入力はいま見ている OfferUp のページそのものです - 実行した検索、閲覧中のカテゴリ、あるいは単一の商品。
1出品につき1行、それぞれ元のクエリのタグ付き - だから20件の検索をまたぐ実行でも、入力リストに突き合わせられます。
すでに実行した検索、閲覧中のカテゴリ、単一の商品 - 手元にあるものを貼り付けてください。選ぶべき専用モードはなく、実行前に整形するものもありません。
各行は数値の隣に市と州を持つため、価格比較が地理について正直なままでいられます。中古価格はローカルなものであり、全国平均はそれを覆い隠します。
JSON は各出品のクエリ内での位置を、OfferUp が返した順序のまま1から n まで記録します。ファイルは後からお好きに並べ替えてください - 元の順序はその中に残っています。
各行は OfferUp の検索結果が表示するとおりの出品を持ちます。タイトル、希望価格、市と州、サムネイル画像、そして商品そのものへのパーマリンクです。
タイトルは出品者が入力したそのままの形で、クリーニングを一切かけずに返ります - 次の工程がカタログとの突き合わせなら、まさにそれが望ましい形です。以下の列一覧は仕様書ではなく実際の実行のヘッダー行であり、その中で最も有用なのは、サンプルのすべての行で空のまま届いた列がどれかという点です。それらはぼかさず名指ししています。
実際の実行のヘッダー行から取得しました。実行間で同一であり、プラットフォームが公開している列一覧とも一致します。
30）、ときに小数点以下2桁（24.99）。全行で埋まっています。City, ST 形式。全行で埋まっています。LOCAL_PICKUP を持っていました - 他の値は現れなかったため、2つ目の値はありうるが未検証と考えてください。https://offerup.com/item/detail/ に出品の id が続きます。全行で埋まっています。これに対してコードを書く前に読んでください。position は JSON にしか存在しないため、CSV や XLSX のエクスポートは11列ではなく10列です。この出力のどこにも出品者も掲載日もありません。OfferUp が描画する検索結果がそれらを持たないからです。またフォームは検索・探索 URL に加えて商品詳細 URL も受け付けます。構築の前にご自身のリストで試す価値があります。
クエリごとの上限が、実行のコストとファイルに入る量を決めます。URL のリストをどう渡すかと合わせて、ジョブの開始前に選びます。
中古マーケットプレイスの出品データを使って、チームが実際に抱えている問いに答える例をいくつか。
同じ検索をいくつかの都市圏で実行し、希望価格を市とセットで読みます。中古品がウィチタでつく値段とポートランドでつく値段は別の数字であり、それを言えるようにするのが所在地の列です。
中古の出品は、新品が競争する相手の価格を決めます。カテゴリを定期的にエクスポートすれば、リセールの床がどこにあるかを推測する代わりに、その動きを見られます。
探索 URL はキーワードではなくカテゴリを対象にするため、1回の実行である場所の近くに実際に出ているものが返ります。市ごとの件数と価格は、単発の検索では得られない地域供給の姿になります。
サブスクリプションも、最低利用額も、継続請求もありません。最初の500行は当社負担 - その後は従量課金で、ここにある他のスクレイパーと同じ均一料金です。
すべての新規アカウントで初回のみ。クレジットカード不要。クエリごとの上限、ファイルアップロード、すべてのエクスポート形式を含みます。
出品1,000件あたりおよそ $2。事前見積もりが実行開始前に行数とクレジット費用を表示します - 想定外の請求も、換算が必要な計算ユニットもありません。
継続的なモニタリングや非常に大規模な過去データ取得のための、ボリューム料金、専用ワーカー、SLA。数量をお知らせいただければお見積もりします。
LIVESCRAPER10 をご利用ください。短い答え: 公開されている出品内容についてはイエス - しかもこのエクスポートには出品者の身元が一切含まれません。
OfferUp の出品は見つけられるために公開されています。タイトル、希望価格、市と州、サムネイル、リンクは、ログインの有無にかかわらず、その検索を実行した誰にでも表示されます。公開されている出品データを価格調査のために収集することは長く確立された慣行であり、ここではログインもメッセージのやり取りもペイウォールも一切触れません。
1点、埋もれさせずにはっきり述べておく価値があります。この出力に出品者は存在しません - 名前も、プロフィールリンクも、評価も、アバターもなく、掲載日もありません。列は商品とその所在地であって、売っている人については何もありません。これは検索結果ページが描画する内容の性質であって、後からこちらでかけるフィルターではありません。つまり、このデータの上に作られた価格分析には、そもそも個人データが含まれないということです。
OfferUp 自身の利用規約は自動アクセスを制限しているため、これは法律の問題であると同時に規約の問題でもあります - サイトと契約関係がある場合は確認してください。当社はデータ層でサードパーティのトラッカーを一切使用せず、エクスポートは30日後に自動削除されます。
最も多くいただく質問です。他にもご質問があれば お問い合わせください - 回答を書くのはボットではなく人間です。
Livescraper の OfferUp スクレイパーは、マーケットプレイスの URL を出品データに変えます。offerup.com の検索・探索・商品詳細 URL を送信し - 1行に1件ずつ入力するか、CSV、XLSX、TXT、Parquet ファイルとしてアップロード - 必要ならクエリごとの行数に上限を設け、結果をきれいな CSV、Excel、JSON ファイルとしてダウンロードします。
各行は OfferUp の検索結果が表示するとおりの出品を持ちます。出品者が入力したそのままのタイトル、数値のみの希望価格、市と2文字の州コード、images.offerup.com のサムネイル、そして商品へのパーマリンクです。JSON はクエリ内での出品の順位を1から連続で加えるため、後からファイルをどう並べ替えても元の結果順序は残ります。
リセラーは同じ検索を複数の都市圏で実行し、希望価格を市とセットで比較します。中古価格はローカルなものであり、全国平均はそれを覆い隠すからです。プライシングチームはカテゴリを定期的にエクスポートし、自社の新品が競争する中古価格の床を見張ります。リサーチャーはキーワードではなくカテゴリを対象とする探索 URL を使い、ある場所の近くに実際に出ているものを地図にします。
このデータセットについて、構築を始める前に知っておく価値のある性質が2つあります。3つの列 - condition、firm_price、miles - は当社のテストでは値を持たず、flags は LOCAL_PICKUP という単一の値を持っていました。絞り込み条件ではなく、空のものとして設計してください。そして出力のどこにも出品者の身元と掲載日はありません。検索結果ページがそれらを描画しないからです。無料で始められます。最初の500行は費用もクレジットカードも不要で、その後は一律1行 $0.002 です。