تبسيط جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي: مقارنة بين أفضل 8 أدوات

لقد بدأت بجمع البيانات من الويب منذ أن بدأت البرمجة.

ما أعنيه هو أنني جربت العديد من أدوات جمع البيانات، وواجهات برمجة التطبيقات، والمكتبات. بل وصممت تطبيقي الخاص لجمع البيانات باستخدام الذكاء الاصطناعي.

ولست وحدي في ذلك. من المتوقع أن يتضاعف حجم السوق خلال السنوات الخمس القادمة، من مليار إلى ملياري دولار أمريكي. كل هذا النمو يأتي من مواجهة تحديات جمع البيانات من الويب.

البيانات على الإنترنت يمكن أن تكون مشفرة بطرق لا حصر لها. ولتحليلها بكفاءة، يجب تحويلها إلى صيغ موحدة ومنظمة.

تعتمد عملية جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي على وكلاء الذكاء الاصطناعي – وهي برامج مصممة لأتمتة المهام المتكررة والتعامل مع التباينات باستخدام قوة التفسير لدى نماذج اللغة الكبيرة (LLMs). يمكن لهذه البرامج تعزيز قدرات جمع البيانات التقليدية من خلال تفسير المحتوى وتحويله إلى بيانات منظمة.

يمكن تجاوز معظم العقبات والمشكلات في المواقع الإلكترونية ببعض المعرفة والجهد. كما يقول باتريك هاميلين، كبير مهندسي النمو في Botpress: "جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي مشكلة قابلة للحل، فقط عليك أن تبذل الوقت اللازم لحلها."

وهذا ما يميز أداة جمع البيانات الجيدة: الأدوات التي طبقت حلولاً لأكبر عدد ممكن من طرق ترميز البيانات والاستثناءات والحالات الخاصة.

في هذا المقال، سأستعرض تفاصيل جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي، والمشكلات التي يهدف إلى حلها، وأذكر أفضل الأدوات المناسبة لذلك.

ما هو جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي؟

جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي هو استخدام تقنيات تعلم الآلة لاستخراج البيانات من صفحات الإنترنت مع إشراف بشري قليل أو معدوم. غالباً ما يُستخدم هذا الأسلوب لجمع المعلومات لأبحاث المنتجات أو توليد العملاء المحتملين، كما يمكن استخدامه لجمع بيانات للأبحاث العلمية.

يأتي محتوى الإنترنت بأشكال متنوعة. ولمعالجة ذلك، يستفيد الذكاء الاصطناعي من معالجة اللغة الطبيعية (NLP) لتحليل المعلومات وتحويلها إلى بيانات منظمة – أي بيانات قابلة للقراءة من قبل البشر والحواسيب على حد سواء.

ما هي التحديات الأساسية التي يجب أن تعالجها أدوات جمع البيانات بالذكاء الاصطناعي؟

يجب أن تحقق أداة جمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي التي تختارها ثلاثة أمور بشكل جيد: عرض المحتوى الديناميكي، وتجاوز وسائل الحماية ضد الروبوتات، والامتثال للسياسات المتعلقة بالبيانات والمستخدمين.

أي شخص يمكنه جلب محتوى صفحة ببضع أسطر برمجية. لكن هذه الأداة البسيطة ساذجة. لماذا؟

• تفترض أن محتوى الصفحة ثابت
• ليست معدة لتجاوز العقبات مثل اختبارات التحقق (كابتشا)
• تستخدم وكيلاً واحداً (أو لا تستخدم وكيلاً)، و
• لا تتضمن منطقاً للامتثال لشروط الاستخدام أو أنظمة حماية البيانات.

السبب في وجود أدوات متخصصة لجمع البيانات من الويب (وتكلفتها المالية) هو أنها طبقت حلولاً للتعامل مع هذه المشكلات.

عرض المحتوى الديناميكي

هل تتذكر عندما كان الإنترنت مجرد نص بخط Times New Roman مع بعض الصور؟

كان من السهل جمع البيانات حينها — حيث كان المحتوى الظاهر يطابق تقريباً الكود البرمجي الأساسي. كانت الصفحات تُحمّل مرة واحدة فقط.

