大家好，这里是TJ君

最近，TJ君发现身边越来越多的人开始投身有关跨境电商、社交媒体营销等行当，争取赚到一桶桶美金。

紧追当下潮流热点无可厚非，但上述这些行当并非毫无入门门槛。

不论是亚马逊沃尔玛ebay，还是脸书推特ins，对账号的监控极其严格，一不小心就会被封禁账号，得不偿失。所以大家对账号的安全运营也被称之为养号。

要想好好养号，需要做到什么？

一个或多个固定区域的异国IP了解各地市场情况、明白目标群体喜好稳定的网络连接数据安全性的保障采集过滤海量数据，紧跟最新的话题热点

似乎不是一件简单的事情，那今天TJ君就来和大家分享一个能满足上述所有要求的工具，入手简单，实用便捷，除了注册送的5刀，粉丝还有10刀促销折扣，目前各套餐更是有大力度优惠：Bright Data 亮数据

Bright Data 亮数据

随着日新月异的人工智能技术的飞速发展，大语言模型LLM已经成为当下最热的热点。而LLM的准确性及适用性，其实完全和训练数据的质量和规模成正比。训练数据就像是LLM这棵大树的根须，要想茁壮成长，根须必须给力。Bright Data恰好可以为LLM这课大树提供扎实、可靠、海量的根须。

TJ君查阅了一番历史信息，发现Bright Data前身名为Luminati，有听说过这个名字的小伙伴可能知道，Luminati可以说是全球商用IP代理服务的鼻祖。

Luminati在商用IP代理领域以覆盖面广、质量高、速度快等特点著称，一步步成为行业龙头（部分人认为他就是行业内的世界第一）。所以可以说，网络IP代理服务是Bright Data的立身之本。

网络IP代理服务

单从单纯的功能上说，适当的IP代理可以：突破用户地理的限制、提高网络使用的安全性、提高访问速度、规避恶意监控、保护个人隐私、测试网站性能等等。

而Bright Data继承了Luminati在IP代理深耕多年的经验，对此也是形成自己独到的见解，将其IP代理服务的产品类型分为四大类，分别是：ISP静态住宅代理、动态住宅代理、机房代理、移动代理

不同的代理类型都有自己适用的群体及场景。例如，ISP静态住宅代理就是Bright Data将互联网服务商的住宅IP进行收购后，将这些IP纯纯用作商业用途而不再是简单的私人住宅。这样，当用户使用IP代理时，被访问的网站通常会将这些IP简单识别为不同的普通住宅IP。很适合那些需要切换不同IP管理自己社交媒体或电子商务账户的用户。

上述四种IP代理方式，都有各自不同的收费方式，也有各种不同的优惠套餐组合，比如按年支付一般都有九折优惠，也可以按流量随用随付，小伙伴们可以按自己的需要自行选择。

比如TJ君就试了动态住宅代理。

首先，在Bright Data上进行注册。登录后，选择需要的代理IP产品，新增代理通道。添加时可按自己的需要选择IP类型，是共享还是独享，显而易见独享的费用更高、共享的门槛更低。对于需要更高的匿名性、更多的地理位置模拟和更大的灵活性的用户，独立IP可能更具吸引力。

代理通道如需激活使用，则需要关联验证自己的账户支付信息。这里要告诉大家的是，只要关联验证了自己的账户支付信息，既可以白嫖到5美刀的使用费用。5美刀！5美刀！5美刀！重要的事情说三遍！

宠粉福利

5刀太少？好吧，谁让TJ君喜欢宠粉呢？那就再加....10美刀！10美刀！10美刀！

亮数据为粉丝提供了10美金的抵用券，成功注册账户，并登录后在用户界面里输入折扣代码即可享受抵扣！

折扣代码：tj访问页面：https://www.bright.cn/proxy-types/?utm_source=brand&utm_campaign=brnd-mkt_cn_wechat_tj&promo=tj如有问题，可以关注"Bright_Data"亮数据官微，联系后台客服。

考虑有多种不同类型的IP代理方式，Bright Data还提供了一个其自主开发并在GitHub上开源的IP代理管理器，方便用户在一个界面管理所有网络代理操作。

数据采集

说完代理，TJ君再来说下采集，Bright Data集成了多种网络采集工具：Web Scraper IDE、亮数据浏览器、搜索引擎采集API、亮网络解锁器。采集时运用到了时下最先进的AI网络爬取技术。

