Il web scraping con AI usa un modello di intelligenza artificiale per leggere i contenuti di un sito e restituire campi specifici, come il nome di un prodotto, il prezzo e l’URL della fonte. Invece di scrivere un selettore CSS per ogni campo, descrivi le informazioni che ti servono e associ l’output alle colonne. Devi comunque verificare il risultato: il modello potrebbe non rilevare un campo, confondere due pagine o restituire un valore non supportato dalla fonte.
Ad esempio, puoi fornire a un agent una pagina prodotto e richiedere Nome prodotto, Prezzo attuale e URL prodotto. Un output utile consiste in una riga con questi tre campi, verificando il prezzo rispetto alla pagina originale. Se nella pagina non è visibile alcun prezzo, lascia il campo vuoto invece di fare supposizioni. Questa guida spiega le differenze tra l’estrazione con AI e lo scraping basato su regole, come scegliere il workflow più adatto e quali controlli effettuare prima di usare i dati.
Cosa troverai in questa guida
- Cos’è il web scraping con AI
- I principali vantaggi dello scraping con AI
- Casi d’uso pratici dello scraping con AI
- Due metodi per fare scraping con AI
- I migliori tool di scraping con AI
Cos’è il web scraping con AI?
I termini riportati di seguito descrivono lo stesso approccio generale. Il tool ha comunque bisogno di contenuti sorgente accessibili e di campi di output definiti chiaramente.
Web scraping con AI, AI scraping e AI data scraping
AI web scraping = AI scraping = AI data scraping
Tutti questi termini indicano l’uso di un modello AI per individuare e strutturare informazioni presenti nei contenuti web. Uno scraper tradizionale seleziona spesso gli elementi tramite selettori CSS o XPath. Un workflow di estrazione con AI utilizza invece un prompt o uno schema per riconoscere i campi in base al loro significato. Questo approccio è utile quando il layout cambia da una pagina all’altra, ma non elimina la necessità di gestire pagine inaccessibili, contenuti modificati o output errati.
I vantaggi dello scraping con AI
L’estrazione con AI è utile quando la stessa informazione compare in punti diversi a seconda della pagina o quando devi trasformare testi non strutturati in colonne. Lo scraping basato su regole può invece essere più semplice ed economico per pagine con un layout stabile e uniforme. La scelta dipende dalla fonte e dall’output di cui hai bisogno.
Niente codice né API
Alcuni tool di scraping con AI accettano prompt in linguaggio naturale direttamente dall’interfaccia utente. Altri richiedono un’API o del codice. Una richiesta chiara dovrebbe indicare ogni campo di output e specificare cosa fare quando la pagina non contiene un determinato valore.
Niente selettori CSS, XPath o configurazioni complesse
Con uno scraper basato su selettori devi identificare l’elemento HTML che contiene il valore. Con l’estrazione tramite AI puoi invece richiedere un campo come “prezzo attuale del prodotto” su pagine con layout differenti. Prova entrambi gli approcci su alcune pagine rappresentative. Una modifica al layout, una pagina bloccata o un prezzo ambiguo possono comunque richiedere la revisione del prompt o un controllo manuale.
Automazione semplice e accessibile
Puoi eseguire un workflow di estrazione con AI su un elenco di URL oppure partire dall’URL di un sito. Prima di ripetere l’esecuzione, controlla un campione degli output per individuare campi vuoti, corrispondenze errate ed eventuali modifiche alla struttura del sito sorgente. Anche l’automazione richiede monitoraggio.
Casi d’uso dello scraping con AI
Le applicazioni dello scraping con AI sono pressoché illimitate e interessano quasi ogni area aziendale. Automatizzando la raccolta di dati dal web, i team possono ottenere insight preziosi e lavorare in modo più efficiente.
Ecco alcune attività che puoi svolgere con l’AI scraping:
- Scraping di e-commerce
- I team possono estrarre da migliaia di inserzioni informazioni sui prodotti come nomi, prezzi, descrizioni e immagini.
- Questi dati sono utili per l’analisi della concorrenza, il monitoraggio dei prezzi e la creazione di cataloghi prodotto.
- Scraping delle recensioni
- Raccogliere recensioni dei clienti da siti come Yelp, G2 o Amazon aiuta le aziende a comprendere il sentiment del pubblico.
