Con oltre 700,000 recensioni di software aziendale, Capterra fornisce approfondimenti e informazioni preziosi per le aziende che cercano gli strumenti e le soluzioni giuste. Tuttavia, attingere a questi dati su larga scala può essere difficile senza un’API ufficiale. In qualità di esperto di web scraping con oltre 5 anni di esperienza nell'estrazione di dati da siti come Capterra, condividerò i miei suggerimenti e le mie strategie per estrarre dati da Capterra in modo efficace.
Perché estrarre i dati Capterra?
Ecco alcuni dei motivi principali per cui le aziende desiderano estrarre e analizzare i dati da Capterra che ho osservato in innumerevoli clienti:
- Conduci ricerche competitive su strumenti e soluzioni software aziendali nel tuo mercato
- Tieni traccia del feedback e del sentiment dei clienti sui prodotti che vendi o che stai prendendo in considerazione
- Ottieni informazioni sul mercato analizzando le tendenze e l'adozione del software
- Migliora la roadmap del tuo prodotto in base alle esigenze degli utenti e ai punti critici
- Ottimizza i prezzi e le funzionalità del tuo software in base all'analisi della concorrenza
- Identifica influencer e leader di pensiero che recensiscono i prodotti nella tua categoria
Con oltre 40 categorie e oltre 700 recensioni, Capterra contiene una miniera d'oro di dati utilizzabili. L'estrazione e la strutturazione di questi dati consente decisioni aziendali più informate.
Sfide legate all'estrazione dei dati Capterra
Sebbene Capterra fornisca numerose informazioni utili, lo scraping del sito comporta alcune sfide uniche che ho imparato a gestire:
- Nessuna API ufficiale: A differenza di alcuni siti, Capterra non fornisce un'API ufficiale per l'accesso ai propri dati. Ciò significa che dovrai eseguire lo scraping tramite HTML e imitare i comportamenti degli utenti.
- Uso intenso di JavaScript: Capterra fa molto affidamento su JavaScript per caricare i suoi contenuti in modo dinamico. Gli scraper necessitano di robuste funzionalità di rendering JavaScript per eseguire gli script.
- Limitazione della velocità: L'estrazione di grandi quantità di dati troppo rapidamente può portare a blocchi. In base alla mia esperienza, lo scraping dovrebbe essere limitato con cautela per evitare interruzioni.
- Captcha: Capterra visualizza test captcha se rileva attività di scraping abusiva. Gli scraper necessitano di capacità di risoluzione dei captcha per gestire questi ostacoli.
Tuttavia, con la strategia e gli strumenti giusti, queste sfide possono essere affrontate per ottenere l'accesso ai dati di Capterra su larga scala.
Strategie e strumenti di raschiatura
Quando si raschia Capterra, i due fattori più importanti sono l'utilizzo di strumenti di raschiatura robusti e la raschiatura responsabile. Ecco alcune best practice che ho perfezionato in anni di progetti di scraping Capterra di successo:
1. Utilizzare proxy e rotazione
I proxy sono essenziali per qualsiasi progetto di web scraping su larga scala. Instradando le richieste attraverso più indirizzi IP proxy, puoi eseguire lo scraping in modo efficiente senza essere bloccato. Consiglio di utilizzare fornitori come Oxylabs, Luminati e Smartproxy che offrono migliaia di proxy.
La rotazione continua dei proxy è fondamentale: riutilizzare ripetutamente gli stessi proxy li brucerà rapidamente. Consiglio di ruotare i proxy in modo casuale per richiesta per massimizzare lo spazio IP.
2. Abilita il rendering JavaScript
Poiché Capterra fa molto affidamento su JavaScript, gli scraper necessitano di robuste funzionalità di rendering JS. I browser headless come Puppeteer o Playwright sono l'ideale. Possono eseguire completamente JavaScript e visualizzare le pagine come un vero browser.
Ho scoperto che semplici librerie di richieste HTTP finiscono con scarti di pagina parziali poiché non possono eseguire JavaScript. I browser headless eseguono il rendering completo dei contenuti dinamici di Capterra.
3. Implementare ritardi temporali casuali
Per imitare il comportamento naturale dell'utente, introdurre ritardi casuali tra le richieste di scraping. In base ai miei test, ritardi di 5-15 secondi tra le richieste funzionano bene per evitare blocchi.
Ciò evita un raschiamento troppo rapido e l’attivazione di limiti di velocità. La casualità imita anche i modelli umani meglio degli intervalli fissi.
4. Sviluppa metodi di risoluzione dei captcha
Quando Capterra rileva uno scraping abusivo, richiederà test captcha. Avrai bisogno di funzionalità di risoluzione captcha come Anti-Captcha o DeathByCaptcha integrate per risolvere questi test a livello di codice.
Ciò garantisce che lo scraping non venga interrotto dai captcha. Consiglio di fissare un budget per oltre 70 captcha al mese come base per scansioni di grandi dimensioni.
5. Raschiare in lotti più piccoli
Quando raccogli set di dati più grandi, suddividili in batch più piccoli su più sessioni. Ad esempio, raccogli 250 elenchi per sessione anziché 1,000.
