Da li je legalno raditi scraping AssetColumn-a?

Scraping javnih podataka o nekretninama za ličnu ili istraživačku analizu je generalno dozvoljen u okviru fair use pravila. Ipak, trebalo bi da pregledate AssetColumn uslove korišćenja i izbegavate scraping privatnih podataka korisnika radi komercijalne redistribucije bez eksplicitne saglasnosti.

Da li AssetColumn ima zvanični API?

Ne, AssetColumn trenutno ne nudi zvanični javni API za developere. Web scraping alatima kao što je Automatio je primarni metod za ekstrakciju i agregaciju podataka o oglasima nekretnina sa platforme.

Kako mogu da izbegnem blokiranje od strane AssetColumn-a?

Da biste izbegli detekciju, koristite rezidencijalne proxy servere, rotirajte User-Agent stringove i održavajte konzervativnu stopu zahteva. Korišćenje alata za automatizaciju browsera kao što su Playwright ili Puppeteer pomaže u zaobilaženju osnovne bot detekcije i rukovanju dinamičkim JavaScript sadržajem.

U kom formatu se podaci ekstrahuju?

Podaci se obično ekstrahuju u strukturirane formate kao što su CSV ili JSON. CSV je pogodan za tabele i manuelni pregled, dok je JSON idealan za integraciju u baze podataka i automatizovane softverske tokove posla.

Kako da pristupim kontakt informacijama prodavca tokom scraping-a?

Da biste pristupili kontakt informacijama, vaš scraper mora biti ulogovan na nalog. Moraćete da implementirate autentifikacioni tok u vašoj skripti kako biste upravljali procesom login-a i održavali session cookies kroz zahteve.

Koji je najbolji način za rukovanje paginacijom na AssetColumn-u?

AssetColumn obično koristi numerisanu paginaciju. Vaš scraper treba da identifikuje selektor za 'Next' dugme ili da generiše listu URL-ova stranica inkrementiranjem parametra stranice u URL query string-u kako bi prošao kroz sve rezultate.

Koliko često treba da radim scraping AssetColumn-a za nove ponude?

Za tržišta sa visokim prometom, preporučuje se scraping na svakih 1-4 sata kako biste ugrabili 'Hot Deals' pre nego što budu zauzeti. Za opštu analizu tržišta, dnevni ili nedeljni scraping novih oglasa je obično dovoljan.

Kako uraditi scraping AssetColumn-a: Lead-ovi za nekretnine i veleprodaju

Savladajte AssetColumn web scraping za ekstrakciju off-market lead-ova za nekretnine, veleprodajnih ponuda i ARV podataka. Automatizujte istraživanje...

Почните Скрејповање Бесплатно

Nekretnine Web Scraping Veleprodaja Lead Generation Investicije

assetcolumn.comСредње

Покривеност:USA

Доступни подаци10 поља

НасловЦенаЛокацијаОписСликеПодаци о продавцуКонтакт подациДатум објавеКатегоријеАтрибути

Сва поља за екстракцију

Naslov nekretnineTražena cenaAfter Repair Value (ARV)Procenjeni troškovi popravkeIznos potencijalnog profitaProcenat potencijalnog profitaAdresa nekretnineGradDržavaPoštanski brojIme prodavcaNivo članstva prodavcaKontakt telefonKontakt emailKategorija oglasaOpis nekretnineURL-ovi slikaBroj dana na tržištu

Технички захтеви

Потребан JavaScript

Потребна пријава

Има пагинацију

Нема званичног API-ја

Откривена анти-бот заштита

CloudflareRate LimitingLogin WallIP Blocking

О AssetColumn

Откријте шта AssetColumn нуди и који вредни подаци могу бити извучени.

Marketplace za investitore

AssetColumn je specijalizovani online marketplace izgrađen posebno za zajednicu investitora u nekretnine, uključujući veletrgovce, house flipper-e i kupce za gotovinu. Za razliku od maloprodajnih platformi kao što je Zillow, AssetColumn se fokusira isključivo na 'distressed' nekretnine, off-market veleprodajne ugovore i nekretnine listirane bar 10% ispod tržišne vrednosti. Platforma služi kao čvorište za pronalaženje prilika sa visokom maržom koje zahtevaju dodatna ulaganja.

