自動ウェブスクレイピングソリューションの究極ガイド

企業にとっては、競争力を高め、ターゲット顧客と共鳴するためにウェブデータが必要となることは既知の事実です。また、ウェブスクレイピングは非常なリソースを消費し、時間のかかる作業であることも知られています。このガイドでは、この2つの分野のどちらにおいても卓越した結果を求める企業に自動化された代替案をご紹介します。
The ultimate guide to automated web scraping solutions
Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter
21-Feb-2022

この記事では、以下の事項を説明します。

ウェブスクレイピングとは何か。

端的には、ウェブスクレイピングとはウェブサイトからターゲットとなるデータを収集する方法です。これは手動で行うことも、「ボット」や「ウェブクローラー」を活用したより自動化された手順で行うこともできます。スクレイピング作業では対象となるオープンソースデータを特定してコピーし、それをアルゴリズムやチームによって使用できるようにデータベースやスプレッドシートに保存することで、重要なビジネス上の意思決定に活用します。

ウェブスクレイピングで何を達成できるのか。

ウェブスクレイピングでは、必要なターゲットデータを見つけ出し、後にデータベース上で使用するためにこの情報を解析、検索、フォーマット化することができます。ウェブスクレイピングを介して企業が収集する一般的なデータポイントの例とこれによって企業が達成できることをいくつかご紹介しましょう。

  • 競争力/価格データ – eコマースなどの分野でビジネスを展開するにあたり、企業では競合他社が顧客に対してどのようなアプローチを取っているのかについての知識を必要としています。この目的においてウェブスクレイピングを活用すると、競合他社の価格・リスティング広告・為替レート・ニッチ戦略やバンドル販売での売れ筋商品などにアクセスできるようになります。これによって、購入者のエンゲージメントを理解し、何が機能するのか/しないのかを判断することで、市場シェアを拡大できるようになります。
  • 人材/会社データ – 投資、人材、採用、業界分析のいずれの目的で業界を検索するため、企業ではLinkedInやCrunchbaseといったサイトをスクレイピングします。この方法によって、対象の企業の資産規模、雇用者数、成長度合い、USP(独自のセールスポイント)、就職希望者の持つ潜在的な独自スキルなどがわかります。
  • 投資データ – ヘッジファンド、ベンチャーキャピタリスト、ポートフォリオ管理では、企業の目指す方向性、収益・成功・成長の観点におけるベストポジションを理解するためのツールとしてウェブスクレイピングを使用します。可能性のある市場とまだ未開拓の客層を特定することで、どの企業が付加価値への強い機会を有しているかを見定めています。これによって、たとえば低い変換率で高い顧客エンゲージメントを強調するデータとして提供されます。加えて、企業はまだ注目されていないセキュリティを特定し、投資の時期を判断するためにもウェブスクレイピング活用します。この情報は、たとえば通常より低いストック流通量を企業の高い財力とフォーラムやディスカッショングループにおける投資者のポジティブな意見を組み合わせたデータの形などで提供されます。
  • ソーシャルメディアデータ – ソーシャルメディアデータを利用する企業は、「インフルエンサー」としても知られる重要なビジネスパートナーを特定できる情報を収集することを目的としている場合があります。この情報は、キャンペーン、コラボ、ブランドのポジショニングに活用できます。また、特定の商品・サービスに関する消費者の意見や関連するコンテンツの特定のタイプへのユーザーエンゲージメントを特定することが目的の場合もあります。この情報によって、企業は購入者の視点からの生産・マーケティング戦略を作成し、その結果として高い集客力を獲得し、販売に繋げることができます。

データコレクターをどのようにウェブスクレイピングの自動化に活用できるのか。

ウェブスクレイピングに関連する企業は次の2つのことを理解しています。

  1. 対象となるデータへのアクセスは、より優れた競争力を獲得し、消費者グループと共鳴できるようになる強力なツールです。
  2. ウェブスクレイピングは非常に多くのリソースを必要とする大規模な事業です。この事業では、対象データのブロックを解除して、アルゴリズムで使用するデータのクリーン化・合成・準備を担当するエンジニア・IT・開発作業の専門家による専用のチームが必要となります。専門家たちはデータの特定・収集・分析するために、ウェブスクレイピングにはハードウェアおよびサーバーなどのソフトウェアの構築と維持が必要となることを理解しています。このデータによって業界で有利となる独自の情報を取得できます。

このような理由により、企業ではデータ収集に自動化のソリューションを導入し、従来のウェブスクレイピングに対する有用な代替策として活用しています。この観点における非常に卓越したツールとしてはデータコレクターがあり、これを活用することで以下のような方法によるデータ収集プロセスの最適化と合理化を実現できます。

  • このツールではインフラストラクチャなしのアプローチを提供し、人材を節約してインフラストラクチャの維持をサードパーティに任せることができます。
  • リアルタイムの対策を作成してサイトのアーキテクチャ変更に対応することで、すべてのコーディングとブロック解除作業を行います。
  • 提供前には未構築のウェブサイトデータをクリーン化・合成・構築化するため、アルゴリズムとチームはデータを使用できるようになり、これによって収集からインサイトまでの時間を短縮します。
  • これにより、現代の業界先端企業が必要するスケーラビリティのレベルに到達できます。チームはプロジェクトの必要性に応じてデータ収集の有無を決定できます。
  • 企業は、時間/日/月/年別に収集・更新するニーズに応じて、対象となるデータポイントでの収集と提供スケジュールをさらに管理することができます。また、データポイントはJSON、CSV、HTML、Microsoft Excelで提供されます。情報は各企業やチームにとってより使いやすいロケーションに送信され、これにはwebhook、メール、Amazon S3、Google Cloud、Microsoft Azure、SFTPやAPIオプションも含まれています。

キーポイント

企業は、顧客と関連し、顧客の周辺の人々を特定するためにウェブスクレイピングを活用することで、商品やサービスをより魅力よくすることができます。データによって企業は、推測や想像の状況に基づいて事業を展開する代わりに実世界で展開するために必要なフィードバックループを実施します。ただし、ウェブスクレイピングには大幅な時間とコストがかかることがあり、このため急速な成長を望む企業ではウェブスクレイピングの自動化に移行しています。データ収集を外部に委託することで、事業の洗練化に専念し、やりたいことや得意な分野に集中して方向性を定めていくことができます。

Nadav Roiter - Bright Data content manager and writer
Nadav Roiter

Nadav Roiterは、BrightDataのデータ収集エキスパートです。これまで、SubivieCommerce CRMのマーケティングマネージャー、Novarizeオーディエンスインテリジェンスのデジタルコンテンツを管理する役職を経験。ビッグデータ収集の自動化が日常のビジネスにいかに貢献するのか、様々なユースケースと合わせて紹介しています。

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