Как извлечь данные из Apple App Store

В Apple App Store хранится более 2 миллионов приложений для iOS, и каждый год его загружают миллиарды раз. Для разработчиков приложений, маркетологов и аналитиков, стремящихся получить конкурентное преимущество, получение данных из обширного каталога App Store дает неоценимую информацию. Однако Apple жестко ограничивает доступ к данным App Store через свой общедоступный API.

Хотя Apple API включает в себя важные базовые сведения, такие как имена, описания и рейтинги, ему не хватает широты, необходимой многим предприятиям. Данные о рейтингах, обзорах, показателях и использовании заблокированы на страницах App Store, но недоступны по официальным каналам.

Согласно опросу 2024 года, проведенному поставщиком данных приложений SensorTower, 97% компаний, занимающихся разработкой приложений, говорят, что они «летят вслепую без данных App Store». Но парсинг веб-страниц открывает возможности для извлечения всей глубины данных App Store, которые действительно нужны компаниям.

В этом подробном руководстве мы рассмотрим различные методы, которые разработчики и аналитики могут использовать для сбора и анализа данных из огороженного сада Apple.

Высокая ценность данных App Store

Во-первых, давайте выясним, почему данные App Store предоставляют столько полезной информации и стоят того, чтобы их извлечь.

Исследование рынка приложений

Мониторинг таких показателей, как рейтинги приложений, рейтинги, обзоры и оценки загрузок, дает ключевую информацию о приложениях конкурентов. Используя данные App Store, вы можете:

Быстро находите приложения конкурентов, которые стоит посмотреть
Откройте для себя неиспользованные категории приложений, в которых отсутствуют параметры качества
Посмотрите, какие приложения преуспевают в вашей нише, чтобы проанализировать
Определите возможности, в которых конкуренты слабы или недостаточно обслуживают пользователей.

Эти данные могут влиять на решения относительно сроков запуска, приоритетов разработки приложений и позиционирования на рынке.

Оптимизация присутствия вашего приложения в магазине

Доступ к отзывам пользователей в App Store может помочь выявить ошибки и проблемы с пользовательским интерфейсом, которые можно улучшить. Отслеживание рейтингов по названию вашего приложения и ключевым словам дает представление о пробелах, где оптимизация App Store (ASO) может быть лучше оптимизирована.

Обзор тенденций с течением времени показывает, как новые функции влияют на настроения пользователей. Подробный обзорный анализ обеспечивает фокус-группу качественной обратной связью для стимулирования разработки.

Ценовые исследования и анализ

Парсинг позволяет изучить подходы к ценообразованию конкурирующих приложений, стратегии скидок и модели монетизации покупок внутри приложений. Эти данные помогают понять, какие ценовые категории могут работать лучше всего, какие заслуживают более высоких цен и какие подходы максимизируют доход.

Мониторинг пакетов подписок конкурентов с течением времени позволяет выявить, какие ценовые уровни привлекают пользователей. Вы даже можете проанализировать уровень использования рекламных акций, чтобы откалибровать свои собственные.

Оптимизация категорий в App Store и выбор редактора

Парсинг страниц App Store показывает:

К каким категориям относятся популярные приложения
Как приложения представлены в редакционных статьях

Это дает идеи о том, как оптимизировать ваше присутствие в App Store для большей видимости.

Ограничения API Apple App Store

Хотя Apple предоставляет некоторые данные App Store через свой общедоступный API, на него налагаются строгие ограничения:

Ограничено отображением метаданных приложений, таких как имена, описания, рейтинги и категории.
Нет доступа к подробным обзорам, рейтингам, диаграммам или данным об использовании.
Ограничение поиска — 200 идентификаторов приложений в день, что ограничивает масштаб.
Риск бана при превышении лимита использования

Например, поставщик аналитических услуг App Annie столкнулся с удалением своего приложения для сбора данных об использовании. Многие разработчики столкнулись с банами за нарушение неписаных правил.

Зависимость от API Apple оставляет серьезные «слепые пятна», которые может выявить парсинг.