Prilike sa visokom maržom

Korisnicima pruža izračunate finansijske metrike kao što su procenjeni troškovi popravke i After Repair Value (ARV), što ga čini primarnim resursom za profesionalce koji moraju da identifikuju potencijalne profitne marže pre nego što kontaktiraju prodavca. Agregacijom podataka sa ove platforme, korisnici mogu vršiti duboku analizu tržišta i pratiti trendove cena u različitim državama kako bi stekli konkurentsku prednost u identifikovanju visokoprinosnih poslova sa nekretninama.

Zašto je scraping važan

Scraping AssetColumn-a omogućava profesionalcima u nekretninama da zaobiđu manuelnu pretragu i izgrade bazu podataka off-market inventara. Ovi podaci su ključni za identifikaciju motivisanih prodavaca i potcenjenih nekretnina pre nego što stignu do mejnstrim oglasa, pružajući značajnu prednost u konkurentnoj industriji fix-and-flip poslovanja i veleprodaje.

Зашто Скрејповати AssetColumn?

Откријте пословну вредност и случајеве коришћења за екстракцију података из AssetColumn.

Identifikacija off-market investicionih lead-ova

Konkurentska analiza veleprodaje

ARV benchmarking i validacija

Lead generation za kupce za gotovinu

Praćenje tržišnih trendova za distressed inventar

Deal alertovi u realnom vremenu za visoke profitne marže

Изазови Скрејповања

Технички изазови са којима се можете суочити приликом скрејповања AssetColumn.

Obavezan login za kontakt informacije

Cloudflare anti-bot zaštita

Dinamičko renderovanje sadržaja putem JavaScript-a

Rate limiting na iteracijama rezultata pretrage

Česte promene CSS selektora za kartice nekretnina

Скрапујте AssetColumn помоћу АИ

Без кодирања. Извуците податке за минуте уз аутоматизацију покретану АИ.

Како функционише

Опишите шта вам треба

Реците АИ које податке желите да извучете из AssetColumn. Једноставно укуцајте на природном језику — без кода или селектора.

АИ извлачи податке

Наша вештачка интелигенција навигира кроз AssetColumn, обрађује динамички садржај и извлачи тачно оно што сте тражили.

Добијте своје податке

Примите чисте, структуриране податке спремне за извоз као CSV, JSON или за слање директно у ваше апликације.

Зашто користити АИ за скрапинг

No-code konfiguracija za kompleksne mreže nekretnina

Automatski login i upravljanje sesijama

Ugrađeno anti-bot rukovanje i rotacija proxy servera

Zakazana ekstrakcija podataka za deal alertove u realnom vremenu

Direktan export u CRM, Google Sheets ili Webhooks

Почните бесплатно скрапинг

Кредитна картица није потребнаБесплатан план доступанБез подешавања

No-Code Веб Скрејпери за AssetColumn

Алтернативе за кликни-и-изабери AI скрејпингу

Неколико no-code алата као што су Browse.ai, Octoparse, Axiom и ParseHub могу вам помоћи да скрејпујете AssetColumn без писања кода. Ови алати обично користе визуелне интерфејсе за избор података, мада могу имати проблема са сложеним динамичким садржајем или анти-бот мерама.

Типичан Ток Рада са No-Code Алатима

Инсталирајте додатак за прегледач или се региструјте на платформи

Навигирајте до циљаног веб сајта и отворите алат

Изаберите елементе података за екстракцију кликом

Конфигуришите CSS селекторе за свако поље података

Подесите правила пагинације за скрејповање више страница

Решите CAPTCHA (често захтева ручно решавање)

