Automatisierung der Websuchdatenerfassung für KI-Modelle mit SerpApi

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Das Coaching und die Pflege von KI-Modellen erfordern einen stetigen Fluss hochwertiger, aktueller Daten, insbesondere aus dynamischen Quellen wie Suchmaschinen. Das manuelle Scrapen von Google-, Bing-, YouTube- oder anderen Suchmaschinen-Ergebnisseiten bringt Herausforderungen wie CAPTCHA, Ratenbeschränkungen und sich ändernde HTML-Strukturen mit sich.

Für Entwickler und Datenwissenschaftler, die KI-Systeme entwickeln, können diese Herausforderungen die Innovation verlangsamen und vom eigentlichen Ziel ablenken: Daten in aussagekräftige Erkenntnisse umwandeln.

Hier ist SerpApi kommt rein.

Wie KI- und Datenteams SerpApi nutzen

SerpApi geht über einfaches Search Scraping hinaus, indem es Entwicklern und Datenteams die Möglichkeit gibt, Suchdaten in Informationen umzuwandeln. Hier sind einige Möglichkeiten, wie SerpApi heute in der Produktion verwendet wird:

• Net Search API: Erhalten Sie strukturierte Echtzeitdaten von Google und anderen großen Suchmaschinen. Verwandeln Sie rohe Suchergebnisse in sauberes JSON für KI und Analysen.
• KI-Suchmaschinen-API: Liefern Sie Echtzeit-Suchergebnisse direkt in KI-Workflows, supreme für die RAG-Systeme (Retrieval-Augmented Era).
• Website positioning und lokales Website positioning: Rufen Sie globale Key phrase-Rankings sowie organische und lokale Paketdaten ab, um Ihr Website positioning-Dashboard zu unterstützen.
• Generative Engine-Optimierung (GEO): Überwachen und optimieren Sie, wie Ihre Inhalte in KI-generierten Antworten angezeigt werden, z. B. in der Google AI-Übersicht und im AI-Modus.
• Produktrecherche: Sammeln Sie strukturierte Daten, einschließlich Preise und Produktbewertungen, von Google Purchasing, Amazon, eBay und anderen Marktplätzen.
• Reiseinformationen: Extrahieren Sie Flug-, Lodge- und Reiseinformationen in Echtzeit, um Reise-Apps zu unterstützen.

Vereinfachte Suchdatenautomatisierung

SerpApi vereinfacht die Datenextraktionsphase Extrahieren, Transformieren, Laden (ETL) Prozess für Suchdaten. Dadurch entfällt für Datenwissenschaftler und Entwickler die Notwendigkeit, Scraper zu erstellen und zu warten, Proxys zu verwalten oder HTML zu analysieren.

Stattdessen können Benutzer direkt in Echtzeit umgewandelte Suchdaten extrahieren ein strukturiertes JSON-Formatwodurch es sofort zum Laden in Analysepipelines oder KI-Modell-Trainingsworkflows bereit ist.

So einfach können Sie mit dem Senden einer GET-Anfrage beginnen:

Shell

https://serpapi.com/search?engine=google&q=machine+studying&api_key=YOUR_API_KEY

Dadurch wird ein sauberes JSON-Ergebnis zurückgegeben, das alle relevanten Daten aus den Google-Suchergebnissen enthält.

SerpApi unterstützt viele Programmiersprachen, einschließlich Python, sowie No-Code-Plattformen wie n8n und die Google Sheets-Integration.

Um SerpApi in Python zu verwenden, installieren Sie die offizielle Consumer-Bibliothek:

Shell

pip set up google-search-results

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Python

from serpapi import GoogleSearch

params = {
  "engine": "google",
  "q": "machine studying",
  "api_key": "YOUR_API_KEY"
}
search = GoogleSearch(params)
outcomes = search.get_dict()
print(outcomes)

SerpApi unterstützt auch a JSON-Restriktorwodurch Sie die Felder, die Sie in Ihrer Antwort benötigen, einschränken und anpassen können, wodurch die Ergebnisse kleiner, schneller und einfacher für die Datentransformation werden, um den Geschäftsanforderungen gerecht zu werden.

So integrieren Sie sich json_restrictor um die Suche direkt zu analysieren organic_results im Code:

Python

from serpapi import GoogleSearch
import json

params = {
  "engine": "google",
  "q": "machine studying",
  "api_key": "YOUR_API_KEY"
  "json_restrictor": "organic_results"
}

search = GoogleSearch(params)
outcomes = search.get_dict()
json_results = json.dumps(outcomes, indent=2)
print(json_results)

Die Beispielergebnisse liegen im JSON-Format vor, sodass sie leicht zu verstehen und zu befolgen sind.

