Shop::Wildberries::Suggest - Wildberries arama önerileri Veri Kazıyıcı
Veri Kazıyıcı Genel Bakış
Wildberries'deki anahtar kelimelere göre arama önerileri için veri kazıyıcı. Shop::Wildberries::Suggest veri kazıyıcı sayesinde, Wildberries pazaryeri arama çubuğundaki önerilerden anahtar kelime veritabanlarını sorgu bazlı olarak otomatik olarak toplayabilirsiniz. Shop::Wildberries::Suggest veri kazıyıcısını kullanarak Wildberries önerilerini sorguya göre kolayca ve hızlıca çekebilirsiniz.
Wildberries öneri veri kazıyıcı, SEO'nun ana görevlerinden biri olan genişletilmiş semantik çekirdeğin hızlı ve otomatik olarak elde edilmesini sağlar. Wildberries arama önerileri, özellikle Parse to level özelliği kullanıldığında maksimum sayıda ifadeyi kapsamanıza olanak tanır.
A-Parser'ın çoklu iş parçacığı çalışması sayesinde, sorgu işleme hızı dakikada 10000 sorguya ulaşabilir, bu da ortalama olarak dakikada yaklaşık 20000-50000 sonuç almanızı sağlar.
Mümkün olan en fazla sonucu elde etmek için otomatik sorgu çoğaltma, dosyalardan alt sorgu yerleştirme, sayısal-harf kombinasyonlarını ve listeleri tarama özelliklerini kullanabilirsiniz. Sonuç filtreleme özelliğini kullanarak, gereksiz tüm çöpleri (negatif kelimeler kullanarak veya öneri türüne göre filtreleyerek) temizleyip sonucu anında optimize edebilirsiniz.
A-Parser işlevselliği, Shop::Wildberries::Suggest veri kazıyıcı ayarlarını ileride kullanmak üzere kaydetmenize (presetler), veri çekme zamanlaması ayarlamanıza ve çok daha fazlasına olanak tanır.
Sonuçların kaydedilmesi, sonuçlara ek mantık uygulamanıza ve verileri JSON, SQL ve CSV dahil olmak üzere çeşitli formatlarda çıktı almanıza olanak tanıyan yerleşik güçlü şablon motoru Template Toolkit sayesinde ihtiyacınız olan biçim ve yapıda mümkündür.
Toplanan Veriler
- Sorguya göre sonuç sayısı
- Sorgu önerileri
- Öneri türü (suggest/category/brand)
Özellikler
- Derinlemesine veri çekme sırasında anahtar kelimeleri filtreleme imkanı
- Parse to level işlevini kullanma imkanı
Kullanım Durumları
- Anahtar kelime veritabanlarının toplanması
Sorgular
Sorgu olarak arama ifadeleri belirtilmelidir, örneğin:
adidas
atlet ve tişört
Xiaomi akıllı telefon
Sorgu Değişimleri
Dosyalardan alt sorguların otomatik olarak yerleştirilmesi için yerleşik makroları kullanabilirsiniz; örneğin, her sorguya başka bir kelime listesi eklemek istiyorsak, birkaç ana sorgu belirtelim:
indirim
kampanya
indirimli satış
Sorgu formatında, Keywords.txt dosyasından ek kelimeler yerleştirmek için değişim makrosunu belirtelim; bu yöntem sorgu çeşitliliğini kat kat artırmayı sağlar:
$query {subs:Keywords}
Bu makro, her bir kaynak arama sorgusu için dosyadaki ek sorgu sayısı kadar yeni sorgu oluşturacaktır; bu da makro çalışması sonucunda [kaynak sorgu sayısı] x [Keywords dosyasındaki sorgu sayısı] = [toplam sorgu sayısı] formülünü verecektir.
Örneğin, Keywords.txt dosyasında yukarıda belirtilen eklemeler varsa, sonuçta 9 sorgu oluşacaktır:
adidas indirim
atlet ve tişört indirim
Xiaomi akıllı telefon indirim
adidas kampanya
atlet ve tişört kampanya
Xiaomi akıllı telefon kampanya
adidas indirimli satış
atlet ve tişört indirimli satış
Xiaomi akıllı telefon indirimli satış
Sonuç Çıktı Seçenekleri
A-Parser, yerleşik şablon motoru Template Toolkit sayesinde sonuçların esnek bir şekilde formatlanmasını destekler; bu da sonuçları serbest formda veya CSV veya JSON gibi yapılandırılmış biçimlerde yazdırmasına olanak tanır.
