Na atualidade, a coleta de dados se tornou fundamental para o sucesso de qualquer negócio. Obter informações precisas e relevantes, é essencial para embasar decisões estratégicas, entender o mercado, conhecer o comportamento das pessoas consumidoras e identificar tendências. 

Nesse contexto, ferramentas como a inteligência artificial e o web scraping desempenham um papel importante ao permitir que as empresas obtenham dados valiosos disponíveis na web. 

Por meio dessa técnica de extração automatizada de dados, é possível acessar e analisar infinitas fontes online, incluindo sites de concorrentes, mídias sociais, fóruns e portais de notícias.

Continue a leitura para entender o que é web scraping e como ele pode ser útil para o seu negócio!

Web Scraping: o que é?

Web Scraping, também conhecido como “raspagem de dados”, ou mineração de dados, é uma técnica utilizada para extrair grandes volumes de informação de sites da internet, filtrando apenas as informações mais relevantes.

Para entender melhor, imagine que você queira coletar dados de um site específico. Fazer isso manualmente exigiria muito tempo e esforço, neste ponto, entra o Web Scraping site, automatizando a coleta de dados e transformando a tarefa em algo mais viável.

Para que o Web Scraping é útil?

O web scraping pode parecer uma simples técnica de coleta de dados, no entanto, tem um impacto significativo no mundo dos negócios. Em um mundo cada vez mais digital, essa é uma ferramenta indispensável para qualquer empresa que deseje fazer a análise e interpretação de dados para impulsionar o crescimento. 

Seja para tomadas de decisões empresariais ou estudos de mercado, essa técnica pode ser muito útil para:

• Analisar a concorrência: as empresas podem usar para coletar dados de produtos dos sites de seus concorrentes, ajudando a manter a competitividade no mercado.
  
• Gerar leads: a raspagem de dados pode ser usada para obter uma lista de potenciais clientes. Empresas de muitos setores de mercado — de imóveis a vendas B2B — podem usar essas informações para impulsionar suas ações de marketing.
  
• Analisar sentimento: essa técnica pode ser utilizada para monitorar o sentimento do público sobre tendências, produtos ou serviços específicos. Isso é especialmente útil para campanhas publicitárias ou de estratégia de marca.
  
• Monitorar a concorrência: ele facilita o rastreio das atividades da concorrência, permitindo coletar e analisar dados sobre os preços dos produtos, as estratégias de marketing, as avaliações dos clientes e muito mais. Essas informações podem ajudar a moldar estratégias de negócios mais competitivas e orientadas por dados.
  
• Prever tendências do mercado: ele permite a coleta de grandes volumes de dados sobre as tendências de mercado, o que pode ajudar as empresas a prever mudanças, se adaptar a elas e tirar proveito dessas tendências.
  
• Automatizar processos: a coleta manual de dados é demorada e sujeita a erros. O web scraping automatiza esse processo, economizando tempo e recursos, permitindo que as empresas se concentrem em demandas mais importantes.

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Como fazer web scraping

Como vimos, o web scraping é uma técnica usada para coletar informações de diversos sites, que podem ser usadas para análise de dados, pesquisa de mercado, monitoramento de preços, entre outras aplicações. Para fazer essa coleta de dados, é preciso seguir alguns passos básicos:

• Escolha a ferramenta ou biblioteca: existem várias opções de ferramentas (web scraping tools) disponíveis em diferentes linguagens de programação. Alguns exemplos populares incluem BeautifulSoup e web scraping Python, Puppeteer para JavaScript, Selenium WebDriver para várias linguagens, entre outros. A escolha dependerá das necessidades e preferências.
  
• Identifique os dados a serem coletados: antes de começar, determine quais dados você deseja extrair do site alvo. Isso pode incluir texto, imagens, links, tabelas, entre outros.
  
• Analise a estrutura da página: analisar a estrutura HTML da página da web de onde você deseja extrair os dados, ajuda a entender como as informações estão organizadas e como você pode acessá-las usando o seu scraper.
  
• Desenvolva o código de scraping: escreva o código necessário para acessar a página da web, extrair os dados desejados e processá-los conforme necessário. Use as funções e métodos fornecidos pela biblioteca ou ferramenta escolhida para fazer isso de forma eficiente.
  
• Trate as exceções e erros: considere possíveis cenários de erro, como falha na conexão com a internet ou alterações na estrutura da página da web alvo, e inclua tratamentos de exceção no seu código para lidar com essas situações.
  
• Execute o scraping de forma ética e responsável: certifique-se de que está seguindo as diretrizes e políticas do site alvo em relação ao scraping. Alguns sites podem proibir explicitamente o scraping em seus termos de serviço, enquanto outros podem impor limites de taxa de solicitações ou requerer autenticação.
  