Методы парсинга веб-страниц для извлечения данных из магазина приложений

Теперь давайте рассмотрим методы, которые разработчики, аналитики и нетехнические группы могут использовать для сбора данных со страниц App Store.

Автоматическое парсинг браузера

Автоматизация браузера обеспечивает простой способ посещать страницы App Store и систематически извлекать данные. Программно управляя браузером, вы можете собирать любые данные, видимые на страницах приложения.

При автоматизации браузера основной процесс таков:

Используйте API инструмента автоматизации для перехода на страницу App Store.
Найдите данные, ориентируясь на элементы страницы с помощью селекторов CSS или XPath.
Извлекайте текст, HTML или сохраняйте снимки экрана целевых элементов.
Обработка нумерации страниц или данных на нескольких страницах

Популярные инструменты с открытым исходным кодом для парсинга автоматизации браузера включают в себя:

Селен – Поддерживает такие языки, как Python, Java, C#, через API WebDriver.
Драматург – Создано Microsoft, использует JavaScript/TypeScript с быстрым безголовым Chromium.
кукольник — Библиотека узлов для управления безголовым Chrome

Коммерческие инструменты, такие как UiPath, также предоставляют возможности автоматизации браузера.

Сравнение ведущих инструментов автоматизации браузеров

Эти инструменты устраняют необходимость вручную разрабатывать специальные парсеры, адаптированные к конкретным сайтам. Компромиссы включают скорость по сравнению с парсинговым кодом более низкого уровня.

Масштабное скрытое парсинг с помощью безголовых браузеров

Чтобы очистить данные в больших масштабах и не обнаружить их, настоятельно рекомендуется использовать автономный браузер и прокси-серверы.

Безголовые браузеры работают без видимого пользовательского интерфейса, скрывая активность сервисов. Популярные варианты включают в себя:

Безголовый хром – Предоставляется такими инструментами, как Puppeteer, Playwright.
Безголовый Firefox – Браузер Firefox в безголовом режиме

Ротационные прокси переключают разные резидентные IP-адреса при каждом запросе. Это имитирует реальных пользователей-людей и позволяет избежать блокировок из-за концентрированного парсинга с одного IP-адреса.

Прокси-сервисы, такие как BrightData или Oxylabs, предлагают миллионы домашних IP-адресов по всему миру, а также инструменты для управления ротацией прокси.

Сочетание прокси, библиотек автоматизации и автономных браузеров позволяет осуществлять крупномасштабный парсинг App Store.

Структурирование эффективных парсеров App Store

Хотя парсерить можно, просто загружая страницы и извлекая данные, специальные парсеры гораздо более эффективны:

По возможности используйте API поиска перед парсингом страниц.
Отделить код извлечения данных от логики навигации по сайту
Асинхронная очистка данных с разбивкой на страницы для оптимальной производительности
Избегайте блокировок, корректно обрабатывая ограничение скорости или CAPTCHA.

Благодаря продуманной архитектуре вы сможете максимально эффективно работать, оставаясь вне поля зрения Apple.

Ценные данные приложений доступны для очистки

Теперь давайте рассмотрим конкретные данные, доступные на страницах App Store, которые помогут получить ключевые бизнес-идеи:

Основные метаданные приложения

Даже базовые метаданные приложения могут обеспечить большую глубину, чем API Apple. К очищаемым полям относятся:

Описание
Раздел «Что нового»
Количество рейтингов
Рейтинги по версии
Жанры и поджанры
Сайт разработчика
Скриншоты
Превью
Поддерживаемые устройства
Размер приложения
Дата выпуска
Текущая версия
Требуемая версия ОС
В приложении покупки

Данные рейтингов и обзоров

Отзывы пользователей представляют собой кладезь действенных отзывов. Данные обзора, которые можно извлечь, включают в себя:

Рейтинги
Обзор текста
Названия
Usernames
Голоса за полезность
Даты публикации
Версия проверена

Анализ с течением времени может отслеживать настроения и реакцию на новые функции.

Рейтинги и топ-чарты

Мониторинг позиций в топ-чартах позволяет выявить рост конкурентов еще до того, как они доминируют в рейтингах. Эти данные помогают определить приоритеты развития и позиционирование на рынке.

