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Lo scraping tradizionale si basa su regole definite manualmente: si specificano esattamente i selettori CSS o le espressioni XPath, oppure le espressioni regolari, per individuare i dati in una pagina. Lo scraping basato sull’AI, invece, è in grado di comprendere la struttura e il contenuto delle pagine con maggiore flessibilità, riducendo il lavoro di configurazione manuale e gestendo meglio le differenze tra le pagine.

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Tre modi in cui l’AI viene usata nello scraping

Oggi l’AI viene applicata al web scraping in alcuni modi fondamentali. Il primo è il rilevamento automatico della struttura della pagina: anziché chiedere all’utente di fare clic manualmente su ogni campo, lo strumento analizza il layout, identifica in modo intelligente schemi di dati ripetibili, come elenchi di prodotti, feed di articoli o directory di contatti, e genera autonomamente la logica di estrazione. Un secondo impiego consiste nell’usare l’AI per scrivere regole di corrispondenza complesse, come le espressioni regolari, notoriamente difficili da creare a mano. Invece di elaborare personalmente i modelli regex, si descrive in linguaggio naturale ciò che serve e l’AI genera il modello. Un terzo approccio prevede di fornire direttamente l’HTML grezzo a un modello AI e lasciare che estragga dati strutturati in base a un prompt o a un modello: in sostanza, l’HTML viene trattato come testo non strutturato e la comprensione del linguaggio viene usata per ricavare i campi pertinenti.

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Come Octoparse usa l’AI

Per fare un esempio concreto, Octoparse integra tutti e tre questi approcci. La funzione di rilevamento automatico analizza una pagina web di destinazione e genera automaticamente un flusso di lavoro di scraping, identificando i campi dati e l’impaginazione senza configurazione manuale. Offre inoltre la generazione di regex assistita dall’AI per le attività di corrispondenza dei modelli e modelli di estrazione HTML basati sull’AI, capaci di analizzare il contenuto della pagina direttamente tramite un modello linguistico. Queste funzioni affiancano gli strumenti di configurazione visuale tradizionali, così ogni utente può scegliere il livello di automazione più adatto alla propria attività.

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Vantaggi e limiti

Il principale vantaggio dell’AI nello scraping è la resilienza. Gli scraper tradizionali basati su regole tendono a smettere di funzionare quando un sito modifica il layout, perché i selettori codificati non trovano più corrispondenza. Gli approcci basati sull’AI riescono spesso ad adattarsi a piccoli cambiamenti strutturali senza interventi manuali, semplificando la manutenzione delle attività di scraping a lungo termine. Detto questo, lo scraping con AI non è una soluzione infallibile: può introdurre comportamenti imprevedibili nei casi limite e, per requisiti di estrazione molto precisi, le regole esplicite possono risultare ancora più affidabili. Nella pratica, i risultati migliori spesso derivano dalla combinazione tra automazione AI e regolazioni manuali dove necessario.