Datacol – мощный парсер сайтов и инструмент веб-скрапинга

Datacol 7.5.0.9— профессиональный инструмент автоматического сбора данных с веб-сайтов (парсер сайтов), который помогает бизнесам, маркетологам, SEO-специалистам и аналитикам быстро извлекать структурированную информацию из интернета без навыков программирования. Программа предоставляет универсальные решения веб-скрапинга для любых задач: от сбора цен и описаний товаров до экспорта контактов, объявлений, данных конкурентов и SEO-метрик.

Что делает Datacol

1. Автоматический парсинг сайтов — извлекает текст, структуры, цены, изображения, контакты и другие элементы с любых страниц.

2. Готовые парсеры для популярных источников — интернет-магазинов (Wildberries, Ozon, Яндекс Маркет), досок объявлений (Avito, OLX), агрегаторов, блогов, каталогов и соцсетей.

3. Экспорт данных — сохраняет результаты в CSV, Excel, XML, JSON и другие форматы; возможно прямое подключение к CMS и базам данных.

4. Интуитивный интерфейс и кастомизация — подходит как для новичков, так и продвинутых пользователей; возможна настройка парсеров под индивидуальные задачи.

Преимущества Datacol

•  Без навыков программирования: работайте с данными без написания кода.

•  Широкие возможности веб-скрапинга: собирайте данные с динамических страниц, маркетплейсов, форумов и агрегаторов.

•  Гибкий экспорт: легко интегрируйте результаты в рабочие процессы через CSV/Excel/XML/JSON.

•  Поддержка и обучение: команда техподдержки готова помочь с настройкой и решением задач любых уровней.

Основные сценарии использования

Мониторинг цен конкурентов и актуальных предложений

Сбор контактных данных и email-баз
Импорт товаров и описаний в интернет-магазин
Анализ SEO-данных, ключевых слов и выдачи

Автоматическое наполнение контента и базы данных

Почему выбирают Datacol

Datacol работает на рынке более 11 лет и доказал свою эффективность в автоматизации веб-скрапинга для компаний и специалистов по всему миру. Более 80 готовых парсеров, возможность расширения и гибкие варианты экспорта позволяют быстро масштабировать процессы сбора данных.