GEO向けのChatGPTでバルククエリを実行する方法:Scrapeless Cloud Browserを使用した自動化ソリューション
Specialist in Anti-Bot Strategies
ScrapelessでChatGPTのクエリを自動化し、正確な地理的洞察を解き明かしましょう。推測せずに、確実に知りましょう。
イントロダクション
今年の初め以来、多くの企業のSEO戦略は根本的な変化を遂げています。
ますます多くのユーザーが情報を必要とする際にGoogle検索を開かなくなっています。代わりに、彼らはChatGPT、Claude、またはGeminiで直接製品、サービス、ブランドについて尋ねています。
これは、あなたのChatGPTにおける可視性がブランド競争力の新しい測定基準になりつつあることを意味します。
問題は、ChatGPTに「ランキング」機能や「キーワード分析ツール」がないことです。
あなたは単純に知ることができません:
- 私のブランドはChatGPTの回答に表示されていますか?
- ChatGPTは私の競合他社を推奨していますか?
- 国や言語によって回答は異なりますか?
これらの質問に対処するための第一歩は:
👉 ChatGPTの応答の一括クエリを実行してデータを収集し、実用的な洞察を抽出することです。
GEOとは何ですか?
**Generative Engine Optimization (GEO)**とは、Google AIオーバービュー、AIモード、ChatGPT、PerplexityなどのプラットフォームでAI生成の回答に表示されるようにコンテンツを作成・最適化する実践です。
過去の成功は検索エンジン結果ページ(SERP)での高ランキングを意味していました。今後は「トップランキング」の概念すら存在しないかもしれません。代わりに、あなたは好まれる推薦—AIツールが回答の中で積極的に提示する解決策にならなければなりません。
GEO最適化の核心的な目標は、もはやクリック数に限定されず、以下の三つの重要な指標に焦点を当てています:
- ブランドの可視性:AI生成の回答にあなたのブランドが表示される確率を高める。
- 情報の権威性:あなたのドメイン、コンテンツ、またはデータがAIによって信頼された参照として選ばれることを保証する。
- ストーリーの一貫性とポジティブなポジショニング:AIがあなたのブランドを専門的、正確、ポジティブに描写するようにする。
これは、「キーワードランキング」に基づく従来のSEOの論理が、次第にAIソース引用メカニズムに取って代わられていることを意味します。
ブランドは「検索可能」から信頼され、引用され、積極的に推奨される存在へと進化しなければなりません。
一括ChatGPTクエリを自動化する理由は?
マーケティングとSEOの観点から見ると、ChatGPTはコンテンツ発見と露出のための新しいチャネルになりました。
しかし、三つの主な痛点があります:
-
ブランドのカバレッジに対する可視性がない
企業は自社製品がChatGPTによってインデックス、言及、または推奨されているかどうかを知ることができません。データがなければ、ターゲットを絞ったコンテンツ最適化や配信戦略を作成することは不可能です。 -
GEOレベルの洞察が不足している
ChatGPTの回答は地域、言語、さらにはタイムゾーンによって異なります。米国ユーザーに推奨された製品が、日本のユーザーには表示されないことがあります。国際的な戦略において、企業はこれらの違いを理解する必要があります。 -
従来のSEOツールではこのデータを提供できない
既存のSEOツール(例:Ahrefs、Semrush)は限られた機能しか持たず、ChatGPTの応答を完全に追跡することができません。これは、AI検索チャネル内でのブランド露出を監視するために新しいアプローチが必要であることを意味します。
したがって、ChatGPTの一括クエリの核心的な目的は、あなたのブランドのChatGPTの回答における存在感を体系的に収集、分析、最適化することです。これにより企業は:
- ChatGPTによってすでに言及されている高い可能性のある質問を特定する;
- まだカバーされていないコンテンツギャップを発見する;
- ターゲットを絞ったGEO最適化戦略を展開する。
Scrapeless Cloud Browserを選ぶ理由は?
