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# Che cos'è il web scraping con AI?

> Il web scraping con AI rileva la struttura delle pagine, genera regole di corrispondenza ed estrae dati dall'HTML grezzo con maggiore resilienza.

Lo scraping tradizionale si basa su regole definite manualmente: si specificano esattamente i [selettori CSS o le espressioni XPath](/docs/it/academy/xpath-css-selectors), oppure le [espressioni regolari](/docs/it/academy/refining-data-with-regex), 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.

## 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.

## Come Octoparse usa l'AI

Per fare un esempio concreto, Octoparse integra tutti e tre questi approcci. La funzione di [rilevamento automatico](/docs/it/platform/auto-detect) analizza una pagina web di destinazione e genera automaticamente un flusso di lavoro di scraping, identificando i campi dati e [l'impaginazione](/docs/it/academy/handle-pagination) 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](/docs/it/platform/no-code-builder) tradizionali, così ogni utente può scegliere il livello di automazione più adatto alla propria attività.

## Vantaggi e limiti

Il principale vantaggio dell'AI nello scraping è la resilienza. Gli [scraper tradizionali basati su regole](/docs/it/academy/ai-vs-traditional-scraping) 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.