- L’AI può analizzare questi dati per individuare temi ricorrenti, difetti dei prodotti o fattori che influenzano la soddisfazione dei clienti, facilitando l’analisi dei competitor.
- Monitoraggio delle pagine dei prezzi
- I team Sales e Marketing possono monitorare automaticamente prezzi e promozioni dei competitor.
- In questo modo è possibile adottare strategie di dynamic pricing e mantenere la propria competitività sul mercato.
- Scraping dei case study
- I team Marketing possono raccogliere i case study pubblicati sui siti dei competitor per comprenderne il posizionamento e le storie di successo.
- Queste informazioni aiutano a perfezionare i propri messaggi di marketing e pitch commerciali.
- Ricerca di dati non disponibili nei database
- Alcune informazioni semplicemente non esistono nei database strutturati.
- Gli scraper AI possono estrarre dati unici da forum, blog o siti di nicchia per supportare ricerche di mercato, studi accademici o giornalismo investigativo.
💡 Guide pratiche per iniziare con l’AI scraping
Come fare lo scraping dei case study 👈🏼
Come fare lo scraping dei prodotti dagli e-commerce 👈🏼
Come fare lo scraping delle recensioni da Trustpilot 👈🏼
Come trovare informazioni sugli account non disponibili nei database 👈🏼
Due metodi per fare scraping con AI
I tool di AI scraping offrono approcci diversi in base all’attività da svolgere. Anche se la tecnologia di base è simile, il metodo più adatto dipende dal tuo obiettivo: arricchire un dataset esistente oppure esplorare da zero un nuovo sito web.
Vediamo i due metodi principali:
- Eseguire un AI Scraping Agent su un elenco di elementi
- Usare un AI Scraping Agent come site scraper con URL e prompt
Eseguire un AI Scraping Agent su un elenco
Questo metodo è ideale quando disponi già di un punto di partenza, come un foglio di calcolo con nomi di aziende o URL di prodotti. Fornisci all’AI agent il tuo elenco e un prompt che spiega quali informazioni aggiuntive ti servono per ogni elemento.
L’AI visita quindi ogni URL, oppure esegue una ricerca per ciascun elemento, ed estrae i dati specifici che hai richiesto.
- Ideale per: arricchire dataset esistenti, ad esempio individuando il settore di un elenco di aziende o il nome del CEO per una lista di account.
- Verifica: prova prima su un piccolo campione e controlla le pagine sorgente per i campi più importanti.
Usare un AI Scraping Agent come site scraper
Questo metodo è pensato per esplorare ed estrarre dati da un intero sito web o da una sua sezione. Fornisci un URL iniziale, come la pagina di categoria di un e-commerce, e un prompt che indica all’AI cosa cercare e come navigare nel sito.
Per il website scraper di Datablist, inserisci un URL iniziale e un prompt che descriva gli elementi da estrarre. La paginazione è facoltativa: configurala quando la fonte presenta più pagine di risultati.
- Ideale per: estrarre elenchi di prodotti da siti come Amazon o eBay, raccogliere articoli da un blog o acquisire inserzioni da qualsiasi directory.
- Verifica: inizia limitando il numero di pagine, poi controlla che le righe restituite provengano dalle pagine desiderate prima di ampliare l’esecuzione.
I migliori tool di scraping con AI
Il mercato dei tool per lo scraping con AI cresce rapidamente. La scelta della soluzione giusta dipende dalle tue competenze tecniche, dal budget e dalle esigenze specifiche. Ecco tre opzioni diffuse.
Datablist: per team Sales, Marketing e Operations
Datablist è una piattaforma di data automation che integra potenti funzionalità di scraping con AI in una pratica interfaccia simile a un foglio di calcolo. È pensata per i team Sales, Marketing e Operations che devono raccogliere e arricchire dati senza scrivere codice né configurare API.
Funzionalità principali:
- Prompt in linguaggio naturale: descrivi in parole semplici ciò che ti serve e l’AI agent lo recupera per te. Non servono codice o configurazioni API complesse.
- Due punti di partenza: esegui un AI Agent sulle righe esistenti oppure parti dall’URL di un sito con un prompt e, se necessario, la paginazione.
- Impostazioni di esecuzione: il website scraper consente di impostare un limite di pagine e, facoltativamente, il rendering HTML. Fai un piccolo test prima di aumentare il numero di pagine.
