Capterra 拥有超过 700,000 条商业软件评论，为寻求合适工具和解决方案的公司提供了宝贵的见解和信息。然而，如果没有官方 API，大规模利用这些数据可能会具有挑战性。作为一名拥有超过 5 年从 Capterra 等网站提取数据经验的网络抓取专家，我将分享我的内部技巧和有效从 Capterra 提取数据的策略。
为什么提取 Capterra 数据？
以下是我在无数客户中观察到的公司希望从 Capterra 提取和分析数据的一些关键原因：
- 对您所在市场的商业软件工具和解决方案进行竞争性研究
- 跟踪客户对您销售或正在考虑的产品的反馈和情绪
- 通过分析软件趋势和采用情况来获取市场情报
- 根据用户需求和痛点增强您的产品路线图
- 根据竞争分析优化您的软件定价和功能集
- 确定评论您所在类别产品的影响者和思想领袖
Capterra 拥有超过 40 多个类别和 700 万多条评论，包含可操作数据的金矿。提取和构建这些数据可以帮助您做出更明智的业务决策。
提取 Capterra 数据的挑战
虽然 Capterra 提供了大量有用的信息，但抓取该网站会带来一些独特的挑战，我已经学会了应对这些挑战：
- 没有官方API： 与某些网站不同，Capterra 不提供官方 API 来访问其数据。这意味着您需要通过 HTML 进行抓取并模仿用户行为。
- 大量使用 JavaScript： Capterra 严重依赖 JavaScript 来动态加载其内容。抓取工具需要强大的 JavaScript 渲染功能来执行脚本。
- 速率限制： 过快提取大量数据可能会导致阻塞。根据我的经验，应谨慎限制抓取以避免中断。
- 验证码： 如果 Capterra 检测到滥用的抓取活动，则会显示验证码测试。抓取工具需要验证码解决能力来处理这些障碍。
然而，通过正确的策略和工具，可以解决这些挑战，以大规模访问 Capterra 的数据。
抓取策略和工具
在抓取 Capterra 时，两个最重要的因素是使用强大的抓取工具和负责任地抓取。以下是我在多年来成功的 Capterra 抓取项目中总结出的一些最佳实践：
1. 使用代理和轮换
代理对于任何大型网络抓取项目都是必不可少的。通过通过多个代理 IP 地址路由请求，您可以有效地抓取数据而不会被阻止。我建议使用 Oxylabs、Luminati 和 Smartproxy 等提供商，它们提供数千个代理。
持续轮换代理是关键——重复使用相同的代理会很快耗尽它们。我建议根据请求随机轮换代理，以最大化 IP 空间。
2.启用JavaScript渲染
由于 Capterra 严重依赖 JavaScript，因此抓取工具需要强大的 JS 渲染功能。像 Puppeteer 或 Playwright 这样的无头浏览器是理想的选择。它们可以像实际的浏览器一样完全执行 JavaScript 并呈现页面。
我发现简单的 HTTP 请求库最终会出现部分页面抓取的情况，因为它们无法运行 JavaScript。无头浏览器充分呈现 Capterra 的动态内容。
3. 实现随机时间延迟
为了模仿自然用户行为，在抓取请求之间引入随机延迟。根据我的测试，请求之间延迟 5-15 秒可以很好地避免阻塞。
这可以避免抓取速度过快并触发速率限制。随机性也比固定间隔更好地模仿人类模式。
4. 开发验证码解决方法
当 Capterra 检测到滥用行为时，它会提示验证码测试。您需要集成 Anti-Captcha 或 DeathByCaptcha 等验证码解决功能，以编程方式解决这些测试。
这可以确保抓取不会被验证码中断。我建议每月预算 70K+ 验证码作为大型爬网的基准。
5.小批量刮除
当抓取较大的数据集时，请在多个会话中将其分成较小的批次。例如，每个会话抓取 250 个列表，而不是 1,000 个列表。
