Моментальный парсинг цен, а также товаров и услуг в одно нажатие мышки!

Парсинг сайтов цена. Как выбрать лучший парсер

Итак, давайте разберемся. Данные - это потрясающий ресурс для анализа и хранения информации. Но принимать рациональные решения на основе этой информации можно только в том случае, если она представлена в наглядном виде. Именно поэтому нам нужен парсинг - метод структурирования необработанной информации. Парсинг позволяет сэкономить время и повысить производительность за счет преобразования огромных массивов данных в аккуратные и упорядоченные форматы. В этом случае мы получим выжимку самых важных даных.

Если вы нашли эту статью, то, скорее всего, вы имеете некоторое представление о том, что такое парсинг данных, или хотя бы слышали о нем. Так что если вы ищете дополнительную информацию о том, что может дать парсинг и как его настроить для вашего бизнеса, то вы попали по адресу.

Парсинг цен конкурентов. Как? И при чём тут синтаксический анализ данных?

Проще говоря, парсинг - это процесс преобразования одного типа данных в другой. У парсинга нет определенного формата преобразования. Все зависит от того, как построен парсер.

Возьмем веб-скраппинг в качестве примера и посмотрим, как выглядит основной процесс. К примеру, вам нужно сделать парсинг цен конкурентов, но сначала вам нужен скачать эти данные с помощью веб-скрапинга. Парсинг - это следующий шаг после скрапинга.

Скрапинг даст вам нужные данные, но зачастую они будут представлены в виде необработанного HTML-файла, который трудно читать. Парсинг преобразует HTML-файл в более удобный для чтения формат (например, JSON), который вы сможете лучше понять и использовать.

Парсинг цен интернет магазинов: Каковы преимущества использования программного обеспечения для синтаксического анализа?

Если вам нужен парсинг цен интернет магазинов, то с помощью определённого софта этот процесс будет иметь множество преимуществ, некоторые из которых включают в себя:

• Оптимизация работы
• Экономия времени
• Сокращение расходов
• Более валидные базы данных

Что можно сделать со спарсенными данными? Парсинг цен конкурентов и много другого

Парсинг электронной почты
Много информации, которой мы делимся с нашими клиентами и деловыми партнерами, прходит по электронной почте. Это ценная, но крайне неструктурированная и разрозненная информация, которая часто требует ручного анализа. Программное обеспечение для парсинга электронной почты делает всю ручную работу по просмотру каждого письма за вас. Оно извлекает только ту информацию, которая вам нужна. Просто укажите программе для парсинга, что искать, задав конкретные ключевые слова, и она просмотрит ваши электронные письма в поисках этой информации. После этого программа предоставит структурированные данные в удобном вам формате.

Парсинг резюме
Только представьте себе все эти красочные, привлекающие внимание резюме, полные текста или уникального дизайна, с которыми ежедневно сталкивается отдел кадров. Программное обеспечение для парсинга может извлекать информацию из файлов Doc, Docx, JPG, HTML, RTF, PDF, PNG и сохранять соответствующие данные в одной базе данных.

Парсинг цен конкурентов
На этом долго останавливаться не будем, тут всё просто. Лучше парсить цены конкурентов с помощью программы, чем вручную особенно когда ассортименты свыше тысячи товаров.

Инвестиции
Изучение акций, брендов, крупных компаний и стартапов, прогнозирование доходов и планирование бизнес-стратегий требуют от вас огромного количества данных. С помощью парсинга данных вы сможете значительно сократить время на сбор и структурирование информации и сосредоточиться на самом важном - инвестировании и получении прибыли.

Маркетинг и электронная коммерция
Быть в курсе последних тенденций рынка, следить за изменениями цен у конкурентов, контролировать SEO продвижение и экономить время: звучит слишком хорошо, чтобы быть правдой? Только не с парсингом. Он позволяет быстро и легко структурировать и упорядочить полученные данные, чтобы вам не пришлось часами сидеть у экрана компьютера.

Парсинг цен на python сделать самому или проще приобрести парсер в аренду?

В этом разделе мы рассмотрим плюсы и минусы создания парсера и его покупки у стороннего поставщика. Мы рассмотрим наиболее важные факторы, которые помогут вам решить, что лучше для вашего бизнеса.

