ビジネス ソフトウェアに関する 700,000 件を超えるレビューを持つ Capterra は、適切なツールとソリューションを探している企業に貴重な洞察と情報を提供します。ただし、公式 API がなければ、このデータを大規模に活用するのは困難になる可能性があります。 Capterra のようなサイトからデータを抽出する 5 年以上の経験を持つ Web スクレイピングの専門家として、Capterra からデータを効果的に抽出するためのインサイダー ヒントと戦略を共有します。
Capterra データを抽出する理由
私が数え切れないほどのクライアントで観察してきた、企業が Capterra からデータを抽出して分析したい主な理由のいくつかを以下に示します。
- 市場におけるビジネス ソフトウェア ツールとソリューションに関する競合調査を実施する
- 販売または検討中の製品に関する顧客のフィードバックとセンチメントを追跡する
- ソフトウェアのトレンドと採用を分析して市場情報を得る
- ユーザーのニーズと問題点に基づいて製品ロードマップを強化します
- 競合分析に基づいてソフトウェアの価格設定と機能セットを最適化します。
- あなたのカテゴリの製品をレビューしている影響力のある人や思想的リーダーを特定する
40 以上のカテゴリと 700 万件以上のレビューを備えた Capterra には、実用的なデータの宝庫が含まれています。このデータを抽出して構造化することで、より多くの情報に基づいたビジネス上の意思決定が可能になります。
Capterra データ抽出の課題
Capterra は豊富な有用な情報を提供しますが、サイトのスクレイピングにはいくつかの特有の課題が伴い、私はそれを乗り越えることを学びました。
- 公式 API はありません: 一部のサイトとは異なり、Capterra はデータにアクセスするための公式 API を提供していません。つまり、HTML 経由でスクレイピングし、ユーザーの動作を模倣する必要があります。
- JavaScript の多用: Capterra は、コンテンツを動的にロードするために JavaScript に大きく依存しています。スクレイパーには、スクリプトを実行するための堅牢な JavaScript レンダリング機能が必要です。
- レート制限: 大量のデータを迅速に抽出すると、ブロックが発生する可能性があります。私の経験に基づくと、中断を避けるためにスクレイピングは慎重に制限する必要があります。
- キャプチャ: Capterra は、不正なスクレイピング アクティビティを検出した場合、キャプチャ テストを表示します。スクレイパーには、これらの障害を処理するためのキャプチャ解決機能が必要です。
ただし、適切な戦略とツールを使用すれば、これらの課題に対処して、Capterra のデータに大規模にアクセスできるようになります。
スクレイピング戦略とツール
Capterra をスクレイピングする場合、最も重要な 2 つの要素は、堅牢なスクレイピング ツールを使用することと、責任を持ってスクレイピングすることです。私が長年にわたる Capterra スクレイピング プロジェクトの成功を通じて洗練させてきたベスト プラクティスをいくつか紹介します。
1. プロキシとローテーションを使用する
プロキシは、大規模な Web スクレイピング プロジェクトには不可欠です。リクエストを複数のプロキシ IP アドレス経由でルーティングすることで、ブロックされることなく効率的にスクレイピングできます。数千のプロキシを提供する Oxylabs、Luminati、Smartproxy などのプロバイダーを使用することをお勧めします。
プロキシを継続的にローテーションすることが重要です。同じプロキシを繰り返し再利用すると、プロキシはすぐに使い果たされてしまいます。 IP スペースを最大化するために、リクエストごとにプロキシをランダムにローテーションすることをお勧めします。
2. JavaScript レンダリングを有効にする
Capterra は JavaScript に大きく依存しているため、スクレイパーには堅牢な JS レンダリング機能が必要です。 Puppeteer や Playwright などのヘッドレス ブラウザが理想的です。 JavaScript を完全に実行し、実際のブラウザと同じようにページをレンダリングできます。
単純な HTTP リクエスト ライブラリでは JavaScript を実行できないため、ページが部分的にスクレイピングされることがわかりました。ヘッドレス ブラウザは、Capterra の動的コンテンツを完全にレンダリングします。
3. ランダムな時間遅延を実装する
自然なユーザーの動作を模倣するには、スクレイピング リクエスト間にランダムな遅延を導入します。私のテストによると、ブロックを回避するにはリクエスト間の遅延が 5 ～ 15 秒あると効果的です。
これにより、スクレイピングが速すぎてレート制限がトリガーされることが回避されます。また、ランダム性は固定間隔よりも人間のパターンをよく模倣します。
4. キャプチャ解決方法を開発する
Capterra は不正なスクレイピングを検出すると、キャプチャ テストを促します。これらのテストをプログラムで解決するには、Anti-Captcha や DeathByCaptcha などのキャプチャ解決機能を統合する必要があります。
これにより、スクレイピングがキャプチャによって中断されることがなくなります。大規模なクロールのベースラインとして、70 か月あたり XNUMX 件以上のキャプチャの予算を立てることをお勧めします。
5. 少量ずつスクレイピングする
より大きなデータセットをスクレイピングする場合は、複数のセッションにわたって小さなバッチに分割します。たとえば、セッションごとに 250 件のリストをスクレイピングするのではなく、1,000 件のリストをスクレイピングします。
これにより、すべてを迅速にスクレイピングするのではなく、アクティビティがより自然に見えるようになります。バッチサイズは 100 ～ 300 程度が適切であることがわかりました。
ParseHub、ScraperAPI、Octoparse などのスクレイピング ツールには、上で概説したベスト プラクティスの多くが組み込まれており、Capterra プロジェクトにとって優れた選択肢となっています。
どのようなデータを抽出できますか?