多くの人が一括クエリを実行するためにOpenAI APIを直接呼び出すことを考えるかもしれません。
しかし、実際にはAPIアプローチには明らかな制約があります:
- 結果は過去の好みや文脈に容易に影響され、客観性が失われます。
- 異なる地理的ロケーションからのアクセスをシミュレートするためにIPを迅速に切り替えることが難しいです。
- 一括クエリのコストが非常に高く(トークン単位で請求され、大規模になると高額になります)、費用がかさみます。
ここでScrapeless Cloud Browserの出番です。
Scrapeless Browserとは?
Scrapeless Browserはデータ抽出及び自動化のために設計されたクラウドブラウザです。リアルユーザーの行動を模倣する形でクラウドからChatGPTにアクセスすることができ、より正確で包括的な結果を提供します。
従来のAPI呼び出しと比較して、Scrapeless Cloud Browserは以下の点で優れています:
-
アカウントの好みの干渉なし
すべてのクエリは分離された、ログイン不要のブラウザ環境で実行され、客観的で信頼性のある結果を保障します。 -
マルチリージョンGEOシミュレーション
195か国以上の組み込み住宅プロキシ、静的ISP、および無制限のIPにより、異なる場所からのユーザーを容易にシミュレーションできます。 -
高い同時実行性と低コスト
タスクごとに1,000以上の同時インスタンスをサポートし、時間単位で請求され、従来のAPIよりもはるかに低コストです。 -
主流フレームワークとのネイティブ互換性
既存のPuppeteerまたはPlaywrightプロジェクトを1行のコードで移行可能で、追加の適応は不要です。 -
スマートな検出防止と視覚デバッグ
Cloudflare、reCAPTCHA、その他の保護のための組み込み処理をサポートし、ライブビューのデバッグやセッション録画も可能です。
おすすめの読み物: Scrapelessを使用してCloudflare保護とTurnstileをバイパスする方法 | 完全ガイド
要するに、Scrapeless Cloud Browserを使用すると、大量の「ユーザーペースのChatGPTクエリ」を効率的、コスト効果良く、正確に実行でき、何百ものChatGPTアカウントを登録せずに、自動的に構造化された結果を抽出できます。
例: Scrapeless Browserを使用してChatGPTにバッチでクエリ
Scrapeless Browserは、PuppeteerやPlaywrightなどの主要な自動化フレームワークと互換性のあるクラウドベースのヘッドレスブラウザサービスです。これを使用すると、ローカルのブラウザ、プロキシ、またはノードを維持する必要がなく、接続コードの1行だけで開始できます。
1. 依存関係をインストール
bash
npm install puppeteer-core @scrapeless-ai/sdk node-fetch
2. Scrapeless Browserを設定し接続
ts
import puppeteer, { Browser, Page } from 'puppeteer-core';
import { Scrapeless, PuppeteerLaunchOptions } from '@scrapeless-ai/sdk';
const scrapeless = new Scrapeless();
async function connectBrowser(): Promise<Browser> {
const options: PuppeteerLaunchOptions = {
session_name: 'Batch ChatGPT',
session_ttl: 600,
fingerprint: {
platform: 'macOS',
localization: { timezone: 'America/New_York' },
args: { '--window-size': '1920,1080' },
},
};
const { browserWSEndpoint } = await scrapeless.browser.createSession(options);
const browser = await puppeteer.connect({ browserWSEndpoint, defaultViewport: null });
return browser;
}
あなたのScrapeless Browser APIキーは、Scrapeless Dashboardにログインすることで取得できます。
💡 Scrapelessの利点 #1: ゼロ設定環境
- ローカルでブラウザインスタンスを維持する必要がなく、最小限のリソース消費と簡単なスケーリング。
- 既存のPuppeteerプロジェクトは、最小限の変更でScrapelessに移行可能。
- 実際のユーザー環境を簡単にシミュレーションし、ステルス性と成功率を向上させます。
- 大規模な自動化タスク、例えば大量のChatGPTクエリに最適です。
3. ChatGPTへのアクセスを自動化し、プロンプトを入力
ts
async function queryChatGPT(browser: Browser, prompt: string): Promise<string> {
const page = await browser.newPage();
await page.goto('https://chatgpt.com/');
const inputSelector = '[placeholder="Ask anything"]';
await page.waitForSelector(inputSelector, { visible: true });
await page.type(inputSelector, prompt);
await page.keyboard.press('Enter');
await page.waitForSelector('[data-message-author-role="assistant"]');
const result = await page.evaluate(() => {
const messages = document.querySelectorAll('[data-message-author-role="assistant"]');
return messages[messages.length - 1]?.textContent || '';
});
await page.close();
return result;
}
💡 Scrapelessの利点 #2: 実際のウェブ環境
- 実際のウェブページでのインタラクションを自動化(入力、クリック、送信)。
- 動的にレンダリングされたコンテンツをキャプチャ。
- 結果は、ChatGPTにアクセスする実際のユーザーが見るものと一致します。
4. 様々な種類の検索結果抽出をサポート
4.1 ChatGPTのテキスト応答を抽出
ts
let gptAnswer: string;
gptAnswer = await waitForChatGPTResponse(page);
