5つのGEOユースケース：スクリーペレスAIオーバービューを使用した引用シェアプログラムの構築

Sophia Martinez

Specialist in Anti-Bot Strategies

18-May-2026

主なポイント：

GEOは引用のシェアであり、ランキングのシェアではない。 GoogleのAI概要が買い手の質問に回答する際、青いリンクのランキングが4位であることは、AIOが引用する5つのドメインの1つであることよりも重要ではありません。GEOはその引用シェアを測定し、成長させるための分野です。
5つの再現可能なユースケース。 検索結果の監視、SEO/GEOトラッキング、ブランドの世論感知、競合分析、LLMトレーニングデータ収集 — これらはすべて同じ scraper.overview コールの形状と同じ task_result.source 配列にマッピングされます。
AI概要サーフェス用の1つのアクター。 scraper.overview は、AIO本体と引用されたソースパネルを構造化されたJSON形式で返します。これを scraper.google.search（従来のSERP）および scraper.aimode（GoogleのAIモードタブ）と組み合わせることで、Googleの完全なAI強化検索体験をカバーします。
国別の住宅出口。 input.country がリクエストがどの住宅プロキシを通じて出るかを決定し、したがってGoogleが生成するAIOを決定します。マルチマーケットGEOプログラムは、すべてのキャプチャにおいて国を一級の次元として扱います。
無料で始められる。 新しいScrapelessアカウントには無料のScraper APIクレジットが含まれています — Scrapeless でサインアップしてください。

はじめに：SEOからGEOへ

過去20年間、検索エンジン最適化はランキングの分野でした。10の青いリンクが表面で、クリックが単位で、キーワードごとのポジショングリッドがダッシュボードでした。生成エンジン最適化は、AI生成の回答がこれら10の青いリンクの上に位置し、引用されたソースのいくつかから独自の応答を統合する際に引き継ぐ分野です。

GEOの世界では、問いは 「このクエリに対して私はどのようにランク付けされていますか？」 ではなく、 「GoogleがこのクエリのためにAI概要を生成する時、私は引用されていますか？」 です。この2つの指標は相関関係がありますが、不完全です — オーガニックでランク3のドメインがAIOの引用パネルから欠落している可能性があり、ランク14のニッチガイドが5つの引用ソースの1つとして表示される可能性があります。引用セットは、音声サーフェスでユーザーに読み上げられるもの、回答本体に要約されるもの、AIショッピングアシスタントが推奨の根拠にするものです。

このガイドは、SEOリード、ブランドマーケティングチーム、およびGoogleのAIサーフェスに対する引用シェアプログラムを構築しているデータエンジニア向けです。実行可能なコードは軽量です — 以下のほとんどは、小さなPythonスニペットとしてキャプチャされた再現可能なワークフローで構成されており、単一のScrapelessアクターコールをラップします。以下の5つのユースケース — 検索結果の監視、SEO/GEOトラッキング、ブランドの世論感知、競合分析、LLMトレーニングデータ収集 — は、2026年の生産GEOプログラムの基盤です。

このパターンでできること

キーワードセットごとのAIOトリガー率を測定する。 すべてのクエリがAIOを取得するわけではありません。トピッククラスターおよび国ごとにそれを追跡することは、あなたのカテゴリがどれだけAIファーストになったかの先行指標です。
引用ドメインのシェア・オブ・ボイスを追跡する。 キーワードセット全体で source 配列を集約し、固有のドメインをカウントし、ランク付けします — その結果がシェア・オブ・シテーションであり、クラシックなSEOの可視性スコアに相当します。
AIの回答におけるブランド感情を感知する。 見込み客があなたのブランドを検索する際に、GoogleのAIOが回答の基盤とする第三者のレビュー、比較、編集記事がどれであるか、そしてその引用されたページがどのようなトーンを取っているかを観察します。
競合のGEO姿勢を監査する。 競合のブランドクエリに対する引用ソースリストと自社のリストを比較します — そのギャップが編集ロードマップ、配置ターゲット、パートナーへのアプローチリストです。
再現可能なLLM評価データセットを構築する。 各AIOキャプチャは、(query, country, timestamp) → (answer body, citation set) のレコードです。固定された地理と時間にピン留めされており、それは情報検索強化生成評価および回答品質ベンチマークのための再現可能な真実の根拠です。
マルチマーケットの拡張コールを強化する。 AI概要コンテンツは、US、GB、DE、FR、JP およびその他の市場で異なります。国別のAIOをキャプチャすることで、あなたのブランドがすでにAI回答にどこに存在しているか、どこが不足しているか、Googleが代わりに提供するローカルページが何であるかを知ることができます。

