Web scrapping- analiza danych w SEO

Web scrapping to technika polegająca na automatycznym pobieraniu danych ze stron internetowych. Choć większość osób kojarzy ją z kodowaniem w języku Python bądź z używaniem specjalistycznych narzędzi, istnieje prostszy sposób na rozpoczęcie analizą danych pochodzących ze stron internetowych — Google Sheets, czyli Arkusze Google.

W jaki sposób arkusze Google mogą wspomóc web scrapping?

Oto konkretne odpowiedzi i przykłady.

1. Funkcja `IMPORTXML()`

Najpotężniejszą funkcją do scrapowania danych w Arkuszach Google jest IMPORTXML. Pozwala ona pobierać dane z publicznie dostępnych stron internetowych na podstawie określonych znaczników HTML lub ścieżek XPath.

Składnia:

=IMPORTXML(URL; "ścieżka_XPath")

Przykład: Chcesz pobrać tytuł artykułu z danej strony?

=IMPORTXML("https://przykladowastrona.pl/artykul", "//h1")

2. Funkcja `IMPORTHTML()` – szybki dostęp do tabel i list

Jeśli strona zawiera tabelę lub listę danych, możesz użyć funkcji IMPORTHTML:

Składnia:

=IMPORTHTML(URL; "table" lub "list"; numer_elementu)

Przykład:

=IMPORTHTML("https://pl.wikipedia.org/wiki/Lista_państw_świata"; "table"; 1)

Funcja pozwala w szybki sposób pobrać dane z tabel ze stron informacyjnych, takich jak Wikipedia.

3. Automatyczna aktualizacja danych

Dane pobrane za pomocą IMPORTXML lub IMPORTHTML aktualizują się automatycznie co jakiś czas (zależnie od aktywności arkusza). Dzięki temu możesz monitorować zmiany cen produktów, notowania giełdowe czy liczbę recenzji – bez pisania ani jednej linijki kodu.

4. Łączenie z funkcjami Google Sheets

Scrapowane dane można w łatwy sposób filtrować, sortować, analizować i łączyć z innymi danymi przy użyciu klasycznych funkcji Arkuszy, takich jak:

FILTER(),
QUERY(),
VLOOKUP(),
ARRAYFORMULA().

Dzięki temu Google Sheets staje się potężnym narzędziem do raportowania i automatyzacji.

5. Tworzenie dashboardów i raportów

Zbierając dane z wielu źródeł (np. ze stron konkurencji, porównywarek cen, katalogów firm), możesz stworzyć automatyczny dashboard do śledzenia najważniejszych informacji w czasie rzeczywistym. To świetne rozwiązanie dla działów marketingu, analityków czy właścicieli e-commerce.

6. Brak konieczności instalacji oprogramowania na urządzeniu

W przeciwieństwie do klasycznych narzędzi do scrapingu, Google Sheets nie wymaga instalowania oprogramowania – oprogramowanie działa w przeglądarce. Możesz pracować z dowolnego miejsca, a dane są zawsze aktualne.

7. Przykładowe zastosowania web scrapingu w biznesie

Monitoring cen konkurencji
Śledzenie dostępności produktów
Analiza kampanii marketingowych konkurencji
Badanie opinii o marce z forów i recenzji
Tworzenie raportów do analizy rynku

8. W jakich sytuacjach warto wybrać Google Sheets, a w jakich Pythona?

Google Sheets: do prostych analiz i jednorazowych lub cyklicznych raportów.
Python: do pracy z dużą liczbą stron, dynamicznymi danymi (JavaScript), personalizacją lub automatyzacją na dużą skalę.

9. Profesjonalne narzędzia do web scrapingu

W bardziej zaawansowanych projektach warto skorzystać z narzędzi programistycznych:

BeautifulSoup (Python)
Scrapy (Python)
Selenium (dynamiczne strony)
Octoparse, ParseHub (platformy no-code z interfejsem graficznym)

10. Czy web scraping jest legalny?

Web scraping może wiązać się z ograniczeniami prawnymi. Należy pamiętać, że:

RODO reguluje przetwarzanie danych osobowych, co może mieć wpływ na scrapowanie danych o użytkownikach.
Niektóre witryny zabraniają scrapowania w regulaminach – warto je sprawdzać.
Nadmierne obciążenie serwera może skutkować blokadą IP lub sankcjami.

11. Ograniczenia, o których warto pamiętać

Choć Arkusze Google świetnie sprawdzają się w nieskomplikowanych projektach, mają też pewne ograniczenia:

nie pozwalają na pobieranie danych z dynamicznie ładowanego JavaScript (np. dane z Reacta, Vue),
często aktualizowane arkusze mogą zostać tymczasowo zablokowane przez Google (ze względu na limity ilości zapytań),
nie zawsze działają na stronach z zabezpieczeniami antyscrapingowymi,
mogą nie obsłużyć zaawansowanego scrapingu, który wymaga zmiennej logiki i zarządzania sesją.

W wyżej wymienionych przypadkach lepiej sięgnąć po specjalistyczne narzędzia takie jak Python + BeautifulSoup lub Scrapy.

Ograniczenia, o których warto pamiętać