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La prédiction des prix consiste à anticiper les prix à partir de données historiques, des tendances du marché, des prix des concurrents, de l’influence des réseaux sociaux, des avis clients et des tendances économiques. Elle permet non seulement d’ajuster les prix en temps réel, mais aussi d’optimiser la stratégie tarifaire pour accroître les profits, ainsi que les niveaux de stock et la chaîne d’approvisionnement. Face au volume considérable de données disponible aujourd’hui, ce travail est toutefois impossible à réaliser manuellement, et les outils basés sur l’AI apportent une aide précieuse. Ils peuvent également analyser des tendances et des schémas, tels que les données de remise, que d’autres applications ont du mal à traiter. Les modèles d’AI ont simplement besoin de données pertinentes pour apprendre et travailler à votre place.
C’est là que le web scraping intervient : c’est un moyen incontournable de collecter des données. En parallèle, de très grands sites web comme eBay appliquent désormais des politiques anti-scraping strictes. Les développeurs cherchent aussi à offrir une UX et une UI de qualité, conçues pour les humains et difficiles à interpréter pour les bots. La collecte de données est donc devenue un véritable défi. Elle reste néanmoins possible : dans cet article, nous passons en revue les bonnes pratiques et les erreurs à éviter pour scraper des fiches produits sur des sites e-commerce.
Stratégie de scraping pour obtenir des données de fiches produits
Vous développez un web scraper, ou vous hésitez entre plusieurs outils ? Dans ce cas, lequel choisir ? Pour répondre à ces questions et collecter des données efficacement, commencez par analyser le site web cible.
Comment scraper des sites web à la structure complexe
La structure d’un site web désigne son organisation : la manière dont ses pages sont agencées, regroupées et reliées. Cela peut paraître simple, mais de nombreux sites web présentent des structures bien plus complexes que quelques pages liées entre elles, et les sites e-commerce en font souvent partie. Il n’existe pas de critère unique pour distinguer un site simple d’un site complexe, mais certaines caractéristiques posent régulièrement problème aux web scrapers. Il existe par exemple quatre grands types de structures. Ils ne s’excluent pas mutuellement, et les développeurs combinent souvent leurs éléments afin de créer un site pratique et facile à parcourir pour les clients. Pour les crawlers, en revanche, les nombreux niveaux de navigation et les sous-catégories rendent plus difficile l’identification d’un parcours permettant d’extraire l’information. Il faut alors recourir à une fonction récursive pour naviguer entre les pages. D’autres obstacles existent :
- Chargement de contenu dynamique
Les sites e-commerce s’appuient largement sur le rendu dynamique de contenu en JavaScript. Or, ce contenu est généré directement dans le navigateur et peut ne pas apparaître dans le HTML initial de la page. Les scrapers les plus simples ne récupèrent que le code HTML du site et ne peuvent donc pas extraire ces données. De plus, les Single-Page Applications (SPA) modifient souvent le contenu sans recharger la page, ce qui complique encore la collecte de données.
Solution : Utilisez les navigateurs headless. Ces navigateurs particuliers ne chargent pas l’interface graphique, ce qui économise des ressources et accélère le scraping. Ils simulent un véritable environnement de navigation, peuvent exécuter du JavaScript et attendre le chargement complet du contenu. Vous pouvez aussi les programmer pour effectuer des actions précises afin d’imiter le comportement d’un utilisateur. C’est également utile pour contourner les mesures anti-bot. Selenium, Playwright et Puppeteer figurent parmi les solutions les plus utilisées et offrent de nombreuses fonctionnalités.
- Balisage HTML incohérent
Deux pages peuvent présenter des structures HTML différentes. Par exemple, l’une utilisera une balise <h1> pour les titres, tandis qu’une autre s’appuiera sur une balise <div>. Certains éléments peuvent n’apparaître que dans des conditions précises, par exemple lorsqu’un utilisateur est connecté ou dans certaines zones géographiques. Les noms de classes et les ID d’éléments sont parfois eux aussi générés dynamiquement. Les développeurs ont alors du mal à concevoir des scrapers, car un même code et les mêmes sélecteurs ne fonctionneront pas sur toutes les pages.