4.2 画像カードを抽出
ts
let gptImageCards: ChatgptResponse['image_cards'] = [];
// セレクタを使用して画像を抽出し、{ url, position }を構築
4.3 推奨製品を抽出
ts
const gptRecommendProducts: ChatgptResponse['products'] = [];
// セレクタを使用して製品リンク、タイトル、画像を抽出
4.4 引用/参考文献を抽出
ts
let gptCitations: ChatgptResponse['citations'] = [];
// 脚注ボタンを使用して引用リンク、アイコン、タイトル、説明を抽出
4.5 添付リンクを抽出
ts
let gptLinksAttached: ChatgptResponse['links_attached'] = [];
// マークダウンリンクセレクタを使用してリンクとそのテキストを抽出
4.6 ページ本文のHTMLを抽出
ts
const body = await page.evaluate(() => document.body.innerHTML);
js
const cleanBody = body
.replace(/<script[^>]*>[\s\S]*?<\/script>/gi, '')
.replace(/<style[^>]*>[\s\S]*?<\/style>/gi, '')
.replace(/\s+/g, ' ')
.trim();
ここではHTMLのクリーニングが行われています:<script>、<style>、<svg>、<img>タグが削除され、クリーンなボディコンテンツが得られます。
この.pushToMessage(payload, webhook);
2. **関数の戻り値**
```ts
return createResponse(JSON.stringify(payload), payload.url);
💡 Scrapelessの利点 #7: データパイプライン統合のネイティブサポート
- 構造化されたデータを外部システムや自動化ツール(例: n8n、Zapier、Airtable)に直接プッシュできます。
- 追加のインターフェースを開発したり、手動でデータを処理する必要がなく、リアルタイムの自動化統合が可能です。
- 内部システムやデータベースに接続する際は、追加の解析や変換は不要で、複数のデータパイプライン出力をサポートします。
- 各クエリタスクの結果は構造化されたオブジェクトであり、さらなる分析、統計、またはCSV/JSONへのエクスポートを容易にします。
完全なコード
import puppeteer, { Browser, Page, Target } from 'puppeteer-core';
import fetch from 'node-fetch';
import { PuppeteerLaunchOptions, Scrapeless } from '@scrapeless-ai/sdk';
import { Logger } from '@nestjs/common';
export interface BaseInput {
task_id: string;
proxy_url: string;
timeout: number;
}
export interface BaseOutput {
url: string;
data: number[];
collection?: string;
dataType?: string;
}
export interface QueryChatgptRequest extends BaseInput {
prompt: string;
webhook?: string;
session_name?: string;
web_search?: boolean;
session_recording?: boolean;
answer_type?: 'text' | 'html' | 'raw';
}
export interface ChatgptResponse {
prompt: string;
task_id?: string;
duration?: number;
answer?: string;
url: string;
success: boolean;
country_code: string;
error_reason?: string;
links_attached?: Partial<{ position: number; text: string; url: string }>[];
citations?: Partial<{ url: string; icon: string; title: string; description: string }>[];
products?: Partial<{ url: string; title: string; image_urls: (string | null)[] }>[];
image_cards?: Partial<{ position: number; url: string }>[];
}
interface StartChatParams extends QueryChatgptRequest {
page: Page;
browser: Browser;
}
export class ChatgptService {
logger = new Logger(this.constructor.name);
scrapeless = new Scrapeless();
private timeoutMultiplier = 2;
private defaultTimeout = 3 * 60 * 1000;
private internalErrorSymbol = '[InternalError]:';
async solver(input: QueryChatgptRequest, checkTimeout: () => boolean): Promise<BaseOutput> {
const { session_name, task_id, webhook, session_recording, proxy_url } = input;
let browser: Browser;
const startTime = performance.now();
const successful = false;
const getTotalDuration = () => {
const endTime = performance.now();
const totalDuration = ((endTime - startTime) / 1000).toFixed(2);
return totalDuration;
};
const handleChatResponse = (data: Partial<ChatgptResponse>) => {
const payload = { ...data, task_id, duration: getTotalDuration() };