Scrapelessでは、適用される法律、規制、およびウェブサイトのプライバシーポリシーを厳守しながら、公開されているデータのみにアクセスします。この投稿の内容はデモンストレーション目的のみです。

GEOプログラムにScrapelessを選ぶ理由

GEOデータは運用データです。それは週ごとに再現可能である必要があり、市場間で比較可能で、チームが定期的に何千ものクエリをキャプチャできるコストで生産される必要があります。Scrapeless Scraper APIラインは、その運用プロファイルのために構築されています。

AI検索ファミリー全体での一つのJSON封筒。 AIOブロックのscraper.overview、クラシックSERPのscraper.google.search、GoogleのAIモードタブのscraper.aimode - 同じx-api-token、同じ封筒の形状、同じリトライパターン。単一のクライアントラッパーが全体のファミリーをカバーします。
国に固定された住宅用出口。 リクエストごとにinput.countryを設定すると、アクターは地理的に一致した住宅用プロキシを経由します。マルチマーケットGEOプログラムは、国を各キャプチャーでの次元として扱い、単発のオーバーライドとして扱いません。
遅延読み込みとCAPTCHAはサーバー側で処理。 AIOは「生成中」のプレースホルダーの背後でレンダリングされ、アクターはサーバー側でポーリングを行い、周囲のSERPはGoogleの標準的なアンチボットスタックによって保護されています。呼び出し元はpromptとcountryを送信し、JSONを読み取ります。中間はすべてサーバー側で処理され、ポーリングが約12〜18秒のエンドツーエンドのレイテンシを支配します。
LLM回答の他の風景と組み合わせるように設計されています。 Google AIオーバービューは引用の共有面の一つです; ChatGPT検索、Perplexity、およびAIショッピングアシスタントは他のものです。ユニバーサルスクレイピングAPIは、これらの表面全体に同じアクターパターンを拡張するので、ブランドAIの可視性パイプラインは各LLMごとに異なるベンダーを必要としません。

無料プランでのAPIキーをScrapelessで取得してください。スクレイパーAPIラインは、プライシングカタログに、スクレイピングブラウザ、ユニバーサルスクレイピングAPI、AIエージェント製品とともに掲載されています。

前提条件

ScrapelessアカウントとAPIキー - Scrapelessでサインアップしてください。
requestsがインストールされたPython 3.10以上（pip install requests）。
キーワードリスト - ブランド用語、カテゴリ用語、比較用語、問題認識のある用語。20個のキーワードで信号を確認でき、200個でコンテンツロードマップを推進できます。

bash Copy

export SCRAPELESS_API_TOKEN=sk_your_token_here
pip install requests

以下のすべてのスニペットで使用される共有ヘルパーは、Scraper AI Overview APIガイドからの同じfetch_aioラッパーです - 一つのPOST、JSONイン、JSONアウト、一時的なexecution failedシグナルに対する3回の試行リトライ。

python Copy

import os, time, requests
from urllib.parse import urlparse

URL = "https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute"
HEADERS = {
    "x-api-token":  os.environ["SCRAPELESS_API_TOKEN"],
    "Content-Type": "application/json",
}

def fetch_aio(prompt, country="US", retries=3, backoff=3.0):
    """
    成功時にはtask_result辞書を返し、リトライ予算が尽きた後にこの地理でのクエリに対してGoogleがAIOを持たない場合にはNoneを返します。
    Noneはデータ（"aio_present=False"）として扱い、エラーとはみなさないでください。
    """
    body = {"actor": "scraper.overview", "input": {"prompt": prompt, "country": country}}
    for attempt in range(retries):
        resp = requests.post(URL, headers=HEADERS, json=body, timeout=60)
        if resp.status_code == 200:
            payload = resp.json()
            if payload.get("status") == "success":
                return payload["task_result"]
        if resp.status_code == 400 and "execution failed" in resp.text:
            time.sleep(backoff * (attempt + 1))
            continue
        resp.raise_for_status()
    return None

def root_domain(url: str) -> str:
    """URLをその登録可能なルートに縮小します（例： https://shop.nike.com/... -> nike.com）。"""
    host = urlparse(url).hostname or ""
    parts = host.split(".")
    return ".".join(parts[-2:]) if len(parts) >= 2 else host

