당사의 개인정보 보호 관행은 EU 데이터 보호 규제 프레임워크, GDPR, 2018년 캘리포니아 소비자 개인정보 보호법(CCPA)을 포함한 데이터 보호법을 준수하며 개인정보 권리 행사 요청을 존중합니다.
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자주 묻는 질문
공개적으로 이용 가능한 제품 및 리뷰 데이터를 스크래핑하는 것이 허용됩니까?
예. 자동화된 수단을 통해 공개적으로 이용 가능한 정보에 액세스하는 것은 관련 규제 및 법적 프레임워크 하에서 허용 가능한 것으로 간주됩니다. Bright Data의 서비스는 개별 최종 사용자의 행동을 모방하며, 당사 서비스를 통해 수행되는 모든 작업은 웹 브라우저로 수동으로 수행할 수 있습니다. 마켓플레이스, 소매업체 사이트, 리뷰 플랫폼에서 공개 제품 데이터 및 고객 리뷰를 수집하는 것은 합법적이고 널리 채택된 관행입니다.
더 읽기: 윤리 및 행동 강령
Bright Data는 제품 강화 데이터 수집 시 규정 준수를 어떻게 보장합니까?
Bright Data는 로그인이나 로그인 없이 액세스할 수 있는 공개적으로 이용 가능한 데이터만 수집합니다. 당사는 GDPR 및 CCPA를 포함한 데이터 보호법을 준수하는 개인정보 보호 관행을 보장하며, 고객이 당사 서비스를 규정에 맞게 사용할 수 있도록 법적 동향을 지속적으로 모니터링합니다.
Bright Data는 개인정보 보호 관행에 관한 모든 필수 정보를 제공하기 위해 상세한 개인정보 처리방침을 설계했습니다.
PIM 강화를 위한 제품 및 리뷰 데이터 수집에 어떤 소스를 사용할 수 있습니까?
제품 및 리뷰 데이터는 Amazon, Walmart, Target, eBay, Google Shopping, Etsy, Lazada, 제조업체 웹사이트, 유통업체 카탈로그, Trustpilot, G2, Google Maps 등 제3자 리뷰 플랫폼을 포함한 다양한 공개 소스에서 수집할 수 있습니다. Bright Data의 인프라는 이러한 모든 소스 유형에서 대규모 수집을 지원합니다.
Bright Data는 여러 마켓플레이스에서 동시에 리뷰 데이터를 수집할 수 있습니까?
예. 당사 인프라는 250개 이상의 마켓플레이스 및 소매업체 사이트에서 제품 리뷰, 평점, 감성 신호를 동시에 수집하는 것을 지원합니다. 데이터는 시간에 따른 변화를 추적하고 지속적으로 업데이트된 강화 스트림을 PIM에 공급하기 위해 예약된 기준으로 수집될 수 있습니다.
제품 데이터를 얼마나 빨리 수집하여 PIM에 전달할 수 있습니까?
전달 속도는 완전히 구성 가능합니다. 가용성 모니터링이나 리뷰 추적과 같은 우선순위가 높은 사용 사례에 대해 거의 실시간 수집이 지원됩니다. 대량 카탈로그 강화 작업의 경우 API, 웹훅, Amazon S3, Google Cloud Storage, Snowflake 또는 SFTP를 통해 예약된 배치 전달이 가능합니다.
Bright Data는 고객 데이터를 보호하기 위해 어떤 보안 조치를 갖추고 있습니까?
Bright Data는 전 세계 20,000개 이상의 조직의 데이터를 관리합니다. 당사의 보안 모델과 제어는 ISO 27001, ISO 27018, CSA Star 레벨 I, OWASP Top 10을 포함한 국제 표준과 데이터 암호화, 인프라 보안, 외부 보안 감사에 대한 모범 사례를 기반으로 합니다.
제품 강화 데이터는 얼마나 자주 업데이트됩니까?
데이터셋은 구매 전 요청 시 최신 정보를 보장하기 위해 새로 고침됩니다. 리뷰 모니터링이나 가용성 추적과 같은 지속적인 강화 사용 사례의 경우 필요에 따라 거의 실시간에서 일별 또는 주별까지 새로 고침 빈도를 구성할 수 있습니다.
PIM 시스템으로 제품 데이터를 테스트할 샘플을 받을 수 있습니까?
예, 테스트를 위한 샘플을 제공할 수 있습니다. 영업 담당자에게 문의하시기 바랍니다.
여러 마켓플레이스의 제품 데이터를 단일 피드로 결합할 수 있습니까?
예. 여러 소스의 제품 속성, 리뷰, 가격, 가용성 신호를 일관된 스키마로 정규화된 단일 통합 피드로 결합할 수 있습니다. 특정 PIM 통합 요구 사항을 논의하려면 데이터 전문가에게 문의하시기 바랍니다.
과거 제품 리뷰 데이터를 이용할 수 있습니까?
예. 데이터셋을 새로 고침할 때 일부 또는 전체 과거 값을 저장합니다. 대부분의 데이터셋에 대해 최대 1년의 과거 데이터를 보유하고 있어 시간에 따른 리뷰 감성, 평점 변화, 카탈로그 변경의 트렌드 분석이 가능합니다.