Использование парсеров в сфере бизнеса и маркетинга позволяет собрать большой объем информации под определенные задачи. Они помогают проанализировать контент из отзывов клиентов, выделить главные преимущества, пожелания, запросы, под которые лучше подстраивать производимую продукцию или оказываемые услуги. Но главное они избавляют от ручного и монотонного изучения, сокращает время и повышает качество работы любой компании. 

Что такое парсинг отзывов?

Это процесс автоматического сбора и обработки текстовых сведений с веб-ресурсов, таких как интернет-магазины, платформы с обзорами товаров и услуг (например, Amazon, Google Reviews, Yelp) или социальные сети. Помогает извлечь полезную информацию для исследования потребительского мнения, выявления сильных и слабых сторон товаров или услуг, и улучшения стратегии компании.

Основные задачи:

• Мониторинг репутации бренда. Изучение позволяет компании оперативно отслеживать позитивные и негативные упоминания, выявлять проблемы с качеством продукции или обслуживания и реагировать на них;
• Выявление удовлетворенности клиентов. С помощью парсинга можно понять, насколько клиенты довольны продуктом или услугой. Комментарии содержат информацию о том, что пользователям понравилось, а что вызвало разочарование;
• Извлечение полезных инсайтов о продуктах. В комментариях часто упоминаются конкретные особенности продуктов, такие как качество, удобство, внешний вид и другие характеристики;
• Оценка конкурентной среды. Помогает узнать их сильные и слабые стороны;
• Идентификация проблемных областей. Помогает быстро выявлять системные проблемы, которые могут возникать с продуктами или услугами. Например, частое упоминание одной и той же проблемы (низкое качество, неудобный интерфейс) сигнализирует о необходимости внесения изменений;
• Анализ ключевых тем и настроений. С помощью инструментов можно выявлять ключевые темы, которые чаще всего обсуждаются пользователями, и определять их общий тон — положительный, нейтральный или негативный;
• Повышение качества обслуживания клиентов. Комментарии часто содержат предложения и запросы клиентов. Позволяет собрать эти идеи и применять их для улучшения клиентского сервиса;
• Повышение лояльности и доверия. Исследование дает возможность выявить лояльных клиентов, которые часто оставляют положительные комментарии. Сведения подходят для построения программ лояльности или предложений.

Методы сбора 

Сбор отзывов с веб-ресурсов — это важная задача для компаний, которые хотят изучить мнение потребителей о своих продуктах или услугах. Для этого применяются разные методы.

Парсинг (Web Scraping)

Это автоматический процесс извлечения контента с сайтов с помощью скриптов или инструментов. При помощи него можно собирать текстовые данные, такие как комментарии, рейтинги и дата публикации.

Преимущества:

• Полный контроль над процессом;
• Можно собрать контент с любых сайтов, даже если у них нет публичного API.

Недостатки:

• Требует знаний программирования;
• На сайтах может быть установлена защита (CAPTCHA, блокировка IP).

Использование API

Многие крупные сайты предоставляют API (Application Programming Interface) для доступа к своим данным. Это официальный способ, который не нарушает правил сайта.

Плюсы:

• Ни разбираться в структуре HTML-ресурсов;
• Часто предоставляется дополнительная информация (например, метаданные).

Минусы:

• Некоторые API ограничены по количеству запросов (лимиты);
• Доступ к полной информации может быть платным.

Сбор через RSS-ленты

Некоторые сайты, особенно новостные порталы и форумы, поддерживают RSS-ленты для обновлений. Это упрощает процесс, так как RSS предоставляет сведения в формате XML.

Преимущества:

• Простота использования и обновления в реальном времени;
• Не требует сложной настройки.

Недостатки:

• Поддержка RSS-лент ограничена, не все сайты предоставляют этот формат.

Опросы и формы обратной связи на сайте

Если отзывы необходимо собрать непосредственно от ваших клиентов, можно применять опросы и формы обратной связи на собственном сайте. Это помогает не только собирать контент о качестве обслуживания или товара, но и выявлять потребности аудитории.

Преимущества:

• Прямое взаимодействие с клиентами;
• Возможность задавать вопросы, которые касаются конкретных аспектов продукта.

Недостатки:

• Может потребоваться больше времени для получения значимого объема.

Выбор инструментов 

Библиотеки для программирования

Эти инструменты идеально подходят для разработчиков, которые хотят создавать кастомизированные скрипты.

Варианты:

• BeautifulSoup. Библиотека для Python, которая облегчает работу с HTML и XML-документами. Она имеет удобный синтаксис для навигации по дереву документа, поддерживает разные парсеры (например, lxml, html5lib);
• Scrapy. Мощный фреймворк для создания веб-скраперa на Python. Он поддерживает параллельный сбор, что ускоряет процесс. Имеет встроенные механизмы для работы с куками и сессиями;
• Selenium. Библиотека для автоматизации браузеров, которая предоставляет возможность выполнять парсинг динамически загружаемых страниц. Поддерживает различные браузеры (Chrome, Firefox и др.), может эмулировать действия пользователя (клики, прокрутка и т. д.).