与快速抓取所有内容相比，这使活动看起来更自然。我发现 100-300 左右的批量大小效果很好。
ParseHub、ScraperAPI 和 Octoparse 等抓取工具融合了上述许多最佳实践，使它们成为 Capterra 项目的绝佳选择。
您可以提取哪些数据？
现在我们已经介绍了一些有效抓取的技巧，让我们讨论一下您实际上可以从 Capterra 中提取哪些数据。
以下是一些可用的关键数据类型：
- 目录清单 – 软件列表的名称、描述、类别
- 产品详情 – 特定产品的定价、功能、版本详细信息、平台支持等
- 供应商详细信息 – 有关软件供应商和开发商的信息
- 网友评论 – 用户留下的详细评论，提供对软件的反馈
- 查看详情 – 审稿人姓名、职位、公司、评级等
- 版本变更日志 – 有关软件更新和功能更改的详细信息
该数据可以从 Capterra 的目录、产品页面和供应商页面中提取。最丰富的非结构化数据来源位于 Capterra 的 700 万多个软件评论中。
抓取 Capterra 评论
让我们更深入地研究一下 Capterra 的评论，其中包含非常有价值的情绪数据。
为了提供一定的规模感，Capterra 目前的索引超过 730,000 条经过验证的用户评论 截至 2024 年 2 月，涵盖数千种商业软件产品。这使其成为最大的 BXNUMXB 软件在线评论数据集之一。
构建这些数据可以进行强大的分析，例如：
- 情绪分析 – 评论大多是正面还是负面？
- 功能分析——用户谈论最多的产品功能是什么？
- 竞争对手分析——您的产品的评论如何？
- 趋势分析——随着时间的推移，评论是变得更好还是更差？
例如，您可以提取所有 2,251评论 使用“Google Analytics”查看有关功能的常见投诉和愿望。或者随着时间的推移分析评级，看看产品改进后评级是否有所改善。
如此多的结构化评论数据触手可及，可能性是无限的。
有效抓取评论的技巧
以下是我从抓取 100,000 多条 Capterra 评论中提炼出来的一些技巧，以有效地构建这些数据：
- 使用 Puppeteer 等强大的抓取工具来呈现 JavaScript 密集型评论页面
- 将评论者姓名、文本、评级等关键字段提取为结构化数据（CSV、JSON）
- 清理和处理文本 – 删除 HTML、标准化编码、删除重复内容等
- 将数据存储在 MongoDB 等数据库中，以便于过滤和分析
- 在抓取大量评论时使用代理和延迟来避免检测
- 分成约 250 条评论的批次，并轮换抓取工作以随着时间的推移进行传播
法律考虑因素
根据我的经验，在抓取 Capterra 或任何网站时，确保您合法合规非常重要：
- 使用条款 – 查看 Capterra 的服务条款以了解它们如何允许数据使用
- 数据管理 – 从抓取的数据中删除直接标识符以保持匿名
- 非分布 – 不要直接重新发布完整复制的 Capterra 内容
- 归因 – 如果重复使用摘录，请将其正确归属于 Capterra
- 内部使用 – 抓取数据进行内部分析与外部分发
只要您负责任地抓取并遵守网站的服务条款，提取数据用于内部竞争分析通常是可以接受的合理使用。
结束建议
抓取工具提供了解锁 Capterra 丰富的市场研究数据的方法。通过负责任的网络抓取最佳实践，您可以提取产品评论、目录列表和其他内容，以用于竞争情报和市场研究目的。
根据我的经验，逐步进行抓取、使用代理和无头浏览器等工具以及小批量轮换有助于避免数据收集工作中断。
我强烈建议咨询像我这样专门从事 Capterra 抓取的专业人士，以确保数据提取顺利且合法。所获得的见解非常值得专业知识投资。
借助结构化 Capterra 数据，公司可以获得独特的竞争洞察力，从而直接根据客户反馈和市场趋势打造更好的产品。
