요즘, todos se preguntan lo siguiente.
"GPT está disponible, y también se puede buscar en Google... ¿Es realmente necesario hacer web scraping?"
Esta pregunta puede parecer razonable, pero aquellos que han realizado automatización y análisis de datos en realidad sacuden la cabeza con pesar.
1. La búsqueda es para 'humanos', el scraping es para 'máquinas'
La búsqueda es conveniente para los humanos. Cuando se introduce una palabra clave, se muestran diversos resultados. Sin embargo, tiene limitaciones importantes.
- No es automatizable
- No se puede rastrear
- No se puede analizar datos
¿Por qué?
Porque la búsqueda proporciona "resultados fáciles de leer para los humanos". Por otro lado, el scraping crea "datos fáciles de manejar para las máquinas". Los objetivos son completamente diferentes.
2. Áreas donde la búsqueda no funciona en absoluto
- Contenido que requiere inicio de sesión (por ejemplo, publicaciones de comunidades, sistemas internos)
- Comentarios o reseñas cargados mediante scroll infinito o Ajax
- Información de tiendas en línea con estructuras diferentes en cada página
- Información de precios que cambia constantemente con el tiempo
Estos tipos de datos no pueden ser indexados por motores de búsqueda o requieren verificación manual. Incluso GPT no puede recopilar estos datos.
3. El scraping permite realizar 'tareas repetitivas estructuradas'
Por ejemplo, supongamos que queremos recopilar datos de una tienda en línea bajo las siguientes condiciones.
"Selecciona 1,000 productos con un precio inferior a 10,000 won y una calificación superior a 4.5."
Esto no es posible con la búsqueda o GPT, pero sí con el scraping.
Se pueden explorar automáticamente miles de páginas de productos, extraer solo la información que cumple con los criterios y almacenarla en una base de datos.
¿Y si automatizamos esta tarea para que se repita automáticamente todos los días a las 2 de la madrugada? → Comienza la automatización completa y la toma de decisiones basada en datos.
4. La paradoja de la 'era de la IA, en la que las personas están más ocupadas'
Esta tendencia se está viendo en la industria de la traducción recientemente. Aunque GPT traduzca, se requiere que una persona vuelva a leer y revisar. Por lo tanto, se dice que las empresas de traducción están más ocupadas.
"Estamos más ocupados porque la IA traduce."
Es irónico, ¿verdad? Pero esto no se aplica solo a la traducción. También se aplica a los datos.
5. La confiabilidad de los datos proviene de la 'recopilación diseñada'
Los resultados obtenidos por GPT, los artículos encontrados mediante búsqueda. Aunque parezcan confiables a simple vista, debemos verificar lo siguiente antes de usarlos.
- ¿La información es actual?
- ¿Cumple con nuestros criterios deseados?
- ¿Incluye todos los datos necesarios?
La única forma de verificar y controlar esto es utilizando un scraper bien diseñado por humanos.
6. Conclusión: la búsqueda es para 'los ojos', el scraping es para 'las manos', GPT es para 'el cerebro'
Por muy inteligente que sea GPT, alguien debe recopilar los datos precisos manualmente.
- La búsqueda se puede ver y leer, pero no está estructurada.
- El scraping recopila la información deseada con precisión.
- GPT es fuerte en resumir, analizar y utilizar esos datos.
Búsqueda = ojos
Scraping = manos
GPT = cerebro
Cuando se combinan estos tres elementos, comienza la verdadera automatización y la obtención de información.
Hashscraper comienza aquí.
Recopilamos datos más rápidamente que nadie, los estructuramos de manera que sean fáciles de usar para las personas y los ponemos a disposición de GPT o LLM para su uso inmediato.
Recopilación de datos, automatización, uso de IA. Todo comienza con una 'recopilación precisa'.
Correo electrónico: help@hashscraper.com
Teléfono: 02-6952-1804
