Ежедневно в Bing выполняется более 6 миллиардов поисковых запросов. Это более 70,000 2 в секунду, что в сумме составляет более XNUMX триллионов поисковых запросов в год.
Этот огромный поток запросов содержит бесценную информацию о поведении, интересах и намерениях пользователей. Доступ к этим данным и их анализ могут стать золотой жилой конкурентной разведки для организаций.
Однако масштабное парсинг поисковых систем, таких как Bing, наполнен юридическими «серыми зонами» и техническими проблемами. Передовые системы обнаружения ботов быстро идентифицируют и блокируют парсеры.
В этом подробном руководстве, состоящем из более чем 4,500 слов, мы рассмотрим:
- Юридические нюансы парсинга данных Bing и поисковых систем
- Как спроектировать надежный парсер с помощью Python, чтобы преодолеть защиту от парсинга
- Пошаговая реализация, включая прокси, браузеры и парсинг
- Хранение, анализ и визуализация извлеченных данных для SEO и бизнес-аналитики.
- Лучшие практики для работы законно, этично и устойчиво
Давайте углубимся в раскрытие множества возможностей, скрытых в миллиардах поисковых запросов Bing.
Заманчивые обещания и юридические риски парсинга Bing
Во-первых, мы должны ответить на очевидный вопрос: можете ли вы легально очистить результаты поиска Bing?
Короткий ответ: это сложно. В целом, законодательство и судебная практика США в отношении парсинга веб-страниц остаются неясными. Не существует четкого федерального закона, который бы прямо запрещал или разрешал парсинг.
Соответствующие законы, такие как CFAA (Закон о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях) и DMCA (Закон об авторском праве в цифровую эпоху), могут применяться косвенно в зависимости от того, как происходит очистка и цель. Большинство дел, связанных с парсингом, основывались на этих законах.
Например, при пристальном наблюдении LinkedIn против HiQ В этом случае HiQ очистила общедоступные профили пользователей LinkedIn для услуг бизнес-аналитики. LinkedIn заявила о нарушениях CFAA и DMCA, но HiQ выиграла апелляцию, защитив парсинг в рамках добросовестного использования.
Однако в других делах, таких как Сэндвиг против Барра, Министерство юстиции утверждает, что любое извлечение, даже общедоступных данных, по своей сути превышает «разрешенный доступ» в соответствии с CFAA. Это создает риск уголовного наказания. Последствия обоих решений все еще развиваются в новых делах.
Что разрешают условия обслуживания Bing
Помимо этих федеральных законов, условия обслуживания сайта также регулируют судебную практику парсинга. Microsoft Условия использования для Bing запретить несколько конкретных действий:
- Запуск атак типа «отказ в обслуживании»
- Отключение или нарушение целостности продуктов Microsoft
- Попытка получить несанкционированный доступ к системам или данным Microsoft.
Судя по моей интерпретации, широкое сканирование или очистка явно не запрещены. Однако Условия оставляют за Microsoft право:
«ограничьте использование вами услуг, чтобы предотвратить причинение вреда другим пользователям, нам или третьим лицам».
Это дает Microsoft свободу ограничить очистку, если они сочтут ее чрезмерной или навязчивой.
Действуйте осторожно, чтобы избежать юридических рисков
Учитывая сложную законность, очистка Bing требует осторожности. Вот несколько советов:
- Обратитесь к адвокату – Получите консультацию по потенциальным рискам, адаптированную к вашей конкретной ситуации и юрисдикции.
- Регулярно просматривайте условия – Часто проверяйте Условия Bing на наличие изменений, которые могут повлиять на парсинг.
- Соскребайте этически – Избегайте отказа в обслуживании и чрезмерных нагрузок, которые могут привести к возникновению ограничений.
- Используйте данные легально – Не продавайте и не используйте очищенные данные способами, нарушающими права.
- Соскабливание маски – Сделайте процесс очистки более похожим на человеческий и менее навязчивым.
Хотя закон остается неурегулированным, ответственный сбор информации в законных целях бизнес-аналитики в настоящее время кажется допустимым, насколько я понимаю. Но юридическое руководство по-прежнему настоятельно рекомендуется.
Далее давайте рассмотрим некоторые ключевые технические проблемы, которые Bing представляет для парсеров.