لكن الإنترنت أصبح أكثر تعقيداً: أدى انتشار JavaScript إلى ظهور عناصر تفاعلية وتحديثات محتوى مباشرة على المواقع.

على سبيل المثال، تقوم خلاصات وسائل التواصل الاجتماعي بتحديث محتواها في الوقت الفعلي، أي أنها تجلب المنشورات فقط عند دخول المستخدم للموقع. من منظور جمع البيانات، هذا يعني أن الحلول البسيطة ستعيد صفحة فارغة.

تستخدم تقنيات جمع البيانات الفعالة استراتيجيات مثل الانتظار المؤقت، والنقرات الوهمية، والجلسات غير المرئية لعرض المحتوى الديناميكي.

قد تقضي عمراً في محاولة التعامل مع جميع طرق تحميل المحتوى، لذا يجب أن تركز أداتك على عرض المحتوى الذي تحتاجه فقط.

تعمل واجهات برمجة التطبيقات بشكل ممتاز على معظم منصات التجارة الإلكترونية، أما بالنسبة لوسائل التواصل الاجتماعي، فستحتاج إلى أداة مخصصة لكل منصة.

تجاوز وسائل الحماية ضد الروبوتات

هل أنت روبوت؟ هل أنت متأكد؟ أثبت ذلك.

السبب في صعوبة اختبارات التحقق المتزايدة هو لعبة القط والفأر بين خدمات جمع البيانات والشركات – فقد تطورت تقنيات جمع البيانات بفضل الذكاء الاصطناعي، وأصبح الفارق بين الألغاز القابلة للحل من قبل البشر والذكاء الاصطناعي يتقلص باستمرار.

اختبارات التحقق ليست سوى مثال واحد على العقبات التي تواجه جمع البيانات من الويب: فقد يواجه الجامعون حدوداً على عدد الطلبات، أو حظر عناوين IP، أو محتوى محجوب.

تستخدم أدوات جمع البيانات تقنيات متنوعة لتجاوز ذلك:

• استخدام متصفحات غير مرئية، والتي تظهر كأنها متصفحات حقيقية أمام أنظمة الحماية.
• تدوير عناوين IP/البروكسي – تغيير البروكسي باستمرار للحد من عدد الطلبات من عنوان IP واحد.
• محاكاة السلوك البشري مثل التمرير، والانتظار، والنقر العشوائي
• تخزين الرموز التي تم حلها بواسطة البشر لاستخدامها في الطلبات المتعددة لنفس الموقع

كل حل من هذه الحلول يضيف تكلفة وتعقيداً، لذا من مصلحتك اختيار أداة توفر كل ما تحتاجه فقط دون زيادة.

على سبيل المثال، ستفرض صفحات وسائل التواصل الاجتماعي قيوداً صارمة باستخدام اختبارات التحقق وتحليل السلوك، بينما تكون الصفحات المعلوماتية مثل الأرشيفات العامة أكثر تساهلاً.

الامتثال

يجب أن تلتزم أدوات جمع البيانات بأنظمة حماية البيانات الإقليمية وتحترم شروط استخدام المواقع.

يصعب الحديث عن قانونية جمع البيانات من الويب بشكل منفصل. جمع البيانات من الويب قانوني. لكن الأمر أكثر تعقيداً من ذلك.

تملك أدوات جمع البيانات وسائل لتجاوز العقبات التي تضعها المواقع لمنع الجمع، لكن أي أداة محترمة ستحترم تعليمات الزحف (robots.txt) الخاصة بالموقع – وهو مستند يحدد القواعد والقيود على جمع البيانات في ذلك الموقع.

الوصول إلى بيانات الويب هو نصف معركة القانونية – فالقانون لا يتعلق فقط بكيفية الوصول إلى البيانات، بل أيضاً بكيفية استخدامها.

على سبيل المثال، أداة FireCrawl متوافقة مع SOC2. هذا يعني أن البيانات الشخصية التي يتم جمعها عبر شبكاتهم محمية. لكن كيف تخزنها وماذا تفعل بها؟ هذا يفتح باباً جديداً من التعقيدات.

