Ecosystème

Scraping

Terme	Définition
Scraping	Le web scraping est une technique d'extraction automatisée de contenus structurés à partir d'un ou plusieurs sites web, ce qui peut être effectué par un tiers à l'aide de programmes, bots ou scripts spécifiques. Cette pratique a connu un regain d'usage dans le cadre du développement des techniques dites de growth hacking. On peut utiliser le scraping pour alimenter des outils de veille et d'analyse, ainsi que pour constituer des fichiers dédiés à la prospection. Le web scraping peut se révéler illégal ou non éthique, car il peut constituer une atteinte au droit de propriété intellectuelle lié aux bases de données et la collecte et l'utilisation des données personnelles collectées sont généralement non conformes aux dispositions légales. Il est donc différent de l'utilisation autorisée d'une API, car le site source des données contrôle et éventuellement facture le rapatriement des données. Les éditeurs peuvent se protéger du scraping par des techniques de détection spécifiques des bots ou scrapers. En marketing digital, il existe différentes formes de scraping telles que le scraping LinkedIn, le scraping effectué sur Le Bon Coin, le scraping d'autres sites annuaires / bases de données, le scraping de contenu utilisé comme une technique de référencement black-hat ou à des fins de monétisation, le Google scraping, l'URL Scraping, le scraping / crawling de sites web B2B et le scraping d'adresses email. Le Scraping est très important car c'est un moyen efficace et rapide pour un tiers d'extraire automatiquement des données à partir d'un site web. Par exemple, un magasin en ligne peut utiliser le web scraping pour recueillir les informations et les tarifs de ses concurrents afin qu’il puisse les analyser et prendre des mesures appropriées pour se maintenir compétitif. De plus, les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour trouver des informations sur les clients potentiels et les contenus pertinents dont ils ont besoin pour améliorer leurs services. En Europe, quelques acteurs importants du marché du Scraping sont : Webhose.io, Apify, ScrapingBee, Diffbot, Octoparse et VisualScrapeur. L’origine du Scraping remonte aux années 90 et a été popularisée par Google qui a développé un outil connu sous le nom «Googlebot» pour explorer et indexer les pages Web. Les experts du sujet sont : Alexander Grechanyuk - fondateur de Webhose.io; Daniel Rothenberg – fondateur de Diffbot; Katerina Trajchevska – fondatrice d’Apify; et Pavel Chuchuva – fondateur de ScrapingBee. Il existe plusieurs bonnes pratiques pour réaliser un web scraping. Tout d’abord, les robots doivent être configurés correctement afin qu’ils n’endommagent pas les serveurs cibles. Ensuite, il est important d’utiliser des proxies anonymes afin que les robots ne soient pas détectés par les systèmes anti-scrapping. Il est également important de respecter la politique en matière de confidentialité et la loi sur la protection des données à caractère personnel (RGPD). Enfin, il est important d’utiliser des technologies robustes pour optimiser la vitesse et la mise à jour des données recueillies via web scraping. Le coût du Web Scraping dépendra généralement du volume de données recueillies et du temps nécessaire à l’extraction et à la compilation des informations requises. Les tarifs peuvent varier entre 100$ et plusieurs milliers par mois selon la taille du projet."

Terme

Définition

Le web scraping est une technique d'extraction automatisée de contenus structurés à partir d'un ou plusieurs sites web, ce qui peut être effectué par un tiers à l'aide de programmes, bots ou scripts spécifiques. Cette pratique a connu un regain d'usage dans le cadre du développement des techniques dites de growth hacking. On peut utiliser le scraping pour alimenter des outils de veille et d'analyse, ainsi que pour constituer des fichiers dédiés à la prospection.

Le web scraping peut se révéler illégal ou non éthique, car il peut constituer une atteinte au droit de propriété intellectuelle lié aux bases de données et la collecte et l'utilisation des données personnelles collectées sont généralement non conformes aux dispositions légales. Il est donc différent de l'utilisation autorisée d'une API, car le site source des données contrôle et éventuellement facture le rapatriement des données. Les éditeurs peuvent se protéger du scraping par des techniques de détection spécifiques des bots ou scrapers.

En marketing digital, il existe différentes formes de scraping telles que le scraping LinkedIn, le scraping effectué sur Le Bon Coin, le scraping d'autres sites annuaires / bases de données, le scraping de contenu utilisé comme une technique de référencement black-hat ou à des fins de monétisation, le Google scraping, l'URL Scraping, le scraping / crawling de sites web B2B et le scraping d'adresses email.

Le Scraping est très important car c'est un moyen efficace et rapide pour un tiers d'extraire automatiquement des données à partir d'un site web. Par exemple, un magasin en ligne peut utiliser le web scraping pour recueillir les informations et les tarifs de ses concurrents afin qu’il puisse les analyser et prendre des mesures appropriées pour se maintenir compétitif. De plus, les entreprises peuvent utiliser le web scraping pour trouver des informations sur les clients potentiels et les contenus pertinents dont ils ont besoin pour améliorer leurs services.

En Europe, quelques acteurs importants du marché du Scraping sont : Webhose.io, Apify, ScrapingBee, Diffbot, Octoparse et VisualScrapeur. L’origine du Scraping remonte aux années 90 et a été popularisée par Google qui a développé un outil connu sous le nom «Googlebot» pour explorer et indexer les pages Web.

Les experts du sujet sont : Alexander Grechanyuk - fondateur de Webhose.io; Daniel Rothenberg – fondateur de Diffbot; Katerina Trajchevska – fondatrice d’Apify; et Pavel Chuchuva – fondateur de ScrapingBee.

Il existe plusieurs bonnes pratiques pour réaliser un web scraping. Tout d’abord, les robots doivent être configurés correctement afin qu’ils n’endommagent pas les serveurs cibles. Ensuite, il est important d’utiliser des proxies anonymes afin que les robots ne soient pas détectés par les systèmes anti-scrapping. Il est également important de respecter la politique en matière de confidentialité et la loi sur la protection des données à caractère personnel (RGPD). Enfin, il est important d’utiliser des technologies robustes pour optimiser la vitesse et la mise à jour des données recueillies via web scraping.

Le coût du Web Scraping dépendra généralement du volume de données recueillies et du temps nécessaire à l’extraction et à la compilation des informations requises. Les tarifs peuvent varier entre 100$ et plusieurs milliers par mois selon la taille du projet."