Почему парсинг Bing — это сложная задача
Если бы сбор данных поиска из Bing был простым, все бы уже это делали. Вот некоторые ключевые препятствия на этом пути:
Обнаружение ботов и блокировка IP-адресов
Как и большинство известных сайтов, Bing использует передовые системы обнаружения ботов для выявления закономерностей автоматического парсинга. Парсинг с одного IP-адреса часто блокируется за считанные минуты или часы.
Системы Bing анализируют множество сигналов — частоту запросов, заголовки, взаимодействия, клики и т. д. После того, как ваш IP-адрес помечен как бот, он может быть навсегда заблокирован.
Сильная зависимость от рендеринга JavaScript
Современные сайты, такие как Bing, динамически генерируют свой пользовательский интерфейс и контент, используя JavaScript, исполняемый в браузере. Необработанный HTML-код из вызова запросов не будет содержать нужные нам данные.
Для полного создания страницы результатов поиска необходимо выполнить JavaScript. Эта сложность усложняет анализ готового DOM.
Изменение структуры и параметров страницы
URL-адреса, структуры страниц и параметры запросов в Bing постоянно меняются, а не имеют фиксированный шаблон. Это требует постоянно обновляемой логики парсера.
Например, при нумерации страниц используются запросы POST и относительные номера страниц, а не простой шаблон &page=2. Расположение элементов результата также может измениться.
Развитие тактики уклонения
Поисковые системы участвуют в гонке вооружений, пытаясь обнаружить все более тонкие признаки скраперов. Такие приемы, как движения мыши, прокрутка и щелчки, помогают избежать шаблонов.
Bing может использовать другие продвинутые тактики, такие как рандомизация страниц, молчаливый запрет в черном списке или ловушки/ловушки для парсеров.
Ставки высоки, если вас забанят
Единственная ошибка, из-за которой IP-адрес помечается как скрапер, может привести к постоянной блокировке Bing. Это делает безопасную работу с минимальными занимаемыми местами решающим фактором.
Потеря доступа к основной поисковой системе может нанести ущерб SEO-мониторингу, отчетности и конкурентной разведке.
К счастью, при правильном подходе и инструментах эти препятствия можно преодолеть и получить доступ к данным Bing в большом масштабе. Далее давайте рассмотрим ключевые ингредиенты.
Очистка стека: библиотеки Python для извлечения результатов Bing
Сложные боты могут быть непростыми, но, к счастью, Python предлагает надежный набор библиотек, специально созданных для автоматизации.
Вот ключевые модули, которые мы будем использовать:
Запросы – упрощенные HTTP-запросы
Ассоциация Запросы библиотека предоставляет элегантный API для создания HTTP-запросов на Python без каких-либо сложностей низкого уровня. Мы можем использовать его, чтобы легко запрашивать страницы результатов Bing.
BeautifulSoup – анализ DOM стал проще
КрасивыйСуп — это проверенная в боевых условиях библиотека Python для анализа и извлечения информации из документов HTML и XML. Мы можем использовать его для анализа страниц результатов Bing и извлечения необходимых нам данных.
Selenium — автоматизация браузера и выполнение JavaScript
Селен позволяет управлять настоящим браузером, например Chrome, непосредственно из кода Python. Это позволит нашему парсеру загружать JavaScript и отображать полностью заполненные результаты поиска.
pandas — мощный набор инструментов для анализа данных
Ассоциация панд Библиотека предоставляет высокооптимизированные инструменты для очистки, преобразования и анализа структурированных данных в Python. Мы можем использовать его для обработки и хранения извлеченных поисковых данных.
прокси – Маскирующие скребки с ротацией IP
Резидентные прокси-сервисы, такие как Luminati разрешить маршрутизацию запросов через тысячи IP-адресов. Это маскирует скребки и защищает от блоков. Интеграция прокси необходима для крупномасштабного парсинга Bing.
Благодаря этим мощным библиотекам у нас есть все необходимое для создания надежного парсера Bing. Теперь давайте разберемся, как их соединить.
Пошаговая сборка парсера Bing
Давайте рассмотрим проверенный процесс извлечения данных из Bing в любом масштабе:
1. Настройте Selenium с помощью браузера и прокси.
Сначала мы настроим экземпляр веб-драйвера Selenium, используя Chrome в качестве целевого браузера.
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
chrome_options = Options()
chrome_options.add_argument("--headless")
webdriver = webdriver.Chrome(options=chrome_options)Ассоциация headless флаг запускает Chrome в невидимом режиме для незаметного парсинга.