Конфигуришите распоред за аутоматска покретања

Извезите податке у CSV, JSON или повежите преко API-ја

Чести Изазови

Крива учења

Разумевање селектора и логике екстракције захтева време

Селектори се ломе

Промене на веб сајту могу покварити цео ток рада

Проблеми са динамичким садржајем

Сајтови богати JavaScript-ом захтевају сложена решења

CAPTCHA ограничења

Већина алата захтева ручну интервенцију за CAPTCHA

IP блокирање

Агресивно скрејповање може довести до блокирања ваше IP адресе

Примери кода

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Standardni header-i za simulaciju browser zahteva
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

def scrape_assetcolumn(url):
    try:
        # Slanje zahteva glavnoj stranici sa oglasima
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # Ciljanje kartica sa oglasima nekretnina
        listings = soup.find_all('div', class_='latest-houses-item')
        for item in listings:
            title = item.find('h3').text.strip() if item.find('h3') else 'N/A'
            price = item.find('b').text.strip() if item.find('b') else 'N/A'
            print(f'Nekretnina: {title} | Tražena cena: {price}')
    except Exception as e:
        print(f'Došlo je do greške: {e}')

# Pokretanje scraper-a
scrape_assetcolumn('https://www.assetcolumn.com/for-sale')

Када Користити

Најбоље за статичне HTML странице где се садржај учитава на серверу. Најбржи и најједноставнији приступ када JavaScript рендеровање није потребно.

Предности

●Најбрже извршавање (без оптерећења прегледача)
●Најмања потрошња ресурса
●Лако се паралелизује са asyncio
●Одлично за API-је и статичне странице

Ограничења

●Не може извршити JavaScript
●Не успева на SPA и динамичком садржају
●Може имати проблема са сложеним анти-бот системима

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        # Pokretanje browser-a u headless režimu
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        
        # Navigacija do ciljne stranice i čekanje da se oglasi učitaju
        await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale')
        await page.wait_for_selector('h3')
        
        # Selektovanje elemenata oglasa
        elements = await page.query_selector_all('div.latest-houses-item')
        for el in elements:
            title = await (await el.query_selector('h3')).inner_text()
            price = await (await el.query_selector('b')).inner_text()
            print(f'Pronađeno: {title} po ceni {price}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(run())

Када Користити

Користите када се садржај динамички учитава преко JavaScript-а, или када треба да интерагујете са страницом (кликови, скроловање, попуњавање формулара).

Предности

●Извршава JavaScript као прави прегледач
●Рукује SPA и динамичким садржајем
●Боље избегавање анти-бот са stealth додацима
●Може правити снимке екрана и PDF-ове

Ограничења

●Спорије од HTTP захтева
●Већа потрошња меморије/CPU
●Сложенија поставка

import scrapy

class AssetColumnSpider(scrapy.Spider):
    name = 'assetcolumn'
    start_urls = ['https://www.assetcolumn.com/for-sale']

    def parse(self, response):
        # Prolazak kroz kartice nekretnina pomoću CSS selektora
        for property_card in response.css('.latest-houses-item'):
            yield {
                'title': property_card.css('h3 a::text').get().strip(),
                'asking_price': property_card.xpath('.//b/text()').get(),
                'url': response.urljoin(property_card.css('h3 a::attr(href)').get()),
                'arv': property_card.xpath('//text()[contains(., "ARV")]/following-sibling::text()').get()
            }
        
        # Jednostavna logika paginacije
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page: 
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Када Користити

Идеално за пројекте индексирања великих размера који треба да скрејпују хиљаде страница. Уграђена подршка за ограничавање брзине, поновне покушаје и цевоводе података.

Предности

●Направљено за скалирање (милиони страница)
●Аутоматска контрола брзине захтева
●Уграђени цевоводи за извоз података
●Middleware систем за proxy/заглавља

Ограничења

●Стрмија крива учења
●Превише за мале пројекте
●Нема нативног JavaScript рендеровања

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  
  // Simulacija stvarnog User-Agent-a radi izbegavanja osnovne detekcije
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    // Ekstrakcija podataka direktno iz DOM-a
    return Array.from(document.querySelectorAll('.latest-houses-item')).map(item => ({
      title: item.querySelector('h3')?.innerText.trim(),
      price: item.querySelector('b')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Када Користити

Изаберите ово ако сте у Node.js/JavaScript екосистему или вам треба чврста интеграција са frontend алатима.

