Gerçek Zamanlı Web Verileri – yeni bir Rekabetçi İstihbarat kaynağı; Oxylabs.io Ürün Sahibi Aleksandras Šulženko ile röportaj

Finans ve e-ticaret şirketleri, rekabetçi web istihbaratında öncüler, ancak diğerleri de yetişiyor. İnternet, benzersiz iş içgörülerini araştırmak ve karar vermeyi ve satışları artırmak için mükemmel olan çok sayıda halka açık veri sunar. İyi bilinen kullanım durumlarından biri, seyahat ücreti toplama ve karşılaştırmadır – Skyscanner gibi hizmetler, web kazıma teknolojileri olmadan var olamaz ve bu kadar çok uçuşu izlemek imkansız olduğundan, bu mükemmel uçuş fırsatlarını yakalayamayız. manuel olarak farklı havayolları.

E-ticaret şirketleri, dinamik fiyatlandırmayı ve ürün çeşitliliğini optimize etmek veya tedarik zincirini izlemek için gerçek zamanlı fiyat ve rakip istihbaratı toplar. Muhtemelen büyük pazarlardaki fiyatların günde birkaç kez değişebileceğini fark etmişsinizdir – bu ancak kamuya açık rakip istihbaratının yardımıyla mümkündür. Finans ve yatırım firmaları, en karlı yatırım fırsatlarını bulmak için alternatif verilerden elde edilen benzersiz içgörülere güvenir. Pazarlama ajansları, ekonomik eğilimleri veya alıcı davranışını ve tercihlerini anlamak için tüketici duyarlılığı verileri gibi genel web bilgilerini toplar.

Arama sıralaması optimizasyonu, siber güvenlik, yasa dışı içerik tespiti ve sahteciliği önleme dahil olmak üzere başka birçok kullanım durumu vardır. Hem iş hem de günlük yaşamın dijitalleşmesi, internete dağılmış hemen hemen her şey için veri olduğu anlamına gelir. Hepimizin erişimine açıktır; ancak hacimler o kadar fazladır ki, web verilerini anlamlandırmaya çalışan kuruluşlar, bu verileri toplamak, temizlemek ve işlemek için en son teknolojilere ihtiyaç duyar. Oxylabs gibi şirketlerin halka açık web istihbaratı toplama çözümleri sunan şirketlerin devreye girdiği yer burasıdır.

Böyle bir ölçekte veri toplamak çok büyük kaynaklar gerektirmelidir. Şirketler kendi bünyesinde veya üçüncü taraf satıcılara dış kaynak sağlayarak web verilerini nasıl çıkarıyor?

Bazı şirketler, örneğin hassas bilgilerle çalışan siber güvenlik firmaları, verileri kurum içinde toplamayı tercih eder. Ancak, istekleri dağıtmak ve coğrafi blokları ve kazıma önleme önlemlerini atlamak için sağlam bir proxy altyapısına ihtiyaçları vardır.

Genel web verilerini toplaması gereken ancak bunu şirket içinde yapacak kaynaklara sahip olmayan işletmeler için, hazır kazıma çözümleri en uygun maliyetli seçimdir. Oxylabs, arama motorları ve büyük pazar yerleri dahil olmak üzere farklı hedefler için tasarlanmış Kazıyıcı API’leri sunar. Web verilerinin daha az kodlama ile ve büyük ölçekte toplanmasını sağlarlar. Scraper API’lerimiz %100 başarı oranını garanti ederek hemen hemen her siteden ham HTML veya yapılandırılmış bir JSON belgesi olarak veri sağlar.

Web verilerini şirket içinde toplayan şirketler, zaman ve para harcayan çeşitli teknik zorlukların üstesinden gelmelidir. Örneğin, bir proxy altyapısını yönetmek, kafasız tarayıcılar çalıştırmak, web sayfası düzenindeki sürekli değişiklikler nedeniyle bozulabilecek kazıma ve ayrıştırma ardışık düzenlerini sürdürmek ve kazımaya karşı önlemleri atlamak için özel parmak izleri oluşturmak. Tüm bu görevleri, müşterilerimizin doğru gerçek zamanlı verileri alabilmesi ve anında analizine odaklanabilmesi için kendi tarafımıza yapıyoruz.