Ciò rende l'attività più naturale rispetto a raschiare tutto rapidamente. Ho scoperto che i lotti di dimensioni intorno a 100-300 funzionano bene.
Strumenti di scraping come ParseHub, ScraperAPI e Octoparse incorporano molte delle migliori pratiche descritte sopra, rendendoli un'ottima scelta per i progetti Capterra.
Quali dati puoi estrarre?
Ora che abbiamo trattato alcuni suggerimenti per uno scraping efficace, parliamo di quali dati puoi effettivamente estrarre da Capterra.
Ecco alcuni dei principali tipi di dati disponibili:
- Elenchi di directory – Nomi, descrizioni, categorie per elenchi di software
- Dettagli del prodotto – Prezzi, funzionalità, dettagli della versione, supporto della piattaforma ecc. Per prodotti specifici
- Dettagli del fornitore – Informazioni su fornitori e sviluppatori di software
- Commenti – Recensioni dettagliate lasciate dagli utenti che forniscono feedback sul software
- Rivedi i dettagli – Nome del revisore, posizione, azienda, valutazione e altro
- Registri di modifica della versione – Dettagli sugli aggiornamenti software e sulle modifiche alle funzionalità
Questi dati possono essere estratti dalle directory, dalle pagine dei prodotti e dalle pagine dei fornitori di Capterra. La fonte più ricca di dati non strutturati risiede nelle oltre 700 recensioni di software di Capterra.
Raschiare le recensioni di Capterra
Facciamo un'analisi più approfondita delle recensioni di Capterra, che contengono dati sul sentiment incredibilmente preziosi.
Per dare un senso di scala, Capterra attualmente esegue l'indicizzazione 730,000 recensioni di utenti verificati su migliaia di prodotti software aziendali a febbraio 2024. Ciò lo rende uno dei set di dati di revisione più grandi per il software B2B online.
La strutturazione di questi dati consente analisi potenti come:
- Analisi del sentiment – Le recensioni sono per lo più positive o negative?
- Analisi delle funzionalità: di quali caratteristiche del prodotto parlano maggiormente gli utenti?
- Analisi della concorrenza: come si collocano le recensioni del tuo prodotto?
- Analisi delle tendenze: le recensioni migliorano o peggiorano nel tempo?
Ad esempio, potresti estrarre tutto Recensioni 2,251 per "Google Analytics" per visualizzare reclami e desideri comuni riguardo alle funzionalità. Oppure analizza le valutazioni nel tempo per vedere se sono migliorate dopo il rinnovamento del prodotto.
Le possibilità sono infinite con così tanti dati di recensioni strutturati a portata di mano.
Suggerimenti per un efficace scraping delle revisioni
Ecco alcuni suggerimenti che ho perfezionato raccogliendo oltre 100,000 recensioni Capterra per strutturare questi dati in modo efficace:
- Utilizza robusti strumenti di scraping come Puppeteer per eseguire il rendering delle pagine di recensione con uso intensivo di JavaScript
- Estrai campi chiave come nome del revisore, testo, valutazione in dati strutturati (CSV, JSON)
- Pulisci ed elabora il testo: rimuovi HTML, normalizza le codifiche, deduplica ecc
- Archivia i dati in database come MongoDB per filtrarli e analizzarli più facilmente
- Utilizza proxy e ritardi per evitare il rilevamento quando si recuperano grandi volumi di revisioni
- Suddividi in gruppi di circa 250 recensioni e ruota i lavori di scraping per distribuirli nel tempo
Considerazioni legali
Quando si esegue lo scraping di Capterra o di qualsiasi sito Web, è importante assicurarsi di essere legalmente conformi in base alla mia esperienza:
- Condizioni d'uso – Esamina i ToS di Capterra per capire come consentono l'utilizzo dei dati
- Gestione dati – Rimuovere gli identificatori diretti dai dati raschiati per preservare l'anonimato
- Non distribuzione – Non ripubblicare direttamente l'intero contenuto Capterra copiato
- Attribuzione – Se riutilizzi degli estratti, attribuiscili correttamente a Capterra
- Uso interno – Raccogliere dati per l'analisi interna rispetto alla distribuzione esterna
Finché si procede in modo responsabile e si rispettano i ToS di un sito, l'estrazione di dati per l'analisi competitiva interna è in genere un fair use accettabile.
Raccomandazioni di chiusura
Gli strumenti di scraping forniscono i mezzi per sbloccare la ricchezza di dati di ricerche di mercato di Capterra. Con le migliori pratiche di web scraping responsabile, puoi estrarre recensioni di prodotti, elenchi di directory e altri contenuti per scopi di intelligence competitiva e ricerche di mercato.
In base alla mia esperienza, avvicinarsi gradualmente allo scraping, utilizzare strumenti come proxy e browser headless e ruotare in piccoli lotti aiuta a evitare interruzioni nelle attività di raccolta dei dati.
Consiglio vivamente di consultare professionisti come me specializzati nello scraping Capterra per garantire un'estrazione dei dati fluida e legale. Le conoscenze acquisite valgono l'investimento in competenze.
Grazie ai dati strutturati Capterra, le aziende ottengono insight competitivi unici per creare prodotti migliori basandosi direttamente sul feedback dei clienti e sulle tendenze del mercato.