Öneri Listesi Dışa Aktarımı
Sonuç formatı:
$results.format('$suggest\n')
Sonuç örneği:
adidas spor ayakkabı
adidas kadınlar için
adidas erkek spor ayakkabı
adidas terrex
adidas superstar
adidas originals
adidas terrex erkek spor ayakkabı
Sneaker ve spor ayakkabı
Deodorantlar
adidas
Sorgu, Sorguya Göre Öneriler + Öneri Türü Çıktısı
Sonuç formatı:
$query:\n$results.format('$suggest - $type\n')
Sonuç örneği:
adidas spor ayakkabı - suggest
adidas kadınlar için - suggest
adidas erkek spor ayakkabı - suggest
adidas terrex - suggest
adidas superstar - suggest
adidas originals - suggest
adidas terrex erkek spor ayakkabı - suggest
Sneaker ve spor ayakkabı - category
Deodorantlar - category
adidas - brand
CSV Tablosuna Çıktı
Yerleşik $tools.CSVLine aracı, Excel veya Google Tablolar'a aktarılmaya hazır, doğru tablo belgeleri oluşturmanıza olanak tanır.
Sonuç formatı:
[% FOREACH i IN results;
tools.CSVline(i.suggest);
END %]
Dosya adı:
$datefile.format().csv
Başlangıç metni:
Öneriler
Sonuç Formatında, $results dizisinin öğelerini bir FOREACH döngüsü içinde yazdırmak için Template Toolkit şablon motoru kullanılır.
Sonuç dosya adında dosya uzantısını csv olarak değiştirmeniz yeterlidir.
"Prepend text" seçeneğinin Görev Düzenleyici'de görünmesi için "More options"i etkinleştirmeniz gerekir. "Prepend text" kısmına sütun adlarını virgülle ayırarak yazıyoruz ve ikinci satırı boş bırakıyoruz.
SQL Formatında Kaydetme
Sonuç formatı:
[% FOREACH results;
"INSERT INTO serp VALUES('" _ query _ "', '"; suggest _ "', '"; type _ "')\n";
END %]
Sonuç örneği:
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas spor ayakkabı', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'kadınlar için adidas', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas erkek spor ayakkabı', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas terrex', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas superstar', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas originals', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas terrex erkek spor ayakkabı', 'suggest')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'Sneaker ve spor ayakkabı', 'category')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'Deodorantlar', 'category')
INSERT INTO serp VALUES('adidas', 'adidas', 'brand')
Sonuçların JSON Formatında Dökümü
Genel sonuç formatı:
[% result.${query} = {
totalcount = p1.totalcount
suggests = []
};
FOREACH i IN p1.results;
result.${query}.suggests.push(i.suggest);
END %]
Başlangıç metni:
[% result = {} %]
Bitiş metni:
[% result.json %]
Sonuç örneği:
{
"adidas": {
"suggests": [
"adidas spor ayakkabı",
"adidas kadınlar için",
"adidas erkek spor ayakkabı",
"adidas terrex",
"adidas superstar",
"adidas originals",
"adidas terrex erkek spor ayakkabı",
"Sneaker ve spor ayakkabı",
"Deodorantlar",
"adidas"
],
"totalcount": 10
},
"atlet": {
"suggests": [
"kadın yazlık atlet",
"erkek yazlık atlet",
"çocuk atlet",
"spor atlet",
"erkek çocuk atlet",
"kadın atlet",
"kadın iç giyim atlet türkiye",
"Atlet"
],
"totalcount": 8
}
}
"Prepend text" ve "Append text" seçeneklerinin Görev Düzenleyici'de görünmesi için "More options"i etkinleştirmeniz gerekir.
Sonuç İşleme
A-Parser, sonuçları doğrudan veri çekme sırasında işlemenize olanak tanır; bu bölümde Shop::Wildberries::Suggest veri kazıyıcı için en popüler senaryoları sunduk.
Seviyeye Kadar Kazı Seçeneği (Parse to level)
Bu seçenek, veri kazıyıcıya elde edilen sonuçları belirtilen seviyeye kadar derinlemesine sorgu kuyruğuna eklemesini söyler, örneğin:
- Eğer 1. seviye belirtilmişse, veri kazıyıcı kaynak sorgudan elde edilen tüm sonuçları sorgulara ekleyecektir.
- Eğer 2. seviye belirtilmişse, veri kazıyıcı kaynak sorgudan elde edilen tüm sonuçları + 1. seviyedeki sorgulardan elde edilen tüm sonuçları sorgulara ekleyecektir.
- ve bu şekilde devam eder.
Sonuçlarda muhtemelen kopyalar olacağı için, veri kazıyıcının gereksiz iş yapmaması (aynı şeyi tekrar kazımaması) için sorgu benzersizliği (Unique queries) özelliğinin açılması önerilir.
Olası Ayarlar
| Parametre adı | Varsayılan değer | Açıklama |
|---|---|---|
| Follow suggests | All | Parse to level kullanırken sorgulara yerleştirilmesi gereken öneri türlerinin seçimi (All / Suggest / Tag / Brand), çoklu seçim desteklenir |