Далее мы интегрируем прокси, определив --proxy-server аргумент с IP-адресами, предоставленными нашим прокси-сервисом:
proxied_options = chrome_options
proxy = random_proxy() # Fetch new proxy IP
proxied_options.add_argument(‘--proxy-server=%s‘ % proxy)
proxied_webdriver = webdriver.Chrome(options=proxied_options)Это маршрутизирует парсер через IP-адреса прокси-сервера, чтобы замаскировать его активность.
2. Создайте целевой URL-адрес поиска.
Теперь мы можем создать целевой URL-адрес для извлечения данных. Базовый URL-адрес поиска Bing:
https://www.bing.com/search?q=Мы просто добавляем к этому ключевые слова запроса:
search_term = "web scraping"
search_url = "https://www.bing.com/search?q=" + search_term При этом будет собран URL-адрес поиска Bing для выбранного нами термина.
3. Загрузить страницу результатов поиска
Собрав целевой URL-адрес, мы используем Selenium для доступа к странице и загрузки полностью визуализированного HTML:
proxied_webdriver.get(search_url)
page_html = proxied_webdriver.page_sourceИспользуя Selenium через прокси-IP, мы получаем полные результаты поиска, защищенные от обнаружения ботов.
4. Анализ результатов с помощью BeautifulSoup
Теперь мы можем проанализировать полученный HTML-код с помощью BeautifulSoup, чтобы извлечь нужные точки данных:
from bs4 import BeautifulSoup
soup = BeautifulSoup(page_html, ‘html.parser‘)
titles = soup.find_all(‘h2‘)
links = soup.find_all(‘a‘)
snippets = soup.find_all(‘p‘)BeautifulSoup удобно находит и извлекает заголовки результатов, ссылки, фрагменты и многое другое.
5. Сохраните в Pandas DataFrame
Извлекая данные, мы будем сохранять их в DataFrame pandas для анализа:
import pandas as pd
df = pd.DataFrame()
df[‘Title‘] = titles
df[‘Link‘] = links
df[‘Snippet‘] = snippetsТеперь у нас есть результаты, доступные для очистки, анализа и экспорта данных.
6. Перебор страниц
Для перемещения по многостраничным страницам результатов поиска мы увеличиваем page счетчик для обновления параметра URL:
page = 0
max_pages = 10
while page < max_pages:
# Update search URL
search_url = base + "&first=" + str(page*10)
# Load > parse > extract
page += 1Это позволяет перебирать и агрегировать данные на многих страницах.
7. Экспорт данных
Наконец, мы можем экспортировать очищенный набор данных с помощью pandas для автономного анализа:
df.to_csv("bing_results.csv", index=False)
df.to_json("bing_results.json", orient="records")Это обеспечивает легкий доступ к извлеченным данным в виде файлов CSV и JSON для дальнейшего анализа.
Здесь описан проверенный на практике процесс создания надежного решения для парсинга Bing с использованием Python. Далее давайте посмотрим, что можно получить, воспользовавшись этими данными.
Разблокировка SEO и бизнес-аналитики из данных Bing
Благодаря большим объемам высококачественных поисковых данных возможности безграничны. Вот лишь несколько примеров бесценных открытий:
Отслеживание ключевых слов и анализ рейтинга
Мониторинг вашего рейтинга по основным ключевым словам и выявление новых возможностей является основой SEO. Данные Bing расширяют возможности отслеживания, выходящие за рамки ручных проверок.
Извлекая данные о рейтинге для целевых ключевых слов с течением времени, вы можете получить следующую информацию:
- Как изменения целевой страницы влияют на рейтинг
- Какие ключевые слова приобретают/теряют видимость
- Новые релевантные ключевые слова, по которым ранжируются ваши конкуренты.
Конкурентный SEO-аудит и исследования
Анализ того, как домены с самым высоким рейтингом структурируют свои страницы, предлагает план SEO.
Соскоб может выявить закономерности вокруг:
- Стратегии тегов заголовков, мета и заголовков
- Как они вплетают ключевые слова в контент
- Использование структурированных данных и расширенных фрагментов
Реверс-инжиниринг того, что работает для лидеров в вашей сфере, неоценим.