Плюсы создания собственного парсера (для парсинга цен и не только)

Стоимость. Создание парсера может обойтись дешевле, чем его покупка. Если у вас уже есть IT-отдел с квалифицированными разработчиками, вы можете начать проект и создать парсер именно для ваших нужд.

Создание изнутри. Вы будете полностью контролировать весь процесс создания парсера. Даже если вы не являетесь разработчиком, вы все равно будете принимать в нем участие. В конечном счете именно вы лучше всех знаете, что должен делать парсер для вас.

Оперативное решение проблем. Вы сможете немедленно реагировать на любые заминки в процессе работы. Любые проблемы, которые могут возникнуть, будут решены в кратчайшие сроки, поскольку за работой парсера будут следить сами разработчики.

Экономия времени. Вам не придется беспокоиться о выделении времени и ресурсов на создание парсера. Единственное, на что вы потратите время, - это на выбор парсера стороннего производителя, который лучше всего подходит для ваших нужд.

Минусы создания собственного парсера

Время. Даже после создания парсера нет гарантии, что он будет работать правильно. Поэтому необходимо проводить постоянные тестирования. Вам придется выделить на это достаточно много времени, чтобы убедиться, что парсер делает то, что вам нужно.

Стоимость. В зависимости от масштабов вашей компании и имеющихся ресурсов, создание собственного парсера может оказаться более затратным.

Ресурсы. Создание парсера требует специальных знаний. Вам понадобятся специальные разработчики для создания парсера и мониторинга всего процесса парсинга.

Плюсы покупки парсера

Экономия времени. Вам не придется беспокоиться о выделении времени и ресурсов на создание парсера. Единственное, на что вы потратите время, - это на выбор парсера стороннего производителя, который лучше всего подходит для ваших нужд.

Поддержка клиентов. Вы можете быть уверены в том, что вам будет помогать специализированная служба поддержки (как в случае с нашим парсером PartScanner).

Эффективность. Покупая парсер, вы можете быть уверены в том, что он на 100% эффективен, многократно протестирован и готов к выдаче наилучших результатов.

Минусы покупки парсера

Стоимость. В зависимости от объема данных, покупка парсера может обойтись дороже.

Минимальное взаимодействие. Даже если вы сможете выбрать лучший для вас парсер, вы не сможете полностью контролировать процесс (многим компаниям это и не нужно). Вы получите только результат - полностью готовое программное обеспечение для парсинга.

Парсинг данных (а также парсинг цен на маркетплейсах), несомненно, может повысить вашу конкурентоспособность и стимулировать развитие бизнеса. Парсинг позволяет ориентироваться в огромных массивах данных и сокращать их до наиболее значимых результатов. От прогнозирования роста или падения акций до анализа последних тенденций на рынке - парсинг позволяет сэкономить время и повысить эффективность.

Мы в PartScanner безумно любим инновации и делаем так, чтобы нашим клиентам было проще развивать свой бизнес. Если эта статья вызвала у вас интерес, свяжитесь с нашей замечательной службой поддержки, и мы с радостью ответим на любые ваши вопросы.

Парсинг цен озон: Библиотеки парсинга HTML

Библиотеки парсинга на основе HTML могут стать отличным решением для добавления поддержки автоматизации в ваше решение по парсингу или скрапингу. С их помощью вы можете делать парсинг цен на озон, парсинг цен конкурентов в гугл таблицу вообщем практически, что пожелаете. Вы также можете рассмотреть возможность использования прокси со всеми этими библиотеками для изменения своего гео и разделения потоков данных. Большинство библиотек HTML, представленных ниже, могут быть интегрированы к вашему решению с помощью API.

• BeautifulSoup остается одной из самых распространенных библиотек для парсинга на языке Python. С помощью проекта скраппинга на Beautiful Soup вы сможете извлекать данные из файлов типа HTML и XML. Beautiful Soupand Python также может предоставить богатый набор инструментов, таких как Scrapy, которые были разработаны специально для парсинга данных и скрапинга текста.

• В проектах, основанных на Javascript, можно попробовать использовать библиотеку Cheerio. Она хорошо подходит для агрегации данных, быстро управляет ими и обладает хорошими возможностями разметки.

• Еще один инструмент, на который стоит обратить внимание, называется Puppeteer. Этот инструмент поможет автоматически делать скриншоты или PDF-файлы нужной вам страницы. Позже эти данные также можно структурировать для удобного использования.

