SerpApi를 사용하여 AI 모델에 대한 웹 검색 데이터 수집 자동화

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SerpApi를 사용하여 AI 모델에 대한 웹 검색 데이터 수집 자동화

AI 모델을 교육하고 유지하려면 특히 검색 엔진과 같은 동적 소스에서 고품질의 최신 데이터가 꾸준히 유입되어야 합니다. Google, Bing, YouTube 또는 기타 검색 엔진 결과 페이지를 수동으로 스크래핑하려면 CAPTCHA, 속도 제한, HTML 구조 변경과 같은 문제가 수반됩니다.

AI 시스템을 구축하는 개발자와 데이터 과학자에게 이러한 문제는 혁신을 지연시키고 실제 목표에서 방해가 될 수 있습니다. 데이터를 의미 있는 통찰력으로 전환.

이것이 SerpApi가 들어오는 곳입니다.

SerpApi를 사용하여 AI 모델에 대한 웹 검색 데이터 수집 자동화

AI 및 데이터 팀이 SerpApi를 사용하는 방법

SerpApi는 개발자와 데이터 팀이 검색 데이터를 인텔리전스로 변환할 수 있도록 지원하여 단순한 검색 스크래핑을 뛰어넘습니다. 현재 프로덕션에서 SerpApi가 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

웹 검색 API: Google 및 기타 주요 엔진에서 구조화된 실시간 데이터를 가져옵니다. AI 및 분석을 위해 원시 검색 결과를 깔끔한 JSON으로 변환합니다.
AI 검색 엔진 API: RAG(Retrieval-Augmented Generation) 시스템에 이상적인 실시간 검색 결과를 AI 워크플로에 직접 제공합니다.
SEO 및 로컬 SEO: 글로벌 키워드 순위, 유기적, 로컬 팩 데이터를 검색하여 SEO 대시보드를 강화하세요.
생성 엔진 최적화(GEO): Google AI 개요 및 AI 모드와 같은 AI 생성 답변에 콘텐츠가 표시되는 방식을 모니터링하고 최적화합니다.
제품 조사: Google 쇼핑, Amazon, eBay 및 기타 마켓플레이스에서 가격, 제품 평가 등 구조화된 데이터를 스크랩합니다.
여행 정보: 실시간 항공편, 호텔, 여행 정보를 추출하여 여행 앱을 강화합니다.

검색 데이터 자동화 단순화

SerpApi는 데이터 추출 단계를 단순화합니다. 추출, 변환, 로드(ETL) 검색 데이터 프로세스. 이를 통해 데이터 과학자와 개발자가 스크레이퍼를 구축 및 유지 관리하거나 프록시를 관리하거나 HTML을 구문 분석할 필요가 없습니다.

대신, 이미 변환된 실시간 검색 데이터를 사용자가 직접 추출할 수 있습니다. 구조화된 JSON 형식분석 파이프라인이나 AI 모델 교육 워크플로에 즉시 로드할 수 있도록 준비합니다.

검색 데이터 자동화 단순화

GET 요청을 보내 시작하는 방법은 다음과 같습니다.


Shell

그러면 Google 검색 결과의 모든 관련 데이터가 포함된 깔끔한 JSON 결과가 반환됩니다.

SerpApi는 Python을 포함한 다양한 프로그래밍 언어는 물론 n8n 및 Google Sheets 통합과 같은 코드 없는 플랫폼을 지원합니다.

Python에서 SerpApi 사용을 시작하려면 공식 클라이언트 라이브러리를 설치하십시오.


Shell

pip install google-search-results

설치하는 동안 이미 계정이 있는 경우 대시보드에서 API 키를 가져오거나 등록하여 매달 250개의 검색을 무료로 받으세요.


Python

from serpapi import GoogleSearch

params = {
  "engine": "google",
  "q": "machine learning",
  "api_key": "YOUR_API_KEY"
}
search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
print(results)

SerpApi는 또한 응답에 필요한 필드를 제한하고 사용자 정의할 수 있는 JSON 제한자를 지원하여 비즈니스 요구 사항에 맞게 데이터 변환을 위한 결과를 더 작고, 빠르고, 쉽게 만들 수 있습니다.