تتضمن هذه المقالة فقط الأدوات التي لديها سجل قوي في الامتثال. ومع ذلك، أنصحك بشدة أن تراجع شروط استخدام أي موقع ستجمع منه البيانات، وأنظمة حماية البيانات، وادعاءات الامتثال لأي أداة ستستخدمها.

إذا كنت تبني أدواتك الخاصة، التزم بالقوانين. اتبع الإرشادات حول جعل الروبوت متوافقاً مع GDPR عند التعامل مع بيانات الاتحاد الأوروبي، بالإضافة إلى الأنظمة المحلية في أي منطقة أخرى.

أفضل 8 أدوات لجمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي: مقارنة

تعتمد أفضل أداة لجمع البيانات من الويب بالذكاء الاصطناعي على احتياجاتك ومهاراتك.

هل تحتاج إلى تحديثات صغيرة في الوقت الفعلي لمقارنة المنتجات أم بيانات ثابتة لتدريب الذكاء الاصطناعي؟ هل ترغب في تخصيص سير العمل، أم تفضل حلاً جاهزاً؟

لا توجد أداة واحدة تناسب الجميع– فحسب الميزانية، وحالة الاستخدام، والخبرة البرمجية، تبرز أنواع مختلفة من الأدوات:

• أدوات جمع بيانات متخصصة بالمجال مصممة لحالات استخدام محددة (مثلاً أداة تجارة إلكترونية لعرض صفحات المنتجات الديناميكية).
• واجهات برمجة تطبيقات شاملة يمكنها التعامل مع 80% من الحالات الشائعة، لكنها تتيح تخصيصاً محدوداً للـ20% المتبقية.
• أدوات جمع بيانات مرنة وقابلة للتخصيص قادرة على تجاوز معظم تحديات الحماية أو العرض، لكنها تتطلب البرمجة (وترفع مخاطر الامتثال إذا أسيء استخدامها).
• أدوات تجريف على مستوى المؤسسات تركز على الامتثال لجميع أنظمة حماية البيانات الرئيسية، بتكلفة تناسب الأعمال الكبيرة.

أيًا كانت الفئة التي تختارها، ستواجه نفس التحديات الثلاثة: عرض المحتوى الديناميكي، وتجاوز وسائل الحماية من الروبوتات، والامتثال. لا توجد أداة تحل جميعها بشكل مثالي، لذا عليك الموازنة بين المزايا والعيوب.

يجب أن تساعدك هذه القائمة لأفضل 8 أدوات في اتخاذ القرار.

1. Botpress

الأفضل لـ: المبرمجون وغير المبرمجين الذين يرغبون في أتمتة مخصصة ووظائف مستقلة سهلة الإعداد تعتمد على بيانات تم جمعها من الويب.

Botpress هي منصة لبناء وكلاء الذكاء الاصطناعي مع أداة بناء مرئية بالسحب والإفلات، ونشر سهل عبر جميع قنوات التواصل الشائعة، وأكثر من 190 تكاملًا جاهزًا.

من بين هذه التكاملات المتصفح، الذي يوفر إجراءات للبحث والتجريف والزحف على صفحات الويب. يتم تشغيله بواسطة Bing Search وFireCrawl، مما يمنحك قوة وامتثال هذه الخدمات.

قاعدة المعرفة تقوم أيضًا تلقائيًا بزحف صفحات الويب من عنوان URL واحد، تحفظ البيانات وتفهرسها من أجل RAG.

مثال عملي: عند إنشاء بوت جديد في Botpress، تمر المنصة بالمستخدمين عبر تدفق الإعداد: تدخل عنوان موقع إلكتروني، ويتم الزحف تلقائيًا إلى الصفحات وتجريفها من ذلك الموقع. بعد ذلك يتم توجيهك إلى روبوت دردشة مخصص يمكنه الإجابة عن الأسئلة المتعلقة بالبيانات المجروفة.

بمجرد الدخول في أتمتة روبوت الدردشة المعقدة واستدعاء الأدوات بشكل مستقل، تصبح إمكانيات التخصيص غير محدودة.

