Googleレビューのスクレイピングを解説します。Places APIで取得できるものとできないもの、3ステップの情報源選定モデル、個人データに関するルール、問題を起こさずにレビューデータを収集する方法を紹介します。
Crawl4AIのプロキシ設定を解説します。クロールスタック内でのプロキシの位置、4層のクロール設定モデル、セッションとレートの制御、LLMクロールを低コストに保つ方法を紹介します。
エンジニア向けImperva回避ガイド。Imperva（旧Incapsula）が4段階でトラフィックをフィルタリングする仕組み、700の次元がクローラーに意味すること、独自ルートテスト、そして停止すべき場面を解説します。
403 forbiddenのウェブスクレイピングエラーを解説します。ステータスの意味、真因を見つける5段階の切り分け、機能する対処法、403を最終回答とすべき場面を紹介します。
C# でのウェブスクレイピングを解説。C# のリクエストをプロキシ経由にする方法、使うライブラリ、3部構成のハンドラーモデル、最も時間を失うミス、別の言語が適する場面を紹介します。
Shopifyスクレイピングを解説。公開ストアデータ、各Shopifyストアが公開するJSONエンドポイント、3層のストアデータモデル、レート制限、プロキシの選び方、法的な境界を紹介します。
Airbnbスクレイピングを解説。公開リスティングデータ、4段階の収集モデル、出口によって価格・通貨が変わる理由、ホストの個人データの扱い、公式ルートを紹介します。
ASO向けアプリストアスクレイピングを解説。アプリデータの4つの情報源、公式APIで得られる情報、国と言語による結果の違い、ルールを守ったストアデータの収集方法を紹介します。
Google Scholarをスクレイピングする方法と、オープンな学術APIの方が通常は迅速に答えを得られる理由を解説します。3部構成の学術データモデル、各ソースの範囲、レートの実情とルールを紹介します。
JavaでのWebスクレイピングを解説。プロキシ経由でJavaリクエストを送る方法、使うべきライブラリ、3段階のクライアント設定、時間を浪費するミス、別の言語が適する場合を紹介します。