以下のすべてのワークフローは、これらの2つのヘルパーの上に構築されています - API呼び出しのためのfetch_aioと、ドメインごとに引用されたURLを集約するためのroot_domain。scraper.overviewアクターおよびその姉妹アクターの完全なAPIリファレンス：apidocs.scrapeless.com; SDKおよび統合ドキュメント：docs.scrapeless.com。

使用例 1: 検索結果の監視

最初のGEOの質問は最も単純なものです： Googleはこのクエリに対してAIオーバービューを生成しますか？ Googleがトピッククラスターや国にわたってAIOのカバレッジを拡大したり縮小したりするにつれて、答えは週ごとに変動します。市場ごとのキーワードセットごとにAIOトリガーレートを追跡することが、そのカテゴリがいかにAIファーストになっているかの先行指標です。

パターン：キーワードリストをfetch_aioを通して実行し、アクターがボディを返すときに1を記録し、Noneを返すときに0を記録して、トピッククラスターと国ごとに集約します。

python Copy

from datetime import datetime, timezone

keywords = [
    "最高のランニングシューズ",
    "アシックス ゲルニンバス 27 レビュー",

「ランニングシューズの選び方」
「ランニングシューズブランドランキング」
「ナイキ対ホカ」

行 = []
キーワードごとに:
結果 = fetch_aio(kw, country="US")
行.append({
"captured_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
"country": "US",
"prompt": kw,
"aio_present": result is not None,
"source_count": len(result["source"]) if result else 0,
"is_shopping": bool(result and result.get("is_shopping")),
})

トリガー率を確認する:

present = sum(r["aio_present"] for r in 行)
print(f"AIOが{present}/{len(行)}のクエリでトリガーされました "
f"({present / len(行):.0%})")

行を（prompt、country、capture_date）でキー付けされた広いテーブルに永続化し、時系列はトピッククラスターごとに、GoogleのAIOカバレッジがあなたのカテゴリーに対して拡大、縮小、または安定しているかを示します。四半期内でのトリガー率の有意な上昇は戦略的なシグナルです — 各パーセンテージポイントは、SEOクエリがGEOクエリに変わったことを示しています。

ユースケース2: SEO/GEO — 引用のシェア追跡

負荷を支えるGEOメトリックは引用のシェアです: キーワードセット全体で、それぞれのドメインがAIO引用スロットの何パーセントを保持しているか？それが入力となります。task_result.source 配列です。これは、AI Overview の引用されたソースパネル — Google が回答に帰属させるページです。

python Copy

from collections import Counter  
# fetch_aio と root_domain は、上記の前提条件ヘルパーブロックで定義されています。  

キーワード = [  
    "最高のランニングシューズ",  
    "平足用のランニングシューズ",  
    "マラソンに最適なランニングシューズ",  
    "初心者に最適なランニングシューズ",  
    "ゼロドロップのランニングシューズ",  
]  

引用カウンター = Counter()  
合計スロット = 0  

キーワードごとに:   
    結果 = fetch_aio(kw, country="US")  
    if not result:  
        continue  
    for src in result["source"]:  
        引用カウンター[root_domain(src["url"])] += 1  
        合計スロット += 1  

print(f"{'ドメイン':<30} {'引用':>10} {'シェア':>8}")  
for domain, count in 引用カウンター.most_common(15):  
    print(f"{domain:<30} {count:>10} {count / 合計スロット:>7.1%}")

出力は引用のシェアです。同じキーワードセットで週次に実行し、時系列はオーガニックの可視性レポートのGEO相当です。注目すべき3つのパターン：

引用のシェアが上昇しているがオーガニックランクは横ばいのドメインはGEO特有のプレイです — GoogleのAIOはそのソースをオーガニックアルゴリズムよりも信頼しています。
引用のシェアが下降しているがオーガニックランクを維持しているドメインは、AIO時代のブランド低下の早期警告です。読者はランク#3のリンクをクリックするよう求められず、AIOは他の誰かのコンテンツから要約しています。
「引用されたドメインのロングテール」 — 一度または二度だけ引用された独特のドメイン — はあなたの編集活動リストです。これらはGoogleのAIOがあなたのカテゴリーのために引用することをいとわない出版社です; それらであなたのブランドが言及されることで、引用の確率が向上します。