Предности

●Нативна JavaScript/TypeScript подршка
●Приступ Chrome DevTools протоколу
●Велики екосистем и заједница
●Добро за пројекте тешке на JS-у

Ограничења

●Само Chrome (насупрот вишепрегледачког Playwright)
●Слично оптерећење као Playwright
●Мање зреле stealth опције

How to Scrape AssetColumn with Code

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Standardni header-i za simulaciju browser zahteva
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'
}

def scrape_assetcolumn(url):
    try:
        # Slanje zahteva glavnoj stranici sa oglasima
        response = requests.get(url, headers=headers)
        response.raise_for_status()
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

        # Ciljanje kartica sa oglasima nekretnina
        listings = soup.find_all('div', class_='latest-houses-item')
        for item in listings:
            title = item.find('h3').text.strip() if item.find('h3') else 'N/A'
            price = item.find('b').text.strip() if item.find('b') else 'N/A'
            print(f'Nekretnina: {title} | Tražena cena: {price}')
    except Exception as e:
        print(f'Došlo je do greške: {e}')

# Pokretanje scraper-a
scrape_assetcolumn('https://www.assetcolumn.com/for-sale')

Python + Playwright

import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        # Pokretanje browser-a u headless režimu
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        
        # Navigacija do ciljne stranice i čekanje da se oglasi učitaju
        await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale')
        await page.wait_for_selector('h3')
        
        # Selektovanje elemenata oglasa
        elements = await page.query_selector_all('div.latest-houses-item')
        for el in elements:
            title = await (await el.query_selector('h3')).inner_text()
            price = await (await el.query_selector('b')).inner_text()
            print(f'Pronađeno: {title} po ceni {price}')
            
        await browser.close()

asyncio.run(run())

Python + Scrapy

import scrapy

class AssetColumnSpider(scrapy.Spider):
    name = 'assetcolumn'
    start_urls = ['https://www.assetcolumn.com/for-sale']

    def parse(self, response):
        # Prolazak kroz kartice nekretnina pomoću CSS selektora
        for property_card in response.css('.latest-houses-item'):
            yield {
                'title': property_card.css('h3 a::text').get().strip(),
                'asking_price': property_card.xpath('.//b/text()').get(),
                'url': response.urljoin(property_card.css('h3 a::attr(href)').get()),
                'arv': property_card.xpath('//text()[contains(., "ARV")]/following-sibling::text()').get()
            }
        
        # Jednostavna logika paginacije
        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page: 
            yield response.follow(next_page, self.parse)

Node.js + Puppeteer

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  
  // Simulacija stvarnog User-Agent-a radi izbegavanja osnovne detekcije
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
  await page.goto('https://www.assetcolumn.com/for-sale', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    // Ekstrakcija podataka direktno iz DOM-a
    return Array.from(document.querySelectorAll('.latest-houses-item')).map(item => ({
      title: item.querySelector('h3')?.innerText.trim(),
      price: item.querySelector('b')?.innerText.trim()
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Шта Можете Урадити Са Подацима AssetColumn

Истражите практичне примене и увиде из података AssetColumn.

Off-Market Lead Generation

Identifikujte i kontaktirajte vlasnike nekretnina za veleprodajne prilike pre nego što se pojave na otvorenom tržištu.

Како имплементирати:

1Scraping najnovijih ponuda uključujući brojeve telefona prodavaca.
2Upload podataka u automatizovani sistem za outreach.
3Filtriranje lead-ova po specifičnim poštanskim brojevima i ARV odnosima.

Користите Automatio да извучете податке из AssetColumn и изградите ове апликације без писања кода.

Vise od samo promptova

Побољшајте свој радни ток са AI Automatizacijom

Automatio kombinuje moc AI agenata, web automatizacije i pametnih integracija kako bi vam pomogao da postignete vise za manje vremena.

АИ Агенти

Веб Аутоматизација

Паметни Токови

Pocnite Besplatno

Про Савети За Скрејповање AssetColumn

Стручни савети за успешну екстракцију података из AssetColumn.

Koristite visokokvalitetne rezidencijalne proxy servere kako biste zaobišli Cloudflare i sprečili IP banove tokom intenzivnog scraping-a.

