Shop::Wildberries::Suggest - Парсер поисковых подсказок Wildberries | Документация | A-Parser - парсер для SEO, маркетинга, разработчиков и SaaS
Перейти к основному содержимому

Shop::Wildberries::Suggest - Парсер поисковых подсказок Wildberries

Обзор парсера Wildberries Suggest

Парсер поисковых подсказок по ключевым словам в Wildberries. Благодаря парсеру Shop::Wildberries::Suggest вы сможете автоматически собирать базы ключей из подсказок поисковой строки маркетплейса Wildberries по запросу. Используя парсер Shop::Wildberries::Suggest можно легко и быстро спарсить подсказки Вайлдберриес по запросу.

Парсер Wildberries подсказок решает одну из главных задач SEO, а именно быстрое автоматизированное получение расширенного семанического ядра. Поисковые подсказки wildberries позволяют охватить максимальное количество фраз, особенно при использовании функции Parse to level.

Благодаря многопоточной работе A-Parser'a, скорость обработки запросов может достигать 10000 запросов в минуту, что в среднем позволяет получать около 20000 - 50000 результатов в минуту.

скорость работы парсера Shop::Wildberries::Suggest

Вы можете использовать автоматическое размножение запросов, подстановку подзапросов из файлов, перебор цифро-буквенных комбинаций и списков для получения максимально возможного количества результатов. Используя фильтрацию результатов вы можете сразу почистить результат, удалив весь не нужный мусор (использовав минус-слова или фильтруя по типу подсказки).

Функционал A-Parser позволяет сохранять настройки парсинга парсера Shop::Wildberries::Suggest для дальнейшего использования (пресеты), задавать расписание парсинга и многое другое.

Сохранение результатов возможно в том виде и структуре, которые вам необходимы, благодаря встроенному мощному шаблонизатору Template Toolkit который позволяет применять дополнительную логику к результатам и выводить данные в различных форматах, включая JSON, SQL и CSV.

Список собираемых данных

  • Количество результатов по запросу
  • Подсказки к запросу
  • Тип подсказки (suggest/category/brand)

какие данные собирает парсер Shop::Wildberries::Suggest

Возможности

  • Возможность фильтровать ключевые слова при парсинге в глубину
  • Возможность использовать функцию Parse to level

Варианты использования

  • Сбор баз ключевых слов

Примеры запросов

  • В качестве запросов необходимо указывать поисковые фразы, например:
adidas
майки и футболки
смартфон Xiaomi

Подстановки запросов

Вы можете использовать встроенные макросы для автоматической подстановки подзапросов из файлов, например мы хотим к кажому запросу добавить какой-то список других слов, укажем несколько основных запросов:

скидка
акция
распродажа

В формате запросов укажем макрос подстановки дополнительных слов из файла Keywords.txt, данный метод позволяет увеличить вариативность запросов многократно:

$query {subs:Keywords}

Данный макрос создаст столько же дополнительных запросов сколько их находится в файле на каждый исходный поисковый запрос, что в сумме даст [количество исходных запросов] х [количество запросов в файле Keywords] = [общее количество запросов] в результате работы макроса.

Например, если в файле Keywords.txt будут указанные выше подстановки, то в итоге получится 9 запросов:

adidas скидка
майки и футболки скидка
смартфон Xiaomi скидка
adidas акция
майки и футболки акция
смартфон Xiaomi акция
adidas распродажа
майки и футболки распродажа
смартфон Xiaomi распродажа

Варианты вывода результатов

A-Parser поддерживает гибкое форматирование результатов благодаря встроенному шаблонизатору Template Toolkit, что позволяет ему выводить результаты в произвольной форме, а также в структуированной, например CSV или JSON

Экспорт списка подсказок

Формат результата:

$results.format('$suggest\n')

Пример результата:

adidas кроссовки
adidas для женщин
adidas кроссовки мужские
adidas terrex
adidas superstar
adidas originals
adidas terrex кроссовки мужские
Кеды и кроссовки
Дезодоранты
adidas

Вывод запроса, подсказки по запросу + тип подсказки

Формат результата:

$query:\n$results.format('$suggest - $type\n')

Пример результата:

adidas кроссовки - suggest
adidas для женщин - suggest
adidas кроссовки мужские - suggest
adidas terrex - suggest
adidas superstar - suggest
adidas originals - suggest
adidas terrex кроссовки мужские - suggest
Кеды и кроссовки - category
Дезодоранты - category
adidas - brand

Вывод подсказок в таблицу CSV

Встроенный утилита tools.CSVline позволяет создавать корректные табличные документы, готовые для импорта в Excel или Google Таблицы

Формат результата:

[% FOREACH i IN results;
tools.CSVline(i.suggest);
END %]

Имя файла:

$datefile.format().csv

Начальный текст:

Подсказки

tip

В Общем формате результатов применяется шаблонизатор Template Toolkit для вывода элементов suggest массива results в цикле FOREACH.
Что такое общий формат результатов.

В имени файла результатов нужно просто изменить разрешение файла на csv.

Чтобы опция "Начальный текст" была доступна в Редакторе заданий, нужно активировать "Больше опций". В "Начальный текст" записываем названия столбцов через запятую и второй строку делаем пустой.

Сохранение в формате SQL

Формат результата:

[% FOREACH p1.results;
"INSERT INTO serp VALUES('" _ query _ "', '"; suggest _ "', '"; type _ "')\n";
END %]

Пример результата:

INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas кроссовки', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas для женщин', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas кроссовки мужские', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas terrex', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas superstar', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas originals', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas terrex кроссовки мужские', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'Кеды и кроссовки', 'category')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'Дезодоранты', 'category')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas', 'brand')

Дамп результатов в JSON

Формат результата:

[% result.${query} = {
totalcount = p1.totalcount
suggests = []
};

FOREACH i IN p1.results;
result.${query}.suggests.push(i.suggest);
END %]

Начальный текст

[% result = {} %]

Конечный текст

[% result.json %]

Пример результата:

{
"adidas": {
"suggests": [
"adidas кроссовки",
"adidas для женщин",
"adidas кроссовки мужские",
"adidas terrex",
"adidas superstar",
"adidas originals",
"adidas terrex кроссовки мужские",
"Кеды и кроссовки",
"Дезодоранты",
"adidas"
],
"totalcount": 10
},
"майки": {
"suggests": [
"майки женские летние",
"майки мужские летние",
"майки детские",
"майки спортивные",
"майки для мальчика",
"майки женские",
"майки женские бельевые турция",
"Майки"
],
"totalcount": 8
}
}
tip

Чтобы опции "Начальный текст" и "Конечный текст" были доступны в Редакторе заданий, нужно активировать "Больше опций".

Опция Парсить до уровня (Parse to level)

Опция указывает парсеру пОдставлять полученные результаты в очередь запросов в глубину до указанного уровня, например:

  • Если указан 1-ый уровень то парсер добавит в запросы все результаты, полученные из исходного запроса
  • Если указан 2-ой уровень то парсер добавит в запросы все результаты, полученные из исходного запроса + все результаты, полученные по запросам из 1-го уровня
  • и т.д.

Т.к. в результатах скорее всего будут дубли, то для того чтобы парсер не делал лишнюю работу (не парсил одно и то же), рекомендуется включать уникальность запросов (Unique queries)

Возможные настройки

Название параметраЗначение по умолчаниюОписание
Follow suggestsAllВыбор типа подсказок, которые необходимо подставлять в запросы при использовании Parser to level(All/Suggest/Category/Brand), поддерживается множественный выбор