ウェブクローリングとウェブスクレイピングの違いとは?

この記事は、ユースケースを正しいデータ収集方法に適応させ、各オプションの主な利点と課題を理解するのに役立つものです。
Differences between web scraping and web crawling or indexing
Yair Ida
Yair Ida | Sales Director
30-Nov-2020

ウェブクローリングは、インデックス作成とも呼ばれ、クローラーと呼ばれるボットを使ってページの情報をインデックス化するために使われます。クローリングは、基本的に検索エンジンが行うことです。ページを全体として見て、インデックスを作成することです。ボットがウェブサイトをクロールするときは、すべてのページとすべてのリンクを、ウェブサイトの最後の行まで調べて、あらゆる情報を探します。

ウェブクローラーは、基本的にGoogle、Bing、Yahooなどの大手検索エンジン、統計機関、大規模なオンラインアグリゲーターで使用されています。ウェブクローリングは一般的な情報を取得するのに対し、ウェブスクレイピングは特定のデータセットのスニペットに焦点を当てます。

ウェブスクレイピングは、ウェブデータ抽出とも呼ばれ、ウェブページから目的のデータを特定して探し出すという点で、ウェブクローリングと似ています。決定的な違いは、ウェブスクレイピングでは、データセットの正確な識別子、例えば、データを抽出する必要がある固定されたウェブページのHTML要素の構造などを知っていることです。

ウェブスクレイピングとは、「スクレイパー」とも呼ばれるボットを使って、特定のデータセットを自動的に抽出する方法です。必要な情報をした後、ビジネスのニーズや目的に応じて、比較、検証、分析に利用できます。

一般的なウェブスクレイピングのユースケース

ここでは、ビジネス目標を達成するためにウェブスクレイピングを活用する最も一般的な方法を紹介します。

研究:データは、純粋に学術的な性質のものであれ、マーケティング、財務、その他の用途であれ、あらゆる研究プロジェクトに不可欠なものであることが多いです。例えば、世界的なパンデミックを食い止めようとするときや、特定のターゲット層を特定するときには、リアルタイムでユーザーデータを収集し、行動パターンを特定する能力が最も重要になります。

小売/eコマース:特にeコマース分野の企業は、競争力を維持するために、定期的に市場分析を行う必要があります。小売業のフロントエンドとバックエンドの両方が収集する関連データセットには、価格、レビュー、在庫、スペシャルオファーなどが含まれます。

ブランド保護:不正行為やブランドの希薄化から保護するために、データ収集は不可欠な要素になりつつあり、企業の知的財産(社名、ロゴ、製品の複製など)を不正に利用している悪質な行為者を特定することもできます。データ収集は、企業がそのようなサイバー犯罪者を監視し、特定し、対策を講じるのに役立ちます。

それぞれのオプションの利点は?

ウェブスクレイピングの主な利点

高精度 – ウェブスクレイパーを使用することで、人為的なミスを排除し、100%正確な情報を入手できます。

費用対効果 – ウェブスクレイピングは、多くの場合、より少ないスタッフで運用でき、多くの場合、インフラを必要としない完全自動化ソリューションを利用できるため、費用対効果に優れています。

ピンポイント – 多くのウェブスクレイパーでは、探しているデータポイントを正確にフィルタリングできます。つまり、特定のジョブでは、動画ではなく画像を収集する、説明文ではなく価格を収集するといったことを決定できます。これにより、長期的に時間、帯域、コストを節約することができます。

データクローリングの主な利点

ディープダイブ – この方法は、すべてのターゲットページを徹底的にインデックス化するものです。これは、ワールドワイドウェブの深い底流にある情報を掘り起こし、収集しようとするときに有効です。

リアルタイム – ウェブクローリングは、対象データセットのリアルタイムスナップショットを求める企業にとって、時事問題への対応が容易であるため、望ましい方法です。

品質保証 – クローラーはコンテンツの品質評価に優れており、例えばQAタスクを実行する際に有利なツールでる。

主な課題

ウェブクローリングとウェブスクレイピングは、その違いはあるものの、共通の課題があります。

#1: データブロック – 多くのウェブサイトは、スクレイピングやクローリングに対するアンチポリシーを設けており、必要なデータポイントの収集が困難な場合があります。ウェブスクレイピングサービスは、このような場合に非常に有効です。特に、実際のユーザーのIPを使用してデータを収集し、この種のブロックを回避するのに役立つ大規模なプロキシネットワークへのアクセスを提供してくれる場合は、その効果が期待できます。

#2: 労働集約的 – 大規模なデータクローリング/スクレイピングジョブの実行は、非常に労働集約的で時間がかかる場合があります。最初はたまにしか必要なかったデータセットが、今では定期的なデータフローを必要とする企業は、もはや手作業での収集に頼ることはできません。

#3: 収集の制限 – データスクレイピングやクローリングを行う場合、単純なターゲットサイトでは通常は簡単に達成できますが、より厳しいターゲットサイトに遭遇した場合、一部のIPブロックは乗り越えられない場合があります。

まとめ

ウェブクローリングとウェブスクレイピングの違いがわかったところで、あとは具体的なユースケースに応じて、どちらが効果的かを選択するだけです。予算と、データ収集プロセスを管理できるスタッフが社内にいるか、データ収集ネットワークにアウトソーシングするのが望ましいかどうかを判断する必要があります。

Yair Ida
Yair Ida | Sales Director

Yair is a Sales Director at Bright Data. He specializes as a growth strategist and works in the fields of SaaS business development, sales, and marketing. He is a self-proclaimed 'data entrepreneur' with a deep knowledge of software products that he works with in order to help businesses create scalable, efficient, and cost-effective data collection processes.

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