Che cos'è lo scraping tramite AI?

L'AI consente a modelli sofisticati di eseguire lo scraping di siti web in modo più intelligente, adattandosi a ambienti digitali in evoluzione con workflow adattivi e persino agendo in modo più etico, evitando le insidie degli strumenti di web scraping più semplici.

Anche lo scraping AI rende il processo più semplice ed economico. Ora le startup di e-commerce possono usarlo per svolgere ricerche di mercato e social media analytics. I ricercatori accademici possono analizzare articoli di notizie, elenchi di prodotti Amazon o annunci di lavoro su LinkedIn. Gli specialisti SEO possono monitorare il posizionamento delle parole chiave, i backlink e i siti web della concorrenza per rimanere all'avanguardia. E le aziende di AI possono utilizzare i dati estratti per addestrare i propri modelli.

Le interfacce no-code come browse.ai  semplificano la creazione di scraper utilizzando modelli, azioni drag and drop e trigger automatizzati. Questi strumenti di AI possono persino acquisire schermata di ogni pagina a scopo di verifica.

Pur non essendo intrinsecamente illegale, il web scraping può essere problematico se eseguito in modo non etico. I casi d'uso legittimi includono l'analisi dei dati, la ricerca e il monitoraggio dei prezzi competitivi. Le attività di scraping comunemente considerate non etiche includono lo scraping di dati privati, il sovraccarico dei server o il plagio di contenuti. È responsabilità del professionista raccogliere i dati in modo etico e nel rispetto dei framework in materia di raccolta dati.

Il web scraping tradizionale e quello basato su AI perseguono lo stesso obiettivo, ma differiscono nel modo in cui interpretano le pagine web. Il web scraping tradizionale viene in genere eseguito con script codificati manualmente sotto forma di selettori CSS, espressioni XPath e logica hardcoded. Queste regole permettono allo scraper di navigare nelle pagine e individuare elementi specifici sulla pagina. Funzionano bene quando la struttura è stabile.

I web scraper tradizionali inviano una richiesta HTTP a un server web e il server risponde con il contenuto della pagina in HTML. Dopo aver recuperato l'HTML, lo scraper interpreta i dati con strumenti come BeautifulSoup, lxml o Cheerio per creare un albero di parse, che rappresenta la struttura gerarchica della pagina: il modello di oggetti documento, o DOM.

Gli scraper utilizzano espressioni, pattern scritti o regole usate per localizzare un dato web specifico all'interno di un documento HTML. Questi includono selettori, istruzioni specifiche che indicano allo scraper quali parti della pagina web recuperare, regole regex, formula di pattern-matching utilizzata per identificare il testo non elaborato e regole logiche, regole personalizzate scritte nel codice per decidere come e cosa estrarre.

Una volta individuati gli elementi, si estrae il testo, si raccolgono gli attributi e si ripuliscono i dati per rimuovere le informazioni irrilevanti e garantire la coerenza della formattazione. Questi dati strutturati vengono memorizzati in un formato di file preferito come un foglio di calcolo Excel, Google Sheet o file CSV.

Poiché gli scraper si basano su regole fisse, anche piccole modifiche al sito web possono comprometterne il funzionamento, in quanto siti web diversi richiedono logiche specifiche per essere analizzati correttamente. I metodi tradizionali faticano a gestire pagine dinamiche con contenuti non strutturati e multimodali.

Esistono diversi modi in cui il machine learning può essere utilizzato per automatizzare lo scraping su larga scala.

• Raccolta dati non strutturati
   

• Gestione di ambienti web complessi
   

• Manutenzione ridotta
   

• Comprensione semantica
   

• Qualità dei dati migliorata
   

• Resilienza ed efficienza

L'AI amplia l'ambito di ciò che può essere estratto. Può gestire diverse lingue e analizzare i dati sotto forma di immagini, video, diagrammi e PDF. Invece di limitarsi a estrarre il testo della pagina, l'AI trasforma le informazioni multimodali non elaborate in dati strutturati. Si avvicina maggiormente alle sfumature e alla comprensione che un ricercatore umano potrebbe fornire.

La logica rigida dello scraping tradizionale basato su regole era più adatta a una rete statica. Ma molti siti web non propongono più HTML semplice e statico. Il web è un essere vivente, e le architetture dei siti web sono in costante evoluzione per permettere JavaScript e altri elementi dinamici di contenuto come lo scorrimento infinito e widget che si aggiornano man mano che l'utente naviga la pagina. Di conseguenza, gli scraper tradizionali spesso smettono di funzionare o forniscono risultati indesiderati quando vengono esposti a un nuovo nome di classe o container. Inoltre, molti siti web implementano strumenti per contrastare intenzionalmente gli scraper automatizzati degli agenti AI, anche quelli che operano in modo etico.

