Leitfäden, Tutorials & Einblicke
Erfahren Sie vom Shifter-Team mehr über Residential-Proxys, Web Scraping, Datenerfassungsstrategien und bewährte Branchenpraktiken.
Stoppen CAPTCHAs Bots oder bremsen sie sie nur aus? Abschreckung gegen Löserate gemessen
Was zwei Jahrzehnte Forschung über CAPTCHAs sagen: wie viel Zeit sie Menschen kosten, wie oft Bots und KI-Agenten sie lösen, und warum sie heute als Kostenfaktor wirken.
Preisüberwachung im öffentlichen Interesse: Beweise sammeln, die einer Prüfung standhalten
Wie Verbraucherverbände, Journalisten und Compliance-Teams Preise überwachen, um Rabattversprechen zu prüfen, und wie man Beweise sammelt, die ein Händler nicht abtun kann.
Was Ihr Rechtsteam fragen wird, bevor es ein Scraping-Projekt genehmigt
Die Fragen, die Rechts- und Compliance-Teams stellen, bevor sie die Erfassung von Webdaten absegnen, warum sie diese Fragen stellen und wie eine gute Antwort aussieht.
Überprüfung der NAP-Konsistenz in lokalen Verzeichnissen
Ein Unternehmen, das auf einem Dutzend Verzeichnissen mit veralteter Telefonnummer oder Adresse gelistet ist, verwirrt Kunden und Suchmaschinen. So prüfen Sie NAP-Daten und beheben, was wichtig ist.
Wie schnell ändern sich Online-Preise wirklich? Eine Volatilitätsstudie
Was veröffentlichte Forschung darüber zeigt, wie oft sich Online-Preise ändern, von Händler-Websites bis zu Marktplatz-Buy-Boxen, und was das für die Überwachungshäufigkeit bedeutet.
Wem gehören gescrapte Daten? Rechte, Lizenzierung und was Sie weiterverkaufen dürfen
Das Sammeln von Webdaten macht Sie nicht zu deren Eigentümer. Welche Rechte in einem gescrapten Datensatz stecken, was Sie lizenzieren oder weiterverkaufen können und was weiterhin jemand anderem gehört.
Geo-Grid Rank Tracking: Lokale Rankings Block für Block messen
Ein lokales Unternehmen hat kein einzelnes Google-Ranking: Es ändert sich alle paar Blocks. Wie man es mit einem Geo-Grid misst, die Kennzahlen liest und anhand der Karte handelt.
Web Data Collection für akademische Forschung: Reproduzierbarkeit, Ethikprüfung und wie man einen gescrapten Datensatz zitiert
Gescrapte Daten sind in der Forschung inzwischen üblich, aber oft schwer zu reproduzieren, zu prüfen oder zu zitieren. Wie man Webdaten sammelt, die Peer Review, Ethikkommissionen und Weiterverwendung standhalten.