ក្នុងការស្រាវជ្រាវទីផ្សារក្រៅប្រទេស ការប្រមូលទិន្នន័យជាញឹកញាប់ត្រូវបានរារាំងកណ្ដាលដំណើរ។ ការបែងចែកព្រំដែនបច្ចេកទេសពីព្រំដែនការអនុលោម ជួយឱ្យទទួលបានព័ត៌មានចាំបាច់ដោយមិនឆ្លងកាត់បន្ទាត់កំណត់ ហើយគោលការណ៍អនុវត្តបាន 4 ចំណុចអាចជាមគ្គុទេសក៍។
ពេលធ្វើការស្រាវជ្រាវទីផ្សារក្រៅប្រទេស បញ្ហាពិតប្រាកដភាគច្រើនមិនមែនថាមិនអាចប្រមូលទិន្នន័យបានទេ ប៉ុន្តែជាការចូលប្រើដែលឈប់ភ្លាមៗនៅចំណុចមួយ។ Script ដដែលដែលដំណើរការបានកាលពីសប្ដាហ៍មុន អាចត្រឡប់ទំព័រទទេនៅសប្ដាហ៍នេះ ហើយការកែសម្រួលម្តងហើយម្តងទៀតអាចធ្វើឱ្យវាកាន់តែមិនស្ថិរភាព។
ជំហានដំបូងគឺត្រូវបែងចែកឱ្យច្បាស់ថា ឧបសគ្គនៅមុខនេះជាព្រំដែនបច្ចេកទេស ឬព្រំដែនការអនុលោម។ វិធីដោះស្រាយទាំងពីរខុសគ្នាទាំងស្រុង។ ព្រំដែនបច្ចេកទេសខ្លះអាចកែលម្អដោយការងារវិស្វកម្ម ប៉ុន្តែព្រំដែនការអនុលោមត្រូវប្តូរទៅផ្លូវផ្សេង។
ព្រំដែនបច្ចេកទេស៖ វិធានការប្រឆាំងកាន់តែអភិវឌ្ឍជាបន្តបន្ទាប់
វិធានការ anti-crawling មិនមែនជាជញ្ជាំងថេរទេ។ ការកំណត់ប្រេកង់ ការត្រួតពិនិត្យ IP ប្រភព ការវិភាគឥរិយាបថ និងការស្គាល់ fingerprint អាចត្រូវបានប្រើប្តូរគ្នា ខណៈដែលគេហទំព័រក៏ផ្លាស់ប្តូររចនាសម្ព័ន្ធ HTML និងរចនាប័ទ្មជាប្រចាំ។ Parser ដែលផ្អែកលើច្បាប់ថេរអាចបរាជ័យគ្រប់ពេល។ អ្នកដែលសរសេរ crawler ភាគច្រើនស្គាល់ស្ថានភាពនេះ៖ អ្វីដែលចំណាយពេលច្រើនមិនមែនការទាញទិន្នន័យទេ ប៉ុន្តែជាការជួសជុល script ដដែលៗដើម្បីតាមការផ្លាស់ប្តូររបស់គេហទំព័រ។
Dynamic rendering មានតម្លៃបន្ថែមមួយទៀត។ មាតិកាសំខាន់កាន់តែច្រើនត្រូវបានផ្ទុកតាម JS ដោយ asynchronous ដូច្នេះការវិភាគ static មិនអាចមើលឃើញ។ ក្នុងករណីនេះ ត្រូវដំណើរការទំព័រពិតប្រាកដក្នុង headless browser ទើបទទួលបានលទ្ធផល។ វាអាចធ្វើបាន ប៉ុន្តែបង្កើនថ្លៃម៉ាស៊ីន bandwidth និងពេលវេលា ហើយធ្វើឱ្យល្បឿនយឺតลง។
ថ្លៃនៃការផ្ទៀងផ្ទាត់ឥរិយាបថមើលមិនសូវឃើញ។ Request ត្រូវមើលទៅដូចសកម្មភាពរបស់មនុស្សពិត ដូច្នេះត្រូវបន្ថយល្បឿនប្រមូល កាត់បន្ថយ concurrency ធ្វើឱ្យរយៈពេលភារកិច្ចពិបាកទាយ និងត្រូវទុកពេលសម្រាប់ការត្រួតពិនិត្យដោយមនុស្ស។ ការរំពឹងថាវានឹងលឿន និងស្ថិរភាពខ្លាំងក្នុងពេលតែមួយ គឺមិនសមហេតុផលទេ។
ចំណុចមួយទៀតដែលងាយមើលរំលងគឺការធ្វើមាតិកាផ្ទាល់ខ្លួន។ ទំព័រដូចគ្នាអាចបង្ហាញ feed លទ្ធផលស្វែងរក ឬសូម្បីតែតម្លៃខុសគ្នា ទៅតាមតំបន់ ភាសា ឬប្រភេទឧបករណ៍។ ដើម្បីឱ្យលទ្ធផលប្រមូលមានការគ្របដណ្តប់ពេញលេញ ត្រូវបង្កើតឡើងវិញនូវទស្សនៈរបស់អ្នកប្រើពិតក្នុងទីផ្សារគោលដៅ ដែលជាការងារវិស្វកម្មបន្ថែម។