أسعار Botpress

يقدم Botpress خطة مجانية مع إنفاق شهري بقيمة 5 دولارات على الذكاء الاصطناعي. يُستخدم هذا المبلغ للرموز التي تستهلكها وتنتجها نماذج الذكاء الاصطناعي أثناء المحادثة و"التفكير".

تقدم Botpress أيضًا خيارات الدفع حسب الاستخدام، مما يسمح للمستخدمين بزيادة عدد الرسائل أو الأحداث أو الصفوف أو عدد الوكلاء والمشاركين في مساحة العمل تدريجيًا.

2. FireCrawl

الأفضل لـ: المطورون الذين يرغبون في دمج كود مخصص مع تقنيات جمع بيانات متقدمة، خاصة المصممة لاستخدام النماذج اللغوية الكبيرة.

إذا كنت من الجانب التقني، قد تفضل التعامل مباشرة مع المصدر. FireCrawl هو واجهة برمجة تطبيقات للتجريف مصممة خصيصًا لتخصيص البيانات لنماذج اللغة الكبيرة.

المنتج المعلن عنه ليس تقنيًا تجريف ويب بالذكاء الاصطناعي. لكنهم يجعلون من السهل جدًا التكامل مع نماذج اللغة الكبيرة ويوفرون العديد من الدروس لاستخراج البيانات بالذكاء الاصطناعي، لذا اعتبرته مناسبًا.

يتضمن ميزات للتجريف، والزحف، والبحث في الويب. الكود مفتوح المصدر، ويمكنك استضافته ذاتيًا إذا رغبت بذلك.

من مزايا الاستضافة الذاتية الوصول إلى الميزات التجريبية، والتي تشمل استخراج البيانات بواسطة نماذج اللغة الكبيرة، مما يجعله أداة تجريف ويب بالذكاء الاصطناعي حقيقية.

من حيث استراتيجية التجريف، تعتمد وظيفة التجريف على بروكسيات متناوبة، وتنفيذ جافاسكريبت، وتقنيات بصمة الإصبع لتجاوز إجراءات مكافحة الروبوتات.

للمطورين الذين يرغبون في التحكم في تنفيذ نماذج اللغة الكبيرة، ويبحثون عن واجهة برمجة تطبيقات قوية ومحمية للتجريف، فهذا خيار قوي.

أسعار FireCrawl

تقدم Firecrawl باقة مجانية مع 500 رصيد. تُستخدم الأرصدة لإجراء طلبات API، حيث يعادل الرصيد الواحد تقريبًا صفحة واحدة من البيانات المجروفة.

3. BrowseAI

الأفضل لـ: غير المبرمجين الذين يرغبون في إنشاء خطوط بيانات مباشرة من المواقع الإلكترونية.

تجعل BrowseAI من السهل تحويل أي موقع إلكتروني إلى مصدر بيانات منظم مباشر. توفر أداة بناء مرئية وأوامر بلغة بسيطة لإعداد التدفق. في بضع نقرات، يمكنك استخراج البيانات، مراقبة التغييرات، وحتى عرض النتائج كواجهة برمجة تطبيقات مباشرة.

يذكر موقعهم حالات استخدام جميعها تتعلق بتتبع المعلومات الحية: قوائم العقارات، لوحات الوظائف، التجارة الإلكترونية. وبما أن المنصة لا تتطلب كودًا، فإن الإعداد يشبه بناء سير عمل في Zapier.

المنصة قوية أيضًا في التعامل مع البيانات المحمية بتسجيل الدخول أو القيود الجغرافية، وقادرة على التجريف على نطاق واسع باستخدام المعالجة الدفعية.

لغير المبرمجين الذين يحتاجون إلى جمع بيانات مباشرة من مواقع لا توفر API، تعد BrowseAI منصة ممتازة. تدفقات العمل القابلة للتخصيص ميزة إضافية.

أسعار BrowseAI

يعتمد تسعير BrowseAI على نظام الاعتمادات: اعتماد واحد يسمح للمستخدم باستخراج 10 صفوف من البيانات. جميع الخطط تشمل عددًا غير محدود من الروبوتات وإمكانية الوصول الكاملة إلى المنصة.

