Представляем стек данных DataSEO
Определите задачу, для решения которой нужны данные: отслеживание позиций, планирование ключевых слов, технические аудиты, локальные исследования, электронная торговля или анализ ответов AI. Определите критерии успеха до выбора endpoint.
Укажите сущности, рынки, языки и периодичность. От этого зависит, можно ли сравнивать две записи и какие поля нужны вашему приложению.
Начните с исследовательского вопроса
Используйте каталог товаров, чтобы определить нужные семейства. Наличие категории в каталоге не гарантирует доступность каждого маршрута или исторического набора данных в этой категории.
- Обучена более крупная модель эмбеддингов с использованием большего объема вычислительных ресурсов и данных, чем любая предыдущая модель.
- rank_group указывает на позицию в пределах типа результатов, а rank_absolute описывает место на странице результатов. Сохраняйте оба значения, если объявления или расширенные функции влияют на видимость.
- Задайте ключевое слово, поисковую систему, местоположение, язык и устройство. Сохраняйте эти настройки для каждого наблюдения, чтобы сравнения позиций описывали одну и ту же аудиторию и рынок.
Сбор данных SERP фиксирует выбранные результаты поиска. Ключевые слова Данные содержат оценки спроса для конкретных источников. On-Page анализирует страницы или ограниченные сканирования. Разделяйте эти методы.
Выберите метод сбора данных
В данных о компаниях, отзывах, продавцах и приложениях используются идентификаторы и маршруты сбора данных, специфичные для каждого источника. Сохраняйте эти идентификаторы, а не объединяйте записи только по отображаемому названию.
Собирайте органические результаты, объявления и поисковые функции в поддерживаемых поисковых системах, рынках и на устройствах. Используйте структурированные JSON, HTML и параметры сбора данных, специфичные для источника, для отслеживания позиций и конкурентного анализа.
Send task objects as an array for supported POST routes. Read both the HTTP status and the per-task status_code before interpreting a result.
Проверьте контракт ответа
Успешный ответ HTTP может содержать задание, завершившееся ошибкой. Сохраняйте статус задания и сообщение, чтобы приложение могло показать недоступность наблюдение, а не вымышленные пустые данные.
В примерах на этом сайте показан упрощенный набор полей. Прежде чем считать их полным контрактом для рабочей среды, получите схему выбранного маршрута и пример ответа.
Сохраняйте источник, входные настройки и время сбора данных вместе с каждым наблюдением. Различайте непосредственно собранные значения, оценки, производные метрики и отсутствующие поля.
Сохраняйте сведения о происхождении данных
Оставляйте поля со значением null пустыми, если исходное значение недоступно. Ноль — это реальное значение, а не заглушка для отсутствующего объёма, позиции или ссылок.
Теперь DataSEO включает:
- 1.27B товаров электронной коммерции с данными о ценах и наличии
- Более 211M местных компаний с часами работы и оценками
- Новости, спорт, погода и рыночные данные в реальном времени
- Авиарейсы, местные мероприятия, общественный транспорт и подкасты
Используйте стабильные ключи для компаний, приложений, товаров и URL. Записывайте идентификаторы, характерные для источника, чтобы при последующих обновлениях можно было сопоставлять данные, не объединяя несвязанные сущности.
Задайте ключевое слово, поисковую систему, местоположение, язык и устройство. Сохраняйте эти настройки для каждого наблюдения, чтобы сравнения позиций описывали одну и ту же аудиторию и рынок.
Объём доступа и способ доставки
Исследуйте органический поиск, карты, новости, изображения, товары и другие поддерживаемые типы результатов. Используйте типы элементов, чтобы интерпретировать поля, возвращаемые каждой конечной точкой.
Потребности в массовой передаче данных, лицензировании, хранении и ценообразовании для клиентов согласованный объем работ. Этот предварительный просмотр не не заявляйте о наличии готовой исторической базы данных и нативный коннектор хранилища данных.
Начните с небольшой репрезентативной выборки. Проверьте полноту полей, охват источников и обработка ошибок прежде чем увеличивать объём сбора данных.
