Apa itu AI scraping?

AI memungkinkan model canggih untuk mengikis situs web dengan lebih cerdas, menyesuaikan diri dengan lingkungan digital yang berubah melalui alur kerja adaptif dan bahkan bekerja dengan cara yang lebih etis, menghindari perangkap alat pengikisan web yang lebih sederhana.

Pengikisan AI juga membuat prosesnya lebih mudah dan lebih hemat biaya. Kini startup e-commerce dapat menggunakannya untuk melakukan riset pasar dan Social Media Analytics. Akademisi dapat menganalisis artikel berita, daftar produk Amazon, atau posting pekerjaan di LinkedIn. Spesialis SEO dapat memantau peringkat kata kunci, tautan balik, dan situs web pesaing agar tetap unggul. Dan perusahaan AI dapat menggunakan data yang diekstraksi untuk melatih model mereka.

Antarmuka no-code seperti browse.ai  mempermudah pembuatan scraper menggunakan templat, aksi seret dan lepas, serta pemicu otomatis. Alat AI ini bahkan dapat menangkap tangkapan layar dari setiap halaman untuk diaudit.

Meskipun tidak secara inheren ilegal atau tidak etis, web scraping dapat menjadi masalah ketika dilakukan dengan cara yang tidak etis. Contoh penggunaan yang sah mencakup analisis data, riset, dan pemantauan harga kompetitif. Tugas scraping yang umumnya dianggap tidak etis mencakup scraping data pribadi, membebani server, atau menjiplak konten. Praktisi bertanggung jawab untuk mengumpulkan data secara etis dan sesuai dengan kerangka kerja yang relevan tentang pengumpulan data.

Scraping web tradisional dan scraping web yang didukung AI mengejar tujuan yang sama, tetapi berbeda dalam cara menginterpretasikan halaman web. Scraping web tradisional biasanya dilakukan dengan skrip yang dikodekan secara manual dalam bentuk selektor CSS, ekspresi XPath, dan logika yang dikodekan. Aturan-aturan ini memungkinkan scraper untuk menavigasi halaman dan menemukan elemen tertentu pada halaman. Aturan tersebut bekerja dengan baik ketika strukturnya stabil.

Scraper web tradisional mengirim permintaan HTTP ke server web, dan server merespons dengan konten halaman dalam HTML. Setelah mengambil HTML, scraper menafsirkan data dengan alat seperti BeautifulSoup, lxml, atau Cheerio untuk membuat pohon parse yang mewakili struktur hierarkis halaman: model objek dokumen, atau DOM.

Scraper menggunakan ekspresi, pola tertulis, atau aturan yang digunakan untuk menemukan bagian tertentu dari data web di dalam dokumen HTML. Di antaranya adalah selektor, yaitu instruksi khusus yang memberi tahu scraper bagian mana dari halaman web yang harus diambil, aturan regex, yaitu rumus pencocokan pola yang digunakan untuk mengidentifikasi teks mentah, serta aturan logika, yaitu aturan khusus yang ditulis dalam kode untuk menentukan cara dan data apa yang akan diekstraksi.

Setelah elemen ditemukan, teks diekstraksi, atribut dikumpulkan, dan data dibersihkan untuk menghilangkan informasi yang tidak relevan serta menegakkan konsistensi format. Data yang baru terstruktur ini disimpan dalam format file pilihan, seperti spreadsheet Excel, Google Sheet, atau file CSV.

Karena scraper bergantung pada aturan tetap, perubahan kecil pada situs web dapat merusak scraper, dan situs web yang berbeda membutuhkan logika unik agar berhasil dikikis. Metode tradisional kesulitan ketika berhadapan dengan halaman dinamis yang berisi konten tidak terstruktur dan multimodal.

Ada beberapa cara machine learning dapat digunakan untuk mengotomatiskan pengikisan berskala besar.

• Pengumpulan data tidak terstruktur
   

• Menangani lingkungan web yang kompleks
   

• Pemeliharaan yang berkurang
   

• Pemahaman semantik
   

• Peningkatan kualitas data
   

• Ketahanan dan efisiensi

AI memperluas ruang lingkup hal-hal yang dapat dikikis. AI dapat menangani berbagai bahasa dan menganalisis data dalam bentuk gambar, video, diagram, dan PDF. Alih-alih hanya mengekstrak teks pada halaman, AI mengubah informasi multimodal mentah menjadi data terstruktur. Hal ini semakin mendekati nuansa dan pemahaman yang dapat diberikan oleh peneliti manusia.

Logika kaku dari pengikisan berbasis aturan tradisional lebih cocok untuk web statis. Namun, banyak situs web tidak lagi menyajikan HTML statis yang sederhana. Web adalah makhluk hidup, dan arsitektur situs web terus berkembang untuk mengakomodasi JavaScript serta elemen konten dinamis lainnya, seperti pengguliran tak terbatas dan widget yang diperbarui saat pengguna berinteraksi dengan halaman. Akibatnya, scraper tradisional sering kali rusak atau memberikan hasil yang tidak diinginkan ketika terpapar nama class atau container baru. Terlebih lagi, banyak situs web menerapkan alat untuk dengan sengaja menggagalkan scraper agen AI—bahkan yang beroperasi secara etis.