- Output strutturato: associa i campi richiesti alle colonne della collection, controlla le righe e combinale con altri enrichment secondo necessità.
Prezzi:
- Consulta i piani e i crediti disponibili.
💡 I punti di forza nascosti di Datablist
Il vantaggio dell’AI Scraper di Datablist è che offre molto più di un semplice AI Scraper. È un AI scraping agent in grado di effettuare ricerche su Google, consultare Google News, chiamare API, estrarre dati, gestire la paginazione dei siti web e molto altro.
Firecrawl: Web Data API per applicazioni AI
Firecrawl è una Web Data API open source pensata per gli sviluppatori, che trasforma i siti web in dati pronti per gli LLM e utilizzabili nelle applicazioni AI.
Funzionalità principali:
- Vero AI scraping: estrae dati strutturati da qualsiasi sito web con una semplice chiamata API, senza configurazioni manuali.
- Output pronto per gli LLM: restituisce dati in diversi formati, tra cui JSON, Markdown e screenshot, immediatamente utilizzabili dall’AI.
- Approccio developer-first: offre SDK per Python e Node.js, oltre a documentazione ed esempi completi.
ScrapingBee: AI Scraper per sviluppatori
ScrapingBee è un tool rivolto agli sviluppatori che offre un’API per il web scraping. Pur semplificando alcuni aspetti complessi, come la gestione di proxy e browser, richiede comunque competenze di programmazione.
Funzionalità principali:
- Web scraping basato sull’AI: utilizza l’intelligenza artificiale per interpretare ed estrarre i dati, adattandosi meglio alle modifiche dei siti web.
- Accesso API: è pensato per essere integrato dagli sviluppatori nelle proprie applicazioni e nei propri workflow.
- Rendering JavaScript: consente di fare scraping di siti moderni e dinamici che dipendono fortemente da JavaScript.
Come verificare i risultati dello scraping con AI
Prima di usare il dataset, confronta un campione di righe con le pagine sorgente. Verifica che ogni valore appartenga all’elemento corretto, che unità di misura e valute siano preservate e che i valori mancanti restino vuoti. Se la pagina sorgente non è accessibile o il risultato è incerto, modifica il prompt oppure controlla manualmente la riga. Ripeti la verifica del campione quando il sito sorgente cambia.
Domande frequenti sullo scraping con AI
ChatGPT può fare web scraping?
Un modello AI può estrarre campi dai contenuti web che gli fornisci. Per eseguire procedure ripetibili su molti URL, usa un workflow che registri gli URL sorgente, associ i campi alle colonne e ti permetta di controllare le righe non riuscite o incerte.
Cos’è l’AI scraping?
L’AI scraping utilizza un modello per individuare i campi richiesti nei contenuti di un sito e restituire risultati strutturati. Puoi descrivere i campi in un prompt invece di specificare selettori CSS, ma è comunque importante verificare i risultati più rilevanti confrontandoli con la fonte.
Lo scraping è legale?
Le regole dipendono dal sito web, dai dati raccolti e dalla giurisdizione applicabile. Prima di raccogliere o utilizzare i dati, verifica i termini del sito e gli obblighi normativi, in particolare quando si tratta di dati personali.
Cos’è il data scraping?
Il data scraping consiste nell’estrarre informazioni da una fonte, come un sito web o un documento. L’AI scraping usa un modello AI per individuare o strutturare le informazioni richieste.
Qual è la differenza tra AI scraping e web scraping tradizionale?
Lo scraping basato su selettori individua elementi specifici nel codice HTML di una pagina. L’estrazione con AI utilizza invece un prompt o uno schema per riconoscere i campi in base al loro significato. Entrambi gli approcci possono fallire quando un sito cambia o una pagina non è disponibile: confronta i risultati su pagine rappresentative.
Quali competenze servono per iniziare?
Con Datablist puoi fornire un URL o un elenco di righe, descrivere i campi richiesti e associare gli output senza scrivere codice. Dovrai comunque controllare un campione dei risultati.
Gli scraper AI gestiscono i cambiamenti di layout?
A volte. Un prompt può continuare a individuare un campo anche dopo una modifica del layout, ma pagine bloccate, contenuti mancanti ed etichette ambigue possono comunque causare errori. Controlla nuovamente un campione dopo ogni cambiamento del sito sorgente.