はじめに
ボットブロックシステムをトリガーすることなくウェブスクレイピングを大規模化するには、グループは同じデータセンターのIP変更を使用することをやめる必要があります。その代わりに、コア設定を用いたアプリレベルでのプロキシ計画を採用しなければなりません。そして、これを4Gおよび5Gの携帯電話キャリアノードのプールと組み合わせます。
多 くの旧式のスクレイピングツールは、ウェブサイトが行動分析型AIやTLSフィンガープリントを採用している場合、うまく機能しません。現在、ビッグデータの収集には、 proxytool.appのようなツールが使用されています。これらのツールを使えば、各ワーカーノードごとに異なるトラフィックルールを設定できます。また、WebRTC、QUIC、DNSからの情報漏洩を防ぐことも可能です。
業界の多くの人々は、IPアドレスを多く確保すれば、より質の高いデータが得られると考えています。彼らは、単にIPアドレスを多く持つだけで問題が解決すると感じています。しかし、事実は異なることを示しています。最良の結果をもたらすのは、単にIPアドレスの数が多いことではなく、質の高いIPアドレスです。IPアドレスがネットワーク内でどのように移動し、機能するかも重要です。他の要素が適切でなければ、IPアドレスのプールが巨大であっても、必ずしもより良いデータが得られるとは限りません。
| 抽出インフラストラクチャ戦略 | 検出率 | CAPTCHAの発生頻度 | SERP 1万件あたりの成功コスト |
| データセンターのサブネットローテーション | 68% | 高 | 14.20ドル |
| ローテーション型住宅用IPアドレス | 22% | 中程度 | 8.50 |
| モバイル4G/5Gキャリアルーティング | 1.8% | ほぼゼロ | 3.10 |
検索エンジンのスクレイピングにおける検知メカニズムの克服
今日、検索エンジンからデータを取得しようとするなら、アクセスを検知してブロックしようとするシステムを回避しなければなりません。これらのシステムは、TLSやJA3の署名、HTTP/2ヘッダーの順序、JavaScriptテストの実行の有無、リクエストの送信速度などを監視しています。
検索エンジンが、特定のIPグループに関連付けられた不自然なリンクパターンを検知すると、ローカルCAPTCHAを表示したり、ソフトブロックリクエストを送信したりします。これにより、ユーザーが検索エンジン結果で目にする内容が変化する可能性があります。多くのデータセンターのプロキシサーバーは、こうしたブロックを即座にトリガーしてしまいます。これは、それらのASNが通常の家庭用ISPではなく、大規模なクラウドサーバーに由来しているためです。
調査によると、TCP/IPスタックの動作が異なることやDNS解決の問題により、自動データ収集の74％以上が失敗しています。ウェブスクレイピングの持続性に関するこの研究は、計算機学会（ACM）によって共有されました。ほとんどの問題は、リクエストの送信頻度によるものではなく、こうした理由によって発生しています。
実装プロトコル
- インターネット接続に関するアプリごとのルールを設定する：所有する各スクレイピングツールを、それぞれ固有のプロキシパスに割り当てます。これにより、異なるアプリ間でデータが移動しないようにすることができます。
- 接続方法における情報漏洩を ブロックする：すべてのDNS通信がプロキシ経由で行われるようにしてください。WebRTCとQUICを無効にしてください。これらはプロキシを使用しない接続を確立する可能性があります。
- 状況に合わせてヘッダーを変更する：ユーザーエージェント文字列ヘッダーを、クライアントのTLSハンドシェイクフィールドと一致させます。例えば、正しいChrome 124 JA3マークを使用し、HTTP/2ヘッダーの順序も一致するように設定します。
モバイルキャリアのIPルーティングを活用したSERP精度の最大化
ハイパーローカルSEOの順位追跡には、高度な地域ターゲティングが必要です。通常のプロキシ設定では、この点で問題が生じる可能性があります。 モバイルプロキシ は、AT&T、Verizon、Vodafoneなどの携帯電話ネットワークプロバイダーから取得したIPアドレスを持っています。これらのIPアドレスは、4Gおよび5Gネットワークを利用する携帯電話やデバイスに割り当てられます。
検索エンジンは、モバイルIPアドレスを一括してブロックすることはありません。多くの実在するユーザーがスマートフォンを使用し、1つのメインゲートウェイIPを介して接続しているからです。これは、キャリアグレードNAT（CGNAT）と呼ばれる仕組みによるものです。