Инструменты с графическим интерфейсом

Эти инструменты предназначены для пользователей, не обладающих навыками программирования, и предлагают простой интерфейс для настройки.

Варианты:

• Octoparse. Инструмент с визуальным интерфейсом, который собирает контент с веб-сайтов без программирования. Имеет интуитивно понятный интерфейс, позволяющий настраивать с помощью перетаскивания элементов, поддерживает динамические сайты, имеет возможность работы с AJAX;
• ParseHub. Имеет графический интерфейс для копирования сведений с веб-ресурсов. Он извлекает данные из сложных страниц с динамическим контентом. Предоставляет возможность создания проектов для регулярного сбора. Поддерживает экспорт в форматы CSV и JSON.

Парсинг отзывов с HTML-страниц

Это распространенная задача в исследовании контента и веб-скрейпинге. Полученная информация подойдет для изучения общественного мнения, исследования конкурентов, улучшения собственных продуктов или услуг.

Beautiful Soup — это популярная Python-библиотека для HTML и XML. Она легко извлекает сведения.

Python

import requests

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_reviews(url):

    response = requests.get(url)

    soup = BeautifulSoup(response.content, ‘html.parser’)

    reviews = soup.find_all(‘div’, class_=’review’)   

  # Замените ‘review’ на свой селектор

    for review in reviews:

        text = review.find(‘p’, class_=’review_text’).text

        rating = review.find(‘span’, class_=’rating’).text

        date = review.find(‘time’, class_=’review_date’).text

        print(text, rating, date)

# Пример 

url = ‘https://example.com/reviews’

parse_reviews(url)

Как находить и извлекать:

• Анализ HTML-структуры. Применяйте инструменты разработчика браузера (обычно F12) для изучения HTML-кода. Найдите элементы, содержащие отзывы, рейтинги и даты. Определите уникальные атрибуты (class, id) или теги, которые помогут выделить эти элементы;
• Использование BeautifulSoup. Загрузите сайт с помощью requests.get(). Создайте объект BeautifulSoup для исследования HTML-кода. Используйте методы поиска, такие как find(), find_all(), для извлечения нужных элементов. Применяйте селекторы CSS для точного определения элементов;
• Извлечение. Получите текст из элементов с помощью атрибута text. Для более сложных структур применяйте методы навигации по DOM-дереву.

Многие сайты имеют пагинацию для отображения большого количества комментариев на нескольких страницах. Для парсинга необходимо:

• Найдите элементы, содержащие ссылки;
• Извлеките URL этих ссылок;
• Создайте цикл, который будет повторяться для каждого сайта;
• Внутри цикла вызывайте функцию парсинга;
• Обновляйте URL для следующей страницы.

Парсинг отзывов с динамических сайтов (JavaScript и AJAX)

Парсинг динамических сайтов, особенно тех, где комментарии загружаются с помощью JavaScript и AJAX, требует более сложного подхода, чем статических страниц. Для работы с ними часто применяется программа Selenium. 

Selenium — это мощный инструмент для автоматизации браузеров. Он имитирует действия пользователя в браузере, что делает его идеальным для динамических сайтов.

Пример кода на Python Selenium и BeautifulSoup

Python

from selenium import webdriver

from bs4 import BeautifulSoup

def parse_dynamic_reviews(url):

    driver = webdriver.Chrome()  # Или другой браузер

    driver.get(url)

    # Прокрутка для загрузки всех отзывов

    driver.execute_script(«window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight);»)

    # Ожидание загрузки всех элементов (WebDriverWait)

    # …

    html = driver.page_source

    soup = BeautifulSoup(html, ‘html.parser’)

    reviews = soup.find_all(‘div’, class_=’review’)  # Замените селектор

    # … (дальнейший парсинг как для статических страниц)

    driver.quit()

Как применять инструменты для работы с AJAX-запросами:

• Изучение сетевых запросов. Применяйте инструменты разработчика браузера для просмотра сетевых запросов, отправляемых при загрузке. Определите URL, параметры и тип запросов (обычно это POST или GET);
• Использование библиотек. Requests. для отправки HTTP-запросов и получения данных в формате JSON или XML. BeautifulSoup: для полученного HTML-кода;
• Обработка JSON. Если данные возвращаются в формате JSON, то подойдет библиотека json для преобразования их в Python-объекты.

Обход защиты 

Многие сайты применяют различные методы защиты, чтобы предотвратить несанкционированный сбор. Однако, существуют способы обойти эти ограничения.

CAPTCHA — это один из наиболее распространенных методов защиты от автоматизированного ввода. Анти-CAPTCHA сервисы предлагают решение этой проблемы, предоставляя API для автоматического распознавания CAPTCHA.

Как это работает:

• Вы отправляете изображение CAPTCHA сервису;
• Сервис анализирует изображение и возвращает текст, который нужно ввести;
• Вы вставляете полученный текст в соответствующее поле на сайте.