AI爬取

一般的爬取工具在浏览网络过程采集中，传统防爬取措施类似CAPTCHA，会通过一些动作指标判断操作者是否为真人，而Bright Data的Web Unlocker通过AI驱动模拟人类的浏览网络的行为习惯，将速度、鼠标移动和点击模式等多方位动作利用机器学习算法和代理服务器处理完美躲避CAPTCHA这类监测系统，从而实现海量的数据爬取。

由于有了这一层保证，采集数据对于Bright Data是一个轻而易举的事情。比如说，大家想做一个跨境电商，想调研下目前亚马逊上的某一类型产品的最基础的定价信息，即便身边没有专业人员，也可以通过使用Web Scraper IDE轻松获取定制数据集。

Web Scraper IDE提供两种定制方式，一种是全权委托形式，只要说出诉求，不用理会中间过程直接等着果子，当然这种收费肯定更贵；一种是用户自己人工定制，提供需要收集的数据要求，完成初步样本的设置，系统采集获取样本结果，用户验收样本结果，只需要按照系统指引一步步来，完全低代码操作。

当然，对于一些国外主流的网站，例如Tiktok、维基百科、亚马逊、百思买等等，Bright Data直接提供各种现成的数据集服务。像是刚才搜索的亚马逊的产品定价目录、ins的活跃用户名录等等等应有尽有。无需用户自己再去辛苦爬取整理。

AI模型训练

TJ君使用之后发现，除去IP代理，Bright Data在AI模型运用方便更是大有用途！

无论是用Bright Data的采集工具还是直接使用Bright Data采集整理后的数据，都可以轻易地帮助用户实现AI模型训练所需的大量数据投喂，继而提升模型的成效。

通过ChatGPT与GPT-3、GPT-2的对比，TJ君觉得，其实在模型架构端它们并无太大的变化，真正发生巨变的是开发者耗费了巨大精力收集更大的高质量数据集用以训练。

而建立各种数据集可以分为多个步骤，例如数据清洗、数据标注、模型训练、模型测试等等，这一系列的动作都依赖于什么？答案是数据采集

没有数据采集，就不会有后面这些任何步骤，而目前最主流的数据采集方式是什么？答案是网络爬取。

Bright Data所拥有的爬取数据能力可以轻易爬取到海量的数据用于LLM模型训练，形成一个个数据集，一个高质量的数据集往往能够提高模型训练的质量和预测的准确率。

TJ君赶紧再试了一下，还是以跨境电商为例，在之前获取产品定价信息的基础上我们可以更进一步，获取用户评分、用户评论等购买行为数据，将评论划分为三个分类，如中性、正向、负向，将评分根据星级分为三挡，产品信息分类分布，这样就能形成一个用于产品评论正负及评分的分析数据集，通过包括朴素贝叶斯等算法的模型训练后就能形成用户对不同产品的满意度评估分类及产品的情感预测，从而可以挑选最适合的产品路线、优化运营策略，最终实现提升用户购买率。

可能到这里有小伙伴还不是很清楚Bright Data的作用，那TJ君再详细讲解下，就比如上述的产品评论例子，TJ君通过Bright Data能爬取到的数据是这样子的（篇幅有限，TJ君截取一段）：

