ウェブデータ・マスタークラス

「旅行データへのアクセスは果てしなく続く障害物迷路のように感じるかもしれませんが、適切なツールがあれば、実用的な情報への明確な道筋になります。ロックを解除することさえできれば、データはすぐそこにあります」 – Rafael Levy、シニアソリューションアーキテクト みなさん、こんにちは。Bright DataのシニアソリューションアーキテクトのRafael Levyです。最近のウェビナーを見逃した方も、おさらいするのでご心配なく。ウェビナーでは、当社のテクニカルアカウントマネージャーの1人であるAriel Venturaとともに、企業が旅行データの収集のスケーリングという課題をどのように克服できるかについて、深く掘り下げて解説しました。 旅行データのスクレイピングは大変な作業です。旅行業界は、ボットのブロックが最も徹底されている業界の1つです。しかし、リアルタイムのデータを収集していなければ、手探りで経営しているようなものです。価格は常に変化するため、競争力を維持するには、競合他社の動きを常に正確に把握する必要があります。 ウェビナーで学んだ重要な点を、実際のセッションで行われたように、シンプルで実用的な形でまとめてみましょう。 旅行業界のデータに関する課題 旅行データのスクレイピングでは、次のような課題に直面します: このような課題を抱えているのは、御社だけではありません。 解決策: Bright DataのScraping Browser 当社のScraping Browserは、これらの問題の解決に特化して開発されています。これはクラウドベースのブラウザで、強力なボット対策システムを導入しているサイトでも、大規模なスクレイピングを簡単に行うことができます。 例えるなら、旅行データ収集用の「簡単ボタン」のようなものです。面倒な設定も、何時間ものトラブルシューティングも必要ありません。そして最も重要な特徴は、問題なく動作する点です。 Scraping Browserがこれほど効果的な理由 このツールの主な画期的な機能について見てみましょう: 実際のデモ: うまく動作する仕組み ウェビナーでは、スカイスキャナーでライブテストを行いました。まず、Scraping Browserを使わずにサイトをスクレイピングしてみました。最適化された設定（住宅用プロキシ、適切な位置情報など）でも、ほぼ瞬時にCAPTCHAが表示されました。 次に、Scraping Browserに切り替えました。すると、CAPTCHAを難なく回避してサイト内をナビゲートし、いとも簡単に必要なフライトデータをすべて収集してくれました。 これは1度だけではなく、Booking.comのような他のスクレイピングが困難なプラットフォームでも、同様の結果が見られました。Scraping Browserは最も困難なサイトにも対応できるように設計されているので、データの使用という重要な側面に集中できます。 Scraping Browserを使用する主なメリット このツールで得られるメリットは、次のとおりです: CAPTCHAの解決（さらには回避） CAPTCHAはすべてのスクレイパーにとって悩みの種です。しかし、Scraping Browserで私が特に気に入っているのが、人間の行動を非常に巧みに真似るため、大抵CAPTCHAを回避できるという点です。 万が一CAPTCHAに直面したとしても、大した問題ではありません。Scraping BrowserはさまざまなCAPTCHAを自動的に解決できます。reCAPTCHAやhCaptcha、さらには煩わしい「クリックアンドホールド」による人間であることの検証にも対応しています。 スケーリングも朝飯前 ウェビナーでは、Booking.comをスクレイピングする50の並行ブラウザセッションを使ってデモを行いました。プロセス全体がスムーズかつ高速で、効率的に行われました。500、さらには5,000のセッションを実行する場合でも、Scraping Browserなら難なく可能です。 ローカルリソースを使い果たしてしまったり、複雑なサーバー設定を管理したりする心配はもうありません。 Bright Dataを選ぶ理由 旅行データのスクレイピングが難しいことは、十分理解しています。そのため、プロセスの手間を省くためにScraping Browserを開発しました。お客様には次の理由で、Scraping Browserをお気に入りいただいています: お試しください 旅行データをスクレイピングしている、またはスクレイピングを検討しているなら、Scraping Browserを試してみない理由はありません。トライアルにサインアップしてテストし、違いをご自身の目でお確しかめください。 もうこれなしにはスクレイピングできなくなるでしょう。 — Rafael LevyBright […]