Анализ тенденций и выявление возможностей
Анализируя закономерности объема поиска, вы можете обнаружить растущие темы и всплески интереса. Автоматически предложенные Bing и связанные с ними запросы выявляют тенденции.
Раннее использование феномена вирусного поиска является мощным инструментом. Вы также можете определить снижающиеся интересы, в которых стоит приостановить инвестиции.
Профиль обратных ссылок и анализ авторитета домена
Объединение доменов, ссылающихся на ведущие сайты, позволяет перепроектировать стратегию построения обратных ссылок.
Здесь описываются цели построения связей и типы возможностей для повторения их успеха.
Скорость соединения и отслеживание возможностей
Сравнивая исторические и текущие ссылающиеся домены, вы также можете выявить такие тенденции, как:
- Новые домены, связанные недавно
- Потерянные/сломанные обратные ссылки для охвата
- Конкуренты приобретают/теряют мощные ссылки
Эта информация помогает направлять информационно-просветительскую работу.
Обнаружение изменения рейтинга и волатильности
Внезапные изменения в рейтинге могут указывать на обновление алгоритма или новую тактику конкурентов. Отслеживание потока помогает диагностировать проблемы.
Неожиданные изменения рейтинга важных ключевых слов также предоставляют предупреждения для дальнейшего изучения.
Обнаружение пробелов в контенте
Парсинг результатов поиска выявляет ценные «пробелы в контенте» — страницы с высоким рейтингом, при этом конкурент не освещает ту или иную тему.
Это открывает возможности для создания авторитетных ресурсов в открытом пространстве в качестве конкурентного преимущества.
Возможности безграничны, ведь у вас под рукой так много данных. Далее мы рассмотрим другие варианты использования, помимо SEO.
Расширенные приложения, выходящие за рамки простого SEO
Хотя SEO было в центре нашего внимания, данные поиска имеют широкую ценность:
- Маркетологи может выявить растущие интересы покупателей и новую целевую аудиторию.
- Менеджеры по продукту может выявить болевые точки и потребности в улучшениях на основе результатов поиска.
- Аналитики может получить мощную информацию о намерениях и поведении на основе шаблонов поиска.
- Группы данных может включать данные поиска в прогнозные модели и корпоративную аналитику.
Любая организация может извлечь пользу из миллиардов сигналов в результатах поисковых систем.
Но с большой силой приходит и большая ответственность. Давайте обсудим некоторые передовые методы этического парсинга.
Парсинг легально, осторожно и этично
Прежде всего, всегда консультируйтесь с квалифицированным юристом по любому проекту парсинга. Помимо этого, вот несколько ключевых принципов ответственного парсинга:
- Уважайте robots.txt – Избегайте сканирования или очистки страниц, заблокированных в файле robots сайта.
- Ограничить громкость†- Собирайте разумные объемы, чтобы не снижать производительность сервера.
- Меняйте время – Программируйте рандомизированные задержки между запросами на имитацию людей.
- Распределение запросов– Такие услуги, как прокси и ротация резидентных IP-адресов, помогают распределять нагрузку.
- Кэшируйте разумно – Избегайте повторного запроса неизмененных данных, но не отказывайтесь от свежего контента.
- Источники кредита – При повторной публикации скопированных данных всегда указывайте исходного издателя.
- Регулярно просматривайте – Часто проверяйте Условия сайта на предмет изменений, влияющих на парсинг.
- Будьте в курсе – Мониторинг законодательных изменений, которые могут дать новые рекомендации.
- Если сомневаетесь, спросите – Не бойтесь обращаться к владельцам сайтов по поводу вашего варианта использования.
Благодаря продуманному и минимально инвазивному подходу к общедоступным данным парсинг Bing может открыть революционные возможности для бизнеса.
Очистка поверхности золотой жилы данных Bing
Хотя использование сокровищницы поисковых данных Bing имеет большой потенциал, оно также требует тщательной навигации. Технические проблемы требуют надежных, хорошо спроектированных скребков. Правовая среда остается сложной и развивающейся.
Однако при ответственном внедрении идеи, полученные с помощью парсинга Bing, могут изменить конкурентную разведку и процесс принятия стратегических решений. Потребители подали миллиарды сигналов – вы послушаете?
Я надеюсь, что это руководство предоставило исчерпывающий обзор возможностей и опасностей извлечения данных Bing. Пожалуйста, обращайтесь по любым другим вопросам!