Доступные диаграммы включают в себя:

Топ бесплатно
Бестселлер
Топ платный
Топ бесплатных iPad
Лидеры рейтинга
Самые популярные по категориям

Точные рейтинги можно получить на этих страницах.

Рейтинги ключевых слов

Отслеживание рейтингов вашего приложения и конкурентов по релевантным ключевым словам дает представление о SEO в App Store. Данные по ключевым словам можно использовать для:

Определите сильных конкурентов по критическим ключевым словам.
Оптимизируйте метаданные и имена приложений для целевых запросов.
Сместите фокус на ключевые слова с лучшими возможностями

Скриншоты, видео и изображения

Предварительный просмотр приложений и снимки экрана дают вдохновение для дизайна и идеи для улучшения визуальных ресурсов. В масштабе данные скриншотов позволяют проводить расширенный анализ изображений конкурентов.

Примечания к выпуску и версии

Мониторинг примечаний к выпуску приложения показывает темп его разработки и намекает на приоритеты дорожной карты. Изменения можно отметить, чтобы увидеть, как конкуренты внедряют инновации.

Оценка данных об использовании

На страницах App Store, которых нет в API Apple, отображаются приблизительные данные об использовании, включая:

Всего загрузок за все время
Загрузки в текущей версии
Средний рейтинг
Рейтинги учитываются

Это помогает оценить размер рынка и активность конкурентов.

Ценовая информация

Можно извлечь:

Базовая цена
Цены на покупки в приложении
Стоимость подписки
История скидок на распродажу

Мониторинг изменений цен помогает информировать рекламные стратегии и прогнозы.

Как использовать данные App Store

Это богатство поддающихся анализу данных позволяет получить разнообразную коммерческую информацию, необходимую для обеспечения успеха приложений и доминирования на рынках.

Таблица, показывающая основные данные App Store, доступные через парсинг

Теперь посмотрим, как разработчики могут извлечь эти данные со страниц App Store.

Поиск и извлечение данных со страниц App Store

Несколько ключевых методов помогают находить и извлекать данные при парсинге страниц App Store.

Поиск по идентификатору приложения

Каждое приложение в App Store имеет уникальный идентификатор, присвоенный Apple, который часто называют идентификатором Адама. Вы можете напрямую создать URL-адрес, используя этот идентификатор:

https://apps.apple.com/app/id[APP_ID]

Например, для приложения Slack:

https://apps.apple.com/app/id618783545

Ввод идентификатора приложения предоставляет метаданные JSON, которые вы можете проанализировать. Но страница также содержит дополнительные данные, помимо основных данных API.

Обработка нумерации страниц

Обзоры разбиты на страницы, что требует извлечения данных с нескольких страниц. Чтобы получить все отзывы:

Определить общее количество отзывов для приложения
Перемещайтесь по страницам, добавляя нумерацию страниц к URL-адресу, например: ?page=2
Анализируйте каждую страницу и обрабатывайте содержимое по мере необходимости.

Другие данные с разбивкой на страницы, такие как история версий, следуют аналогичному процессу. Парсеры должны выполнять нумерацию страниц асинхронно, чтобы максимизировать эффективность.

CSS-селекторы для точного извлечения данных

Для чистого извлечения данных HTML элементы App Store можно точно настроить с помощью селекторов CSS.

Например, чтобы извлечь заголовок приложения:

const title = document.querySelector(‘.product-header__title‘).innerText

Ассоциация .product-header__title класс изолирует текст заголовка.

Ключевые селекторы данных App Store включают:

.price-lockup /* App price */
.whats-new__list /* Release notes */  
.we-customer-ratings__count /* Rating count */
.we-customer-reviews__more__button /* Reviews pagination */

CSS обеспечивает надежный доступ к элементам без беспорядка.

XPath для очистки страниц в магазине приложений

XPath — это дополнительная опция для таргетинга на элементы страницы. Он предлагает детальный контроль, аналогичный селекторам CSS.

Чтобы извлечь теги жанра приложения с помощью XPath:

//ul[@class=‘information-list‘]/li//span[@class=‘information-list__item__definition__label‘]

Это проникает в структуру страницы и извлекает только необходимые данные.

