本記事では以下の点を議論します：
- 問題点：ターゲットサイトのブロックにより、対象データセットへのアクセスが妨げられています
- 解決策：Unlockerは最先端のAI/MLベースソリューションであり、
- 企業がWeb Unlockerを活用し、顧客への迅速な結果提供を実現する方法
問題点：ターゲットサイトのブロックにより、対象データセットへのアクセスが妨げられている
オープンソースデータ収集において最も困難な側面は、往々にして「アクセス段階」で発生します。つまり、対象データは公開されているはずなのに、サイト側が意図的にアクセスを困難にしているのです。これは通常、競争優位性を得るための手段です。具体的な手法としては以下が挙げられます：
- IP繰り返し– 企業が同一IPアドレスから繰り返し情報にアクセスしようとすると、対象サイトがこれを検知し、該当アドレスをブロックします。
- CAPTCHA– ウェブサイトが自動化されたデータ収集を制御しようとする別の手段です。この種の「デジタル境界」は、アクセスを許可するために人間の論理的判断と介入を必要とします。
- ユニークなブラウザフィンガープリント – サイトスクリプトは 、情報にアクセスしようとする第三者に関する情報を識別するために機能します。作成される全体像は「フィンガープリント」と呼ばれ、ターゲット情報を歪める、あるいはデータ収集者を完全にブロックするために使用されます。これらの識別子には、ブラウザの種類、システムが使用するタイムゾーン、ブラウジング言語、オペレーティングシステムなどが含まれます。
解決策：Web Unlockerは最先端のAI/MLベースソリューションであり、
Web Unlockerは、100%成功率を保証することで企業に安心を提供するソリューションとして開発されました。具体的には以下の方法でデータ遮断に対処し回避します：
- フルサイクルIPローテーション管理– これは、世界中のレジデンシャルIPおよびデータセンターIPを自動的に変更/ローテーションし、異なる時間枠、ステータスコード、およびリアルタイムのターゲットサイトの動作に基づいて異なるリクエスト量を使用して複数の新規セッションを生成できることを意味します。ローテーションIPは無制限の同時接続を処理できるため、制限なくスケールアップまたはスケールダウンが可能です。
- 自動アンロックとCAPTCHAの解決機能– Web Unlockerは機械学習を活用し、ターゲットサイトのブロック回避に最適な手法を学習します。これには自動CAPTCHAの解決機能に加え、最速かつコスト効率の高い経路でのデータ取得を可能にするリクエストルーティング管理が含まれます。
- リアルタイムフィンガープリントカスタマイズ– Web Unlockerのアルゴリズムは、カスタマイズされたフィンガープリント構成を使用するよう訓練されています。この技術は「レート制限」を活用し、負荷を異なるIPアドレス間で分散させることで「負荷分散」を実現し、「不審なエンティティ」として分類されるのを回避します。ターゲットサイトは継続的に分析され、ドメインごとに設定が再調整されるため、ユーザーに業界最高水準の成功率を提供します。
企業がWeb Unlockerを活用し顧客に迅速な成果をもたらす方法
ビジネスサイクルにおいてWeb Unlockerの力を解き放っている2社をご紹介します：
企業A：電子部品・コンピュータ業界
この企業は推定時価総額約300億ドル、全世界で2万人以上の従業員を擁しています。競合他社のウェブサイト4～5社から製品価格データを収集するためWeb Unlockerを活用していましたが、継続的にアクセスブロックを受けていました。 Unlockerの導入により、より正確な価格情報の収集が可能となり、ブロック回避も実現。これにより電子部品・コンピュータ製品業界における流通業務と付加価値サービスの効率化が図られています。
企業B：グローバル医療製品製造・流通
フォーチュン500企業であり、グローバル医療業界で時価総額2300億ドルを超える企業。COVIDワクチン生産・流通において主要な役割を担う。国際的な医療サプライチェーンと卸売プロセスを専門とし、主導的役割を果たす組織として、業務追跡・分析の一環で主要マーケットプレイスから日々の小売情報を収集する必要がある。Web Unlockerにより、この情報をリアルタイムで取得可能となった。
企業C：デジタルネットワーキング最適化ツール
このスタートアップは、顧客のスケジュールと連携し、面会予定者に関する洞察を提供するインターネットブラウザ拡張機能を開発しました。同社はWeb Unlockerを活用し、Crunchbase、Googleニュース、LinkedInなど関連性が高くアクセス困難なサイトからリアルタイムでデータを収集しています。
会社D：音楽著作権使用料の徴収
音楽監視企業。YouTubeやTikTokなどのソーシャルメディアネットワークから公開されている楽曲データをソフトウェアで収集・集約し、著作権管理団体、レコードレーベル、出版社などのクライアントに報告。自社所有の音楽が再生された際に、著作権使用料の支払いとクレジット表記が確実に行われるよう活動している。
結論
B2B分野で活動する企業は、急成長するリアルタイム経済に対応する必要性に迫られている顧客との接点をますます増やしています。ブランド侵害を明らかにするデータポイントへのアクセスであれ、販売量に広範な影響を与えるものであれ、効果的な競争において極めて重要な価格設定、特別オファー、在庫に関する情報であれ、その必要性は高まっています。
