人们热爱旅行。在 2019 年新冠病毒爆发前，旅游业已经累积了数十亿美元的收入。现在疫情开始逐渐缓和，旅游行业再次开始发力。旅行需要做许多功课，了解景点攻略、酒店订房、确定整个旅行的费用。
这就是旅行票价聚合平台越来越受欢迎的原因。旅行票价聚合网站可以提供规划和实现成功旅行所需的数据。这使得从这类网站抓取数据同样十分重要。
但这些网站根本不愿意自己的数据被抓取，因此不会让人轻易得逞。这就使得提取网站的价格信息十分困难。今天，我们来看看到底有哪些挑战，以及如何解决这些挑战。
数据抓取在旅游业中有多重要？
数据在各行各业中都非常重要。在旅游行业中，信息是旅游成败的决定因素，数据更加关键。这个行业中数据可以应用到各个不同方面，包括：
构建搜索引擎
我们采集的旅游业数据可以用来构建搜索引擎，使各个国家/地区的用户都能更加轻松地访问和获取相关信息。我们根据 Kaya 和 Trivago 等典型示例可以明白，元搜索引擎可让用户更轻松地查询与景点和旅游相关的一切信息。
提供更好的客户服务
在提供完美客户服务方面，数据也非常重要。这个行业中的各个品牌可以采集旅游景点、住宿、交通费用，甚至客户偏好和评价，从而度身定制服务以尽可能达到最高水准的客户满意度。
价格优化
此行业中的企业使用数据的另一种方法，是调节价格使公司和客户都能获益。定价太高可能导致客户改投其他品牌，而低于平均水平则可能导致前所未有的营收亏损。要将价格定在对品牌和客户双方都有利的水平，品牌方必须使用相关数据来优化价格。
谁需要旅游票价聚合平台的数据
客户和品牌方都可以使用从旅游票价聚合平台采集的数据，因此我们每天看到观光游客和旅游经理都在寻找数据。
旅游行业中抓取最多的数据包括：
● 旅游地点、票价、当地租车情况以及附近的景点。
● 酒店详情、客房价格和供应情况以及当前或持续进行的促销优惠。
● 民航信息、航班路线和票价以及时间戳。
● 客户对旅游目的地、酒店和旅游产品的评价和反馈。
从旅游票价聚合网站抓取数据面临的挑战
现在我们已了解在这个行业中抓取数据的原因以及抓取哪些数据。但我们也知道，在抓取这类数据时品牌方面临的各种挑战。最常见的挑战有以下这些：
信息过时
许多品牌方在抓取数据时，遭遇的第一个挑战就是发现信息过时。事情的运作方式，上周的信息，今天可能已经没用了。要寻找随时都有最新数据的网站可能非常困难，这是需要解决的挑战。
IP 封锁和 CAPTCHA 验证
在抓取数据时很容易被封，因为如果要提取准确相关数据，需要重复操作。这就意味着反复访问数据源并提取内容。网站并不愿意这样，因此会布设相关机制来拦截持续交互、频繁提取数据的 IP。其次，大部分网站上都有 CAPTCHA 验证，以区分真人用户和机器人。它允许真人用户，但阻止抓取机器人。这就会阻挠网络抓取，因为机器人是数据采集的首选工具。
抓取成本高
网络抓取有时需要高成本，需要雇用熟练技术人员来进行数据提取、处理、存储和分析。但在品牌方无力聘请额外人手时，他们仍然需要分配员工来处理这一重要工作。这些员工仍然需要一定的培训，这也需要成本。再加上存储数据、维护工具的成本，将会是巨大挑战，对于较小规模的公司来说尤其如此。
网站复杂
旅游行业的大多数网站架构复杂，布局不时变化。无论您是使用简单的机器人，还是真人采集数据，都会对抓取工具构成挑战。布局或网站架构变化时，大多数简单机器人会崩溃，而真人使用抓取工具，每次变化都需要了解如何使用新布局工作。
地理限制
这是品牌方在从聚合网站抓取票价时需要处理的最后一道障碍。有的网站不面向特定地区的用户开放，因此会采用地理限制来达到这一目的。这类技术可以识别浏览的用户来自哪里，如果他们来自禁止地区，就会阻止他们的活动。
网络爬虫 API 解决方案
网络抓取是使用特定复杂工具轻松从多个来源采集大量数据的过程。
网络爬虫 API 等工具，是专为与聚合网站交互并轻松提取内容而设计的高水平软件。这类工具可以识别网站变化并进行相应调整。
结合这一功能与代理的网络抓取可以隐藏原始 IP 和位置，然后切换不同 IP 与位置，以绕过 IP 封锁和地理限制。
这一通常自动化流程可以确保经常采集数据；不会有信息过时的问题。
最后，这类工具尽可能减少所需精力、无需培训，只要偶尔维护，因此降低了采集数据的成本。
总结
在蓬勃发展的旅游业中，大数据因其技术上的进步，已成为其中至关重要的组成部分。
抓取数据因此不可或缺。尽管存在一定的挑战，借助网络爬虫 API 和其他工具便可让流程变得更加顺畅、及时与高效。