• Если вы хотите создать свой проект с помощью языка Java, найдите библиотеку JSoup. С помощью этого набора инструментов вы сможете работать с HTML-контентом и инструментами для парсинга URL. Кроме того, JSoup может отлично работать как в задачах веб-скреппинга, так и веб-парсинга.

Парсинг сайтов цена завышена? Проблемы при парсинге данных с веб-сайтов

Работа с большими объемами данных — это сложный процесс, и парсинг данных не является исключением из этого правила. В процессе парсинга данных с сайтов вы можете столкнуться с несколькими распространенными препятствиями. Первая из неприятностей заключается в работе с ошибками и ложными данными. Информация, поступающая на вход, в большинстве случаев содержит неточности и материал достаточно сырой. Чаще всего подобные проблемы возникают при парсинге данных с веб-страниц в формате HTML. Для парсинга такого сайта необходимо уметь автоматически интерпретировать и отмечать возникающие ошибки. Когда перед вами встает вопрос - "Как извлечь данные с сайта с помощью парсинга?", одно из главных препятствий будет связано с большими объемами данных, которые парсеру необходимо обработать.

Парсинг и скраппинг требуют времени и ресурсов для точного выполнения задач. При столкновении с большими и объемными нагрузками парсер может начать демонстрировать проблемы с производительностью или даже сбои. Частично это можно преодолеть, распараллелив процесс парсинга на несколько. Но это также приводит к большой нагрузке на сервер. Кроме того, чтобы избежать блокировки при парсинге, можно обратить внимание на мобильные прокси для парсинга. Распараллелив входные данные, вы также можете заставить парсер работать с несколькими форматами данных одновременно. Но чтобы это стало возможным, парсер должен постоянно обновляться и совершенствоваться. Форматы данных быстро развиваются, и ваше решение для парсинга должно идти в ногу с этим развитием, чтобы оставаться актуальным.

Парсинг цен на маркетплейсах и при чём здесь поисковые технологии?

Имея под рукой десятки и даже сотни тысяч вариантов, покупатели меняют бренды с беспрецедентной скоростью. Хотя традиционные ценности, такие как цена (30%), качество (16%) и стоимость доставки (15%), все еще являются значимыми факторами при принятии решений, отчет McKinsey показывает, что доступность (48%) и удобство (34%) теперь являются самыми сильными факторами при совершении новых покупок. Проще говоря, покупатели ожидают, что им будет легко найти то, что они ищут. Если этого не происходит, они покинут ваш сайт электронной коммерции и купят товар в другом месте. Это явление известно как "отказ от поиска".

Согласно недавнему исследованию «Google Search Abandonment Survey», только в США неудачный поиск в Интернете обходится ритейлерам более чем в 300 миллиардов долларов в год недополученной прибыли. Более того, 77 % потребителей, столкнувшихся в прошлом с трудностями при поиске, скорее всего, никогда больше не посетят ваш сайт.

Когда речь заходит об онлайн-площадках, борьба за покупателей становится особенно ожесточенной. Как ведущие торговые площадки, такие как Amazon, eBay, Etsy и наши российские аналоги это Озон и Вайлдберрис - добиваются эффективной работы с клиентами? Одним из ключевых факторов в обеспечении исключительного качества обслуживания клиентов является продуманный поиск. Ниже мы подробнее разберём о некоторых факторах, препятствующих эффективному поиску, и о том, как их преодолеть с помощью лучших в своем классе поисковых технологий.

Парсинг цен интернет магазинов. Проблемы с качеством данных мешают поиску

Отказ от поиска стал общеотраслевой проблемой во многом потому, что традиционные технологии поиска не обеспечивают достаточных возможностей для удовлетворения современных требований электронной коммерции на рынке. Сегодня люди ожидают мгновенных, точных, релевантных и персонализированных результатов поиска, в точности соответствующих их покупательским намерениям. В мире, где все привыкли к поисковой строке Яндекс/Google, эти ожидания уже давно перестали быть необоснованными. Однако до сих пор существует множество проблем, которые мешают онлайн-площадкам предоставлять действительно качественный поиск товаров. О некоторых из них мы расскажем ниже.