Solution : utilisez une combinaison de sélecteurs et de stratégies de repli, de sorte que si un sélecteur ne fonctionne pas, votre scraper en essaie un autre au lieu de s’arrêter.
- Systèmes anti-scraping
Les CAPTCHA, la limitation de débit et le blocage d’IP comptent parmi les méthodes les plus courantes pour contrer les scrapers. Les sites web surveillent les schémas de trafic et bloquent les requêtes et les adresses suspectes. Si vous ne disposez que d’un scraper, ces obstacles peuvent vite vous bloquer.
Solution : Utilisez des outils supplémentaires pour imiter le comportement d’un utilisateur, comme les proxies. Les proxies rotatifs vous aideront à dissimuler votre activité de scraping auprès d’un site web : les requêtes sembleront provenir d’IP et de localisations différentes. Combinez-les avec des navigateurs anti-detect pour modifier votre empreinte numérique et vos cookies afin de rester incognito.
- Code peu lisible
Le JavaScript ou le CSS minifié ou regroupé en bundles est plus difficile à lire et à scraper.
Solution : ouvrez les outils de développement (Fn+F12 ou Ctrl+Shift+I sous Windows et Linux, ou Cmd+Option+I sous macOS) > Elements. Inspectez le code HTML et repérez des classes ou des motifs récurrents à cibler. Des outils d’AI peuvent simplifier cette étape. Essayez ensuite d’extraire les données à partir de ces motifs plutôt qu’en vous reposant uniquement sur des sélecteurs.
Comment scraper des sites web à la navigation complexe
Structure complexe et navigation complexe ne sont pas la même chose, même si elles vont souvent de pair. La navigation complexe prend de nombreuses formes, par exemple :
- Menus multiniveaux : les sites e-commerce ont souvent des menus qui nécessitent plusieurs clics pour révéler toutes les sous-catégories.
- Défilement infini : les pages chargent une nouvelle portion de contenu à mesure que l’utilisateur fait défiler vers le bas.
- Filtres et tris dynamiques : un utilisateur applique un filtre, et le site recharge la liste de produits en temps réel sans changer l’URL.
Il existe d’autres formes de navigation complexe, mais cet article se concentre sur celles que vous rencontrerez le plus probablement sur un site e-commerce. Heureusement, les navigateurs headless savent gérer ce type de navigation. Associés à des proxies, ils contribuent aussi à maintenir un accès continu, sans exiger un temps de mise en place excessif. Pour savoir comment procéder, consultez notre tutoriel pas à pas pour configurer Selenium en Python avec des proxies.
Autre conseil : examinez et mettez régulièrement à jour votre configuration de scraping. Les développeurs actualisent souvent les sites web, ajoutent de nouvelles catégories de produits, introduisent de nouveaux éléments et déploient des mécanismes anti-scraping. Il est donc important de suivre ces évolutions et d’adapter vos algorithmes et vos outils en conséquence.
Quel langage ou quel outil choisir pour le web scraping ?
Deux options s’offrent à vous : développer un web scraper ou utiliser un outil. Concevoir son propre scraper offre généralement davantage de flexibilité et de possibilités de personnalisation, mais exige plus de ressources humaines, de temps et de compétences en programmation. Un outil impose souvent certaines limites de personnalisation, mais demande moins de temps et de ressources. Les outils prêts à l’emploi sont par ailleurs recommandés si vous ne maîtrisez pas le code, car vous pouvez choisir une solution no-code. Votre cas d’usage déterminera l’option la plus adaptée. Vous devez aussi tenir compte de plusieurs critères, tant pour le choix de l’outil que pour celui du langage.
Que prendre en compte pour choisir un langage de scraping :
- Facilité d’utilisation : privilégiez des langages à la syntaxe lisible, comme Python, qui facilitent l’écriture et la maintenance du code.
