요즘에는 tout le monde pose cette question.
"GPT est là, la recherche Google fonctionne aussi... Est-il vraiment nécessaire de faire du web scraping?"
Cette question peut sembler logique, mais ceux qui ont réellement fait de l'automatisation et de l'analyse de données hochent la tête avec conviction.
1. La recherche est pour les 'humains', le scraping est pour les 'machines'
La recherche est très pratique pour les humains. Vous saisissez les mots clés nécessaires et divers résultats s'affichent. Cependant, il y a des limites cruciales ici.
- Impossible à automatiser
- Impossible à suivre
- Impossible à analyser les données
Pourquoi?
Parce que la recherche fournit des résultats "faciles à lire pour les humains". En revanche, le scraping crée des données "faciles à manipuler pour les machines". Les objectifs sont différents.
2. Les domaines où la recherche est absolument inefficace
- Contenu nécessitant une connexion (par exemple : messages de communauté, systèmes internes)
- Commentaires ou avis chargés en continu via défilement infini ou Ajax
- Informations sur les boutiques en ligne avec des structures de page légèrement différentes
- Informations de prix en constante évolution
Ces éléments ne peuvent pas du tout être indexés par les moteurs de recherche, ou nécessitent une vérification manuelle. Même GPT ne peut pas extraire ces données.
3. Le scraping permet des 'tâches répétitives structurées'
Par exemple, supposons que vous collectiez des données dans un magasin en ligne selon les critères suivants.
"Trouve-moi 1 000 produits avec une note de 4,5 ou plus, coûtant moins de 10 000 wons."
Ce n'est pas possible avec la recherche ou GPT. Mais c'est faisable avec le scraping.
Vous pouvez automatiquement parcourir des milliers de pages de produits, extraire les informations pertinentes et les stocker dans une base de données.
Et si vous répétez cette tâche automatiquement tous les jours à 2 heures du matin ? → C'est le début d'une automatisation complète et de la prise de décision basée sur les données.
4. Le paradoxe de l'ère de l'IA, où les humains sont plus occupés
Il y a une tendance similaire dans l'industrie de la traduction récemment. Même si GPT traduit, les humains doivent relire et réviser. C'est pourquoi les entreprises de traduction sont en fait plus occupées.
"Nous sommes plus occupés car l'IA traduit."
Ironique, n'est-ce pas ? Mais ce n'est pas seulement vrai pour la traduction. C'est aussi le cas pour les données.
5. La confiance dans les données provient de la 'collecte structurée'
Les résultats obtenus par GPT, les articles trouvés par la recherche. Même s'ils semblent fiables en surface, pour les utiliser réellement, vous devez vérifier les éléments suivants.
- Les informations sont-elles à jour ?
- Répondent-elles à nos critères ?
- Les données nécessaires sont-elles incluses de manière exhaustive ?
Il n'y a qu'une seule façon de vérifier et de contrôler cela. Utiliser un scraper bien conçu par des humains.
6. Conclusion : la recherche est pour les 'yeux', le scraping est pour les 'mains', GPT est pour le 'cerveau'
Peu importe à quel point GPT est intelligent, quelqu'un doit apporter les données précises avec ses mains.
- La recherche peut être vue et lue mais n'est pas structurée.
- Le scraping extrait avec précision les informations souhaitées.
- GPT est fort pour résumer, analyser et utiliser ces données.
Recherche = yeux
Scraping = mains
GPT = cerveau
Lorsque ces trois éléments sont combinés, la véritable automatisation et les idées commencent.
Hashscraper commence ici.
Nous collectons des données plus rapidement que quiconque, les structurons de manière conviviale et les mettons à la disposition de GPT ou LLM.
Collecte de données, automatisation, utilisation de l'IA. Tout commence par une 'collecte précise'.
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