Продажа в интернете предполагает предложение высококачественных товаров и поддержку во время покупке с помощью точных и достоверных данных о продукте. Это включает в себя создание обширной информации о товаре, которая позволяет покупателям находить и сравнивать товары у разных продавцов, что приводит к увеличению конверсии в продажу, увеличению стоимости заказа и постоянной лояльности к бренду. Полезные, информативные и последовательные описания товаров, привлекающие внимание покупателей, начинаются с правильных атрибутов, которые являются составными элементами каталога торговой площадки. Они используются в качестве параметров фасетки и фильтрации для навигации, отчетов о сравнении товаров и рекламных акций. Отсутствие правильной атрибуции товара может затруднить покупателям поиск продукта среди аналогичных предложений.

Помимо основных характеристик, таких как цена, размер и цвет, описания товаров могут включать такие нематериальные характеристики, как качество, надежность, безопасность или эстетичность. Это помогает ритейлерам создать более убедительную и полную историю о продукте, показывая, как он отвечает потребностям и желаниям покупателей и какую выгоду они получат от его приобретения. В составлении характеристик товаров в цифровой торговле участвует множество сторон, включая администраторов сайтов, поставщиков и продавцов. Ритейлеры прилагают значительные усилия для обеспечения точных характеристик и привлекательных описаний товаров, используя стандартизацию и средства контроля в своих системах управления информацией о товарах и мерчандайзинга. Операторы торговых площадок, которые полагаются в основном на данные о товарах, предоставляемые продавцами, сталкиваются с большими трудностями в обеспечении одинакового уровня качества данных о товарах на всей платформе. Им часто приходится сталкиваться со следующими проблемами:

• Непоследовательная маркировка товаров. Разные продавцы могут по-разному маркировать один и тот же товар, что затрудняет покупателям сравнение похожих продуктов.

• Отсутствующая или неполная информация о товаре. В некоторых случаях продавцы могут предоставлять неполную информацию о товаре или даже не указывать важные детали, такие как размеры, бренд или материал.

• Неверные сведения о товаре: Иногда продавцы могут предоставлять неверную информацию о товаре, например, неправильные размеры или изображения товара.

• Ошибочная категоризация. Продавцы могут недоиспользовать или злоупотреблять таксономией каталога товаров, размещая товары в неактуальных категориях.

• Чрезмерное использование тегов. Когда продавцы добавляют важные свойства товара в виде тегов, а не используют соответствующие атрибуты, это приводит к путанице в понимании значения конкретного тега, заставляя покупателей полагаться на догадки, а не на фасетный поиск.

• Сложные для понимания характеристики и описания товаров. Идиоматические выражения, сокращения, нестандартные слова, аббревиатуры, интернет-сленг, специфическая терминология, орфографические и пунктуационные ошибки создают цифровой шум, заслоняющий важную информацию о продукте. Более того, такие текстовые данные не могут быть правильно классифицированы программным обеспечением для интеллектуального анализа текста, что приводит к снижению точности и большому количеству ложных результатов даже для простых запросов.

• Неточная комплектация товаров. Комплект товаров - это мощный инструмент перекрестных продаж. Однако многие продавцы склонны злоупотреблять этой функцией, группируя несвязанные между собой товары в одном объявлении, часто путая их атрибуты или не предоставляя описание, учитывающее всю комплектацию.

• Дубликаты. На торговых площадках часто размещается несколько объявлений об одном и том же товаре. Когда эти дубликаты не распознаются системой как таковые, покупателям становится сложнее ориентироваться в товарных предложениях и сравнивать их.

• Манипуляции с поисковыми системами. Пытаясь обойти алгоритмы платформы и оказаться на 1-й странице результатов поиска, многие продавцы используют чёрное SEO чтобы привлечь внимание покупателей. Они часто наполняют описания и/или названия товаров популярными ключевыми фразами, названиями брендов или другими неуместными ключевыми словами, которые не являются частью контекстных характеристик товара. Другие распространенные уловки включают скрытый текст (например, "белое на белом"), теги, скрытые в метаданных, выпадающие поля и т.п.

Учитывая все эти проблемы, создание качественного поиска товаров на рынке может показаться довольно сложной задачей. Однако на помощь приходит всеми любимый нами парсинг информации, позволяющий повысить качество данных и релевантность результатов поиска.