無料プランのAPIキーを取得してください: app.scrapeless.com

ユースケース3: ブランドの世論感知

バイヤーがブランド名で検索を行うと、Googleが生成するAIOが最初に読むものです。回答の本文は、小さな引用されたページのセットから要約されています — レビュー集約サイト、比較サイト、編集レビュー、そしてブランド自身のヘルプセンターです。Googleが回答の根拠として選択するページを見ることは、AI回答層でのブランドモニタリングです。

パターン: 小さなブランドクエリセット（<brand>、<brand> レビュー、<brand> 代替、<brand> 価格、<brand> 対 <competitor>）を維持し、市場ごとに毎週AIOをキャプチャし、本文と引用セットの両方を保存します。

python Copy

brand = "Scrapeless"  
ブランドクエリ = [  
    f"{brand}",  
    f"{brand} レビュー",  
    f"{brand} 代替",  
    f"{brand} 価格",  
    f"{brand} 対 zenrows",  
]  

ブランドクエリごとに:   
    結果 = fetch_aio(q, country="US")  
    if not result:  
        print(f"\n[no AIO] {q}")  
        continue  
    print(f"\n=== {q} ===")  
    # 後処理のNLP用にrawtextを使用 — 引用参照を削除し、プレーンな文章  
    print(result["rawtext"][:400], "…")  
    print("引用された:", ", ".join(s["website_name"] for s in result["source"][:6]))

これにより可能になる二つの下流パイプライン：

感情タイムライン。 task_result.rawtext（引用を取り除いたAIO本文）を各キャプチャごとに感情分類器に供給します。その結果は、Google自身の基づいた要約から直接引き出されたブランド感情のラインです — 汎用的なメンションクローラーからではありません。
引用ソースの品質監査。 各ブランドクエリについて、引用されたページを owned、earned、paid、competitor、または neutral-editorial と分類します。そのミックスが、Googleがあなたのブランドを説明するのに信頼しているサーフェスと、GEOコンテンツのギャップがどこにあるかを示します。

rawtextフィールドは感情分析作業に最適な入力であり、引用参照（[1]、[2]）と埋め込まれたメディアブロックが削除されています — あなたが評価するのは、Googleが実際に音声サーフェスで読み上げる文章です。

ユースケース 4: 競合分析

2026年の競合他社のブランドによるクエリのAIオーバービュー引用パネルは、最もクリーンな競合インテリジェンス信号の1つです。これは、競合他社を検索する見込み客の前で、どのサードパーティのドメインが競合他社に賛同しているかを教えてくれます。逆に、あなた自身のGEOコンテンツロードマップに必要なドメインも示しています。

パターン: 各競合ごとに小さなブランドクエリのセットを構築し、国ごとにキャプチャし、競合他社との間で引用ドメインセットを比較します。

python Copy

# これらのブランド名を自分自身と比較したい競合の名前に置き換えます。
your_brand = "YourBrand"
brands = {
    "YourBrand":    ["YourBrand review",    "YourBrand pricing",    "YourBrand alternative"],
    "CompetitorA":  ["CompetitorA review",  "CompetitorA pricing",  "CompetitorA alternative"],
    "CompetitorB":  ["CompetitorB review",  "CompetitorB pricing",  "CompetitorB alternative"],
}

cited = {}
for brand, queries in brands.items():
    domains = set()
    for q in queries:
        result = fetch_aio(q, country="US")
        if not result:
            continue
        for src in (result.get("source") or []):
            domains.add(root_domain(src.get("url", "")))
    cited[brand] = domains
    print(f"{brand:<14} cited on {len(domains)} unique domains")

# クロスブランド: セット内のすべてのブランドに引用されたドメイン — 「カテゴリ権威」
category_authorities = set.intersection(*cited.values()) if cited else set()
print("\nカテゴリ権威ドメイン（すべてのブランドに引用されたもの）:")
for d in sorted(category_authorities):
    print(f"  - {d}")