I modelli AI che possiedono una comprensione semantica acquisita grazie all'addestramento su grandi corpi di dati migliorano la capacità dello scraper di gestire questi ambienti complessi e in evoluzione. Anche quando i segnali strutturali sono incoerenti o nascosti, l'AI può dedurre dove risiede un contenuto significativo.

Gli scraper tradizionali hanno bisogno di aggiornamenti per stare al passo con un web in continua evoluzione. Gli scraper basati su AI, tuttavia, sono generalizzabili e adattabili a diversi design e layout. Anche quando i siti web vengono riprogettati, un modello linguistico di grandi dimensioni (LLM) può identificare, ad esempio, che un numero specifico sia un prezzo o che un nome sia un autore, perché riconosce modelli linguistici più complessi e il modo in cui le entità vengono presentate nella pagina.

La struttura di un sito web è spesso disordinata, con diversi tipi di elementi di navigazione, testi standard in fondo alla pagina, barre laterali dinamiche e altre distrazioni. Gli scraper dotati di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) possono filtrare i contenuti non utili e concentrarsi su informazioni significative su ogni pagina.

Si può dire che laddove gli scraper tradizionali raccolgono dati, gli scraper AI raccolgono conoscenze. Identificano entità e comprendono le relazioni tra di esse. Possono eseguire analisi del sentiment o categorizzare i contenuti per argomento.

Il risultato di questa comprensione più profonda è la trasformazione di contenuti non elaborati e disordinati in set di dati ordinati e coerenti. Questo consente una migliore analisi a valle ed è una funzionalità particolarmente preziosa in settori specializzati come la finanza o la sanità, dove il contesto è spesso più importante della semplice acquisizione di testo.

Laddove uno scraper tradizionale potrebbe essere bloccato da un captcha, da una limitazione della velocità o da altri metodi di throttling, i modelli più intelligenti possono scegliere tra diverse strategie per evitare di attivare misure anti-bot per accedere ai contenuti. I siti di pagamento, i servizi in abbonamento e altre pagine sicure potrebbero richiedere una carta di credito o un altro tipo di autenticazione. Quando consentito dai termini del sito, gli scraper AI possono navigare su queste pagine in modo sicuro e conforme.

L'AI può indicare a uno scraper a scansionare a un certo orario della giornata, a una velocità specifica e solo tra pagine che probabilmente forniranno dati estratti utili. Queste misure rendono i web scraper AI più efficienti da utilizzare.

La rivoluzione moderna dell'AI non sarebbe stata possibile senza il web scraping e, fortunatamente, l'AI può a sua volta contribuire a rendere la pratica dello scraping più etica.

Uno dei problemi principali dello scraping tradizionale è il sovraccarico dei server con richieste ripetute. Gli scraper tradizionali operano in modo indiscriminato, inviando richieste ai siti web migliaia di volte all'ora. I siti web spesso utilizzano una serie di tecniche per bloccare gli scraper già solo per questo motivo. L'AI può aiutare programmando le richieste in modo intelligente e adattando la velocità di scraping in base ai tempi di risposta del server. I modelli possono rilevare i livelli di sovraccarico del server e limitare le proprie richieste per evitare di interrompere le operazioni di un sito web. I modelli possono evitare di scansionare pagine che difficilmente forniranno informazioni utili, riducendo così i costi imposti ai proprietari del sito.

Alcuni amministratori di siti web semplicemente non vogliono che gli scraper eseguano la scansione dei loro siti web per un qualsiasi motivo e utilizzano segnali come file robots.txt, linee guida API o altre restrizioni di utilizzo pubblicate. Gli scraper possono conformarsi intelligentemente a queste regole, scegliendo endpoint legali dell'API ed evitando volontariamente contenuti proibiti.

Un'altra preoccupazione è la privacy. Semplici approcci di web scraping possono recuperare informazioni sensibili o informazioni di identificazione personale (PII) come indirizzi e-mail, numeri di telefono o altre informazioni di contatto. L'AI può filtrare o rendere anonimi i dati sensibili in tempo reale man mano che vengono acquisiti.

Gli scraper AI possono anche registrare le loro decisioni per la spiegabilità e fornire tracce di controllo. Questa trasparenza aiuta le organizzazioni a verificare i propri processi e a rispettare standard etici, specialmente quando si utilizzano dati estratti per addestrare modelli AI.

Per evitare il plagio e rispettare i creatori di contenuti, i modelli possono essere selettivi riguardo ai dati che acquisiscono. Ad esempio, invece di eseguire lo scraping di intere pagine o siti web, possono invece riassumere i contenuti, aggregare statistiche e utilizzare embedding anziché testo letterale.

Approcci di scraping più intelligenti possono anche evitare dati che potrebbero perpetuare distorsioni, discriminazioni o disinformazione quando questi dati sono destinati all'addestramento dei modelli.