Как сделать парсинг цен ozon и не только? Повышение качества поиска на рынке с помощью обогащения данных

Путь к совершенствованию поиска на рынке должен начинаться с данных о листингах товаров. Даже самые совершенные поисковые алгоритмы и модели машинного обучения будут выдавать странные результаты, если им не предоставить достоверные и полные данные.

Обогащение данных позволяет ритейлерам повысить ценность решения о покупке для своих клиентов. Этот процесс заключается в поиске пробелов и несоответствий в информации о продукте и заполнении их актуальными, точными и релевантными данными. Торговые площадки используют различные методы для повышения качества данных:

• Поиск атрибутов на сайтах проверенных производителей, спецификаций товаров, изображений, видео и отзывов покупателей;

• Поощрение продавцов к предоставлению подробных данных о товаре при создании объявлений;

• Использование таксономий по категориям в процессах регистрации товаров для обеспечения полной и достоверной информации об атрибутах товара;

• Атрибутирование объявлений о товарах с помощью внутренних сотрудников или аутсорсинга. Однако такие подходы могут привести к риску оттолкнуть продавцов от платформы, в то время как ручные процессы проверки и анализа атрибутов не очень хорошо масштабируются. Торговым площадкам необходимо использовать менее инвазивные, но более мощные методы обогащения данных о товарах. Новую надежду дают современные методы парсинга. Они могут помочь преодолеть разрыв между противоречивыми требованиями, предъявляемыми продавцом к минимальным затратам на поиск товара, и структурированными данными, генерирующими богатые результаты для бесперебойного поиска.

Парсинг цен конкурентов: Маркировка товаров с помощью компьютерного зрения, NLP и парсинга

Точность определения типа продукта - одна из ключевых областей для улучшения поиска на рынке. Процесс поиска обычно вращается вокруг конкретного вида товара, который ищет покупатель, будь то юбка, электродрель или ваза. Поэтому отсутствие типа товара затрудняет поиск объявления, а неправильная маркировка приводит к нерелевантным результатам поиска. Модели компьютерного зрения, NLP и парсинг могут предложить подходящий тип продукта, анализируя всю доступную визуальную и текстовую информацию о нем, включая изображения, названия и описания.

В сочетании решения, основанные на изображениях и тексте, усиливают друг друга, достигая высокого уровня точности, что упрощает процесс создания объявлений. Модели глубокого парсинга идут еще дальше. Они могут выполнять извлечение атрибутов для конкретной категории, определяя такие важные характеристики, как доминирующий цвет, дизайн и материалы. Это позволяет встраивать топовые метки на сайт, что значительно повышает открываемость объявлений и общее качество поиска.

Парсинг цен и данных о продукте из отзывов покупателей

Отзывы покупателей - еще один ценный источник данных о продукте. Парся и прогоняя отзывы покупателей через алгоритмы NLP, ритейлеры могут не только извлекать ключевые атрибуты продукта и субъективные характеристики, такие как качество, надежность, безопасность или эстетика, но и собирать и оценивать настроения покупателей. На основе этой информации продавцы могут создать более убедительную историю, иллюстрирующую, как выглядит жизнь с этим продуктом, почему он лучше всего подходит для удовлетворения потребностей и желаний покупателей и как они выиграют от приобретения желаемого товара. Использование запросов поиска покупателей для атрибуции товаров Последним, но не менее важным источником дополнительной информации о продукте являются запросы поиска покупателей.

Погружение в историю поиска покупателей позволяет получить ценные сведения о поисковых запросах, которые привели к просмотру или покупке конкретного товара. Затем эти запросы анализируются для извлечения ключевых понятий, которые могут быть проиндексированы вместе с остальными данными о продукте, создавая своего рода самообучающуюся систему атрибуции продукта.

