Свой парсер или парсинг под ключ: что выбрать бизнесу

Почему свой парсер нестабилен

Собственный парсер кажется удобным ровно до момента, когда источник данных начинает меняться. А это происходит постоянно.

Сайты перестраивают каталог, обновляют интерфейс, добавляют антиботы. Одно изменение, и весь алгоритм перестаёт понимать структуру страницы. Ошибка не бросается в глаза, но часть карточек теряется, номера телефонов перестают подтягиваться, таблицы расползаются.

Второй фактор — нагрузка. Не каждый ноутбук выдержит потоковые запросы, обработку миллионов строк и обход защит. То, что сервер обрабатывает за минуты, на обычном ПК может зависнуть.

Если у вас есть техническая команда, готовая обслуживать код, обновлять алгоритмы, разбираться с блокировками, можно запустить собственный парсер. В остальных случаях это рискованно.

Когда парсинг под ключ решает больше задач

Под ключ работают иначе: компания берёт на себя разработку алгоритма, техническую поддержку, контроль качества данных и весь процесс обновлений.

Например, мы Parsing Master парсим на серверных мощностях, проверяем поля, которые критичны для заказчика. Сбор ведётся по чётким параметрам: отрасль, ОКВЭД, регион, выручка, численность, контакты, наличие сайта. Причём параметры можно подобрать свои.

Это важно, потому что готовые универсальные парсеры работают только в рамках своих шаблонов. Они созданы под одну-две стандартные задачи: собрать аудиторию для рекламы, выгрузить SEO-данные, снять карточки товаров. Но как только запрос становится нестандартным, шаблон ломается.

Почему готовые парсеры сливаются на реальных бизнес-задачах

Большинство готовых решений не рассчитаны на глубокий и нетиповой сбор данных. Они работают строго по алгоритмам и не понимают задачи, которые требуют гибкости, логики и постобработки.

Например, к нам приходили с такими запросами:

«Определите, какие товары сейчас наиболее популярны у производителя по косвенным признакам».

«Соберите выписки ЕГРН и ЕГРИП из PDF, извлеките ключевые параметры и сведите всё в одну таблицу».

«Выгрузите миллион строк из каталога, но только те позиции, у которых определённая характеристика встречается в карточке».

Здесь нужно найти источник, понять логику данных, написать алгоритм и привести всё в удобный вид. Готовый парсер на такое не способен.

Именно такую кастомную разработку мы делаем: под каждый источник, структуру и цель клиента.

Структура технического задания на парсинг: что обязательно указать

Качество данных всегда начинается с точного ТЗ. Чем корректнее описана задача, тем быстрее и точнее мы соберём данные.

Ниже структура, по которой мы составляем ТЗ с клиентами.

1. Источники данных Сайты, каталоги, разделы, ссылки. Если формируем базу контактов, нужна отрасль, регион, тип компаний.

2. Нужные поля Какие данные собираем: товары, цены, контакты, отзывы, характеристики, документы. Чем точнее, тем лучше.

3. Периодичность Разовый сбор или регулярный мониторинг. От этого зависит архитектура и нагрузка.

4. Цель задачи Зачем вам эти данные: исследование, аналитика, лидогенерация, контроль дилеров, мониторинг конкурентов. Формат выгрузки подстраивается под цель.

5. Формат результата Excel, CSV, JSON, XML, выгрузка фото, структурированные файлы, API.

Свой парсер подходит только тогда, когда у компании есть ресурсы поддерживать его, отслеживать изменения и обновлять алгоритмы. Во всех остальных случаях безопаснее и эффективнее передать задачу под ключ с технической поддержкой, серверами, проверкой данных и гарантией стабильного результата.

Решить вашу задачу может Parsing Master. Рассчитайте стоимость и получите скидку 20% на первый заказ.