Заголовки HTTP и cookies содержат информацию о браузере, операционной системе и других параметрах.

Как это функционирует:

• Анализируйте HTTP-запросы, отправляемые браузером при посещении сайта;
• Имитируйте эти заголовки в своих запросах;
• Используйте cookies для сохранения сессии и отслеживания состояния.
• Примеры обхода блокировок по IP и других ограничений:
• Прокси-серверы. Они скрывают ваш реальный IP-адрес;
• VPN. Виртуальные частные сети обеспечивают более высокий уровень анонимности;
• Ротация IP-адресов. Регулярная смена IP-адреса затрудняет блокировку;
• Распределенные системы. Распределение нагрузки на множество компьютеров или виртуальных машин позволяет избежать блокировки отдельных IP-адресов;
• User-Agent ротация. Применение различных User-Agent строк помогает избежать блокировки по этому параметру;
• Обход JavaScript. Для сайтов на JavaScript для защиты, можно применять headless браузеры (например, Selenium) или инструменты для модификации JavaScript кода.

Автоматизация 

CRON — это мощный инструмент для выполнения заданий на Linux-системах по расписанию. Он запускает скрипты в определенное время или с определенной периодичностью.

Пример задания CRON:

* * * * * python /path/to/your/script.py

Это задание запускает скрипт script.py каждую минуту.

Пример автоматической записи в файлы CSV или базы:

Запись в CSV:

Python

import csv

# … 

with open(‘reviews.csv’, ‘a’, newline=») as csvfile:

    fieldnames = [‘date’, ‘rating’, ‘text’]

    writer = csv.DictWriter(csvfile, fieldnames=fieldnames)

    # Запись в файл

    writer.writerow({‘date’: date, ‘rating’: rating, ‘text’: text})

Запись в SQLite:

Python

import sqlite3

# … 

conn = sqlite3.connect(‘reviews.db’)

cursor = conn.cursor()

# Создание таблицы (если не существует)

cursor.execute(»’CREATE TABLE IF NOT EXISTS reviews

                 (id INTEGER PRIMARY KEY AUTOINCREMENT,

                  date TEXT,

                  rating REAL,

                  text TEXT)»’)

# Вставка 

cursor.execute(«INSERT INTO reviews (date, rating, text) VALUES (?, ?, ?)»,

              (date, rating, text))

conn.commit()

conn.close()

Многопоточность выполняет несколько задач одновременно, что может значительно ускорить процесс.

Python

import threading

def parse_page(url):

    # … 

threads = []

for url in urls:

    thread = threading.Thread(target=parse_page, args=(url,))

    threads.append(thread)

    thread.start()

for thread in threads:

    thread.join()

Обработка и анализ 

Собрав данные, важно правильно их структурировать. Это выявляет ключевые инсайты о продукте, понять настроения клиентов и улучшить бизнес-стратегии.

Как структурировать:

• Очистка. После важно удалить дубликаты, спам и ненужные элементы. Это может включать очистку от HTML-тегов, фильтрацию нерелевантных отзывов и проверку на наличие ошибок;
• Структурирование. Удобнее всего организовать в виде таблицы или базы с ключевыми полями, такими как, текст, оценка (звездочки или баллы), дата публикации, автор или источник, категория (если продуктовый ассортимент разнообразен);
• Категоризация: Разделение на категории (например, «доставка», «качество продукта», «цена») помогает проводить более детальный анализ и находить проблемы в конкретных аспектах бизнеса.

Примеры визуализации:

• Графики оценок. Гистограмма распределения оценок. Линейный график изменения средней оценки со временем.
• Распределение по категориям. Круговая диаграмма для отображения доли отзывов по каждой категории. Столбчатая диаграмма для сравнения количества комментариев в разных категориях;
• Слово облака. Визуальное представление частоты встречаемости слов.

Важно учитывать законы, регулирующие использование. В некоторых странах могут действовать строгие правила о защите данных пользователей (например, GDPR в Европе). Убедитесь, что вы не нарушаете правила сайта или соглашение с пользователями.

Отзывы, размещенные на платформах, могут быть защищены авторскими правами. Их использование в коммерческих целях может потребовать получения разрешений.

Этический сбор данных подразумевает прозрачность в том, как они применяются. Важно избегать манипуляций (например, фальсификация) и уважать права клиентов на конфиденциальность.

Сбор, обработка – это мощный инструмент, который позволяет компаниям лучше понять своих клиентов, выявить сильные и слабые стороны продуктов или услуг и улучшить взаимодействие с целевой аудиторией. Парсинг отзывов с HTML-ресурсов автоматизирует процесс получения сведений. Это может быть полезно для мониторинга мнений клиентов на различных платформах.

После сбора важно провести их очистку и классификацию. Затем следует анализ текста, например, тональности и выявление ключевых тем, для получения полезных инсайтов. Построение графиков и диаграмм помогает наглядно представить результаты, что упрощает процесс принятия решений. Необходимо соблюдать правовые нормы и этические принципы при работе с контентом, особенно в отношении авторских прав и конфиденциальности.