• Armazene e analise os dados: após coletar os dados, você pode armazená-los em um arquivo local, banco de dados ou outro sistema de armazenamento. Em seguida, você pode analisar os dados conforme necessário para extrair insights ou realizar outras operações.
  
• Faça manutenções e atualizações: verifique periodicamente se o seu scraper está funcionando corretamente e faça as atualizações necessárias para lidar com quaisquer mudanças na estrutura da página da web alvo.

Tipos de Web scraping

O web page scraping, em geral, pode ser classificado em duas categorias principais: 

1. Web scraping manual

Envolve a extração manual de dados navegando pelas páginas da web. Embora seja um método bastante simples e que não requer habilidades técnicas avançadas, é demorado e impraticável para sites grandes e complexos.

2. Web scraping automático

Exige o uso de softwares ou bots para extrair informações rapidamente de páginas da web. Este costuma ser o método mais utilizado devido à sua eficiência e capacidade de extrair grandes volumes de dados em um curto período. Existem várias ferramentas automatizadas disponíveis, algumas das quais incluem BeautifulSoup, Scrapy e Selenium.

Desafios do Web Scraping e soluções

Ao coletar dados da Web usando web scraping, é inevitável encontrar certos desafios. Lidar com esses problemas é fundamental para tornar o processo mais eficiente. Confira abaixo, algumas das dificuldades mais comuns e dicas para superá-las.

Bloqueio de IP

Bloqueios de IP são uma das restrições mais comuns enfrentadas pela maioria dos scrapers. Para websites, parece suspeito quando dezenas de requisições vêm do mesmo IP em um curto período. 

Como solução, a rotação de IP usando proxies pode ser uma estratégia eficaz, sendo uma maneira de fazer suas solicitações parecerem que estão vindo de diferentes usuários (as).

Proteção contra Captchas

Diversos sites usam captchas para evitar que bots acessem seus dados. Os CAPTCHAs, ou Testes de Turing para distinguir computadores de humanos, são uma forma eficaz de impedir o scraping automático. 

Algumas soluções para lidar com isso incluem serviços automatizados de resolução de captcha, contudo, eles têm suas limitações e podem não ser 100% eficazes.

Semântica variável em diferentes sites

O Web Scraping geralmente exige que você escreva código personalizado para cada site, pois a estrutura e semântica do HTML podem variar muito de um site para outro. 

Usar bibliotecas e frameworks de scraping flexíveis e poderosos pode ajudar a contornar esse problema. Além disso, técnicas de Machine Learning podem ser aplicadas para tornar seus scrapers mais resilientes às mudanças de layout.

Práticas recomendadas para o Web Scraping

Embora essa atividade possa ser extremamente benéfica, ela também pode levar a violações de privacidade e sobrecarga de servidores, se não for feita corretamente. Por isso, é muito importante respeitar os Termos de Serviço do site e considerar algumas práticas recomendadas:

1. É fundamental garantir que você sempre respeite a privacidade das pessoas usuárias. Isso implica em evitar a coleta de dados pessoais, a menos que tenha permissão explícita para fazê-lo. Mesmo com a permissão, você precisa cumprir com as leis de proteção de dados, como a GDPR na União Europeia e a LGPD no Brasil.
   
2. É igualmente importante não sobrecarregar os servidores dos sites ao coletar dados. Para evitar isso, programe seu scraper para fazer solicitações em um ritmo moderado, idealmente durante horários de baixo tráfego. Este comportamento é não apenas ético, mas também pode ajudar a evitar o bloqueio por parte do servidor.
   
3. Respeitar os Termos de Serviço (TOS) do site também é uma regra básica. Isso pode incluir limitações na frequência das solicitações, quais páginas podem ser raspadas e quais dados podem ser coletados. Ignorar estes termos pode resultar em proibição ou até mesmo ações legais pelo site.

Cada uma dessas práticas não só protege você de consequências legais, mas também ajuda a manter a Internet como um espaço aberto e respeitoso. Lembre-se que a chave para um web scraping eficaz e ético é sempre respeitar as regras dos sites e a privacidade dos usuários e usuárias.

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Com o web scraping, podemos abrir novas portas para a análise de dados. Ao coletar e estruturar informações de inúmeros sites na web, ganhamos a capacidade de obter insights mais completos e valiosos sobre praticamente qualquer assunto.

Para todo tipo de negócio, essa é uma ferramenta bastante útil para a coleta de dados. Ter um aliado estratégico como a Payoneer também é uma vantagem muito importante. 

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