Webスクレイピングとは、単なるデータの抽出ではなく、動的ウェブサイトを巧みに操作し、禁止を回避して、混乱を実用的インサイトに変える作業を指します。この方法さえマスターできれば、無限の力を手にすることができるのです。フォレスト・ナイト（DevNotes 創設者） Webスクレイピングの現実：経験から得た教訓 みなさん、こんにちは！私の名前はフォレストです。この数年間で、私は非常に多くのWebスクレイピング作業を行いました。それはまさしく長い旅のようでした。403 Forbiddenエラーとの戦いから、予期せぬCAPTCHAに対処したり、IPを完全にブロックされてしまったりなど、すべてを体験しました。経験者であれば、これらのことがどれだけ大変であるかが分かるでしょう。しかし、時間が経過するにつれ、私はこれらの問題に対処するための戦略を身につけました。最も重要なのは、倫理的かつ法的に（この部分に注意してください）作業を行うことです。 それでは、「Webスクレイピングとは何か」から始め、私が直面した課題、そして実装したソリューションについて、順を追って説明いたします。初級者の方であるか、スキルの向上を目指す方であるかを問わず、この記事がお役に立つことでしょう。 Webスクレイピングとは何か、そしてこれを行うべき理由 まずは、基本から学びましょう。Webスクレイピングは、ウェブサイトからプログラムによりデータを抽出するプロセスです。サイトにリクエストを送信し、必要なデータを取得および解析してから、これを目的に応じ使用します。 例として、私はDevNotesというニュースレターを経営しており、そこでソフトウェアエンジニアリングとコンピューターサイエンスに関する記事をキュレーティングしています。ウェブサイト間を移動して手動でリンクをコピーする代わりに、私はリンクをスクレイピングするスクリプトを作成しました。必要なコンテンツが抽出され、すべてを1ヵ所にまとめることができるため、何を含めるかを決めるのに役立ちます。 他にも実際の使用例はありますか？価格比較のための商品データの収集や、株価のモニタリング、さらにはニュース記事の心理分析にも使用することができます。企業は、意思決定やプロセスの自動化、そして億単位での節約や収益のため、データを必要としています。Webスクレイピングが貴重なスキルとなるのは、このためなのです。 現代におけるウェブ技術の課題 厄介となるのはこの部分です。今日におけるウェブサイトは、かつてのようなものではありません。昨今のサイトは動的で、多くの場合、シングルページアプリケーション（SPA）で構築されているか、Ajaxを使用してコンテンツの読み込みを行っています。必要なデータが常に最初のHTMLに含まれるとは限らないことが、スクレイピングを非常に困難にします。 YouTubeを例に考えてみましょう。コメントやおすすめの動画にスクロールすると、移動するにつれてこれらが動的に読み込まれていくことに気付くはずです。スクレイパーにとって、これは悪夢であるといっても過言ではありません。すべてのデータを一度に取り込むのではなく、スクロールやクリックをシミュレートし、データの読み込みをトリガーするスクリプトが必要となります。 これは、どのように修正することができるのでしょうか。SeleniumやPlaywright、Puppeteerなどのツールを使用することで、まるで実際のユーザーのようにウェブサイトを操作することができます。これらのツールをスクリプト化して、コンテンツの読み込みを待機したり、Ajax呼び出しをトリガーしたりすることができます。それでもまだ十分でない場合、私はScraping Browserのようなプラットフォームを使用して、動的コンテンツが正しくレンダリングされることを確認します。 スクリプトの最適化、エラー処理、およびその場での対応 大規模なスクレイピングプロジェクトを扱う場合、ずさんにコードを書いている余裕はありません。私自身、このことを経験から学びました。AmazonやWalmartのように規模の大きいウェブサイトでは、予告なく構造が変化する可能性があります。これはつまり、次のことを計画する必要があることを意味します。 これらの手順は、スクリプトの実行を円滑にするだけでなく、将来的にも使用できるようにします。修正に費やす時間を減らすことで、本当にやりたいことに多くの時間を費やせるようになります。 アンチスクレイピング保護への対処 アンチスクレイピング対策も厄介となります。大規模なウェブサイトからデータをスクレイピングしたことがある方なら、おそらくIP禁止やCAPTCHA、またはレート制限に直面したことがあるでしょう。多くのサイトは賢く、リクエストの送信が速すぎる場合や、同じIPから送信されている場合、これを認識します。 では何が解決策となるのでしょうか。答えは、プロキシです。