AWS基岩是一種託管企業人工智能服務，提供對頂級法學碩士（克勞德3、駱駝3、泰坦）的安全、可擴展的訪問，但其模型缺乏實時SERP（搜索引擎結果頁面）和全球網絡數據，這對於市場研究、競品分析和合規性監控等用例至關重要。
IPFLY的高級代理解決方案（190多個國家/地區的90M+全球IP、靜態/動態住宅和數據中心代理）填補了這一空白：多層IP過濾繞過了SERP/網絡數據的反抓取工具，全球覆蓋開啓了特定區域的洞察力，99.9%的正常運行時間確保了一致的數據管道。本指南將引導您將IPFLY與AWS基岩集成——構建自定義SERP/網絡刮刀，將其連接到基岩的LLM，併爲企業人工智能提供實時、合規的全球數據。
AWS基岩和IPFLY的關鍵作用簡介
AWS BedRock已成爲企業生成式人工智能的支柱，提供對具有企業級安全性（數據加密、IAM控制）和與AWS服務（Lambda、S3、DynamoDB）無縫集成的領先LLM的託管訪問。然而，像所有LLM一樣，基岩的模型是在靜態數據上訓練的——如果沒有外部工具，它們無法訪問實時SERP趨勢、競爭對手定價或區域監管更新。
對於企業來說，這種靜態數據限制使LLM對動態用例無效：
市場研究AI無法分析當今產品關鍵字的SERP排名。
銷售LLM無法從電子商務網站上提取實時競爭對手定價。
合規機器人無法訪問最新的區域監管變更。
這就是IPFLY變得不可或缺的地方。IPFLY的代理基礎設施是根據AWS BedRock的企業需求量身定製的：
動態住宅代理：模仿真實用戶抓取SERP數據（谷歌、百度、必應）和沒有IP禁令的網絡內容。
靜態住宅代理：確保對可信來源（例如，政府SERP結果、行業門戶）的一致訪問。
數據中心代理：爲LLM培訓提供大規模SERP/Web數據的高速抓取（例如，10k+關鍵字排名）。
190+國家覆蓋：解鎖全球企業的特定區域SERP數據（例如，歐盟產品排名、亞洲市場趨勢）。
合規性一致的實踐：過濾的IP和詳細的日誌支持AWS的安全標準和法規（歐盟數據保護法，CCPA）。
通過將IPFLY與AWS BedRock集成，您可以將靜態LLM轉變爲實時、上下文豐富的AI工具，利用全球Web和SERP數據——改變企業決策的遊戲規則。
什麼是AWS基岩和IPFLY？
AWS基岩：企業級LLM管理
AWS BedRock是一項完全託管的服務，可簡化生成式AI應用程序的構建、部署和擴展。主要功能包括：
託管LLM：訪問克勞德3（人類學）、駱駝3（元）、泰坦（AWS）和自定義模型-無需基礎設施管理。
企業安全：靜態/傳輸中的數據加密、IAM訪問控制以及符合SOC 2、歐盟數據保護法和HIPAA。
AWS生態系統集成：與Lambda（無服務器功能）、S3（數據存儲）和CloudWatch（監控）無縫協作。
提示管理：版本控制提示和使用企業數據微調模型。
對於企業來說，它的最大價值是降低LLM部署複雜性——而IPFLY增加了實時Web/SERP數據訪問的關鍵層。
IPFLY：LLM的代理驅動Web/SERP數據
IPFLY的高級代理旨在解決企業AI的Web數據訪問挑戰：
代理類型：動態住宅（反阻塞）、靜態住宅（可信訪問）和數據中心（高速規模）代理。
全球覆蓋：190多個國家/地區的90M+IP-解鎖區域SERP數據和受地理限制的網絡內容。
企業可靠性：99.9%的正常運行時間、專用服務器和大容量抓取的無限併發。
合規性和安全性：過濾IP（無黑名單/重用地址）、HTTPS/SOCKS5加密和審計日誌-符合AWS的安全要求。
IPFLY的代理充當AWS基岩和網絡之間的“數據管道”，確保LLM能夠訪問乾淨、合規和全球的SERP/網絡數據。
先決條件
在將IPFLY與AWS基岩集成之前，請確保您擁有：
1.啓用了基岩的AWS賬戶（在此處註冊；請求訪問您首選的LLM）。
2.AWSIAM權限：訪問基岩（基岩：InvokeModel）、Lambda和S3（用於存儲抓取數據）。
3. IPFLY帳戶（帶有API密鑰、代理端點和對動態住宅代理的訪問；在此處註冊試用）。
4. Python 3.10+（用於Lambda函數和集成腳本）。
5.AWS安裝Python（Boto3）的SDK：pip install boto3請求漂亮的soup4 python-dotenv。
AWS基岩設置準備
1.登錄AWS控制檯→基岩→模型訪問→請求訪問您的目標LLM（例如Claude 3 Haiku/Opus）。
2.創建一個具有基岩、Lambda和S3權限的IAM角色（存儲角色ARN以供以後使用）。
IPFLY設置準備
1.登錄您的IPFLY帳戶→檢索：
- 端點代理（例如，
http://[USERNAME]:[PASSWORD]@proxy.ipfly.com:8080）。 - API密鑰（用於代理管理和審計日誌）。
2.使用簡單的SERP抓取測試代理以驗證連接性（例如，抓取Google SERP以獲取測試關鍵字）。
分步指南：將IPFLY與AWS基岩集成
我們將構建一個SERP驅動的市場研究工具：
1.使用IPFLY代理抓取SERP排名和Web內容以獲取目標關鍵字。
2.將抓取的數據存儲在S3中以供LLM訪問。
3.調用AWS BedRock的Claude 3來分析SERP數據並生成可操作的見解。
第1步：構建IPFLY驅動的SERP/Web Scraper（Lambda兼容）
創建一個Python腳本（ipfly_serp_scraper.py）來使用IPFLY代理抓取SERP數據-這將作爲AWS Lambda函數部署。
import os
import json
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import boto3
from datetime import datetime
# Initialize AWS S3 client
s3 = boto3.client('s3')
S3_BUCKET = os.getenv('S3_BUCKET_NAME')# IPFLY Proxy Configuration
IPFLY_PROXY = {"http": os.getenv("IPFLY_PROXY_ENDPOINT"),"https": os.getenv("IPFLY_PROXY_ENDPOINT")}defscrape_serp(keyword: str, region: str = "us") -> dict:"""Scrape Google SERP data using IPFLY proxies."""