통합하는 방법은 다음과 같습니다. json_restrictor 검색을 직접 구문 분석하려면 organic_results 코드에서:


Python

from serpapi import GoogleSearch
import json

params = {
  "engine": "google",
  "q": "machine learning",
  "api_key": "YOUR_API_KEY"
  "json_restrictor": "organic_results"
}

search = GoogleSearch(params)
results = search.get_dict()
json_results = json.dumps(results, indent=2)
print(json_results)

예제 결과는 JSON 형식이므로 이해하고 따르기가 쉽습니다.


JSON

"organic_results": [
    {
      "position": 1,
      "title": "Machine learning",
      "link": "
      "redirect_link": "
      "displayed_link": " \u203a wiki \u203a Machine_learning",
      "favicon": "
      "snippet": "Machine learning (ML) is a field of study in artificial intelligence concerned with the development and study of statistical algorithms that can learn from data",
      "snippet_highlighted_words": [
        "a field of study in artificial intelligence"
      ],
      "sitelinks": {
        "inline": [
          {
            "title": "Timeline",
            "link": "/wiki/Timeline_of_machine_learning"
          },
          {
            "title": "Machine Learning (journal)",
            "link": "/wiki/Machine_Learning_(journal)"
          },
          {
            "title": "Machine learning control",
            "link": "/wiki/Machine_learning_control"
          },
          {
            "title": "Active learning",
            "link": "/wiki/Active_learning_(machine_learning)"
          }
        ]
      },
      "source": "Wikipedia"
    },
...
...
]

그런 다음 이 JSON을 Pandas에서 직접 구문 분석하거나 분석 또는 모델 교육을 위해 데이터베이스에 로드할 수 있습니다.

전문가 팁: 더욱 맞춤화된 결과를 얻으려면 다음과 같은 현지화 매개변수를 포함하세요. google_domain사용할 Google 도메인을 정의합니다. gl 사용할 국가를 정의하거나 hl 언어를 정의합니다. 예를 들어, 설정 google_domain=google.es, gl=es그리고 hl=es 스페인 사용자에게 표시되는 결과를 가져옵니다. 이 접근 방식은 지역별 SEO 추적, 다국어 데이터 파이프라인 또는 현지화된 AI 모델 교육에 유용합니다.

지원되는 매개변수의 전체 목록을 보려면 SerpApi 검색 API 문서를 방문하세요.

단일 API를 통해 여러 검색 엔진에 액세스

SerpApi는 지원합니다 50개 이상의 주요 검색 엔진 및 데이터 소스를 통해 개발자는 플랫폼 전반에 걸쳐 구조화된 데이터를 수집할 수 있는 통합된 방법을 제공합니다.

가장 널리 사용되는 API는 다음과 같습니다.

Google Search API: 자연적인 결과, 추천 스니펫, 지식 정보 데이터용.
YouTube 검색 API: 동영상 메타데이터, 인기 주제 및 콘텐츠 검색용입니다.
Google News API: 속보를 모니터링하여 콘텐츠 요약 또는 주제 감지를 위한 AI 모델을 학습합니다.
Google Maps API: 지리공간 분석 또는 LLM 강화 지역 검색 애플리케이션을 위해 구조화된 비즈니스 및 위치 데이터를 수집합니다.
Google Scholar API: 학술 논문 및 인용 데이터를 검색하여 연구 자동화 및 AI 기반 문헌 분석을 강화합니다.
전자상거래 API(Amazon, The Home Depot, Walmart, eBay): 시장 조사 및 AI 훈련 데이터 세트를 위한 제품 목록, 가격 및 리뷰를 수집합니다.

이러한 다양성을 통해 AI 팀은 여러 데이터 소스에서 통찰력을 수집할 수 있으므로 글로벌 분석, 경쟁 연구 또는 다양한 실제 입력에 의존하는 모델 미세 조정 작업에 이상적입니다.