{ "name": "YONGZHI Bulnt Fishing Reels,13+1BB Light Weight and Ultra Smooth Powerful Spinning Reels for Saltwater and Freshwater Fishing-1000G", "rating": 4.5, "totalRatings": 1331, "starBreakdown": { "fiveStar": 69, "fourStar": 18, "threeStar": 6, "twoStar": 3, "oneStar": 4 }, "reviews": [ { "reviewer": "Stephen Elmore", "title": "Worth More Than The Asking Price", "text": "I'm a Baitcaster user no if ands or buts . This has its downside , that being they're harder to get a good cast in some scenarios because of the method needed to cast . A spinning reel (also known as open face reel) is much more relaxed in how you cast with it . This makes casting near trees and limbs easier and more accurate . This being said , the ponds and creeks I frequent are difficult to get a good accurate cast in and I'm tired of catching trees instead of fish but I don't want to spend a bunch of money on something I might not use very often so I started looking at spinning combos . This brand seems to be loved or hated with nothing in between . That got me intrigued and at the price I thought I'd take a chance because I really like the look and the size . I put it up against my favorite BFS baitcaster combo and a Shakespeare micro 5'6\" Piscifun Flame size 500. This one is on a rod that is the same as the Flame is on . I spent today at a pond comparing the 3 and I must say this reel is worth well more than what I paid for it because other than its looks the thing reels back in so smooth except when bringing in a fish . At that point the 10 pound braid rubbing against the bale roller was kinda noisy . Noisier than the drag , which worked flawlessly and not annoyingly loud , btw. The other spinner has a louder drag but the same 10 pound braid made 0 noise when the reeling in under load. This isn't a deal breaker by any means , just worthy of noting for those thinking about this model of reel . They both cast about the same distance . All 3 reels were loaded with 10 pound braid and I switched the same lure between the 3 choices to get the best verdict for myself . There are no papers in the box and the only documentation on any kind was an exploded view on the box cap . Again , I just wanted to pass that info on. The Flame came with the same type of diagram but on a paper inside the box . If you want a super budget reel that'll be more than adequate for light casting duties this is a very good looking reel and worth looking hard at .", "reviewRating": 5, "date": "2024-03-15", "verified": true, "location": "United States", "color": "Red", "size": "1000", "votes": null, "images": true }, { "reviewer": "Mike P.", "title": "Definitely only a 20 dollar reel", "text": "Not a 13 ball bearing reel and seems cheap. However it does seem smooth. Despite the false advertising I'm going to try it out and see what happens", "reviewRating": 3, "date": "2017-06-06", "verified": true, "location": "United States", "color": null, "size": null, "votes": null, "images": false }

首先大家可以看到name是TJ君搜索的某一款钓鱼竿产品，它在亚马逊上的整体评价是4.5星，一共有1331个评论，从1星到5星的百分比分布分别是：4、3、6、18、69，接近7成的5星好评。再接着看有两个国外买家的评论，分别是给出5星的Stephen Elmore和给出3星的Mike P，同时爬取下来的还有评论的标题、评论的具体内容、打分时间、颜色、尺寸等等，非常详尽。

通过对这些爬取下来的数据进行初步整理，我们可以统计出一张类似这样的表：

然后通过一些清洗、减少文本噪音等处理，可以总结出一些钓鱼竿关键字的权重，例如（方便理解TJ君用中文表示）：质量、手感、平衡感、牢固程度、卷轴等。

然后可以将这些关键词进行情感分类，区分评论的中性、正向、负向，过滤一些特殊评论，最终目的都是提升判断结果的准确度，最后就是将类似评论分布时间、区域、情感趋势通过图标等形式展现出来，让使用者有个直观的概念，这款产品到底要不要值不值得投钱进去。

换句话说，如果做跨境电商，小白入门就像一只没头苍蝇到处乱撞纯靠运气选品的话，那么有了Bright Data的协助就像是有了全球精准定位的导弹系统，帮你找到目标后指哪打哪准确无误。

总结

TJ君觉得Bright Data的一站式平台服务可以为用户解决跨境电商、社交媒体、各类情报采集、金融投资分析、医疗保健优化等多方面的各类专业难题。

例如，他可以帮助电商用户获取成为电商赢家的所有数据：智能定价和匹配品类，全局掌握竞品情报，产品潮流，消费者情绪等；可以帮助自媒体达人深度了解客户的消费路径和体验并及时发现其需求，通过智能营销成功主导所在行业和领域。

提示一点，Bright Data的技术都是基于公开数据信息的采集、访问，所以在安全及合规方面尊重隐私，完全遵从相关数据采集法案。但是还是要提醒小伙伴时刻牢记遵守相关的法律法规和网站的使用政策。一旦滥用代理服务就可能导致被目标网站封禁或其他法律后果。因此，使用服务时请务必遵守使用条款和合法使用的原则。

鉴于目前各类跨境使用诉求越来越明显，使用网络代理服务及相应工具必定是未来的主流趋势，而AI模型更是未来的发展重中之重，Bright Data对于上述场景都有适用空间，当越来越多的人或公司都开始涉足这些领域，那何不先人一步赶紧来试试呢？更何况现在还可以领取上文提到的折扣福利！如果觉得TJ君讲的有道理，记得收藏关注哟！