| 機能 | 標準データセンタープロキシ | モバイルキャリアプロキシ |
| ASN タイプ | 商用／ホスティング施設 | モバイルネットワーク事業者 (MNO) |
| IP共有 | 専用または静的共有 | CGNAT（IP 1つあたりの実ユーザー数：千単位） |
| 地域精度 | 都市／地域レベル | タワー／メトロ／郵便番号レベル |
| 禁止対策への耐性 | 低い（サブネット単位の禁止措置が一般的） | 高い（IPアドレスは静的禁止措置に対して事実上無敵） |
自動化されたSERP収集がモバイルキャリアのノードを利用する場合、分析プラットフォームはその地域にいる実際のモバイルユーザーが目にしている内容を確認できます。これにより、ユーザーは自分のいる場所で検索結果がスマートフォン上でどのように表示されるかを知ることができます。
大規模ウェブスクレイピングアーキテクチャの技術的構成
拡張性のあるデータ抽出エンジンを構築するには、構成要素が明確なシステムを構築する必要があります。リクエストのスケジュール設定、ソケットの管理、対象ページの読み取りといった処理を適切に分割すべきです。
プロセスのステップバイステップ
- ジョブのスケジューリング：検索キーワード（単語、デバイス、場所、言語など）を送信します。これらをRedisやRabbitMQのようなシステムに格納します。
- ワーカーの割り当て：WebブラウザツールやシンプルなHTTPクライアントにジョブを割り当てます。これらのツールはGoやRustで作成できます。必要なブラウザの詳細情報を設定してセットアップします。
- ソケットバインディング：各ジョブワーカーを、オペレーティングシステムが管理する独自のソケ ット経由で処理します。これにより、DNSやWebRTCからの情報漏洩を防ぎます。
- データの正規化：JSONデータを取得します。これには、検索結果、特定の回答、地図上のリストなどが含まれます。データをClickHouseやPostgreSQLなどのデータウェアハウスに格納します。
よくある質問
最新の検索エンジンの検索結果をスクレイピングする際、標準的なデータセンタープロキシが機能しないのはなぜですか？
データセンタープロキシは、ASN（自律システム番号）としても知られるクラウドホスティンググループから提供されています。検索エンジンはこれらを即座に検知します。これは、ほとんどのユーザーがウェブ検索にデータセンターを利用していないという事実によるものです。したがって、リクエストがこれらのソースから発信された場合、必然的にCAPTCHAに遭遇するか、IPアドレスがブロックされることになります。
キャリアグレードNAT（CGNAT）は、モバイルプロキシがブラックリストに登録されるのをどのように防ぐのですか？
この技術により、複数のモバイルユーザーが同じパブリックIPを同時に利用できるようになります。検索エンジンは、CGNAT IPをブラックリストに登録すると、多くの実在するユーザーも同時にブラックリストに登録することになってしまうため、CGNAT IPをブラックリストに登録することはありません。これが、モバイルIPが恒久的な利用停止措置にもうまく対処できる理由です。
プロキシ運用中のTCPトラフィックとUDPトラフィックの漏洩にはどのような違いがありますか？
大半のスクレイピングアプリケーションは、プロキシソケット経由でTCPトラフィックのみを転送しますが、QUICやWebRTCなどのUDPトラフィックは漏洩させてしまいます。その結果、お使いのコンピュータのIPアドレスが露見する可能性があります。システムレベルで機能するソリューションは、このような事態を防ぎます。このアプリケーションは、すべてのトラフィックタイプをフィルタリングします。
マイクロロケーションにおけるローカルSERPの追跡精度を確実にするにはどうすればよいですか？
良好な結果を得るには、対象の郵便番号エリア内にある特定の基地局スポットやモバイルゲートウェイノードにセッションを紐付ける必要があります。適切な地図上のポイントを使用し、エミュレーションのためにこれらをブラウザのヘッダーに設定してください。
検索エンジン分析インフラの近代化
検索エンジンデータの収集をスケールアップするには、単にクエリを追加するだけでは不十分です。それに加えて、Web上のアイデンティティ管理やソケット管理も課題となります。アプリケーションごとにプロキシ管理を行う必要があります。WebRTCやDNSからの情報漏洩も防止しなければなりません。通信事業者のネットワークを活用することも一つの選択肢です。これにより、大規模なビッグデータエンジンが、アクセス禁止措置を受けることなくローカルSERPデータを収集できるようになります。