ព្រំដែនការអនុលោម៖ បន្ទាត់ដែលមិនគួរបន្ធូរ
- ច្បាប់ robots៖ ត្រូវគោរពតំបន់ដែលគេហទំព័រប្រកាសថាអនុញ្ញាតឱ្យ crawling។ នេះជាបន្ទាត់មូលដ្ឋាន មិនមែនជាជម្រើសទេ។
- លក្ខខណ្ឌសេវាកម្ម៖ Platform ជាច្រើនហាមការប្រមូលទិន្នន័យស្វ័យប្រវត្តិយ៉ាងច្បាស់។ ការរំលោភអាចនាំទៅការកំណត់គណនី ឬហានិភ័យផ្នែកច្បាប់។
- សិទ្ធិលើទិន្នន័យ៖ ការប្រមូលបានមាតិកា មិនមានន័យថាអាចប្រើដោយសេរីទេ។ ទិន្នន័យដែលមានសិទ្ធិអ្នកនិពន្ធ ឬសិទ្ធិ database ត្រូវការការប្រុងប្រយ័ត្នជាពិសេស។
- កំណត់ប្រេកង់៖ ទោះគេហទំព័រមិនបានហាមជាក់លាក់ក៏ដោយ ត្រូវគ្រប់គ្រង concurrency និងចន្លោះ request ដើម្បីមិនធ្វើឱ្យសេវារបស់ម្ខាងទៀតលើសបន្ទុក។
CAPTCHA និងការផ្ទៀងផ្ទាត់ថាជាមនុស្សគួរត្រូវបានពិចារណាដាច់ដោយឡែក។ វាជាសញ្ញាច្បាស់ថា platform មិនទទួលយកការចូលប្រើស្វ័យប្រវត្តិ។ ប្រសិនបើយកវាជាឧបសគ្គបច្ចេកទេសដែលត្រូវឆ្លងកាត់ នោះធម្មជាតិនៃសកម្មភាពក៏ផ្លាស់ប្តូរ។
គោលការណ៍ 4 ចំណុចសម្រាប់ការប្រមូលទិន្នន័យដោយអនុលោម
- ប្រមូលតែទិន្នន័យសាធារណៈ៖ មាតិកាដែលត្រូវ login ឬទទួលការអនុញ្ញាតមុនទើបមើលឃើញ មិនមែនជាទិន្នន័យសាធារណៈទេ។
- គ្រប់គ្រងប្រេកង់៖ ដាក់ការពន្យារពេលសមរម្យ កំណត់ concurrency និងរក្សាចំនួន request ឱ្យនៅកម្រិតដែលសេវាអាចទ្រាំទ្របាន។
- កុំប្រមូលព័ត៌មានផ្ទាល់ខ្លួន៖ ជៀសវាងឈ្មោះ លេខទូរស័ព្ទ អ៊ីមែល អាសយដ្ឋាន និងវាលទិន្នន័យស្រដៀងគ្នា។
- គោរពសេចក្តីប្រកាសរបស់គេហទំព័រ៖ ជៀសវាងផ្លូវដែលច្បាប់ robots ឬលក្ខខណ្ឌសេវាកម្មបានហាម។
ក្នុងការអនុវត្ត ក្រុមភាគច្រើនដែលពង្រីកទៅទីផ្សារក្រៅប្រទេស អាចគ្របដណ្តប់តម្រូវការស្រាវជ្រាវភាគច្រើនដោយ API ផ្លូវការ និង public datasets ដូចជា របាយការណ៍ឧស្សាហកម្ម platform ទិន្នន័យបើកចំហ និង academic datasets។ កំណត់ប្រេកង់ និងវិសាលភាពអនុញ្ញាតត្រូវបានសរសេរនៅក្នុងឯកសារ API ដូច្នេះវាជាផ្លូវដែលងាយគ្រប់គ្រងបំផុត។ សម្រាប់ទិន្នន័យធំជាង ឬតម្រូវការពិសេសជាង អាចពិចារណាសេវាទិន្នន័យបង់ប្រាក់ ឬកិច្ចសហការដែលមានការអនុញ្ញាតពីម្ចាស់ទិន្នន័យ។ ប្រសិនបើត្រូវការគំរូតិច ការរៀបចំដោយមនុស្សភាគច្រើនមានតម្លៃទាបជាងការថែទាំ crawler រយៈពេលវែង។
សំណួរមួយដែលអាចប្រើបានម្តងហើយម្តងទៀត
ពេលជួបឧបសគ្គ សួរខ្លួនឯងថា៖ ប្រសិនបើ platform ដឹងថាខ្ញុំកំពុងធ្វើរឿងនេះ វានឹងផ្តល់ interface ឱ្យខ្ញុំ ឬនឹងបិទគណនីខ្ញុំ?