return payload;
};
const createResponse = (data: string, url = 'https://chatgpt.com'): BaseOutput => {
return {
url: url,
data: Array.from(Buffer.from(data)),
dataType: 'json',
};
};
try {
browser = await this.connectToBrowser(
{
session_name,
session_ttl: 600,
session_recording,
proxy_url,
fingerprint: {
platform: 'macOS',
localization: {
timezone: 'America/New_York',
},
args: {
'--window-size': '1920,1080',
},
},
},
checkTimeout,
);
const page = await browser.newPage();
await this.fakePageDate(page);
const chatParams: StartChatParams = { ...input, page, browser };
const results = await this.startChat(chatParams);
const payload = handleChatResponse(results);
this.pushToMessage(payload, webhook);
return createResponse(JSON.stringify(payload), payload.url);
} catch (error) {
if (error.success) {
const payload = handleChatResponse(error);
this.pushToMessage(payload, webhook);
return createResponse(JSON.stringify(payload), error.url);
}
if (error.error_reason) {
const errorMessage = error.error_reason;
const payload = handleChatResponse(error);
this.pushToMessage(payload, webhook);
this.logger.warn(`処理に失敗しました: ${errorMessage}`);
throw { message: !errorMessage.includes(this.internalErrorSymbol) ? errorMessage : '' };
}
const errorMessage = error.message || '不明なエラー';
const payload = handleChatResponse({
success: false,
error_reason: errorMessage,
});
this.pushToMessage(payload, webhook);
this.logger.warn(`処理に失敗しました: ${errorMessage}`);
throw error;
} finally {
const totalDuration = getTotalDuration();
this.logger.log(
`処理は${successful ? '成功' : '完了'}しました | 合計時間: ${totalDuration}秒`,
);
}
}
非同期形式(data: Uint8Array): Promise<QueryChatgptRequest> {
if (!data) {
throw new Error('有効な入力データがありません');
}
const input = JSON.parse(data.toString()) as QueryChatgptRequest;
if (!input.prompt) {
this.logger.error(`プロンプトは必須です`);
throw new Error('プロンプトは必須です');
}
return {
...input,
timeout: input.timeout || this.defaultTimeout,
web_search: input.web_search ?? true,
session_name: input.session_name || 'Chatgptの回答',
session_recording: input.session_recording || false,
answer_type: input.answer_type || 'テキスト',
};
}
private startChat(params: StartChatParams): Promise<ChatgptResponse> {
return new Promise(async (resolve, reject: (reason: ChatgptResponse) => void) => {
const { prompt, answer_type, web_search, timeout, page, browser, proxy_url } = params;
let action: string;
let isAborted = false;
let rawResponse: string;
this.logger.debug((action = 'ブラウザに接続中'));
const proxy_country = /-country_([A-Z]{2,3})/.exec(proxy_url)?.[1] || 'ANY';
const query = new URLSearchParams({ q: prompt });
if (web_search) {
query.set('hints', 'search');
}
const baseUrl = 'https://chatgpt.com';
const _url = `${baseUrl}/?${query.toString()}`;
function waitForChatGPTResponse(page: Page): Promise<string> {
return new Promise((resolve, reject) => {
let retryCount = 0;
const CHECK_INTERVAL = 500; // 500msごとにチェック
const checkResponse = async () => {
try {
if (isAborted) {
resolve('タイムアウト');
return;
}
const currentContent = await page.evaluate(() => {
const assistantMessage = '[data-message-author-role="assistant"]';
const $assistantMessages = document.querySelectorAll(assistantMessage);