params = {"q": keyword,"hl": "en","gl": region, # Geo-target SERP (e.g., "eu" for Europe, "cn" for China)"num": 20 # Return top 20 SERP results}
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}try:# Send request with IPFLY proxy to bypass SERP anti-scraping tools
response = requests.get("https://www.google.com/search",
params=params,
proxies=IPFLY_PROXY,
headers=headers,
timeout=30)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
serp_results = []# Extract organic SERP results (adjust selectors for Google's current structure)for result in soup.find_all("div", class_="g")[:10]: # Top 10 organic results
title = result.find("h3").get_text(strip=True) if result.find("h3") elseNone
url = result.find("a")["href"] if result.find("a") elseNone
snippet = result.find("div", class_="VwiC3b").get_text(strip=True) if result.find("div", class_="VwiC3b") elseNoneif title and url:# Scrape basic page content (truncated for LLM context)
page_content = scrape_page_content(url) if url else"No content available"
serp_results.append({"keyword": keyword,"region": region,"title": title,"url": url,"snippet": snippet,"page_content": page_content[:500], # Limit to 500 chars for context"scraped_at": datetime.utcnow().isoformat() + "Z","proxy_used": "IPFLY dynamic residential"})return {"serp_results": serp_results, "status": "success"}except Exception as e:return {"error": str(e), "keyword": keyword, "region": region, "status": "failed"}defscrape_page_content(url: str) -> str:"""Scrape basic content from a web page using IPFLY proxies."""
headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36"}try:
response = requests.get(
url,
proxies=IPFLY_PROXY,
headers=headers,
timeout=20)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")# Remove ads/navigation to clean contentfor elem in soup(["script", "style", "nav", "aside", "footer"]):
elem.decompose()return soup.get_text(strip=True, separator="\n")[:1000] # Truncate to 1k charsexcept Exception as e:returnf"Content scraping failed: {str(e)[:100]}"defsave_to_s3(data: dict, keyword: str):"""Save scraped SERP data to AWS S3."""
file_key = f"serp-data/{keyword}/{datetime.utcnow().strftime('%Y-%m-%d-%H-%M-%S')}.json"
s3.put_object(
Bucket=S3_BUCKET,
Key=file_key,
Body=json.dumps(data, indent=2),
ContentType="application/json")return file_key
deflambda_handler(event, context):"""AWS Lambda handler to trigger SERP scrape and Bedrock analysis."""
keyword = event.get("keyword", "2025 enterprise AI trends")
region = event.get("region", "us")# Step 1: Scrape SERP data with IPFLY
serp_data = scrape_serp(keyword, region)if serp_data["status"] == "failed":return {"statusCode": 500, "body": json.dumps(serp_data)}# Step 2: Save to S3
s3_file_key = save_to_s3(serp_data, keyword)# Step 3: Invoke AWS Bedrock to analyze SERP data
bedrock_response = invoke_bedrock_analysis(serp_data, keyword, region)return {"statusCode": 200,"body": json.dumps({"serp_data": serp_data,"s3_file_key": s3_file_key,"bedrock_analysis": bedrock_response
})}definvoke_bedrock_analysis(serp_data: dict, keyword: str, region: str) -> str:"""Invoke AWS Bedrock's Claude 3 to analyze SERP data."""