Регулярный анализ необработанного HTML-страницы

Для более простых потребностей в данных может быть эффективным анализ необработанного HTML с помощью регулярных выражений:

const regex = /"title":"(.+?)"/g;
const match = regex.exec(html); 
const name = match[1];

Оптимальный метод зависит от извлекаемых данных.

Хранение и обработка скопированных данных App Store

Правильное хранение и конвейеры данных позволяют осуществлять непрерывный анализ. Вот ключевые подходы:

JSON и CSV для структурированных данных

Для структурированных данных, таких как обзоры, эффективными форматами являются JSON и CSV:

reviewer,rating,date,title,text
Jim123,⭐⭐⭐⭐⭐,"Feb 1, 2024","Amazing App!","This is the best app I‘ve used in ages. Well worth the money."

CSV-файлы легко интегрируются в электронные таблицы и базы данных. JSON сохраняет вложенные структуры.

Реляционные базы данных

Для большей масштабируемости реляционная база данных, такая как PostgreSQL, лучше подходит для хранения очищенных данных по сравнению с плоскими файлами. Базы данных позволяют:

Сложные и гибкие запросы
Связывание связанных данных, таких как пользователи и отзывы.
Добавляем данные постепенно

Ключевые поля, такие как имена и идентификаторы, позволяют объединять другие данные.

Облачные хранилища данных

Для анализа больших наборов данных App Store облачные хранилища данных, такие как BigQuery, обеспечивают быстрые запросы. Эти системы могут обрабатывать миллиарды строк, что позволяет:

Быстрые агрегации
Гибкие информационные панели
Интеграция с инструментами BI, такими как Data Studio.

Запланированное и автоматическое парсинг

Чтобы поддерживать актуальность данных App Store, можно регулярно планировать очистку с помощью заданий cron, облачных функций или рабочих процессов Airflow.

Инкрементальный парсинг ориентирован только на получение новых данных, таких как последние обзоры. Это позволяет избежать лишней работы по повторному очистке существующих страниц.

В целом, продуманное хранилище и конвейеры позволяют фактически использовать очищенные данные.

Этические и юридические аспекты парсинга

При парсинге любого сайта важно соблюдать условия обслуживания веб-сайта:

Избегайте сбоев в работе служб, распределяя нагрузку по IP-адресам.
Уважайте блоки, снижая скорость очистки
Никогда не делитесь доступными учетными записями пользователей и не нарушайте систему платного доступа.
Правильно атрибутируйте скопированный контент

В общем, целевые данные можно собрать вручную в меньшем масштабе. Избегайте обхода защиты от массовой загрузки данных.

Условия Apple запрещают «очистку или сканирование» App Store. Однако сбор ограниченных данных вручную с помощью парсинга, скорее всего, все еще разрешен, хотя и в серой зоне. Действовать с осторожностью.

Инструменты и сервисы для парсинга App Store

Для команд, не имеющих инженерной пропускной способности, коммерческие инструменты и услуги парсинга обеспечивают доступ к данным «под ключ»:

Лучшие поставщики данных и инструменты для парсинга App Store

апифай – Платформа безголового скребка с шаблоном App Store
ParseHub – Визуальный веб-парсер с опциями App Store
Соскоб – API браузера и прокси-сеть для данных App Store.
ScrapeHero – Специальный API-интерфейс для очистки App Store.
Осьминога – Парсер GUI с шаблонами App Store

Эти инструменты позволяют решать сложные инженерные задачи, поэтому компании могут сосредоточиться на решениях, основанных на данных.

Извлечение важных данных из App Store

В то время как Apple предоставляет только поверхностные данные, парсинг веб-страниц открывает двери для получения информации из App Store, которая обеспечивает реальное преимущество на рынке. Используя рассмотренные здесь методы, компании могут использовать богатый интеллект для ускорения роста.

Парсинг требует соблюдения разумных условий Apple. Но при соблюдении этических норм данные из App Store предоставляют конкурентный анализ, который просто недоступен официальными средствами.