Хотя этот подход довольно прост и эффективен, он ограничен существующими продуктовыми предложениями с высокой вовлеченностью пользователей. Эту проблему можно решить, применив алгоритмы машинного обучения (ML), обученные предсказывать топ поисковых запросов на основе имеющейся информации о продукте. Таким образом, мы можем определять наиболее вовлекающие запросы даже для новых продуктов на основе их визуального и атрибутивного сходства с записями, которые мы использовали для обучения модели:

Парсинг цен маркет: Улучшение поиска с помощью технологий искусственного интеллекта, ML и парсинга

Улучшение и обогащение данных о товарах - важный шаг в достижении качественного поиска товаров на торговой площадке. Однако, чтобы полностью раскрыть его потенциал, торговые площадки должны использовать передовые технологии поиска на основе ИИ, которые могут использовать выгрузка спарсенных данных, а также информацию, связанную с поиском и поведением покупателей. Последняя включает в себя просмотры товаров, события добавления в корзину, поведение при кликах и историю покупок. Все эти данные, вероятно, уже собираются для аналитических и маркетинговых целей и могут быть использованы для дальнейшего улучшения качества поиска клиентов.

Парсинг сайтов цена: Достижение качественного поиска с помощью парсинга запросов

Прежде чем запрос будет выполнен поисковой системой, его необходимо разбить на несколько элементарных сущностей. Затем эти сущности отображаются и маркируются с указанием роли, которую они играют, позволяя поисковым системам находить соответствие определенному термину в определенной области. Этот процесс называется парсингом запроса.

Семантический парсинг запросов - бесценный метод в сфере онлайн-коммерции, поскольку он позволяет пользователям формулировать точные запросы, которые помогают поисковым системам находить соответствующие товары. Это достигается путем анализа данных о товарах и использования атрибутов для построения возможных интерпретаций запросов клиентов. На графике ниже показано, как это работает на примере поискового запроса "m olive shirt dress (м оливковое платье-рубашка )":

Парсинг цен конкурентов: Улучшение поискового ранжирования с помощью информации о местоположении и бизнес-сигналов

Обогащение данных о товарах - не единственный способ, который могут использовать торговые площадки для облегчения поиска клиентов. Они могут использовать множество дополнительных сигналов, помимо простой текстовой релевантности, чтобы улучшить ранжирование продуктов в результатах поиска. Это особенно важно для широких запросов, которые не содержат большого контекста и часто относятся к целому типу товара или даже категории, например, "электродрель" или "стеклянная ваза". Учитывая тот факт, что на торговых площадках обычно представлены сотни электродрелей и десятки стеклянных ваз, какой способ ранжирования будет наиболее подходящим для них в результатах поиска? Для улучшения ранжирования товаров в таких ситуациях торговые площадки могут использовать универсальные бизнес-сигналы.

В их арсенале - свежесть объявлений, репутация продавца, популярность товара и местоположение. Например, когда покупатели ищут одежду, садовую мебель или снаряжение для кемпинга, персонализация результатов поиска с учетом их местоположения может стать реально значимым фактором. Знание местонахождения клиента дает ритейлерам бесценную информацию о его менталитете, культуре и ожиданиях от товара или услуги. Например, слова "пальто" и "обувь" могут означать совершенно разные товары для жителей Москвы и Новосибирска. Понимание местоположения также позволяет поисковым системам учитывать языковые нюансы между Россией и Беларусью. Возьмем, к примеру, "черные брюки". Понимание различий между этим запросом в русском и белорусском языках может помочь избежать неправильных результатов.

Представляем нейронный поиск

Нейронный поиск (он же семантический векторный поиск) - это мощная самообучающаяся технология поиска товаров, которая выходит за рамки подбора ключевых слов и поверхностной текстовой информации в названиях, описаниях и атрибутах. Она охватывает все доступные данные каталога и историю взаимодействия с клиентами, такие как метаданные, изображения, отзывы, рейтинги, цены и акции, которые затем единообразно кодируются и упаковываются в плотное векторное представление моделью глубокого обучения. Вместо поиска совпадений по ключевым словам технология нейронного поиска представляет товары в виде семантических векторов. Эти векторы, известные как вкрапления, отражают основные характеристики продукта таким образом, что похожие продукты группируются вместе в многомерном векторном пространстве. В результате вся дилемма поиска сводится к двум этапам: • кодирование запроса покупателя в виде вектора; • выполнение поиска ближайших соседей в многомерном векторном пространстве.

Кодировщики продуктов и запросов основаны на моделях глубокого обучения для обработки естественного языка (NLP). Они могут быть обучены на основе данных о поведении клиентов, чтобы гарантировать, что запросы и продукты, соответствующие этим запросам, будут расположены близко друг к другу в многомерном пространстве. Хорошо обученные нейронные модели поиска могут понимать сложные "длиннохвостые" запросы, которые совершенно недоступны для традиционных алгоритмов, основанных на ключевых словах, например, запросы, не имеющие должного словарного запаса, тематические и симптоматические запросы. Это позволяет клиентам использовать такие фразы, как "зима наступает" для поиска одежды, связанной с "Игрой престолов", или "протекающая крыша" для поиска герметиков.