const lastMessage = $assistantMessages[$assistantMessages.length - 1];
if (!lastMessage) return null;
// コピーボタンが一つ以上現れた場合、gptの回答が完了したことを意味します
const $answerCopyButtons = document.querySelectorAll('button[data-testid="copy-turn-action-button"]');
if ($answerCopyButtons.length > 1) {
return lastMessage.textContent || '内容なし';
} else {
return null;
}
});
// コンテンツが変更されておらず、空でない場合
if (currentContent) {
retryCount++;
// コンテンツが安定していて空でない場合、応答は完了とみなされます
if (retryCount >= 3) {
// 1.5秒間コンテンツが安定している
resolve(currentContent);
return;
}
}
// チェックを続ける
setTimeout(checkResponse, CHECK_INTERVAL);
} catch (error) {
reject(error);
}
};
// チェックを開始する
checkResponse();
});
}
async function receiveChatGPTStream() {
const client = await page.createCDPSession();
await client.send('Fetch.enable', {
patterns: [
{
urlPattern: '*conversation',
requestStage: 'Response',
},
],
});
client.on('Fetch.requestPaused', async (event) => {
const { requestId, request, responseHeaders } = event;
const isSSE = responseHeaders?.some(
(h) => h.name?.toLowerCase() === 'content-type' && h.value?.includes('text/event-stream'),
);
if (request.url.includes('/conversation') && isSSE) {
try {
const { body, base64Encoded } = await client.send('Fetch.getResponseBody', { requestId });
rawResponse = base64Encoded ? Buffer.from(body, 'base64').toString('utf-8') : body;
} catch (err) {
console.warn('ストリーム応答の取得に失敗しました', err.message);
}
}
await client.send('Fetch.continueRequest', { requestId });
});
}
function throwError(errorReason: string) {
const error: ChatgptResponse = {
prompt,
success: false,
country_code: proxy_country,
error_reason: errorReason,
url: _url,
};
reject(error);
}
const timeoutId = setTimeout(() => {
isAborted = true;
throwError(`チャットは${timeout}ms後にタイムアウトしました`);
}, timeout);
try {
this.logger.debug((action = 'GPTストリームデータをキャプチャするためにCDPを登録中 (raw_response)'));
await receiveChatGPTStream();
this.logger.debug((action = 'chatgpt.comに移動中'));
const navigateTimeout = 25_000 * this.timeoutMultiplier;
try {
await page.goto(_url, { timeout: navigateTimeout });
} catch {
throwError(chatgpt.comへの移動タイムアウト (${navigateTimeout}ms));
return;
}
// URL変更リスナーを追加
page.on('framenavigated', async (frame) => {
if (frame !== page.mainFrame()) return;
const url = frame.url();
if (!url.startsWith('https://auth.openai.com')) return;
isAborted = true;
throwError(`<<${_url}>>からOpenAIログインページにリダイレクトされました - ${action}`);
return;
});
if (isAborted) return;
await this.wait(50, 150);
this.logger.debug((action = '入力が存在することを確認'));
const inputs = ['#prompt-textarea', '[placeholder="Ask anything"]'];
try {
await Promise.race(
inputs.map(async (input) => {
await page.waitForSelector(input, {
timeout: 20_000 * this.timeoutMultiplier,
visible: true,
});
return input;
}),
);
} catch {
throwError('現在の地域が利用できないか、ログインページにリダイレクトされました');
return;
}
if (isAborted) return;
await this.wait(150, 250);
this.logger.debug((action = 'GPTの応答を待機'));
let gptAnswer: string;
try {
gptAnswer = await waitForChatGPTResponse(page);
this.logger.debug((action = 'GPTの応答を受信しました'));
} catch (error: any) {
this.logger.error(`応答の取得に失敗しました: ${error.message}`);
throwError(`chatgptの応答取得に失敗しました`);