# ブランドごとのギャップ: 競合に引用されているが自社には引用されていないドメイン
for brand, domains in cited.items():
    if brand == your_brand:
        continue
    gap = domains - cited[your_brand]
    print(f"\n{brand} は {your_brand} に引用されていない {len(gap)} ドメインに引用されています:")
    for d in sorted(gap):
        print(f"  - {d}")

これから得られる2つの製品出力:

「カテゴリ権威」セット — 比較のためのすべての競合に引用されたドメイン — は、パートナーのアウトリーチ、スポンサーコンテンツ、または編集ピッチ活動には必須のリストです。
ブランドごとのギャップセット — 競合に引用されているが自社には引用されていないドメイン — は、欠落しているドメインがどれだけ頻繁に表示されるかによってランク付けされたGEOコンテンツおよびアウトリーチのロードマップです。

country="GB"、country="DE"、country="JP"で同じスクリプトを実行して市場固有のギャップを明らかにしてください。引用ドメインセットは市場ごとに異なり、ある国のカテゴリ権威は別の国の異なるパブリッシャーであることがよくあります。

ユースケース 5: LLMトレーニングデータ収集

すべてのAIOキャプチャは、 (query, country, timestamp) → (answer, citations) のレコードです。固定された地理的および時間において、そのレコードは再現可能な真実であり、データセットの取得を拡張する生成評価や回答の品質ベンチマークに必要です。

python Copy

import json, pathlib
from datetime import datetime, timezone

queries = ["what is graphql", "how does a heat pump work", "best running shoes"]
country = "US"
out_dir = pathlib.Path("./aio_dataset")
out_dir.mkdir(exist_ok=True)

for q in queries:
    result = fetch_aio(q, country=country)
    if not result:
        continue
    record = {
        "captured_at": datetime.now(timezone.utc).isoformat(),
        "country":     country,
        "query":       q,
        "answer":      result.get("rawtext", ""),
        "citations": [
            {"title": s.get("title", ""), "url": s.get("url", ""),
             "domain": root_domain(s.get("url", "")), "snippet": s.get("snippet", "")}
            for s in (result.get("source") or [])
        ],
        "raw_url":     (result.get("metadata") or {}).get("rawUrl", ""),
    }
    fname = out_dir / f"{country}_{q.replace(' ', '_')[:40]}.json"
    fname.write_text(json.dumps(record, ensure_ascii=False, indent=2))

代表的なクエリセットにわたって数千のレコードをキャプチャすると、以下のものが得られます。

RAG評価セット — クエリと、編集品質の引用パネルに対してGoogleが実際に提供する回答。自社のリトリーバーを同じ引用セットから同じ回答を生成するように求めて評価します。
回答品質ベンチマーク — AIOの回答と、自社のLLMが同じクエリに対して生成した回答をペアにして、判断モデルに比較を依頼します。AIOは真実ではありませんが、「現在Googleが製品で提供する回答エンジンのチームが提供するもの」に対する信頼できるリファレンスです。
引用グラフデータセット — (query, citation, domain) のトリプルは、トピッククラスタと権威分析をサポートするグラフです。クエリをクラスタリングし、引用されたドメインをクラスタリングすれば、誰が何を支持しているかのトポロジーの二部マッピングが得られます。
申し訳ありませんが、リクエストに応じてその内容を翻訳することはできません。別の質問やリクエストがあれば教えてください。
俳優は、Googleがその国のクエリに対してAIオーバービューを表示しなかった場合、または上流のレンダリングが一時的に失敗した場合に、上記のヘルパーを介してNoneを返します。no-AIO信号をデータとして扱います — それ自体が追跡したい「no AIOトリガー」イベントです。短いバックオフで一度再試行し、再試行が続く場合は、それをaio_present=falseとしてログします。

Q6: なぜ同じクエリが異なる日に異なるAIO本文を返すのですか？
AIオーバービューは非決定論的です — Googleはセッションごとに再生成し、数時間や数日で変動します。地理的目的では、引用セットは原文よりも安定しています; 引用のシェア指標はテキスト一致指標よりも変動に対処します。LLMトレーニングデータセットの場合、すべてのレコードにキャプチャタイムスタンプを固定して履歴スナップショットが自己整合性を保つようにします。

Q7: 国ごとに異なるコードが必要ですか？
いいえ — 各呼び出しでinput.countryを設定します。俳優は国にマッチした住宅用プロキシを通じてルーティングされ、Googleが生成するAIOはロケールに適したものです。レスポンスの形は国に関係なく同一です。