しかし、どんなプロキシでもいいわけではありません。IPのローテーションプールを備えたAI主導型のプロキシ管理が必要となります。これにより、リクエストが分散され、ウェブサイトがスクレイパーを検出しにくくなります。また、リクエストのレートを動的に調整し、人間の動作をシミュレートする必要があります。ここで、インテリジェントなレート制限アルゴリズムが役に立ちます。 私はこれにBright Dataのツールを使っています。これらのツールでは、195ヵ国、を超えるIPがローテーションされています。個人の力ではとても敵わないでしょう。 スクレイピングしたデータをどうするか データのスクレイピングは、最初のステップに過ぎません。次の問題は、取得したデータをどうするかということです。私は、次のように対処を行っています。 設定がすべて完了したら、分析を実行したり、TableauやPower BIなどのビジネスインテリジェンスツールにデータを入力したりすることができます。 倫理および法律に関する事項 現実的に考えると、Webスクレイピングの法的立ち位置はやや曖昧です。データが公開されているからといって、すべてを好きなようにスクレイピングしていいというわけではありません。スクレイピングを始める前に、必ず法律やプラットフォームの利用規約に違反していないことを確認しましょう。 また、不法行為とサイトの利用規約違反には違いがあります。例として、ログインせずに公開データをスクレイピングすることは、それがサイトのルール違反となっても、完全に合法である可能性があります。とはいえ私は弁護士ではありませんので、こちらに関しては参考程度にお読みください。合法性がはっきりと分からない場合、詳しい方に相談してみてください。 安全を期すため、私はコンプライアンスの確保を徹底したツールを使っています。例として、Bright Dataは、倫理的なWebスクレイピングを目的としたトラストセンターを設けています。これにより、すべてが公正であることが確認されるため、心配事が1つ減ります。 まとめ Webスクレイピングとは、データ抽出を目的とした単なるスクリプトの記述ではありません。それは、課題を乗り越え、ワークフローを最適化し、すべての作業を倫理的に実行することを指すのです。スクレイピングが個人的なプロジェクトであろうと、ビジネス目的によるものであろうと、重要なのは、適応性と効率性を保つことです。 Webスクレイピングの旅を進むうえで、このガイドがお役に立つことを願っています。何か新しいことを学んだり、これが役に立ったと思うことがあったら、ぜひとも私にお知らせください。もちろん、ただ娯楽としてお読みになったとしても、それはそれで結構です。それでは、幸せなスクレイピングを。次回もよろしくお願いいたします。

効率的かつスケーラブルで費用対効果の高いWebスクレイピングソリューション Webスクレイピングの需要は大幅に増加しています。しかし、Webサイトが進化し、アンチボットシステムや高度なセキュリティメカニズムが搭載されるようになったため、スクレイピング作業は以前より複雑さを増しています。このウェビナーでは、Webスクレイピング技術の進化と、当社のソリューションがどのようにこうした課題の難易度を下げてきたかについてお話ししました。この記事では、そこで取り上げた重要なポイントについて、特に最新のデータ収集パイプライン、サーバーレススクレイピングのパワー、および企業がデータに効率的にアクセスするための実践的なアプローチに焦点を当てて掘り下げていきます。 データ収集の進化 数年前、Webスクレイピングははるかにシンプルでした。ページへのアクセスは現在よりも容易で、業界では公開データの収集方法に対する規制が緩やかでした。時が経つにつれ、Webサイトが自動スクレイピングの試みをブロックするための強固な対策を採用するようになり、状況は変化しました。データコレクターの間では、CloudflareやreCAPTCHAなどのツールがよく知られた障壁となっています。これらの課題が膨らむにつれ、効率的なWebスクレイピングパイプラインの必要性がかつてないほど高まっています。 最新のデータ収集パイプラインは通常、複数のコンポーネントを必要とします。 この複雑さを増す状況に対処すべく、サーバーレススクレイピング機能がゲームチェンジャーとして登場し、従来はリソースを大量に消費していたこれらのステップの多くを簡素化しています。 サーバーレススクレイピングについて 以前であれば、企業は通常、スクレイピングインフラストラクチャの管理を社内のソリューションに頼っていました。このアプローチでは、開発者がサーバーのセットアップと保守、プロキシの管理、エラーの処理、スケーラビリティの確保を行う必要がありました。私の長年にわたる所見では、大企業でさえ、社内でのスクレイピングシステム構築から撤退し、クラウドベースのソリューションを選択しています。