Hâlâ kendi tarayıcılarını ve kazıyıcılarını kullanmayı tercih eden ancak yaygın teknik zorlukların üstesinden gelmeye yardımcı olacak bir çözüme ihtiyaç duyan şirketler için, yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) destekli bir Web Engelleyici oluşturduk. Gelişmiş bot önleme sistemlerini atlayarak, proxy yönetimi ve JavaScript oluşturma gerçekleştirerek, tarayıcı parmak izleri oluşturarak, CAPTCHAS’ı çözerek ve yanıtları doğrulayarak basit bir proxy olarak entegre edilebilir.

Gerçek zamanlı web verilerini toplamanın ana zorlukları nelerdir?

Herkese açık web verilerini toplamak genel olarak zorlu bir süreçtir. İlk olarak, herhangi bir web verisi toplamak için hangi URL’lere erişmek istediğinizi bulmanız gerekir. Bu, URL’ler oluşturarak (belirli bir modeli izliyorlarsa) veya üzerinde hangi URL’lerin bulunduğunu anlamak için bir siteyi tarayarak yapılabilir. URL’leri aldıktan sonra, içeriği web’den getirmeyi deneyebilirsiniz. İçerik genellikle HTML biçiminde olacaktır, bu nedenle sonraki adım, HTML’yi JSON veya CSV gibi yalnızca ilgilenilen veri noktalarını içeren daha basit bir veri yapısına ayrıştırmaktır. Gerçek zamanlı veriler söz konusu olduğunda, hataya yer olmadığı için karmaşıklık artar: sistem her zaman çalışır durumda olmalıdır.

En büyük zorluklardan biri doğru veri toplamaktır çünkü yanlış içerik pek çok farklı yoldan gelir. CAPTCHAS veya daha da kötüsü sözde bal küplerinden yanlış bilgiler içermelerine rağmen bazı kazıma yanıtları yasal görünebilir. Web siteleri ayrıca IP adresi, HTTP başlıkları, tanımlama bilgileri, JavaScript parmak izi nitelikleri ve diğer verileri içeren parmak izlerine dayalı olarak kazıyıcıları izleyebilir ve engelleyebilir.

Kazıma önleme önlemleri ve tarayıcı parmak izi alma giderek daha karmaşık hale geliyor. İstenmeyen kesintileri önlemek için şirketler, farklı siteler için farklı parametre kombinasyonlarıyla oynamak zorunda kalıyor ve bu da yine veri toplama çözümlerinin karmaşıklığını artırıyor. Neyse ki, belirli bir kazıma önleme çözümünü atlayan parmak izlerinin birleştirilmesi, halihazırda Oxylabs ürünlerinde bulunan bir işlevsellik olan makine öğrenimi yardımıyla otomatikleştirilebilir ve optimize edilebilir.

Bu arada, kazıma önleyici bir çözüm tarafından engellenmek, ağ kazımanın kötü veya meşru olmayan bir eylem olduğu anlamına gelmez. Scraping önleme önlemleriyle web siteleri, sunucularını aşırı istek yükünden ve sorumsuz veya kötü niyetli aktörler tarafından yapılan eylemlerden korumaya çalışır. Bu kötü niyetli aktörler ile meşru kazıyıcılar arasında ayrım yapmak son derece zor olacaktır, bu nedenle yöneticiler her ikisine de genel bir yasaklama uygular. Bazen veriler konum nedeniyle kilitlenir – birçok site farklı ülkelerde farklı içerik gösterir. Bununla birlikte, bir şirket, örneğin ürün fiyatları gibi rakip istihbaratı topluyorsa, çeşitli yerlerde halka açık verileri toplaması gerekir. Kapsamlı bir proxy ağı olmadan imkansız olurdu.

Verileri ayrıştırırken asıl zorluk, web sayfalarının sürekli düzen değişikliklerine uyum sağlamaktır. Bu, ayrıştırıcıların sürekli bakımını gerektirir; bu, özellikle şirket birçok farklı sayfa türünü ayıklıyorsa, özellikle zor olmayan ancak oldukça zaman alan bir görevdir.