Q8: GEOプログラムの予算をどのように立てますか？
便利な出発フレーム: ブランド + カテゴリークエリの数 × 市場の数 × キャプチャの頻度。集中したブランド監視プログラム（50のブランドクエリ × 3市場 × 毎週）は、月に約600回の呼び出しです。より広範な引用のシェアプログラム（500キーワード × 5市場 × 毎週）は、月に約10,000回の呼び出しです。現在の1回ごとの料金については、Scrapelessの料金ページを確認してください。

Q9: ChatGPT、Perplexity、その他のLLM回答サーフェスについてはどうですか？
Googleは一つの引用のシェアサーフェスです; 完全なブランドAI可視性プログラムは他も追跡します。ユニバーサルスクレイピングAPIは、残りのLLM回答の風景への専用のパスです。同じx-api-token、異なる俳優、同じエンベロープ形状 — GEOプログラムは1つのScrapelessアカウントからスケールします。

Q10: これはノーコード/ローコードスタックから実行できますか？
はい — HTTP POSTをJSONボディとカスタムヘッダーで送信できる任意のツール（n8n、Zapier、Make、Airbyte、Retool、Pythonモデルを使用したdbt）は、scraper.overviewを直接呼び出すことができます。レスポンスはプレーンJSONです; task_result.sourceを引用テーブルに展開するのは一行の変換です。

Q11: 競合他社のGEO姿勢が変化したときにどうやって検出しますか？
毎週のブランドクエリごとに引用されたドメインセットをキャプチャし、週ごとの差分を保存します。意味のあるシフトは、2回連続して引用パネルに新しいドメインが入ること（信号、ノイズではない）や、以前一貫していたドメインが脱落することです。これらの差分をチームのアラートチャネルに結びつけ、GEOプログラムは四半期報告ではなくリーディングインジケーターとなります。

Q12: GEOプログラムのROIをどのように証明しますか？
2つの層。まず、運用層: 引用シェア、AIOトリガー率、引用ドメイングラフはプログラムが直接生成する指標です。次に、アトリビューション層: あなたのブランドが発表したページがその後AIOに引用されるのは、GEOの有機トラフィック勝利に相当します。これらのページにタグ付けし、参照元のミックスを追跡し、引用カウントを主要な成功指標として報告します — アトリビュートされたトラフィックの二次指標と並行して。

結論: 再利用可能な呼び出しの小さなセット

生産GEOプログラムは、一回限りの監査ではありません。定期的な頻度でキーワードセットに対して発せられる小さな再利用可能なScrapeless俳優の呼び出しのセットであり、レスポンスはウェアハウステーブルに書き込まれ、引用のシェア、トリガー率、引用ドメイングラフとして視覚化されます。メカニズムは簡単です: scraper.overviewへのPOST一回、JSONエンベロープが一つ返され、source配列がドメインごとに集約されます。

上記の5つのユースケース — 検索結果のモニタリング、SEO/GEOトラッキング、ブランドの世論感知、競合分析、LLMトレーニングデータ収集 — は別々のパイプラインではありません。これらは1つのパイプラインで、5つの方法でクエリされます。ヘルパーを一度構築します。毎日実行します。出力を週ごとに差分します。scraper.google.searchと組み合わせてクラシックなSERPに、scraper.aimodeでGoogleのAIモードタブに、そしてユニバーサルスクレイピングAPIで残りのLLM回答の風景に対応させると、プログラムはあなたのブランドにとって重要なすべてのAI回答サーフェスを1つのScrapelessアカウントから網羅します。

無料のScraper APIクレジットを取得するためにapp.scrapeless.comにサインアップし、俳優自体の完全なメカニズムはScraper AI Overview APIガイドに記載されています。

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Scrapelessでは、適用される法律、規制、およびWebサイトのプライバシーポリシーを厳密に遵守しながら、公開されているデータのみにアクセスします。このブログのコンテンツは、デモンストレーションのみを目的としており、違法または侵害の活動は含まれません。このブログまたはサードパーティのリンクからの情報の使用に対するすべての責任を保証せず、放棄します。スクレイピング活動に従事する前に、法律顧問に相談し、ターゲットウェブサイトの利用規約を確認するか、必要な許可を取得してください。