ករណីទីមួយបង្ហាញថា វាជាទំនាក់ទំនងអាជីវកម្មធម្មតា ដូច្នេះគួរស្វែងរក interface ផ្លូវការ។ ករណីទីពីរបង្ហាញថា ផ្លូវនោះផ្ទាល់មិនត្រូវបានអនុញ្ញាត ដូច្នេះត្រូវប្តូរផ្លូវ មិនមែនគ្រាន់តែប្តូរឧបករណ៍ទេ។
ការគ្រប់គ្រងបរិស្ថានពេលគណនីច្រើនចែកការងារ
ការស្រាវជ្រាវខ្លះពិតជាត្រូវការគណនីដាច់ដោយឡែកតាមតំបន់ ឬប្រភេទ ដូចជា ការប្រៀបធៀបលទ្ធផលស្វែងរក និងតម្លៃរវាងទីផ្សារផ្សេងៗ។ ចំណុចសំខាន់មិនមែនធ្វើឱ្យប្រតិបត្តិការលាក់ជាងមុនទេ ប៉ុន្តែគឺផ្តល់បរិស្ថានឯករាជ្យ និងស្ថិរភាពដល់គណនីនីមួយៗ ដើម្បីកុំឱ្យការកំណត់លើគណនីមួយប៉ះពាល់ដល់គណនីផ្សេង។ ក្នុងស្ថានភាពនេះ PurpleMark អាចបង្កើត browser environment ដាច់ដោយឡែកសម្រាប់គណនីស្រាវជ្រាវផ្សេងៗ និងភ្ជាប់ទៅ network exit នៃតំបន់ដែលត្រូវគ្នា ដើម្បីធ្វើឱ្យការកំណត់នេះក្លាយជាដំណើរការប្រចាំថ្ងៃ។
ផ្ទុយទៅវិញ បន្ទាប់ពីកំណត់បរិស្ថានរួច មិនគួរផ្លាស់ប្តូរញឹកញាប់ទេ។ ថ្ងៃនេះប្តូរ network exit ថ្ងៃស្អែកប្តូរ parameter អាចមើលទៅពីខាង platform ដូចជាគណនីកំពុងផ្លាស់ប្តូរឧបករណ៍ជាបន្តបន្ទាប់ ហើយសញ្ញានេះតែមួយក៏អាចមើលទៅគួរឱ្យសង្ស័យ។
សរុប
បញ្ហាដូចជា frequency, IP និង fingerprint អាចកែលម្អដោយវិធីវិស្វកម្មបាន ប៉ុន្តែ CAPTCHA និងការផ្ទៀងផ្ទាត់មនុស្សគឺជាព្រំដែននៃច្បាប់ដែលមិនគួរជៀសវាង។ ការពង្រីកប្រភពទិន្នន័យពី crawling តែមួយទៅ API ផ្លូវការ public datasets សេវាបង់ប្រាក់ និងកិច្ចសហការដែលមានការអនុញ្ញាត អាចធ្វើឱ្យការស្រាវជ្រាវមានស្ថិរភាពជាងមុន។