E-ticaret pazarlarından genel verileri toplarken karşılaşılan bir başka ilginç zorluk da ürün eşlemedir. Beş farklı Samsung kulaklık modelinin fiyatlarını ve incelemelerini toplaması gereken bir şirket düşünün. Farklı çevrimiçi pazar yerlerinde, bu tür ürünler farklı departmanlarda ve alt kategorilerde listelenebilir veya biraz farklı ürün adlarına sahip olabilir. Bu, kazıma kullanılsa bile aynı ürünü birden çok e-ticaret sitesinde izlemeyi zorlaştırır.

İş sektörünün ötesinde alternatif veriler kullanmak için herhangi bir kullanım durumu var mı?

İşletmeler arasında bile, halka açık web istihbaratı toplama ancak son zamanlarda ilgi görmeye başladı. STK’lar, kamu sektörü ve akademi hala geride kalıyor, ancak burada da halka açık web verilerine ilgi artıyor. Alternatif veri analizine dayalı ilginç sosyal ve ekonomik araştırmalar yapan Bank of Japan gibi ‘avant-garde’ oyuncular var. Psikoloji gibi alanlardaki akademisyenler de web verilerinin faydalarını ortaya çıkarmaya, insan davranışını analiz etmek için toplu veriler için halka açık yorumları ve forumları kazımaya başladılar.

Kâr amacı gütmeyen kuruluşlar genellikle, kamu yararı için web kazıma teknolojisinin kullanılmasına izin veren gerçekten ilginç araştırma konularına sahiptir. Örneğin, Oxylabs, çevrimiçi yasa dışı içerikle (çoğunlukla çocukların cinsel istismarıyla ilgili) mücadele etmek için yapay zeka destekli bir araç oluşturmak üzere Litvanya’daki İletişim Düzenleme Kurumu ile ücretsiz bir girişim üzerinde çalışıyor.

Bu tür kullanım durumlarında ortaya çıkarılmamış büyük bir potansiyel görüyoruz, ancak görünürlük ve farkındalığı artırmak için daha fazla desteğe ihtiyaçları var. Teknik uzmanlığı aktarmak ve üniversitelere ve STK’lara web istihbarat toplama araçlarına ücretsiz erişim sağlamayı amaçlayan “Project 4β” adlı ücretsiz bir girişim başlattık.

Sizce önümüzdeki yıllarda web zekası endüstrisini ne ileriye taşıyacak?

Şüphesiz ML ve AI teknolojileri. Yinelenen web kazıma kalıplarının otomatikleştirilmesine izin verirler, böylece geliştiricilerin iş yükünü ve insan hatası riskini en aza indirirler. Daha önce bahsettiğim Oxylabs’ın Web Engelleyicisi, temel olarak proxy yönetimi, dinamik parmak izi ve yanıt tanıma gibi karmaşık görevleri gerçekleştirmeye yardımcı olan farklı makine öğrenimi algoritmalarına dayanmaktadır.

Web scraping’in AI ve ML geliştirmelerinin arkasındaki ana itici güçlerden biri olması ilginçtir. Makine öğrenimi, algoritmik tahminleri ve doğruluğu iyileştirmek amacıyla eğitim için büyük miktarda veri gerektirir. Üçüncü taraf sağlayıcılardan hazır veri kümeleri satın almak, genellikle modern makine öğrenimi teknolojisi için yeterli değildir. Herkese açık web verilerinin yardıma geldiği yer burasıdır. Dolayısıyla her iki alan da birbirini olumlu yönde pekiştirmektedir.

—

Oxylabs Hakkında

2015 yılında kurulan Oxylabs, her büyüklükteki şirketin büyük verinin gücünden yararlanmasını sağlayan bir web zekası edinme çözümü ve premium proxy sağlayıcısıdır. Sürekli yenilik, geniş bir patent portföyü ve etiğe odaklanma, Oxylabs’ın web istihbaratı toplama endüstrisinde dünya lideri olmasına ve düzinelerce Fortune Global 500 şirketiyle yakın bağlar kurmasına olanak sağlamıştır. 2022 ve 2023’te Oxylabs, Financial Times’ın FT 1000 listesinde Avrupa’nın en hızlı büyüyen web istihbaratı satın alma şirketi seçildi. Daha fazla bilgi için lütfen ziyaret edin: https://oxylabs.io/