Implementirajte login korak u vašoj scraper sesiji da biste pristupili ograničenim kontakt informacijama prodavaca i skrivenim detaljima oglasa.

Fokusirajte se na URL-ove specifične za države, poput /for-sale/fl, kako biste obrađivali podatke u manjim delovima i izbegli timeout na velikim sajtovima.

Održavajte nisku frekvenciju scraping-a sa nasumičnim odlaganjima (2-5 sekundi) koja imitiraju ljudsko ponašanje kako biste izbegli anti-bot trigere.

Očistite i normalizujte adrese nekretnina koristeći Geocoding API radi bolje CRM integracije i mapiranja.

Često rotirajte User-Agent stringove kako biste oponašali različite tipove i verzije browsera.

Сведочанства

Sta Kazu Nasi Korisnici

Pridruzite se hiljadama zadovoljnih korisnika koji su transformisali svoj radni tok

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Povezani Web Scraping

Често Постављана Питања о AssetColumn

Пронађите одговоре на честа питања о AssetColumn

Kako uraditi scraping AssetColumn-a: Lead-ovi za nekretnine i veleprodaju

О AssetColumn

Marketplace za investitore

Prilike sa visokom maržom

Zašto je scraping važan

Зашто Скрејповати AssetColumn?

Изазови Скрејповања

Скрапујте AssetColumn помоћу АИ

Како функционише

Зашто користити АИ за скрапинг

No-Code Веб Скрејпери за AssetColumn

Типичан Ток Рада са No-Code Алатима

Чести Изазови

Примери кода

Шта Можете Урадити Са Подацима AssetColumn

Off-Market Lead Generation

Benchmark veleprodajnih cena

Alertovi za investicione prilike

Mapiranje mreže veletrgovaca

Heat mape tržišnog profita

Побољшајте свој радни ток са AI Automatizacijom

Про Савети За Скрејповање AssetColumn

Sta Kazu Nasi Korisnici

Povezani Web Scraping

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings

Често Постављана Питања о AssetColumn

Da li je legalno raditi scraping AssetColumn-a?

Da li AssetColumn ima zvanični API?

Kako mogu da izbegnem blokiranje od strane AssetColumn-a?

U kom formatu se podaci ekstrahuju?

Kako da pristupim kontakt informacijama prodavca tokom scraping-a?

Koji je najbolji način za rukovanje paginacijom na AssetColumn-u?

Koliko često treba da radim scraping AssetColumn-a za nove ponude?

Kako uraditi scraping AssetColumn-a: Lead-ovi za nekretnine i veleprodaju

О AssetColumn

Marketplace za investitore

Prilike sa visokom maržom

Zašto je scraping važan

Зашто Скрејповати AssetColumn?

Изазови Скрејповања

Скрапујте AssetColumn помоћу АИ

Како функционише

Зашто користити АИ за скрапинг

How to scrape with AI:

Why use AI for scraping:

No-Code Веб Скрејпери за AssetColumn

Типичан Ток Рада са No-Code Алатима

Чести Изазови

No-Code Веб Скрејпери за AssetColumn

Типичан Ток Рада са No-Code Алатима

Чести Изазови

Примери кода

How to Scrape AssetColumn with Code

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

Шта Можете Урадити Са Подацима AssetColumn

Off-Market Lead Generation

Benchmark veleprodajnih cena

Alertovi za investicione prilike

Mapiranje mreže veletrgovaca

Heat mape tržišnog profita

Шта Можете Урадити Са Подацима AssetColumn

Побољшајте свој радни ток са AI Automatizacijom

Про Савети За Скрејповање AssetColumn

Sta Kazu Nasi Korisnici

Povezani Web Scraping

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings

Често Постављана Питања о AssetColumn

Da li je legalno raditi scraping AssetColumn-a?

Da li AssetColumn ima zvanični API?

Kako mogu da izbegnem blokiranje od strane AssetColumn-a?

U kom formatu se podaci ekstrahuju?

Kako da pristupim kontakt informacijama prodavca tokom scraping-a?

Koji je najbolji način za rukovanje paginacijom na AssetColumn-u?

Koliko često treba da radim scraping AssetColumn-a za nove ponude?