Парсинг цен: изучение визуального контента с помощью поиска по тексту и изображению

Оформляя свой каталог товаров особым образом, интернет-магазины могут привлечь покупателей и направить их к тем товарам, которые им рентабельнее больше всего. Поскольку люди - существа, ориентированные на визуальное восприятие, предоставление им возможности изучать изображения и описания к ним может значительно улучшить качество поиска. Современные модели глубокого обучения могут напрямую связывать текст и визуальный контент, представляя концептуальное понимание поискового запроса.

Эта технология, известная как text-to-image search, позволяет пользователям находить изображения (и соответствующие продукты) по текстовым описаниям. Одним из примеров такой технологии является модель CLIP (Contrastive Language-Image Pre-training) от Open AI, которая может быть тонко настроена под конкретный домен и каталог. Это решение пригодится в таких категориях, как домашний декор, одежда, искусство, мебель, которые в значительной степени зависят от внешнего вида товара.

Использование интеллектуального автозаполнения для максимального удобства поиска

Автозаполнение - это самая первая функция, с которой сталкивается покупатель при работе с поисковой строкой. Это делает его важным инструментом поиска в розничной торговле. Качественный автозаполнитель необходим для бесперебойной работы с покупателями, особенно на мобильных устройствах, где маленький экран и клавиатура ограничивают использование более традиционных фасетных селекторов поиска. С помощью функции поиска по типу "как у вас" пользователи могут значительно сократить время поиска конкретного товара в каталоге.

Интеллектуальный автозаполнитель терпимо относится к опечаткам, сленгу и сокращениям и может предлагать релевантные дополнения на основе содержимого каталога и популярных запросов клиентов. Осознание намерений сеанса может еще больше улучшить предложения, создавая впечатление, что поисковая система "понимает" вас.

Парсинг цен интернет магазинов: Предоставление релевантных рекомендаций

Персонализированные рекомендации - важнейший компонент электронной коммерции. Эта возможность позволяет ритейлерам радовать своих покупателей релевантными предложениями, которые учитывают их желания и запросы в отношении моды и стиля. Результаты, которые наилучшим образом соответствуют первоначальному запросу покупателя, получаются с помощью комбинации следующих методов: • Рекомендации на основе визуального сходства извлекают ранжированный список товаров каталога, похожих на целевой продукт, предоставляя покупателям лучший продукт и цену;

• Технология визуального сходства решает проблему сопоставления товаров, автоматически находя и группируя одинаковые продукты, что позволяет покупателям сравнивать несколько предложений. Кроме того, она может обнаружить недостающие атрибуты, анализируя данные о товарах, предоставленных разными продавцами;

• Усиление традиционной коллаборативной фильтрации с помощью глубокого обучения позволяет выявить до 80 % больше сходств в каталоге товаров на основе поведения покупателей при просмотре и покупке;

• Современные сеансовые рекомендатели, основанные на глубоком обучении, могут точно улавливать покупательские намерения и предоставлять релевантные рекомендации даже для обширных каталогов, характерных для торговых площадок;

• Алгоритмы персонализации объединяют "мудрость толпы" с неявными предпочтениями покупателей, улавливаемыми моделью глубокого обучения, для предоставления наилучших рекомендаций.

Парсинг цен: итог

Интернет-магазины могут извлечь огромную пользу из современных решений в области парсинг, выгрузки товаров, поиска и искусственного интеллекта, которые позволяют сделать процесс покупки интуитивно понятным и максимально персонализированным. Эти технологии значительно повышают качество и достоверность данных о товарах, выводя открытие товаров и фасетную навигацию на совершенно новый уровень. Использование современных технологий, основанных на NLP и глубоком обучении, позволяет еще больше повысить качество поиска, несмотря на обилие данных, которые обычно присутствуют на рынке. Внедрение интеллектуальных поисковых решений и парсинга может выделить вашу торговую площадку на фоне других платформ и создать впечатление интеллектуальной системы, которая полностью понимает клиента.