最近每个人都在问这个问题。
"GPT已经存在，谷歌搜索也可以用了…还需要做网络爬虫吗？"
这个问题看起来很合理，但是实际上有过自动化和数据分析经验的人会颔首不已。
1. 搜索是‘人类使用’，爬虫是‘机器使用’
对人类来说，搜索看起来很方便。只需输入所需的词汇，就会列出各种结果。但是这里存在着明显的限制。
- 无法自动化
- 无法跟踪
- 无法进行数据分析
为什么呢？
因为搜索会提供“人类易读的结果”。相反，爬虫会生成“机器易处理的数据”。目的本身就不同。
2. 搜索绝对无法做到的领域
- 需要登录才能查看的内容（例如：社区帖子，内部系统）
- 无限滚动，通过Ajax加载的评论或回复
- 每个页面结构略有不同的购物信息
- 随时间不断变化的价格信息
这些内容搜索引擎根本无法索引，或者需要人逐个查看。即使是GPT也无法获取这些数据。
3. 爬虫可以进行‘结构化的重复工作’
举个例子，假设要从网上商店收集符合以下条件的数据。
"请提取价格低于10,000韩元且评分超过4.5的1,000个商品。"
这是搜索或GPT无法做到的。但是爬虫可以。
它可以自动浏览数千个产品页面，并提取符合条件的信息存储到数据库中。
而且如果这项工作每天凌晨2点自动重复进行呢？ → 完全自动化，数据驱动决策的开始。
4. ‘AI时代，人类更忙了’的悖论
最近翻译行业出现了这种趋势。即使使用GPT进行翻译，人们仍然需要重新阅读和校对。因此翻译公司反而更忙了。
"因为AI在翻译，我们变得更忙了。"
很讽刺，对吧？但这不仅仅是翻译领域的事情。数据也是如此。
5. 数据的可信赖性来自‘设计良好的收集’
GPT抓取的结果，通过搜索找到的文章。表面上看起来很合理，但实际使用时需要确认以下内容。
- 信息是否最新？
- 是否符合我们的标准？
- 是否包含所需的所有数据？
唯一能够确认和控制这些的方法只有一个。使用人类精心设计的爬虫。
6. 结论：搜索是‘眼睛’，爬虫是‘手’，GPT是‘大脑’
即使GPT再聪明，也需要有人用手带来准确的数据。
- 搜索可以看到并阅读，但无法结构化。
- 爬虫可以准确地抓取所需信息。
- GPT在总结、分析和利用数据方面很强大。
搜索 = 眼睛
爬虫 = 手
GPT = 大脑
当这三者结合在一起时，真正的自动化和洞察力就开始了。
HashScraper从这里开始。
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