効果的なスクレイピングのためのヒントをいくつか説明しました。次に、Capterra から実際にどのようなデータを抽出できるかについて説明します。
利用可能な主なデータ型の一部を次に示します。
- ディレクトリ一覧 – ソフトウェアリストの名前、説明、カテゴリ
- 製品詳細 – 特定の製品の価格、機能、バージョンの詳細、プラットフォームのサポートなど
- ベンダーの詳細 – ソフトウェアベンダーおよび開発者に関する情報
- ユーザーレビュー – ソフトウェアに関するフィードバックを提供するユーザーによって残された詳細なレビュー
- レビューの詳細 – 査読者の名前、役職、会社、評価など
- バージョン変更ログ – ソフトウェアアップデートと機能変更の詳細
このデータは、Capterra のディレクトリ、製品ページ、ベンダー ページから抽出できます。非構造化データの最も豊富なソースは、Capterra の 700 以上のソフトウェア レビューの中にあります。
Capterra レビューのスクレイピング
信じられないほど貴重な感情データが含まれる Capterra のレビューのスクレイピングをさらに詳しく見てみましょう。
ある程度の規模感を与えるために、Capterra は現在、以下のインデックスを作成しています。 730,000 件の検証済みユーザーレビュー 2024 年 2 月の時点で、数千のビジネス ソフトウェア製品にまたがるデータです。これにより、オンラインの BXNUMXB ソフトウェアの最大のレビュー データ セットの XNUMX つとなります。
このデータを構造化すると、次のような強力な分析が可能になります。
- 感情分析 – レビューはほとんどが肯定的なものですか、それとも否定的なものですか?
- 機能分析 – ユーザーが最も話題にしている製品の機能は何ですか?
- 競合他社の分析 – あなたの製品のレビューはどのように積み重なっていますか?
- 傾向分析 – レビューは時間の経過とともに良くなっているのか、それとも悪くなっているのか?
たとえば、すべてを抽出することもできます 2,251レビュー 「Google Analytics」では、機能に関する一般的な苦情や要望を確認できます。または、評価を長期的に分析して、製品の改良後に評価が向上したかどうかを確認します。
構造化されたレビュー データをすぐに利用できるため、可能性は無限大です。
効果的なレビュースクレイピングのためのヒント
このデータを効果的に構造化するために、100,000 件以上の Capterra レビューを収集して洗練させたヒントをいくつか紹介します。
- Puppeteer などの堅牢なスクレイピング ツールを使用して、JavaScript を多用するレビュー ページをレンダリングします
- 査読者名、テキスト、評価などの主要フィールドを構造化データ (CSV、JSON) に抽出します。
- テキストのクリーンアップと処理 – HTML の削除、エンコーディングの正規化、重複排除など
- MongoDB などのデータベースにデータを保存すると、フィルタリングと分析が容易になります。
- 大量のレビューをスクレイピングする際の検出を回避するには、プロキシと遅延を使用します。
- 最大 250 件のレビューのバッチに分割し、スクレイピング ジョブをローテーションして時間の経過とともに分散します
法的な考慮事項
私の経験に基づいて、Capterra またはその他の Web サイトをスクレイピングする場合は、法的に準拠していることを確認することが重要です。
- 利用規約 – Capterra の ToS を確認して、データ使用がどのように許可されているかを理解する
- データ管理 – 匿名性を維持するために、スクレイピングされたデータから直接識別子を削除します
- 非配布 – 完全にコピーされた Capterra コンテンツを直接再公開しないでください
- 特定 – 抜粋を再利用する場合は、それらを Capterra に適切に帰属させてください
- 内部使用 – 内部分析用と外部配布用のデータのスクレイピング
責任を持ってスクレイピングし、サイトの ToS に従っている限り、内部の競合分析のためにデータを抽出することは通常、許容されるフェアユースです。
最後の推奨事項
スクレイピング ツールは、Capterra の豊富な市場調査データを解放する手段を提供します。責任ある Web スクレイピングのベスト プラクティスを使用すると、競合情報や市場調査の目的で製品レビュー、ディレクトリ リスト、その他のコンテンツを抽出できます。
私の経験に基づくと、プロキシやヘッドレス ブラウザなどのツールを使用し、小さなバッチでローテーションしながら段階的にスクレイピングに取り組むと、データ収集作業の中断を避けることができます。
スムーズかつ合法的なデータ抽出を確実にするために、Capterra スクレイピングを専門とする私のような専門家に相談することを強くお勧めします。得られた洞察は、専門知識への投資に十分な価値があります。
構造化された Capterra データを利用することで、企業は独自の競争力に関する洞察を獲得し、顧客のフィードバックや市場トレンドから直接情報を得て、より優れた製品を構築できます。