هذا يعني أن جميع العمليات وتدفقات العمل متاحة لجميع المستخدمين، بما في ذلك لقطات الشاشة، مراقبة المواقع، التكاملات، وغيرها.

4. ScrapingBee

الأفضل لـ: المطورون الذين يرغبون في نتائج جمع بيانات/بحث جاهزة للاستخدام دون الحاجة لإدارة البنية التحتية.

ScrapingBee هي حل يعتمد على API مصمم لتجاوز حظر عناوين IP.

يتم إرسال الطلبات إلى نقطة نهاية ScrapingBee، التي تتعامل مع البروكسيات، واختبارات CAPTCHA، وتنفيذ جافاسكريبت. يعيد المجرف المدعوم بنموذج اللغة الكبيرة بيانات منظمة من محتوى الصفحة.

بالإضافة إلى تجاوز إجراءات الحماية ضد الروبوتات، هناك خيار لكتابة أوامر استخراج بيانات بلغة بسيطة، مما يجعله أكثر سهولة للمبتدئين مقارنة بحلول API الأخرى.

ميزة ملحوظة هي واجهة برمجة تطبيقات بحث Google، التي يمكنها جلب النتائج وتحويلها إلى صيغة موثوقة. وهذه ميزة كبيرة إذا كنت، مثل الكثيرين، تفضل بحث Google على Bing.

السلبيات: ليست رخيصة. لا توجد باقة مجانية، والتكاليف قد تتراكم بسرعة إذا كنت تتعامل مع كميات كبيرة. (واجهة برمجة تطبيقات Google مكلفة).

رغم سهولة الاستخدام، إلا أن ذلك يأتي على حساب مرونة أقل في تطبيق منطق تجريف مخصص — فأنت تعمل غالبًا ضمن نظامهم.

ومع ذلك، للمطورين الذين يريدون دمج تجريف موثوق مباشرة في قاعدة الكود دون الحاجة لمواجهة أنظمة الحماية بأنفسهم، تُعد ScrapingBee من أكثر الخيارات الجاهزة للاستخدام.

أسعار ScrapingBee

جميع خطط تسعير ScrapingBee بما في ذلك الوصول الكامل إلى تنفيذ جافاسكريبت، الاستهداف الجغرافي، استخراج لقطات الشاشة، وواجهة برمجة تطبيقات بحث Google.

للأسف، لا يقدمون خطة مجانية. بدلاً من ذلك، يمكن للمستخدمين تجربة ScrapingBee مع 1,000 رصيد مجاني. يختلف عدد الأرصدة المستهلكة حسب معايير طلب واجهة البرمجة، حيث يكلف الطلب الافتراضي 5 أرصدة.

5. ScrapeGraph

الأفضل لـ: المبرمجون الذين يرغبون في منطق استخراج بيانات قابل للتخصيص وتدفقات عمل معيارية.

هذه الأداة مخصصة فعلاً للمحترفين التقنيين.

ScrapeGraph هو إطار عمل مفتوح المصدر يعتمد على بايثون ويستخدم نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) لتشغيل منطق الاستخراج.

تم بناء ScrapeGraph حول بنية الرسم البياني – تخيلها مثل قطع الليغو لعمليات الاستخراج. كل عقدة في الرسم البياني تتعامل مع جزء من سير العمل، بحيث يمكنك تجميع تدفقات عمل مخصصة للغاية حسب احتياجات بياناتك.

الأداة تتطلب تفاعلاً عمليًا. ستحتاج إلى ربطها ببيئة تشغيل LLM بشكل منفصل – مثل Ollama أو LangChain أو ما شابه – لكن المرونة التي تحصل عليها بالمقابل كبيرة جدًا.

تتضمن قوالب لحالات الاستخدام الشائعة، وتدعم صيغ إخراج متعددة، وبما أنها مفتوحة المصدر، تدفع فقط مقابل رموز LLM التي تستخدمها. وهذا يجعلها من الخيارات الأكثر توفيرًا لمن لا يمانعون إجراء بعض التعديلات.

لا تركز ScrapeGraph كثيرًا على تدابير مكافحة الروبوتات مثل تدوير البروكسي أو التصفح الخفي – فهي موجهة للمطورين الذين يبنون تدفقات استخراج مخصصة لحالاتهم الخاصة.