return;
}
if (isAborted) return;
await this.wait(150, 250);
this.logger.debug((action = 'chatgptの画像カードを取得'));
const imageCardsSelector = 'div.no-scrollbar:has(button img) img';
const imageCardsLightBoxSelector = 'div[data-testid="modal-image-gen-lightbox"] ol li img';
const imageCardsLightBoxCloseSelector = 'div[data-testid="modal-image-gen-lightbox"] button';
let gptImageCards: ChatgptResponse['image_cards'] = [];
try {
const firstImageCard = await page.$(imageCardsSelector);
if (firstImageCard) {
firstImageCard.click();
await page.waitForSelector(imageCardsLightBoxSelector);
gptImageCards = await page.$$eval(imageCardsLightBoxSelector, (elements) => {
return elements.map((element, index) => {
const url = element.getAttribute('src') || '';
return { url, position: index + 1 };
});
});
await page.waitForSelector(imageCardsLightBoxCloseSelector);
await page.click(imageCardsLightBoxCloseSelector);
} else {
this.logger.debug((action = '画像カードが見つかりませんでした'));
}
} catch (error: any) {
this.logger.debug((action = `chatgptの画像カードを取得: ${error.toString()}`));
}
if (isAborted) return;
await this.wait(300, 450);
this.logger.debug((action = 'chatgptの推奨商品を取得'));
const closeButtonSelector = `button[data-testid="close-button"]`;
const recommendProductsSelector = 'div.markdown div.relative > div.flex.flex-row:has(img):not(a) > div img';
const recommendProductDetailsSelector = `section[screen-anchor="top"] div[slot="content"]`;
const detailLinkSelector = `${recommendProductDetailsSelector} span a`;
const gptRecommendProducts: ChatgptResponse['products'] = [];
try {
const recommendProducts = await page.$$(recommendProductsSelector);
if (recommendProducts.length) {
let lastUrl = '';
for (const [index] of recommendProducts.entries()) {
// 外部リンクジャンプが発生する可能性があります
let newPage: Page = null as unknown as Page;
const targetCreatedHandler = async (target: Target) => {
this.logger.debug((action = `chatgptの推奨商品を取得: ${target.type()}`));
try {
if (target.type() === 'page') {
const pageTarget = await target.page();
const opener = await target.opener();
if (opener && (opener as any)?._targetId === (page.target() as any)?._targetId) {
newPage = pageTarget as Page;
}
}
} catch (e) {}
};
browser.once('targetcreated', targetCreatedHandler);
// 推奨商品をクリック
await page.evaluate(
(selector, index) => {
const currentProduct = document.querySelectorAll(selector)?.[index];
ja
(currentProduct as HTMLElement)?.click();
},
recommendProductsSelector,
index,
);
await this.wait(750, 950);
browser.off('targetcreated', targetCreatedHandler);
if (newPage) {
const url = newPage.url();
const title = await newPage.title();
gptRecommendProducts.push({ url, title, image_urls: [] });
await newPage.close();
continue;
}
await page.waitForSelector(detailLinkSelector, { timeout: 20_000 * this.timeoutMultiplier });
// 詳細が変わるのを待つ
let maxRetry = 30;
while (maxRetry-- > 0) {
const currentUrl = await page.$eval(detailLinkSelector, (el) => el.getAttribute('href') || '');
if (currentUrl && currentUrl !== lastUrl) {
lastUrl = currentUrl;
break;
}
await this.wait(200, 300);
}
const info = await page.$eval(
recommendProductDetailsSelector,
(element, currentUrl) => {
