各レビューの最初に「<p lang = 'en'>」、レビューの途中に「<br/>」、およびレビューの終わりに「</ p>」などの役に立たないテキストがまだあることに注意する必要があります。

「<br/>」は改行を表します。レビューに改行を入れる必要はありませんので、削除する必要があります。また、「<p lang = ’en’>」と「</ p>」はHTMLの始まりと終わりであり、これらも削除する必要があります。

 レビューを処理する

最後に、20行未満のコードですべてレビューをきれいに取得しました。

以上はYelpから20件のレビューを収集するデモです。しかし、実際には、他の多くの状況に直面する必要があるかもしれません。例えば、他のページに移動してこのショップの残りのレビューを抽出するには、ページネーションなどの手順が必要になります。または、レビュアー名、レビュアーの場所、レビュー時間などのその他の情報も収集する必要があります。

上記の操作を実装してより多くのデータを取得するには、Selenium正規表現などの関数とライブラリをさらに学習しなければなりません。Webスクレイピングの課題を掘り下げるのにより多くの時間を費やすことは興味深いでしょう。

ただし、Webスクレイピングを行う簡単な方法を探している場合は、Octoparseのようなスクレイピングツールが一番いいソリューションになるかもしれません。Octoparseは、コードを各必要なく、Webサイトから情報を簡単に取得できる強力なWebスクレイピングツールです。Webスクレイピングをマスターして、Webデータの取得を自動化にしましょう!

 

元記事:https://www.octoparse.jp/blog/web-scraping-using-python/