Neste artigo vamos discutir:
- Definição de screen scraping
- A diferença entre screen scraping e web scraping
- Usos do screen scraping
- Automação de screen scraping
Definição de screen scraping
O screen scraping pode ser realizado manualmente (por exemplo, usando técnicas de screen scraping em Python) ou por meio de soluções automatizadas de coleta de dados da web.
Mas o que é ‘screen scraping’?
Todos os dados da web são exibidos em seu front-end usando alguma forma visual ou textual. Em terminologia computacional, isso é conhecido como GUI ou Interface Gráfica do Usuário. Algumas empresas podem querer capturar imagens de campanhas publicitárias de concorrentes bem-sucedidas, enquanto outras se interessam pelo Quality Assurance (QA) da Interface do Usuário (UI) – abordarei esses casos de uso em profundidade nas próximas seções.
A diferença entre screen scraping e web scraping
O screen scraping está principalmente relacionado à coleta de informações conforme são exibidas ao usuário da web – seja um anúncio, exibição de tela ou gráfico de investimentos. O Scraping de dados se preocupa com a coleta de quaisquer dados publicamente disponíveis na web, estejam ou não na interface front-end do usuário. Isso pode incluir código publicamente disponível, arquitetura de back-end do site, dados de conversão, texto alternativo de imagem e similares.
Usos do screen scraping
Todas as empresas visam usar a melhor ferramenta de scraping de dados disponível.
Mas quais são alguns dos casos de uso empresarial mais comuns para screen scraping?
Experiência do Usuário (UX) / Quality Assurance (QA) de Interface do Usuário (UI)
O screen scraping é muito utilizado por empresas para obter uma visão em tempo real de como seus usuários globais estão visualizando seus aplicativos e sites. Um grande exemplo disso é o QA de UI/UX, onde empresas que implementam novas interfaces e designs querem garantir que estejam sendo exibidas e ‘aparecendo conforme o planejado’.
Verificação de posicionamento de anúncios
O mesmo vale para equipes de marketing e agências de publicidade. Muitos desses grandes escritórios executam campanhas em diferentes idiomas e países. Eles gastam centenas de milhares de dólares em redatores, designers e posicionamento de anúncios.
- Mas os anúncios estão sendo exibidos no idioma correto com as imagens certas para o público pretendido?
- Os sites-alvo estão exibindo banners em uma posição favorável ou nossos anúncios aparecem no canto inferior direito, onde nunca gerarão cliques?
Essas são questões cruciais que o screen scraping está ajudando as empresas a responder, economizando para elas e seus clientes milhões de dólares em gastos publicitários desperdiçados.
Análise de tendências de dados financeiros
Fundos de hedge, capitalistas de risco e gestores de carteiras de valores mobiliários estão usando screen scraping para se antecipar às tendências financeiras, obter vantagem informacional e gerar lucros para si mesmos e para sua clientela.
Eles fazem isso por meio de screen scraping de:
- Artigos de notícias que exibem informações pertinentes sobre empresas e setores aos quais estão expostos
- Gráficos de tendências/volume de ações que os ajudam a entender o interesse atual e as tendências históricas
- Coleta e análise de informações publicamente disponíveis sobre empresas, como registros da SEC (Comissão de Valores Mobiliários dos EUA) e declarações de lucros fiscais
Análise de sentimento em redes sociais
O sentimento nas redes sociais está sendo aproveitado pelas empresas para entender melhor os desejos, necessidades e pontos de dor de seus clientes. Discussões abertas estão ocorrendo, conselhos de investimento estão sendo compartilhados e produtos estão sendo avaliados pela economia peer-to-peer do livre mercado. As pessoas compartilham suas ideias e pensamentos por meio de palavras, GIFs, imagens, emojis e vídeos.
O reconhecimento do valor em compreender o zeitgeist das pessoas que você deseja servir ou com quem deseja competir está crescendo. E a melhor forma de aproveitar isso é por meio de campanhas direcionadas de screen scraping.
Análise competitiva de mercado no eCommerce
As compras são um processo muito visual.
- Como os anúncios dos concorrentes estão sendo exibidos?
- Quais imagens estão exibindo (com ou sem pessoas? Planos longos ou médios?)
- Como os clientes estão avaliando os produtos? E qual classificação por estrelas os itens estão recebendo?
- Onde os itens estão sendo exibidos nos resultados de pesquisa nativos do marketplace?
O screen scraping está ajudando os vendedores digitais a melhorar seus ciclos de vendas usando essas informações para tomar melhores decisões sobre:
- Quais novos produtos adicionar aos catálogos
- Quais faixas de preço convertem com quais públicos
- Onde investir em redes maiores de armazenagem e distribuição
Análise do site do concorrente
As empresas estão rastreando, capturando e analisando arquiteturas de sites de concorrentes para melhorar, aprender, iterar e aprimorar sua própria experiência digital. Elas respondem perguntas por meio de screen scraping, como:
- Quais seções estão faltando no meu site?
- Há conteúdo que pode agregar valor aos clientes que meus concorrentes têm e nós não temos?
- Minha concorrência tem uma experiência de navegação mais simples/limpa?
Resultados de mecanismos de busca por localização geográfica
Veja como os mecanismos de busca estão exibindo resultados para consultas de pesquisa principais em suas geografias-alvo. Por exemplo, quais anúncios, snippets e resultados aparecem primeiro. Isso muda com base na pergunta e na localização do indivíduo, e saber o que os públicos-alvo estão vendo em sua jornada de compra pode ser essencial para ‘engenheirar’ uma jornada de compra mais eficaz.
Automação de screen scraping
Ao buscar automatizar suas operações de screen scraping, você deve usar a infraestrutura de scraping de dados #1, a Bright Data.
A Bright oferece ferramentas como a API de Web Scraper que permitem às empresas fazer scraping de telas de sites-alvo com um clique. O que é interessante é que se trata de uma ferramenta sem código e pode recuperar dados em vários formatos (JSON, CSV, HTML ou Microsoft Excel).
