Web Crawling VS Web Scraping : les principales différences

Si vous pensez que les termes « web crawling » et « web scraping » sont interchangeables, continuez la lecture de cet article. Vous êtes au bon endroit!

Les deux jouent bien des rôles distincts. 

Dans cet article, nous allons nous pencher sur la véritable nature de ces pratiques, sur leurs caractéristiques respectives et sur la manière dont elles peuvent être mises en œuvre. Nous découvrirons surtout leurs différences. 

Notre objectif est qu’à la fin de la lecture de cet article, vous aurez une meilleure compréhension des rôles que jouent le web crawling et le web scraping. 

Comprendre l'exploration du Web Crawling en pricing

L’activité englobe la recherche exhaustive du contenu présent au sein d’une page web. Communément désignés sous les noms de « bots », « crawlers » ou « spiders », ces agents numériques parcourent méticuleusement chaque page web.

Ils examinent minutieusement les URLles hyperliensles balises méta et le texte HTML dans le but d’extraire divers fragments de données. Ces informations ainsi collectées sont ensuite méthodiquement organisées et archivées.

Ce procédé peut être comparé à la cartographie d’un réseau complexe au sein d’Internet. Des robots d’indexation parcourent méthodiquement les sites web pour garantir une couverture exhaustive. Ces robots conservent une trace de leurs explorations, ce qui évite les visites répétées sur les mêmes sites.

Cette méthode d’exploration du web revêt une importance primordiale en alimentant les moteurs de recherche et les référentiels de données. Cela simplifie ainsi la quête d’informations au sein de l’immensité du web.

Comprendre le Web Scraping en pricing

L’extraction automatisée de données à partir de pages web accessibles au public est appelée « web scraping » . Cette technique fait appel à des logiciels spécialisés appelés « web scrapers », qui sont conçus pour se concentrer sur des ensembles de données particulières.

Les données extraites sont organisées dans des formats pratiques et téléchargeables tels que les feuilles de calcul Excel, les fichiers CSV, HTML, JSON ou XML.

Ces ensembles de données collectées trouvent leur utilité dans diverses applications:

  • La comparaison,
  • La validation,
  • L’analyse personnalisée. 

L’approche automatisée permet non seulement d’accélérer le traitement des données, mais aussi d’améliorer la qualité de l’information et la finesse des données remontées. Elle surpasse amplement la méthode traditionnelle de collecte manuelle. 

Cette méthodologie rationalisée s’avère inestimable dans divers secteurs d’activités et permet une prise de décision rapide et précise.

Cas pratiques

Le web crawling

Les robots d’indexation trouvent leur principale utilité dans les moteurs de recherche, où ils jouent un rôle essentiel. Google, Bing, Yahoo, Yandex, ainsi que d’importants agrégateurs de données en ligne.

Ils exploitent largement ces robots automatisés pour maintenir la précision de leurs résultats de recherches. Le flux d’informations généré par internet est continu et gigantesque, ces robots restent continuellement actifs. Ils parcourent avec assiduité les pages web et mettant à jour leurs index. Cela garantit des résultats de recherche actualisés.

Les Marketplaces utilisent ces techniques pour surveiller et analyser les offres de produits et les relevés de prix des concurrents

Les entreprises tirent parti de ces techniques pour recueillir des informations sur le marché. Grâce à ces informations, l’analyse des avis sur les réseaux sociaux et les forums en ligne est simplifiée. Les chercheurs universitaires exploitent le web scraping pour collecter de vastes ensembles de données pour leurs études.

Les agrégateurs de contenu rassemblent des informations diverses. Ces informations proviennent de nombreuses sources, améliorant ainsi l’expérience des utilisateurs.

Le web scraping

Le web scraping sert une multitude d’objectifs et trouve des applications dans divers domaines. Tant pour les universitaires et leur cas théoriques que pour les professionnels et leurs applications métiers, son potentiel est vaste.

Dans les milieux académiques, le web scraping est un moyen d’accumuler des données quantitatives et qualitatives. Elles enrichissent la recherche dans plusieurs domaines. Il joue notamment un rôle essentiel dans le Retail, en permettant aux entreprises d’analyser leurs concurrents et de se faire une idée précise et en temps réel du marché.