JSON

"organic_results": (
    {
      "place": 1,
      "title": "Machine studying",
      "hyperlink": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning",
      "redirect_link": "https://www.google.com/url?sa=t&supply=net&rct=j&opi=89978449&url=https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning&ved=2ahUKEwi52eeptbOQAxXck2oFHfFBBXkQFnoECBwQAQ",
      "displayed_link": "https://en.wikipedia.org u203a wiki u203a Machine_learning",
      "favicon": "https://serpapi.com/searches/68f680b1a1de1251e2c8f80a/photographs/6668c64e22211b5b2c8cb98a0cd3604610af6edf0423c9dc036ed636f2772c39.png",
      "snippet": "Machine studying (ML) is a discipline of examine in synthetic intelligence involved with the event and examine of statistical algorithms that may be taught from information",
      "snippet_highlighted_words": (
        "a discipline of examine in synthetic intelligence"
      ),
      "sitelinks": {
        "inline": (
          {
            "title": "Timeline",
            "hyperlink": "https://en.wikipedia.org/wiki/Timeline_of_machine_learning"
          },
          {
            "title": "Machine Studying (journal)",
            "hyperlink": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_Learning_(journal)"
          },
          {
            "title": "Machine studying management",
            "hyperlink": "https://en.wikipedia.org/wiki/Machine_learning_control"
          },
          {
            "title": "Energetic studying",
            "hyperlink": "https://en.wikipedia.org/wiki/Active_learning_(machine_learning)"
          }
        )
      },
      "supply": "Wikipedia"
    },
...
...
)

Sie können diesen JSON-Code dann direkt in Pandas analysieren oder zur Analyse oder zum Modelltraining in eine Datenbank laden.

Profi-Tipp: Für individuellere Ergebnisse schließen Sie Lokalisierungsparameter ein, z google_domaindas definiert, welche Google-Area verwendet werden soll, gl um das zu verwendende Land zu definieren oder hl um die Sprachen zu definieren. Zum Beispiel Einstellung google_domain=google.es, gl=esUnd hl=es ruft die Ergebnisse ab, wie sie Benutzern in Spanien angezeigt werden. Dieser Ansatz ist nützlich für regionalspezifisches Website positioning-Monitoring, mehrsprachige Datenpipelines oder lokalisiertes KI-Modelltraining.

Besuchen Dokumentation der SerpApi Search API Die vollständige Liste der unterstützten Parameter finden Sie hier.

Greifen Sie über eine einzige API auf mehrere Suchmaschinen zu

SerpApi unterstützt mehr als 50 große Suchmaschinen und Datenquellen, wodurch Entwickler eine einheitliche Möglichkeit erhalten, strukturierte Daten plattformübergreifend zu sammeln.

Zu den am häufigsten verwendeten APIs gehören:

• Google-Such-API: Für organische Ergebnisse, Featured Snippets und Information Graph-Daten.
• YouTube-Such-API: Für Videometadaten, Trendthemen und Inhaltserkennung.
• Google Information-API: Überwachen Sie aktuelle Nachrichten, um KI-Modelle für die Inhaltszusammenfassung oder Themenerkennung zu trainieren.
• Google Maps-API: Sammeln Sie strukturierte Geschäfts- und Standortdaten für Geodatenanalysen oder LLM-erweiterte lokale Suchanwendungen.
• Google Scholar-API: Rufen Sie wissenschaftliche Arbeiten und Zitationsdaten ab, um die Forschungsautomatisierung und KI-gesteuerte Literaturanalyse voranzutreiben.
• E-Commerce-APIs (Amazon, The Residence Depot, Walmart, eBay): Sammeln Sie Produktlisten, Preise und Bewertungen für Marktforschungs- und KI-Schulungsdatensätze.

Diese Vielfalt ermöglicht es KI-Groups, Erkenntnisse aus mehreren Datenquellen zu sammeln, was sie supreme für globale Analysen, Wettbewerbsforschung oder Modelloptimierungsaufgaben macht, die auf verschiedenen realen Eingaben basieren.

Die Zukunft der Suchdatenautomatisierung

Da KI-Modelle immer leistungsfähiger werden, wächst ihr Bedarf an frischen, vielfältigen und zuverlässigen Daten weiter. Die nächste Era von LLMs wird sich auf aktuelle Daten aus der realen Welt stützen, um Ergebnisse zu begründen, zusammenzufassen und zu personalisieren.

SerpApi schließt diese Lücke, indem es Reside-Suchergebnisse in strukturierte, API-fähige Daten umwandelt und es Entwicklern so erleichtert, das Wissen des Webs direkt in ihre Pipelines für maschinelles Lernen einzubinden.

Mit einem konsistenten Schema, hoher Verfügbarkeit und flexiblen Integrationen definiert SerpApi neu, wie KI-Entwickler über Suchdaten denken.

Beginnen Sie jetzt mit der Automatisierung

Ganz gleich, ob Sie einen Datenanreicherungs-Workflow erstellen, LLM optimieren oder ein Analyse-Dashboard entwickeln – SerpApi hilft Ihnen, in Sekundenschnelle von der Suche zu strukturierten Erkenntnissen zu gelangen.

Mit strukturiertem Datenzugriff von über 50 Suchmaschinen wird SerpApi zu einer zuverlässigen Grundlage für Datenpipelines, KI-Coaching und generative Analysen.

Beginnen Sie noch heute mit der Automatisierung Ihrer Suchdatenerfassung Anmeldung bei SerpApi und erhalten Sie jeden Monat 250 kostenlose Suchanfragen mit einem kostenlosen Konto, damit Sie sich früher auf die Entwicklung intelligenterer, datengesteuerter KI-Modelle konzentrieren können.