Pourquoi scraper Google Shopping ?
Le scraping Google Shopping est une pratique stratégique pour tout professionnel du e-commerce ou du marketing digital. Tout d’abord, cela permet de comparer rapidement les prix et les fiches techniques (marque, taille, prix) des produits proposés par différents vendeurs en un seul clic. Grâce à cette comparaison instantanée, il devient possible d’identifier les meilleures offres et d’ajuster sa stratégie de tarification en conséquence.
Ensuite, cette opération facilite la surveillance de la concurrence. En collectant régulièrement des données sur les prix, les promotions et les caractéristiques des produits de vos concurrents, vous pouvez élaborer des stratégies tarifaires plus efficaces et plus compétitives.
Enfin, le scraping de Google Shopping génère une masse précieuse de données pour des études de marché et l’optimisation commerciale. En analysant ces informations, vous pouvez repérer les tendances, analyser le positionnement des produits et ajuster votre offre pour maximiser vos ventes.
Fonctionnalités clés des outils de scraping
Les outils de scraping performants offrent plusieurs fonctionnalités essentielles pour extraire efficacement les données de Google Shopping. Tout d’abord, ils permettent d’extraire rapidement des URLs de produits ou des détails précis comme le nom, la marque, le prix, la taille, ou encore les commentaires. Ces modèles facilitent la mise en route, même sans compétences techniques avancées.
Ensuite, ils ont une extraction complète des données produits : prix, marques, tailles, évaluations, commentaires, vendeurs et autres paramètres spécifiques à chaque fiche produit. Cela assure une collecte approfondie et structurée, idéale pour analyser la concurrence ou élaborer une stratégie commerciale.
Pour gérer de gros volumes de données ou contourner les restrictions anti-scraping, ces outils intègrent des fonctionnalités avancées telles que la rotation d’IP automatique, permettant de masquer l’origine des requêtes, et le scraping en cloud, qui offre une grande capacité de traitement. Avec ces options, il devient possible d’effectuer des collectes massives rapidement, sans surcharger votre propre infrastructure, tout en minimisant les risques de blocage.
Est-il légal d’exploiter les données de Google Shopping ?
La récupération de données n’est pas du piratage, car elle ne fait que collecter des informations publiques. Par conséquent, le scraping de données n’enfreint pas la loi dans la plupart des cas. Cependant, nous vous recommandons vivement de lire les conditions d’utilisation des plateformes avant de lancer un scraper pour extraire des données afin d’éviter tout désagrément inattendu.
Outils recommandés 2025 pour scraper Google Shopping
Octoparse reste l’un des meilleurs outils pour le scraping Google Shopping cette année. Il combine une intelligence artificielle intégrée, permettant une détection automatique des structures de pages, avec une optimisation de l’export cloud pour la gestion de gros volumes de données.
Octoparse
En parlant du web scraping, de nombreuses personnes peuvent supposer que l’extraction de données web nécessite une expertise en codage. Avec les progrès des outils de web scraping, ce point de vue peut être modifié. Désormais, il est possible d’extraire facilement des données à l’aide de ces outils, quelle que soit l’expérience en matière de codage.
Ici, nous allons vous guider à travers le processus d’utilisation d’Octoparse pour extraire les données de Google Shopping. Octoparse est un outil facile à utiliser, conçu pour permettre à tout le monde d’extraire des données. Vous pouvez le télécharger et l’installer sur votre appareil pour vos futurs projets de récupération de données.
Les fonctionnalités clés incluent la création facile de flux de travail, la capacité à réaliser un scraping en masse et l’export direct des données vers des formats courants comme Excel ou CSV. Il propose également un mode en ligne avec des modèles préconfigurés pour Google Shopping, ou la création d’un workflow personnalisé via la fonction d’auto-détection, pour répondre à tous les besoins.
Transformer les sites web vers Excel, CSV, Google Sheets ou base de données.
Auto-détecter les sites Web et extraire les données sans aucun codage.
Scraper les sites populaires en quelques clics avec les modèles pré-construits.
Ne se trouver jamais bloqué grâce aux proxies IP et à l’API avancée.
Service Cloud pour programmer le scraping de données.
Étapes pour scraper Google Shopping avec Octoparse
Si c’est la première fois que vous utilisez Octoparse, il voud faut créer un compte gratuit pour continuer avant de suivre les étapes ci-dessous pour récupérer des informations sur les produits de Google Shopping avec Octoparse !
- Étape 1 :Coller l’URL du listing Google Shopping dans Octoparse, puis cliquer sur « Démarrer ». La page se charge dans le navigateur intégré.
- Étape 2 : Utiliser la fonction d’auto-détection pour analyser la page. Vérifier les champs proposés (titre, prix, vendeur, etc.), puis ajuster ou supprimer ceux qui ne sont pas pertinents.
- Étape 3 : Créer le workflow à partir de la détection, vérifier chaque étape pour assurer la précision des données. Ajouter des règles pour la pagination si besoin.
- Étape 4 : Lancer l’exécution. À la fin, exporter les données en format Excel, CSV ou directement dans une base de données pour analyse.
Modèle en ligne disponible
Vous pouvez également trouver des modèles de data scraping en ligne sur Octoparse, qui vous permettent d’extraire des données directement en saisissant quelques paramètres. Vous n’avez pas besoin de télécharger et d’installer un logiciel sur votre appareil, essayez simplement le lien ci-dessous pour extraire facilement les données des listes de produits de Google Shopping.
https://www.octoparse.com/template/google-shopping-product-scraper
Autres outils possibles
- APIs (ScraperAPI) : offrent des proxies résidentiels, prennent en charge le rendu JavaScript avancé, disposent de protections anti-bot intégrées, et permettent d’extraire de grandes quantités de données en toute sécurité. Adapté pour le scraping à grande échelle tout en évitant les blocages.
- Solutions no-code : Apify et ScrapeStorm proposent des interfaces visuelles intuitives pour créer des tâches de scraping sans coder. Elles sont efficaces pour extraire rapidement des données produits ou autres depuis des sites e-commerce ou plateformes sociales.
- Langages : Python couplé à Selenium permet une personnalisation approfondie du scraping, idéal pour automatiser des processus complexes ou spécifiques qu’on ne peut pas traiter avec des outils standards. Très puissant mais nécessite des compétences en programmation.
Conclusion
Google Shopping joue le rôle d’un agrégateur de prix et fiches produits e-commerce, facilitant la comparaison entre vendeurs. La récupération des données est simplifiée avec Octoparse, en 4 étapes ou via des modèles prêts-à-l’emploi. La méthode est également applicable pour d’autres cas : offres d’emploi, contenu web, agrégation de données pour création de sites ou études de marché.