- Performance : privilégiez des langages capables de gérer plusieurs tâches de scraping tout en consommant relativement peu de ressources système. C’est particulièrement important si vous traitez de grands ensembles de données.
- Compatibilité : scraper des sites complexes exige souvent des bibliothèques supplémentaires, des proxies et d’autres outils. Choisissez un langage proposant des bibliothèques puissantes et facilitant l’intégration d’outils tiers. Tenez aussi compte des technologies utilisées par votre site cible, comme le rendu JavaScript, et optez pour un langage qui les prend bien en charge.
- Documentation : plus la documentation et les tutoriels d’un langage sont détaillés et à jour, mieux c’est. Une communauté active est également précieuse. Vous consacrerez ainsi moins de temps à apprendre et à développer un scraper. En cas de problème, vous trouverez plus facilement une solution ou des conseils, plutôt que de devoir tout développer à partir de zéro.
Pour plus de détails, consultez notre article de blog dédié sur le choix du meilleur langage pour le web scraping.
Que prendre en compte pour choisir un outil prêt à l’emploi :
- Format : il peut s’agir d’applications de bureau, d’extensions de navigateur, d’API, d’IDE, de SDK ou de navigateurs de scraping. Si vous recherchez une option no-code, une application est généralement le meilleur choix, car les autres formats exigent des compétences en programmation.
- Fonctionnalités : examinez les options d’optimisation du trafic, le rendu JavaScript et la capacité à intégrer des outils supplémentaires, comme les proxies.
- Personnalisation : comme de nombreux sites web ne suivent pas les modèles de mise en page ou de structure les plus courants, choisissez un outil flexible, capable de prendre en charge davantage que quelques sites e-commerce populaires.
- Prix : définissez votre budget afin de déterminer combien vous êtes prêt à investir dans des outils de scraping. Gardez toutefois à l’esprit que les solutions riches en fonctionnalités et en options de personnalisation peuvent être coûteuses. De nombreux outils proposent une offre d’essai, voire une période d’essai gratuite, pour vous permettre de les tester et de choisir celui qui vous convient le mieux. Les options gratuites peuvent sembler attrayantes, mais leurs possibilités sont limitées et elles n’offrent pas toujours de garanties en matière de confidentialité, de sécurité des données ou de stabilité des performances.
- Fiabilité : privilégiez les solutions offrant un uptime élevé, un bon taux de réussite et un temps de réponse court. Recherchez aussi un outil capable d’absorber les pics de trafic.
- Support : les sites e-commerce évoluent et sont régulièrement mis à jour ; choisissez donc des outils qui le sont aussi. L’équipe de support doit être disponible, idéalement 24/7, et répondre rapidement si vous avez besoin d’aide ou si un problème inattendu survient.
- Conformité légale : vérifiez que l’option envisagée respecte les réglementations internationales, telles que le GDPR. Les fournisseurs qui appliquent des procédures KYC (Know Your Customer) constituent généralement des choix sérieux. Lisez leurs conditions d’utilisation et consultez les avis et les mentions les concernant afin de vérifier qu’ils n’ont pas été associés à des usages illégaux, à du scraping contraire à l’éthique ou à des atteintes aux droits de propriété intellectuelle. Dans tous les cas, le respect de la loi est indispensable, que vous utilisiez un scraper prêt à l’emploi ou que vous développiez votre propre outil.
En guise de conclusion
La prédiction des prix ne doit pas être prise à la légère : seules des informations exactes et à jour font la différence et vous aident à développer votre activité. Vous devez donc tenir compte de chaque aspect pour mener à bien vos projets de scraping. DataImpulse est là pour vous accompagner et vous fournir des IP obtenues légalement, capables de gérer un volume élevé de requêtes et de vous assurer un accès continu aux données. Contactez-nous à [email protected] ou cliquez sur le bouton “Try now” pour commencer.