Le scraping automatisé permet d’extraire des informations essentielles telles que les spécificités des stocks, les fluctuations de prix, les avis et les tendances émergentes. Ce qui contribuant à une prise de décision éclairée en pricing.

Les Avantages du Web crawling et du Web scraping dans le pricing

Dans toutes les activités où les données sont volumineuses, le web crawling et le web scraping jouent des rôles certes distincts. Mais ils sont interconnectés. Souvent combinées, ces techniques offrent une précieuse aide à la collecte d’informations et au relevé de prix.

Les avantages :

  • Être plus rapide et exhaustif : Il permet aux développeurs d’indexer plus vite et entièrement les pages scannées dans leurs outils. Cela garantit qu’aucune information importante n’échappe à l’examen minutieux des développeurs.
  • Assurer des mises à jour régulières : Les données sont régulièrement mises à jour grâce à cette exploration de pages. Elles permettent de ne pas négliger tous nouveaux concurrents ou nouvelles sources d’information afin de les intégrer dans de futures analyses.
  • Garantir l’excellence du contenu : L’utilisation de cette technique s’avère inestimable pour évaluer la qualité des informations. En automatisant l’évaluation, les développeurs peuvent évaluer efficacement leur pertinence.

Les avantages :

  • Précision inégalée : le web scraping remonte des informations sans aucune intervention humaine garantissant que les données collectées reflètent le contenu de la source avec une fiabilité de 100 %. 
  • Amélioration de la rentabilité : la collecte manuelle de données, qui demande beaucoup de travail et de temps. Cela fait du web scraping une alternative attrayante. L’externalisation de la collecte des données se traduit par des économies substantielles en termes d’heures de travail.
  • Ciblage précis : le Web scraping offre une approche fine de l’extraction des informations. Les développeurs peuvent configurer leur outil de scraping pour qu’il repère des données spécifiques:
    • Prix, 
    • images,
    • descriptions permettant ainsi d’économiser du temps, de la bande passante et des ressources financières.

Relever les défis du Web Crawling et du Web Scraping

Ils ont en commun un ensemble de défis que les développeurs doivent relever.

Aborder les politiques de prévention

Dans de nombreux domaines d’activités dont principalement le retail, les efforts déployés pour empêcher ces procédés sont nombreux. 

Ces mesures de protection entraînent des retards potentiels ou dans des cas extrêmes, un blocage de l’adresse IP.

Pour contourner ces obstacles, les entreprises peuvent utiliser des proxys. Ces proxys servent de tampons et remplacent l’adresse IP réelle de l’utilisateur par une autre, choisie au hasard parmi un ensemble varié d’adresses IP. 

En plus d’améliorer l’efficacité de la collecte de données, cette approche protège la vie privée des utilisateurs.

Gérer les problèmes de capacité

Cela exige des investissements considérables en temps et main- d’œuvre. Dans le même temps, la demande de récupération d’informations basée sur ces techniques ne cesse de croître.

L’intégration de solutions automatisées dans ces opérations apparaît comme un choix stratégique pour préserver les autres ressources de l’entreprise.

Face à ces défis communs, l’utilisation de proxy et l’adoption de solutions d’automatisation permettent aux entreprises de se rendre plus compétitives.

Conclusion

Le Web crawling et le Web scraping constituent des processus distincts qui, lorsqu’ils sont combinés, facilitent l’automatisation et améliorent les résultats.

Cette approche s’avère particulièrement précieuse pour les secteurs qui dépendent d’une prise de décision fondée sur l’analyse des données, comme dans le Retail.

En exploitant les informations nécessaires, cette méthodologie permet aux entreprises de faire des choix éclairés.

Pour répondre spécifiquement aux besoins du Retail, notre solution de pricingOptimix Pricing Analytics (XPA), assure la collecte de données en ligne (via le web crawling et le web scraping) et en magasin à l’aide de smartphones ou douchettes (récupération par photo des produits et utilisation de l’IA pour la reconnaissance des prix par le code EAN). 

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