Как извлечь данные из Capterra

Имея более 700,000 5+ обзоров программного обеспечения для бизнеса, Capterra предоставляет бесценную информацию и идеи для компаний, которые ищут подходящие инструменты и решения. Однако использование этих данных в больших масштабах может оказаться затруднительным без официального API. Как эксперт по парсингу веб-страниц с более чем XNUMX-летним опытом извлечения данных с таких сайтов, как Capterra, я поделюсь своими инсайдерскими советами и стратегиями для эффективного извлечения данных из Capterra.

Зачем извлекать данные Capterra?

Вот некоторые из ключевых причин, по которым компании хотят извлекать и анализировать данные из Capterra, которые я наблюдал у бесчисленного количества клиентов:

Проведите конкурентное исследование программных инструментов и решений для бизнеса на вашем рынке.
Отслеживайте отзывы и мнения клиентов о продуктах, которые вы продаете или рассматриваете.
Получите информацию о рынке, анализируя тенденции и внедрение программного обеспечения.
Улучшите дорожную карту вашего продукта с учетом потребностей пользователей и болевых точек.
Оптимизируйте цены и набор функций вашего программного обеспечения на основе конкурентного анализа.
Определите влиятельных лиц и лидеров мнений, рассматривающих продукты в вашей категории.

Capterra содержит более 40+ категорий и более 700 тысяч обзоров и содержит кладезь полезных данных. Извлечение и структурирование этих данных позволяет принимать более обоснованные бизнес-решения.

Проблемы извлечения данных Capterra

Хотя Capterra предоставляет множество полезной информации, парсинг сайта сопряжен с некоторыми уникальными проблемами, с которыми я научился справляться:

Нет официального API: В отличие от некоторых сайтов, Capterra не предоставляет официального API для доступа к своим данным. Это означает, что вам придется очищать HTML и имитировать поведение пользователей.
Интенсивное использование JavaScript: Capterra в значительной степени полагается на JavaScript для динамической загрузки своего контента. Парсерам необходимы надежные возможности рендеринга JavaScript для выполнения скриптов.
Ограничение скорости: Слишком быстрое извлечение больших объемов данных может привести к блокировке. Исходя из моего опыта, очистку следует ограничивать осторожно, чтобы избежать сбоев.
Капчи: Capterra отображает тесты капчи, если обнаруживает злоупотребления в области парсинга. Скребкам нужны возможности решения капчи, чтобы справиться с этими препятствиями.

Однако при наличии правильной стратегии и инструментов эти проблемы можно решить, чтобы получить доступ к данным Capterra в большом масштабе.

Стратегии и инструменты парсинга

При парсинге Capterra двумя наиболее важными факторами являются использование надежных парсинговых инструментов и ответственное отношение к парсингу. Вот некоторые лучшие практики, которые я усовершенствовал за годы успешных парсинг-проектов Capterra:

1. Используйте прокси и ротацию

Прокси необходимы для любого крупномасштабного проекта по парсингу веб-страниц. Путем маршрутизации запросов через несколько IP-адресов прокси-сервера вы можете эффективно парсить, не подвергаясь блокировке. Я рекомендую использовать таких провайдеров, как Oxylabs, Luminati и Smartproxy, которые предлагают тысячи прокси.

Ключевым моментом является постоянная смена прокси: повторное использование одних и тех же прокси приведет к их быстрому уничтожению. Я советую чередовать прокси случайным образом для каждого запроса, чтобы максимизировать IP-пространство.

2. Включите рендеринг JavaScript.

Поскольку Capterra в значительной степени полагается на JavaScript, парсерам необходимы надежные возможности рендеринга JS. Безголовые браузеры, такие как Puppeteer или Playwright, идеальны. Они могут полностью выполнять JavaScript и отображать страницы, как настоящий браузер.

Я обнаружил, что простые библиотеки HTTP-запросов приводят к частичному очистке страниц, поскольку они не могут запускать JavaScript. Безголовые браузеры полностью отображают динамический контент Capterra.

3. Реализация случайных задержек

Чтобы имитировать естественное поведение пользователя, вводите случайные задержки между запросами на парсинг. Согласно моему тестированию, задержки между запросами в 5–15 секунд хорошо помогают избежать блоков.

Это позволяет избежать слишком быстрого парсинга и срабатывания ограничений скорости. Случайность также лучше имитирует человеческие закономерности, чем фиксированные интервалы.

4. Разработайте методы решения капчи

Когда Capterra обнаруживает неправомерное парсинг, она запускает проверку капчи. Для программного решения этих тестов вам понадобятся возможности решения капчи, такие как Anti-Captcha или DeathByCaptcha.

Это гарантирует, что очистка не будет прервана капчами. Я рекомендую заложить в бюджет более 70 XNUMX капч в месяц в качестве базового показателя для крупных сканирований.

5. Соскребайте небольшими партиями

При очистке больших наборов данных разбивайте их на более мелкие пакеты в течение нескольких сеансов. Например, соберите 250 листингов за сеанс вместо 1,000.

