- Словарь
Что такое парсинг
Материал входит в глоссарий «Словарь маркетолога», созданный командой Retail Rocket. Мы объясняем ключевые термины digital-маркетинга простыми словами. В этом тексте разбираем — что такое парсинг (parsing) и зачем он нужен.
Что такое парсинг
Парсинг (от английского parsing — разбор, структурирование) — это автоматизированный сбор и структурирование данных из внешних источников. Чаще всего под парсингом понимают сбор информации с веб-сайтов. Парсер (программа для парсинга) «прочитывает» исходный код страницы, находит нужные элементы (например, цены, описания товаров, контакты) и сохраняет их в удобном для анализа формате.
Парсинг позволяет в короткие сроки получить большой объём данных, которые при ручном сборе потребовали бы значительных ресурсов.
Способы парсинга (виды парсеров)
Существует несколько способов парсинга — выбор метода зависит от целей, объёма данных и особенностей источника.
1. HTML-парсинг
Парсер анализирует структуру HTML-кода страницы, находит нужные теги (заголовки, таблицы, блоки цен, описания) и извлекает информацию.
➕ Плюсы: гибкость, доступ к любым открытым данным.
❌ Минусы: требуется точная настройка под структуру каждой страницы, чувствителен к изменениям верстки сайта.
Примеры инструментов:
- BeautifulSoup (Python) — популярная библиотека для разбора HTML.
- Scrapy (Python) — фреймворк для сложных проектов парсинга.
- Octoparse — визуальный парсер без необходимости программирования.
- ParseHub — облачный сервис для визуального сбора данных.
- WebHarvy — десктопный инструмент с визуальной настройкой парсинга.
2. API-парсинг (работа через официальные интерфейсы)
Если сайт предоставляет API (программный интерфейс доступа к данным), парсер подключается к нему и получает структурированные данные напрямую.
➕ Плюсы: стабильность, высокая скорость, нет необходимости разбирать HTML.
❌ Минусы: API есть не у всех сайтов, часто ограничено по объёму запросов или требует платного доступа.
Примеры:
- API маркетплейсов (например, Ozon API, Wildberries API).
- API поисковых систем (например, Google Search API, SerpApi).
- API соцсетей.
- Библиотеки работы с API: Postman, Insomnia (для тестов), Requests (Python) (для интеграций).
3. Скрин-сбор (Screen scraping)
Парсер анализирует не код страницы, а визуальное содержимое, как его видит пользователь (например, через браузерную автоматизацию или распознавание текста на изображениях).
➕ Плюсы: позволяет извлекать данные даже со сложных защищённых страниц.
❌ Минусы: сложность настройки, медленная скорость, высокая нагрузка на ресурсы.
Примеры:
- Selenium — инструмент автоматизации браузера.
- Puppeteer (Node.js) — управление браузером Chrome для сложных сценариев.
- UiPath, RPA-системы — роботы для автоматизированной обработки интерфейсов.
- Tesseract OCR — библиотека для распознавания текста с изображений.
4. Парсинг файловых источников
Иногда данные размещаются в виде файлов — XML, CSV, JSON, Excel. Парсеры обрабатывают эти файлы напрямую без обращения к веб-страницам.
➕ Плюсы: простота, высокая скорость обработки.
❌ Минусы: требуется доступ к самим файлам.
Примеры инструментов:
- Pandas (Python) — библиотека для обработки таблиц.
- OpenRefine — инструмент для очистки и трансформации табличных данных.
- Microsoft Excel, Google Sheets — для небольших объёмов.
- Talend, Apache NiFi — системы для потоковой обработки больших данных.
Где используется парсинг
Парсинг востребован во многих сферах бизнеса и аналитики. Вот основные области применения с конкретными примерами.
1. E-commerce и ритейл
Мониторинг цен конкурентов. Бизнес регулярно собирает цены с сайтов конкурентов и маркетплейсов, чтобы:
- корректировать собственную ценовую политику;
- анализировать акции конкурентов;
- строить стратегии динамического ценообразования.
Например, парсер ежедневно собирает цены на аналогичные товары с сайтов конкурентов — так можно оперативно реагировать на изменения рынка.
Создание и обновление товарных матриц. Парсинг позволяет быстро собрать:
- названия товаров;
- актуальные остатки на складах;
- описания и характеристики;
- изображения;
- артикулы и штрихкоды.
Это помогает автоматически наполнять собственный каталог, обновлять карточки товаров на маркетплейсах или интегрироваться с поставщиками.
Агрегация отзывов. Парсинг отзывов с разных площадок помогает:
- отслеживать репутацию бренда;
- выявлять слабые стороны товаров;
- собирать реальные впечатления покупателей.
Мониторинг ассортимента маркетплейсов. Ритейлеры и поставщики используют парсинг для анализа:
- новинок у конкурентов;
- наличия собственных товаров у разных продавцов;
- активности конкурирующих брендов.
2. Маркетинг и аналитика
Мониторинг упоминаний бренда. Парсинг форумов, блогов, соцсетей позволяет собирать:
- упоминания бренда;
- отзывы о компании;
- обсуждения продукции;
- пользовательские рекомендации.
Эти данные используются для PR-анализа, управления репутацией и оценки качества клиентского сервиса.
Сбор контактных данных для лидогенерации. Парсинг позволяет собирать:
- e-mail адреса;
- телефоны;
- ссылки на профили компаний;
- контактные формы с сайтов-агрегаторов.
Это основа для формирования базы потенциальных клиентов (B2B и B2C).
Анализ целевой аудитории. Через парсинг можно собирать:
- профили подписчиков конкурентов в соцсетях;
- анализировать интересы и поведение целевых групп;
- выявлять тематические площадки для размещения рекламы.
3. Финансовая аналитика
Парсинг финансовых данных в реальном времени. Инструмент используется для:
- отслеживания котировок акций и биржевых индексов;
- анализа динамики валютных курсов;
- мониторинга публикаций финансовых новостей.
Например, инвестиционные компании парсят экономические ленты новостей для быстрого реагирования на события.
4. HR и рекрутинг
Сбор вакансий. Рекрутинговые агентства и HR-отделы используют парсинг для:
- мониторинга новых вакансий конкурентов;
- анализа спроса на специалистов по регионам и отраслям;
- изучения уровня зарплат.
Поиск резюме и профилей специалистов. Парсинг позволяет собирать профили кандидатов с сайтов поиска работы и профессиональных сетей.
5. Научные и исследовательские проекты
Сбор научных публикаций. Университеты и исследовательские центры используют парсинг для:
- сбора статей из научных журналов;
- агрегации цитирований;
- построения баз научных данных по тематикам.
Агрегация открытых данных. Государственные реестры, статистические базы, международные отчёты — всё это может парситься для:
- построения аналитических моделей;
- подготовки отчётов и докладов;
- сравнительного анализа по странам и регионам.