理由は簡単です。これらのインフラストラクチャの維持に必要なコスト、時間、リソースを、もはや正当化できないからです。 社内でのスクレイピングは、プロセス全体を完全に制御できますが、維持コストが高く技術的な複雑さも伴います。システムに障害が発生すると、チームはトラブルシューティングと修正対応に追われます。一方、ハイブリッドソリューションでは、社内リソースとサードパーティのAPIを組み合わせて、ある程度の制御を可能にしながら開発時間を短縮できます。 しかし、真の将来性はサービスとしてのデータ（DaaS）、または完全なサーバーレススクレイピングにあります。データ収集プロセスをアウトソーシングすることで、企業は大規模な開発チームや複雑なインフラストラクチャを維持する必要がなくなります。サーバーレススクレイピングでは、プロキシローテーションからデータ抽出まで、すべてがクラウドでシームレスに行われるため、費用対効果が高くスケーラブルです。 Bright Dataのサーバーレススクレイピング：徹底解説 Bright Dataでは、企業がデータ収集の際に直面する主な課題に焦点を当てたサーバーレススクレイピングフレームワークを開発しました。この製品により、コストのかさむインフラストラクチャが不要になるため、ユーザーは信頼性とスケーラビリティを確保しながら、数分でスクレイパーを作成できます。 主な機能は次のとおりです。 このソリューションは、特に大規模なデータ収集を必要とする企業にとって、大幅なコスト削減になります。従来型のスクレイピングツールは、CAPTCHA解決、IPブロッキング、動的コンテンツ読み込みなどの問題を処理するために広範なリソースを必要とします。サーバーレススクレイピングでは、これらすべての課題が自動的に処理されるため、開発者は最も重要なこと、つまりデータの処理と分析に集中できます。 リアルタイムデータ収集 vs バッチデータ収集 データ収集に関しては、企業によってニーズが異なることは承知しています。リアルタイム応答が必要な場合は、コレクターがインプットを受け取るとすぐにスクレイピングタスクを開始するように設定できるため、迅速な処理と対応が可能になります。大規模なデータセットの場合、バッチ処理により、何百万ものデータインプットを送信してスクレイピングし、事前設定された形式で納品できます。 この柔軟性により、当社のプラットフォームは、単純なeコマースデータ抽出から、リアルタイムWebデータに依存する複雑な機械学習プロジェクトまで、さまざまなビジネスユースケースに対応できます。 サーバーレススクレイピングが将来有望な理由 サーバーレススクレイピングにより、Webデータ収集の障壁は事実上解消されます。ユーザーにはもう、大規模なデータを収集するための専門的なスキルは必要ありません。代わりに、事前に作成されたテンプレートを活用することで、本格的なWebスクレイパーをわずか20分で構築できます。クッキーの処理、ユーザーエージェントの管理、CAPTCHAの解決など、これまでエキスパートレベルのコーディングが必要だったタスクも、現在ではシステムによって自動的に処理されるようになりました。 さらに、サーバーレススクレイピングは従来の手法より効率的であるだけでなく、格段に安価です。このサービスは帯域幅ではなくページの読み込み量に基づいて課金されるため、企業はサーバーの保守や大量のデータ転送にかかるコストを回避できます。 ケーススタディ：Bright Dataのツールを使用する ウェビナーのハイライトの1つは、当社のプラットフォームを使用してAmazonスクレイパーの構築方法を紹介するライブデモでした。30分足らずで、Amazonに移動し、製品検索を実行し、結果をページごとに表示し、詳細な製品情報を抽出するコレクターを作成する方法を実演しました。 デモで特に目を引いたのは、プロセスが非常にシンプルなことでした。このタスクは、複雑なスクリプトの作成に何時間も費やすことなく、わずか数行のコードで完了しました。当社のブラウザシミュレーションは、マウスの動きや入力の遅れなど、実際のユーザー行動を模倣しているため、実際の人間の操作とほとんど区別がつきません。 このユースケースは、サーバーレススクレイピングの柔軟性と威力を際立たせるものです。市場調査用に小規模なデータセットをスクレイピングする場合でも、AIトレーニングモデル用に何百万ものレコードを収集する場合でも、当社のツールを使用すれば、インフラストラクチャ、メンテナンス、ブロックに気を揉むことなく規模を拡大できます。 最終的な所見 データを効率的に収集したい企業にとって、社内でスクレイピングをする時代は終わりを迎えようとしています。これまで見てきたように、大企業でさえ、もはや自社内でスクレイピングのインフラストラクチャを管理していません。