Model AI yang memiliki pemahaman semantik yang diperoleh dari pelatihan mereka pada kumpulan data besar meningkatkan kemampuan scraper untuk menangani lingkungan yang kompleks dan terus berubah ini. AI dapat menyimpulkan di mana konten yang bermakna berada, bahkan ketika isyarat struktural tidak konsisten atau tersembunyi.

Scraper tradisional membutuhkan pembaruan untuk mengikuti perubahan web. Namun, scraper yang didukung AI mampu melakukan generalisasi dan beradaptasi di berbagai desain serta tata letak. Bahkan ketika situs web didesain ulang, model bahasa besar (LLM) dapat mengidentifikasi, misalnya, bahwa nomor tertentu adalah harga, atau bahwa nama tertentu adalah penulis, karena model mengenali pola bahasa yang lebih dalam dan bagaimana entitas disajikan pada halaman.

Situs web real estat berantakan, dengan berbagai jenis elemen navigasi, boilerplate di bagian bawah halaman, sidebar dinamis, dan gangguan lainnya. Scraper yang dilengkapi dengan pemrosesan bahasa alami (NLP) dapat menyaring konten yang tidak berguna dan berfokus pada informasi yang bermakna di setiap halaman.

Dapat dikatakan bahwa jika scraper tradisional mengumpulkan data, scraper AI mengumpulkan pengetahuan. Scraper AI mengidentifikasi entitas dan memahami hubungan di antara entitas tersebut. Scraper AI dapat melakukan analisis sentimen atau mengategorikan konten berdasarkan topik.

Hasil dari semua pemahaman yang lebih mendalam ini adalah transformasi konten mentah dan tidak teratur menjadi kumpulan data yang bersih dan konsisten. Hal ini menghasilkan analisis hilir yang lebih baik. Fungsi ini sangat berharga di industri khusus seperti keuangan atau perawatan kesehatan, di mana konteks sering kali lebih penting daripada sekadar menangkap teks.

Di mana scraper tradisional mungkin diblokir oleh captcha, pembatasan kecepatan, atau metode pelambatan lainnya, model yang lebih cerdas dapat memilih dari berbagai strategi untuk menghindari pemicu tindakan anti-bot saat mengakses konten. Situs pembayaran, layanan berlangganan, dan halaman aman lainnya mungkin memerlukan kartu kredit atau jenis autentikasi lainnya. Pengikis AI dapat menavigasi halaman ini dengan aman dan sesuai jika diizinkan oleh ketentuan situs.

AI dapat mengarahkan scraper untuk merayapi pada waktu tertentu dalam sehari, dengan kecepatan tertentu, dan hanya di antara halaman yang cenderung menghasilkan data scraping yang berguna. Langkah-langkah ini membuat pengikis web AI lebih efisien untuk dioperasikan.

Revolusi modern dalam AI tidak akan mungkin terjadi tanpa web scraping, dan untungnya, AI pada gilirannya dapat membantu menjadikan praktik web scraping lebih etis.

Salah satu masalah utama dalam scraping tradisional adalah membebani server dengan permintaan yang berulang-ulang. Scraper tradisional beroperasi tanpa pandang bulu, menjelajahi situs web ribuan kali per jam. Situs web sering kali menggunakan sejumlah teknik untuk memblokir program pengumpul data (scraper) karena alasan ini. AI dapat membantu dengan menjadwalkan permintaan secara cerdas dan mengadaptasi kecepatan scraping berdasarkan waktu respons server. Model dapat mendeteksi pola stres server dan membatasi permintaannya sendiri untuk menghindari gangguan pada operasi situs web. Model dapat menghindari perayapan halaman yang tidak mungkin menghasilkan informasi berguna, sehingga meminimalkan biaya yang dikenakan pada pemilik situs web tersebut.

Beberapa administrator situs web tidak ingin scraper merayapi situs web mereka dengan alasan apa pun, dan menggunakan sinyal seperti file robots.txt, pedoman API, atau batasan penggunaan lain yang dipublikasikan. Scraper dapat secara cerdas menyesuaikan diri dengan aturan ini, memilih titik akhir API yang sah, dan secara sukarela menghindari konten yang dilarang.

Kekhawatiran lainnya adalah privasi. Pendekatan pengikisan web sederhana dapat menampilkan informasi identifikasi pribadi (PII), seperti email, nomor telepon, atau alamat. AI dapat menyaring atau menganonimkan data sensitif secara real-time saat dicerna.

Scraper AI juga dapat mencatat keputusan mereka agar dapat dijelaskan dan memberikan jejak audit. Transparansi ini membantu organisasi memverifikasi proses mereka dan mematuhi standar etika, terutama ketika menggunakan data hasil scraping untuk melatih model AI.

Untuk menghindari plagiarisme dan menghormati pembuat konten, model dapat selektif terhadap data apa yang mereka serap. Sebagai contoh, alih-alih mengikis seluruh halaman atau situs web, model dapat meringkas konten, mengumpulkan statistik, dan menggunakan embedding daripada teks kata demi kata.

Pendekatan scraping yang lebih cerdas juga dapat menghindari data yang dapat melanggengkan bias, pelecehan, atau informasi yang salah ketika data tersebut akan digunakan dalam pelatihan model.