const title = element.querySelector('div.text-xl')?.textContent || '';
const image_urls = Array.from(element.querySelectorAll('.no-scrollbar img')).map((img) =>
img.getAttribute('src'),
);
return { url: currentUrl, title, image_urls };
},
lastUrl,
);
gptRecommendProducts.push(info);
}
await page.click(closeButtonSelector);
} else {
this.logger.debug((action = 'おすすめの製品は見つかりませんでした'));
}
} catch (error: any) {
this.logger.debug((action = `ChatGPTのおすすめ製品を取得: ${error.toString()}`));
}
if (isAborted) return;
await this.wait(500, 1000);
this.logger.debug((action = 'ChatGPTの引用を取得'));
const citationsEntranceSelector = `button.group\\/footnote`;
const citationsContentLinkSelector = `section[screen-anchor="top"] div[slot="content"] a`;
let gptCitations: ChatgptResponse['citations'] = [];
await page.bringToFront();
try {
const citationsButton = await page.waitForSelector(citationsEntranceSelector, {
timeout: 3_000,
});
if (citationsButton) {
await citationsButton.click();
const citationsContent = await page.waitForSelector(citationsContentLinkSelector, {
timeout: 20_000 * this.timeoutMultiplier,
});
if (citationsContent) {
gptCitations = await page.$$eval(citationsContentLinkSelector, (elements) => {
return elements.map((element) => {
const url = element.href || '';
const icon = element.querySelector('img')?.getAttribute?.('src');
const title = element.querySelector('div:nth-child(2)')?.textContent || '';
const description = element.querySelector('div:nth-child(3)')?.textContent || '';
return { url, icon, title, description };
});
});
await page.click(closeButtonSelector);
}
} else {
this.logger.debug((action = '引用は見つかりませんでした'));
}
} catch (error: any) {
this.logger.debug((action = `ChatGPTの引用を取得: ${error.toString()}`));
}
// 場合によっては、予期しないクリックを防ぐためにページに固定位置の要素を追加する必要があります
if (isAborted) return;
this.logger.debug((action = '予期しないクリックを避けるために固定要素を追加'));
await page.evaluate(() => {
const element = document.createElement('div');
element.style.position = 'fixed';
element.style.top = '0';
element.style.left = '0';
element.style.width = '100%';
element.style.height = '100%';
element.style.zIndex = '1000';
document.body.appendChild(element);
});
if (isAborted) return;
await this.wait(150, 250);
this.logger.debug((action = 'ChatGPTの添付リンクを取得'));
const markdownLinksSelector = 'div.markdown a';
let gptLinksAttached: ChatgptResponse['links_attached'] = [];
try {
gptLinksAttached = await page.$$eval(markdownLinksSelector, (elements) => {
return elements.map((element, index) => {
const url = element.href || '';
const title = element.textContent || '';
return { url, title, position: index + 1 };
});
});
} catch (error: any) {
this.logger.debug((action = '添付リンクは見つかりませんでした'));
}
this.logger.debug((action = 'ボディを取得中'));
const body = await page.evaluate(() => document.body.innerHTML);
const cleanBody = body
.replace(/<script[^>]*>[\s\S]*?<\/script>/gi, '') // スクリプトタグを削除
.replace(/<style[^>]*>[\s\S]*?<\/style>/gi, '') // スタイルタグを削除
.replace(/<svg[^>]*>[\s\S]*?<\/svg>/gi, '') // SVGタグを削除
.replace(/<img[^>]*\/?>/gi, '') // imgタグを削除
.replace(/style="[^"]*"/gi, '') // すべてのスタイル属性を削除
.replace(/class="[^"]*"/gi, '') // すべてのクラス属性を削除