サーバーレススクレイピングとDaaSの台頭は、データ収集方法に革命をもたらし、データ収集はかつてないほど速く、安く、スケーラブルになってきています。 Bright Dataのソリューションは、そのシンプルさ、柔軟性、信頼性で群を抜いています。当社のプラットフォームは、ベテラン開発者の方にも、データ収集に不慣れな方にも、発生しがちな問題に悩まされることなく強力なスクレイパーを作成する方法を提供します。 大規模なデータを収集する必要があるなら、今こそサーバーレススクレイピングを採用する時です。時間的、金銭的な節約になるだけでなく、データ主導の世界で競争力を維持するために必要なアジリティも得られます。 実際にお試しいただけます：今すぐ無料アカウントに登録して、Bright DataでWebスクレイピングの未来に乗り出しましょう。ご満足いただけること間違いなしです。

それでは始めましょう 私はBright Dataのソリューションコンサルタントの、ラファエル・レヴィと申します。過去6年間、データ収集の分野で幅広い経験を積んできました。最近のウェビナーでは、データ収集プロセスを最適化して大幅なコスト削減を実現する方法に関する有用な情報をお伝えしました。皆様がデータ収集戦略を強化し、リソースを最大限に活用できるように説明した重要なポイントをまとめました。 今日、効率的なデータ収集はかつてないほど重要になっています。しかし、それには独自の課題が伴います。Webサイトはますます高度なボットブロックメカニズムを導入しており、必要なデータへのアクセスが難しくなっています。さらに、特に最も効率的な方法やプロキシを使用していない場合、データ収集に関連するコストがすぐにかさんでしまいます。 さまざまなデータ収集方法 データ収集にはいくつかの方法があり、それぞれにメリットとデメリットがあります。これらの方法について見てみましょう。 1.社内でのデータ収集 2.ハイブリッドデータ収集 3.サービスとしてのデータ (DaaS) これらの方法を理解することで、組織のニーズとリソースに最適な方法を選び、より効率的で費用対効果の高いデータ収集プロセスを実現できます。 データ収集におけるプロキシの重要性 プロキシはデータ収集において極めて重要な役割を果たし、データ収集ツールと対象のWebサイトの間の仲介役となります。さまざまなタイプのプロキシとその効果的な使用方法について理解することは、成功率とコスト効率に大きなインパクトをもたらすことができます。 プロキシのタイプ 適切なプロキシタイプの選択: 適切なプロキシタイプの選択は、データ収集タスクの具体的な要件によって異なります。住宅用プロキシやモバイルプロキシはブロックされる可能性は低い一方、データセンタープロキシは正しく使用すれば費用対効果が高くなります。 コストへの影響と最適化戦略: データセンタープロキシを効果的に使用すると、大幅なコスト削減につながります。たとえば、適切なヘッダーとCookieを追加することで、データセンタープロキシの成功率を高め、より高価な住宅用プロキシの必要性を減らせます。また、PuppeteerやSeleniumなどのブラウザ自動化ツールにより、人間の行動を模倣して、データセンタープロキシの効果を高めることもできます。 データセンターIPによるコスト削減手法 データ収集に関する最も一般的な誤解の1つが、すべてのタスクに住宅用IPを使用する必要があるということです。住宅用IPにはそれなりのメリットがありますが、データセンターIPを正しく使えば費用対効果の高い代替手段となります。ここで、データセンターIPの有効性を最大化するための手法をご紹介します。 1.ヘッダーとCookieの使用: 標準的なブラウザの動作を模倣することで、データセンターIPの成功率が大幅に高まります。リクエストにヘッダーとCookieを追加すると、より正当なものと認識され、ブロックされる可能性が低くなります。たとえば、Amazonをスクレイピングする場合、適切なヘッダーとCookieを追加すると、成功率を10%からほぼ100%に上げることができます。 2.ブラウザの自動化: PuppeteerやSeleniumなどのツールは、データセンターIPの成功率をさらに高めることができます。これらのツールを使用すると、ブラウザのアクションを自動化して人間の行動をシミュレートできるため、ボット検出システムを回避するのに役立ちます。この方法は、より高度なボット対策を講じているWebサイトに特に有効です。 3.不要なリクエストのブロック: もう1つの効果的な手法は、画像やスクリプトなどの不要なリクエストをブロックすることです。これにより、帯域幅を節約し、コストを削減できます。データ収集に必要な要素だけを読み込むことで、効率を高め、経費を削減できます。