Благодаря этому активность выглядит более естественной, а не быстрой очисткой всего. Я обнаружил, что хорошо подходят партии размером около 100–300 штук.

Инструменты парсинга, такие как ParseHub, ScraperAPI и Octoparse, включают в себя многие из лучших практик, описанных выше, что делает их отличным выбором для проектов Capterra.

Какие данные вы можете извлечь?

Теперь, когда мы рассмотрели несколько советов по эффективному парсингу, давайте обсудим, какие данные вы действительно можете извлечь из Capterra.

Вот некоторые из основных доступных типов данных:

Списки каталогов – Имена, описания, категории списков программного обеспечения.
Информация о продукте – Цены, функции, сведения о версии, поддержка платформы и т. д. для конкретных продуктов.
Реквизиты поставщика – Информация о поставщиках и разработчиках программного обеспечения
Отзывы Пользователей – Подробные отзывы пользователей о программном обеспечении.
Подробности обзора – Имя рецензента, должность, компания, рейтинг и многое другое.
Журналы изменений версий – Подробная информация об обновлениях программного обеспечения и изменениях функций.

Эти данные можно извлечь из каталогов Capterra, страниц продуктов и страниц поставщиков. Самый богатый источник неструктурированных данных находится в более чем 700 тысячах обзоров программного обеспечения Capterra.

Парсинг обзоров Capterra

Давайте углубимся в изучение обзоров Capterra, которые содержат невероятно ценные данные о настроениях.

Чтобы дать некоторое представление о масштабе, Capterra в настоящее время индексирует 730,000 XNUMX проверенных отзывов пользователей по тысячам программных продуктов для бизнеса по состоянию на февраль 2024 года. Это делает его одним из крупнейших наборов обзорных данных по программному обеспечению B2B в Интернете.

Структурирование этих данных позволяет проводить мощный анализ, например:

Анализ настроений: отзывы в основном положительные или отрицательные?
Анализ функций. О каких функциях продукта чаще всего говорят пользователи?
Анализ конкурентов. Как складываются отзывы о вашем продукте?
Анализ тенденций: отзывы становятся лучше или хуже с течением времени?

Например, вы можете извлечь все 2,251 отзывов для «Google Analytics», чтобы увидеть распространенные жалобы и пожелания относительно функций. Или проанализируйте рейтинги с течением времени, чтобы увидеть, улучшились ли они после обновления продукта.

Возможности безграничны: у вас под рукой так много структурированных обзорных данных.

Советы по эффективному парсингу отзывов

Вот несколько советов, которые я выработал на основе анализа более 100,000 XNUMX обзоров Capterra, чтобы эффективно структурировать эти данные:

Используйте надежные инструменты очистки, такие как Puppeteer, для рендеринга страниц отзывов с большим количеством JavaScript.
Извлеките ключевые поля, такие как имя рецензента, текст, рейтинг, в структурированные данные (CSV, JSON).
Очистка и обработка текста — удаление HTML, нормализация кодировок, дедупликация и т. д.
Храните данные в таких базах данных, как MongoDB, для упрощения фильтрации и анализа.
Используйте прокси и задержки, чтобы избежать обнаружения при парсинге больших объемов отзывов.
Разбивайте на группы примерно по 250 отзывов и чередуйте задания по очистке, чтобы распределить их по времени.

Правовые аспекты

Основываясь на моем опыте, при парсинге Capterra или любого веб-сайта важно убедиться, что вы соблюдаете юридические требования:

Условия Пользования – Ознакомьтесь с Условиями обслуживания Capterra, чтобы понять, как они разрешают использование данных.
Управление данными – Удалите прямые идентификаторы из очищенных данных, чтобы сохранить анонимность.
Нераспространение – Не переиздавайте полностью скопированный контент Capterra напрямую.
приписывание – При повторном использовании отрывков правильно приписывайте их Capterra.
Внутреннее использование – Очистка данных для внутреннего анализа по сравнению с внешним распространением

Если вы ответственно относитесь к парсингу и соблюдаете Условия обслуживания сайта, извлечение данных для внутреннего конкурентного анализа обычно является приемлемым добросовестным использованием.

Заключительные рекомендации

Инструменты парсинга позволяют получить доступ к богатейшим данным исследований рынка Capterra. Используя передовые методы ответственного парсинга веб-страниц, вы можете извлекать обзоры продуктов, списки каталогов и другой контент для целей конкурентной разведки и исследования рынка.

По моему опыту, поэтапный подход к очистке данных, использование таких инструментов, как прокси-серверы и автономные браузеры, а также ротация небольшими партиями помогает избежать сбоев в сборе данных.

Я настоятельно рекомендую обратиться к таким профессионалам, как я, которые специализируются на сборе данных Capterra, чтобы обеспечить беспрепятственное и законное извлечение данных. Полученные знания стоят вложений в экспертные знания.

Имея структурированные данные Capterra, компании получают уникальную конкурентную информацию для создания более качественных продуктов, непосредственно учитывая отзывы клиентов и тенденции рынка.