بشكل عام، للمطورين الذين يفضلون التحكم الكامل ويريدون نظامًا معياريًا يمكنهم تطويره مع الوقت، تعد ScrapeGraph أداة قوية.

تسعير ScrapeGraph

نظرًا لقابلية ScrapeGraph للتخصيص، جميع الميزات متاحة بتكاليف أرصدة مختلفة. على سبيل المثال، تحويل Markdown يكلف 2 رصيد لكل صفحة، في حين أن أدوات الاستخراج المدمجة تكلف 15 رصيدًا لكل طلب.

بالطبع، الاستضافة الذاتية مجانية، لكن لمن يرغب في إدارة عمليات الاستخراج عبر السحابة، هناك عدة خطط تسعير مناسبة.

6. Octoparse

الأفضل لـ: غير المبرمجين الذين يرغبون في تدفقات عمل بأسلوب أتمتة العمليات الروبوتية (توليد العملاء، وسائل التواصل الاجتماعي، التجارة الإلكترونية)

تقدم Octoparse نفسها كأداة أتمتة عمليات روبوتية شاملة أكثر من كونها أداة استخراج بيانات فقط. في الخلفية، تولد سكريبتات بايثون، لكن الواجهة تتيح للمستخدمين التعامل مع معالجات وتدفقات ذكاء اصطناعي تنظم البيانات تلقائيًا.

تأتي المنصة بمجموعة من التطبيقات الجاهزة المصممة لحالات استخدام محددة مثل توليد العملاء، استخراج منتجات التجارة الإلكترونية، وإدارة التفاعلات على وسائل التواصل الاجتماعي.

نظرًا لاعتمادها على الذكاء الاصطناعي في التنظيم، فهي قوية بشكل خاص في تحويل صفحات الويب غير المنظمة إلى مجموعات بيانات مرتبة دون الحاجة لإعدادات معقدة. يمكنك اعتبارها حلًا وسطًا بين أدوات الاستخراج التقليدية ومنصات الأتمتة الشاملة – فهي لا تجمع البيانات فقط، بل تدمجها مباشرة في تدفقات العمل.

هناك بعض التنازلات يجب الانتباه لها. تعمل Octoparse بشكل أفضل مع المواقع الكبيرة (منصات التجارة الإلكترونية الكبرى، الشبكات الاجتماعية، إلخ)، لكنها قد تواجه صعوبة مع الأهداف المتخصصة أو المعقدة.

كما أنها تستهلك موارد أكثر من الأدوات الأخف، ومنحنى التعلم فيها أكثر حدة من بعض البدائل التي تعتمد على النقر فقط.

تتيح الخطة المجانية البدء باستخدام القوالب، وبناة تدفقات الذكاء الاصطناعي، ومعالجات الاستخراج، وهو ما يكفي لتجربة جانب الأتمتة قبل اتخاذ قرار التوسع.

تسعير Octoparse

كونها أداة أتمتة عمليات في الأساس، تقدم Octoparse تسعيرًا يعتمد على تنفيذ المهام.

في هذه الحالة، استخراج بيانات من عدة مواقع بنفس البنية يُحتسب كـ 1 مهمة فقط، لذا يمكن أن تكون Octoparse خيارًا مناسبًا للمهام المعقدة على هياكل متكررة.

7. BrightData

الأفضل لـ: الشركات التي تحتاج إلى خطوط بيانات ضخمة لتعلم الآلة/التحليلات.

BrightData عبارة عن مجموعة من أدوات بنية بيانات الويب مصممة للشركات التي تحتاج إلى نطاق واسع فعليًا. تشمل عروضها واجهات برمجة التطبيقات، وأدوات الاستخراج، وخطوط البيانات التي يمكن ربطها مباشرة بمخازن البيانات أو تدفقات تدريب الذكاء الاصطناعي لديك.

إذا كنت تتعامل مع مجموعات بيانات ضخمة – مثل نماذج تعلم الآلة، التحليلات المتقدمة، أو المراقبة واسعة النطاق – فهنا تتألق BrightData.