たとえば、Amazonで画像リクエストをブロックすると、帯域幅の使用量を50%以上削減できます。 データ収集の高度な手法 データ収集プロセスの最適化は、適切なプロキシの選択に留まりません。効率と費用対効果をさらに高めるための高度な手法をいくつかご紹介します。 1.不要なリクエストのブロック: 前述のように、画像、CSSファイル、サードパーティスクリプトなどの重要ではないリクエストをブロックすることで、帯域幅を大幅に節約できます。Chrome DevToolsのようなツールを使用すると、さまざまなタイプのリクエストをブロックしてみて、省略してもサイトの読み込みに支障がない要素を確認できます。これらのブロックをスクリプトに実装すると、大幅なコスト削減につながります。 2.ヘッダーとCookieの抽出の自動化: ヘッダーとCookieを手動で設定するのは面倒です。このプロセスを自動化すると、常に最新で最も効果的な設定を維持できます。ブラウザの自動化を使用してサイトに移動し、必要なヘッダーとCookieを取得して、データ収集リクエストに適用します。 3.データ収集への最短経路: データ収集の効率は、多くの場合、データを取得するために必要なステップの数にかかっています。常に最短経路を使用することを目指しましょう。たとえば、eコマースサイトからレビューを収集する必要がある場合は、複数のページを経由するのではなく、レビューページへのダイレクトURLを作成します。これにより、読み込み時間と帯域幅の使用量が削減されます。 4.方法の組み合わせ: ハイブリッド方式が最も効果的な場合もあります。たとえば、ブラウザを使用して初期認証を行いトークンを取得し、その後のデータ収集のためにAPIリクエストに切り替えます。これにより、両方の方法のメリットが組み合わされ、成功率と効率が向上します。 サービスプランのカスタマイズによるコスト効率の向上 データ収集プロセスを最適化するには、使用する技術的な方法だけでなく、適切なサービスプランと価格モデルを選ぶことも重要です。それでは、費用対効果を最大限に高める方法について説明します。 1.適切な価格モデルの選択: 帯域幅ベースのプランやリクエストベースのプランなど、さまざまなプロキシプロバイダーによって幅広い種類の価格モデルが提供されています。たとえば、大量のデータを読み込むデータ収集タスクの場合は、リクエストベースのプランの方が費用対効果が高い可能性があります。逆に、読み込むデータが少ない大量のリクエストを行う場合は、帯域幅ベースのプランの方が適しているかもしれません。使用パターンを分析して、最適なプランを選びましょう。 2.月次および年間プラン: 月次または年間のプランを契約すると、従量課金制のオプションよりも大幅な割引を受けることができます。これらのプランでは、(ギガバイト単位・リクエスト単位にかかわらず) ユニットあたりのコストが下がり、経費がより予測可能になります。慎重に進めたい場合は少額のプランから始めて、ニーズに確信が持てるようになったら徐々にアップグレードしていきましょう。 3.使用量の確約と交渉: トラフィックを1つのプロバイダーにまとめて、より多くの使用量を確約することで、さらに有利な価格帯が利用可能になります。たとえば、トラフィックを複数のプロバイダーに分割するのではなく、すべてのトラフィックをBright Dataのような1つのプロバイダーにまとめると、大幅な割引が受けられます。プロバイダーと交渉して、使用量に対して最もお得な料金で利用しましょう。 4.ケーススタディの例: あるクライアントは、当社と別のプロバイダーの間でトラフィックを半分ずつ分割していて、月々合計$31,000の経費がかかっていました。トラフィックの90%を当社にまとめたことで、同社の合計コストは月々$24,000に下がり、年間$84,000の節約につながりました。この例から、1つのプロバイダーにまとめて戦略的に計画することによる、金銭的なメリットが強くうかがえます。 サービスプランを慎重に選んでカスタマイズすると、データ収集コストを大幅に削減し、リソースをより効率的に割り当てることができます。 質疑応答のハイライト ウェビナーでは、参加者からの洞察に満ちたいくつかの質問に答えました。重要なポイントをいくつかご紹介します。 1.何をダウンロードするかの選択: ある参加者が、すべてをブロックするのではなく、特定の要素を選択してダウンロードすることは可能かと質問しました。画像やサードパーティスクリプトなどの不要なリソースをブロックすることはできますが、特定の要素だけをダウンロードしようとするのは難しく、サイトがうまく読み込まれない可能性があります。より効果的な方法は、画像やスクリプトなどの幅広いカテゴリをブロックし、サイトが正しく機能するために必要な要素に基づいて微調整することです。 2.Puppeteerコードの移行: […]