.replace(/<!--[\s\S]*?-->/g, '') // コメントを削除
// 関連する置換をマッピング
.replace(/<span>·<\/span>/g, '') // ·を含むspanタグを削除
.replace(/<a href="https:\/\/www\.google\.com\/maps\/[^"]*"[^>]*>[\s\S]*?<\/a>/g, '') // すべてのGoogleマップリンクを削除
.replace(/<a href="tel:+[^"]*"[^>]*>[\s\S]*?<\/a>/g, '') // すべての電話リンクを削除
.replace(/\s+/g, ' ') // スペースを正規化
.trim();
this.logger.debug((action = 'エラー応答を確認中'));
const hasError = [
'応答の生成中にエラーが発生しました。',
'あなたのデバイスから異常な活動が検出されました。',
'エラーが発生しました。リクエストしたエンジンが存在しないか、リクエスト処理中に別の問題が発生しました。',
].some((message) => cleanBody.includes(message));
if (hasError) {
throwError(`ChatGPTは現在利用できません`);
return;
}
this.logger.log((action = 'チャット成功'));
const answerMap: Record<QueryChatgptRequest['answer_type'], string> = {
html: cleanBody,
raw: rawResponse,
text: gptAnswer,
};
const answerResponse = answerMap[answer_type] ?? answerMap.text;
resolve({
prompt,
success: true,
answer: answerResponse,
country_code: proxy_country,
citations: gptCitations,
links_attached: gptLinksAttached,
image_cards: gptImageCards,
products: gptRecommendProducts,
url: _url,
});
} catch (error: any) {
if (!isAborted) {
throwError(this.internalErrorSymbol + (error.message || String(error)));
}
} finally {
clearTimeout(timeoutId);
try {
await page.close();
await browser.close();
} catch {}
}
});
}
private async connectToBrowser(opt: PuppeteerLaunchOptions, checkTimeout: () => boolean) {
let browser;
try {
const { browserWSEndpoint } = await this.scrapeless.browser.createSession(opt);
browser = await Promise.race([
puppeteer.connect({ browserWSEndpoint, defaultViewport: null }),
new Promise((_, reject) => {
const interval = setInterval(() => {
if (checkTimeout()) {
clearInterval(interval);
browser?.close();
reject(new Error('ブラウザ接続のタイムアウト'));
}
}, 1000);
}),
]);
return browser;
} catch (error) {
this.logger.error(ブラウザ接続に失敗しました: ${error.message});
throw error;
}
}
private async pushToMessage(data: any, webhook?: string) {
if (!webhook) {
return;
}
try {
const res = await fetch(webhook, {
method: 'POST',
headers: { 'Content-Type': 'application/json' },
// body: JSON.stringify({ content: JSON.stringify(data).slice(0, 1800) }),
// body: JSON.stringify(data),
body: JSON.stringify({
data: data,
content: data.answer_text,
}),
});
if (res.ok) {
this.logger.log('Webhookプッシュ成功');
} else {
this.logger.error('Webhookプッシュに失敗しました', await res.text());
}
} catch (err) {
this.logger.error('Webhookプッシュ例外', err);
}
}
private async fakePageDate(page: Page) {
await page.evaluateOnNewDocument(() => {
// 新しい日付をフック
const fixedDate = new Date();
// 日付を1〜3年前のランダムに設定
const days = 100 + Math.floor(Math.random() * 365 * 3 - 100);
fixedDate.setDate(fixedDate.getDay() - days);
// const fixedDate = new Date('2022-01-01T00:00:00Z');
const OriginalDate = Date;
class FakeDate extends OriginalDate {
constructor(...args: Parameters<typeof Date>) {
super();
if (args.length === 0) {
return new OriginalDate(fixedDate);
}
return new OriginalDate(...args);
}
static now() {
return fixedDate.getTime();
}
static parse(str: string) {
return OriginalDate.parse(str);
}
static UTC(...args: Parameters<typeof Date.UTC>) {
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