يولون اهتمامًا كبيرًا بالامتثال والحوكمة. تتوافق عناوين IP والبنية التحتية لديهم مع معايير حماية البيانات الرئيسية، بما في ذلك GDPR، SOC 2 و3، وISO 27001. بالنسبة للشركات التي تتعامل مع بيانات حساسة أو خاضعة للتنظيم، فإن هذه الطبقة من الضمان تحدث فرقًا.

تغطي عروض BrightData مجموعة واسعة من المنتجات. تساعد واجهة Unlocker API في تجاوز المواقع العامة المحجوبة، وتوفر SERP API نتائج بحث منظمة عبر محركات البحث، وتحافظ خطوط تغذية البيانات على تدفق بيانات الويب دون الحاجة لإدارة بنية الاستخراج بنفسك.

تركز BrightData بشكل أساسي على العملاء من قطاع الأعمال والمؤسسات. إذا كنت تدير مشروعًا صغيرًا، فمن المحتمل أن تكون معقدة ومكلفة أكثر من اللازم.

لكن بالنسبة للفرق التي لديها الكفاءة التقنية اللازمة للدمج، وتحتاج إلى بيانات موثوقة وكبيرة الحجم، فإن BrightData من أكثر الحلول قوة وتكاملاً.

تسعير BrightData

تقدم BrightData اشتراكات منفصلة لكل من واجهات برمجة التطبيقات الخاصة بها. يشمل ذلك Web Scraper وCrawl وSERP وBrowser APIs.

تفرض خطط التسعير تكلفة شهرية، بالإضافة إلى تكلفة لكل 1000 سجل مستخرج. فيما يلي تسعير واجهة Web Scraper API، أما الخدمات الأخرى فهي بتكاليف مماثلة.

8. Web Scraper (webscraper.io)

الأفضل لـ: غير المبرمجين الذين يحتاجون إلى استخراج سريع من صفحات التجارة الإلكترونية مباشرة عبر المتصفح

يعد Web Scraper من أبسط الطرق لجمع البيانات مباشرة من المتصفح.

يأتي كإضافة لمتصفح كروم بواجهة تعتمد على النقر، بحيث يمكنك اختيار العناصر بصريًا على الصفحة وتصديرها كبيانات منظمة. للمهام الدفعية، هناك واجهة مرئية يمكن للمستخدم من خلالها تحديد معايير الاستخراج.

تأتي الأداة بوحدات جاهزة للتعامل مع ميزات المواقع الشائعة مثل التصفح عبر الصفحات ومحددات jQuery. هذا يجعلها مفيدة في التعامل مع الأنماط المتكررة في صفحات التجارة الإلكترونية.

مع ذلك، الميزات أساسية – فهي ليست مصممة لتخطي حدود المواقع التقليدية للتجارة الإلكترونية. حتى أن بعض المستخدمين اشتكوا من قلة خيارات التخصيص التي قد تعيق العمل على بعض المواقع.

إذا كنت خبيرًا تقنيًا ولديك احتياجات محددة، فقد ترغب في تجاوز هذه الأداة.

تسعير Web Scraper

يقدم Web Scraper إضافة مجانية للمتصفح بميزات أساسية للاستخدام المحلي. للميزات المتقدمة والاستخدام عبر السحابة، هناك سلسلة من خطط التسعير.

يقدم web scraper أرصدة URL، كل واحدة تعادل صفحة واحدة.

أتمتة استخراج البيانات من الويب باستخدام وكيل ذكاء اصطناعي

جمع بيانات الويب دون الحاجة للتعامل مع تكامل الشيفرة أو إجراءات مكافحة الروبوتات.

يقدم Botpress أداة بناء مرئية بالسحب والإفلات، ونشر عبر جميع القنوات الرئيسية، وتكامل مع المتصفح لمعالجة طلبات API.

تعتمد العقدة المستقلة على منطق المحادثة واستدعاء الأدوات ضمن واجهة بسيطة يمكنها بدء استخراج البيانات خلال دقائق. يتيح لك نظام الدفع حسب الاستخدام ومستوى التخصيص العالي بناء أتمتة بالقدر الذي تحتاجه من التعقيد أو البساطة.

ابدأ البناء اليوم. إنه مجاني.