bedrock = boto3.client("bedrock-runtime", region_name="us-east-1") # Use your Bedrock region
prompt = f"""
You are a market research analyst. Analyze the following SERP data for keyword "{keyword}" in region "{region}" and provide:
1. Top 3 ranking websites and their key value propositions (from snippets/page content).
2. Common themes in the SERP results (e.g., trends, pain points addressed).
3. Competitor gaps (opportunities for our brand to rank higher).
4. Brief actionable insights for SEO/market strategy.
SERP Data:
{json.dumps(serp_data['serp_results'], indent=2)}
"""
body = json.dumps({"anthropic_version": "bedrock-2023-05-31","max_tokens": 1000,"temperature": 0.3,"prompt": prompt
})
response = bedrock.invoke_model(
modelId="anthropic.claude-3-haiku-20240229-v1:0",
contentType="application/json",
accept="application/json",
body=body
)
response_body = json.loads(response["body"].read())return response_body["completion"]第2步：將Scraper部署爲AWS Lambda函數
1.登錄AWS控制檯→Lambda→創建函數。
2.Select作者從頭開始：
- 函數名稱：
IPFLY-Bedrock-SERP-Scraper。 - 運行時：Python 3.11+。
- 執行角色：使用在先決條件中創建的IAM角色。
2.Click創建函數。
3.InLambda控制檯→代碼→代碼源→將默認代碼替換爲ipfly_serp_scraper.py。
4、添加環境變量（配置→環境變量）：
IPFLY_PROXY_ENDPOINT：您的IPFLY代理URL。S3_BUCKET_NAME： S3存儲桶的名稱（如果缺少，請創建一個）。
5.Click部署以保存函數。
第3步：測試集成
1.InLambda控制檯→測試→配置測試事件→創建測試事件：
{"keyword": "2025 SaaS marketing trends","region": "us"}2.Click測試→工作流程將：
- 通過IPFLY代理抓取SERP數據。
- 將數據保存到S3。
- 調用AWS BedRock的Claude 3來分析結果。
3.檢查執行結果以查看基岩分析（例如，頂級排名、市場洞察）。
第4步：自動化工作流程（可選）
要安排定期SERP抓取（例如，每日關鍵字檢查），請使用AWS CloudWatch Events：
1. CloudWatch→事件→規則→創建規則。
2.設置時間表（例如，世界協調時每天上午9點的0 9 * * *）。
3.添加目標：選擇您的Lambda函數（IPFLY-Bedrock-SERP-Scraper）。
4.配置輸入以傳遞您的目標關鍵字/地區→保存規則。
AWS基岩+IPFLY的企業用例
1.Market研究和競爭對手分析
用例：跟蹤關鍵字排名、競爭對手SERP的存在和行業趨勢。
IPFLY的作用：動態住宅代理抓取190多個國家的1k+關鍵字的SERP數據。數據中心代理擴展到批量抓取。
示例：一家SaaS公司使用堆棧監控500多個行業關鍵字。基岩分析SERP趨勢並確定差距（例如，“競爭對手缺乏關於‘人工智能驅動的SaaS入職’的內容”）來指導內容生產。
2.合規與監管監控
用例：刪除監管關鍵字的SERP數據（例如，“歐盟數據保護法2025更新”），以保持合規性AI瞭解。
IPFLY的作用：靜態住宅代理確保對政府/監管SERP結果的一致訪問。區域IP解鎖特定國家/地區的更新。
示例：一家金融公司使用堆棧來抓取SERP數據，以滿足歐盟的“MiFID II報告要求”。基岩總結了關鍵更新，並標記了合規工作流程的變化。
3.銷售支持和潛在客戶生成
用例：抓取潛在客戶行業關鍵字的SERP數據以生成個性化外展。
IPFLY的作用：全球知識產權抓取區域SERP數據（例如，“日本製造效率趨勢”）來定製銷售宣傳。
示例：一家B2B技術公司使用堆棧來分析潛在客戶所在行業的SERP數據。基岩生成一封個性化電子郵件，強調公司的解決方案如何解決SERP識別的趨勢。
4.搜索引擎優化和內容策略
用例：確定排名靠前的內容主題和關鍵字以優化SEO。
IPFLY的作用：動態住宅代理抓取SERP片段和頁面內容以提取排名因素。
示例：內容團隊使用堆棧分析SERP數據以獲得“可持續商業實踐”基岩確定共同主題（例如，“碳跟蹤工具”）並推薦內容主題排名更高。
集成最佳實踐
1.將代理類型與用例匹配：
- SERP刮擦（嚴格的反刮擦）：動態住宅代理。
- 監管/政府SERP數據：靜態住宅代理。
- 大規模關鍵字抓取：數據中心代理。
2.優先遵守：
- 使用IPFLY的過濾代理來避免列入黑名單的IP和合法的SERP/Web抓取。
- 保留IPFLY和AWS日誌進行審計（符合歐盟數據保護法/CCPA和AWS安全標準）。
3.優化LLM上下文：
- 截斷抓取的內容以適應基岩的上下文窗口（例如，克勞德3的200k令牌）。
- 按關鍵字/區域標記SERP數據，以便於LLM檢索。
4.監控性能：
- 使用AWS CloudWatch跟蹤Lambda成功率和基岩延遲。
- 使用IPFLY的儀表板監控代理抓取成功率並在需要時調整代理類型。
5.Secure證書：
- 將IPFLY代理憑據和AWS密鑰存儲爲Lambda環境變量（從不硬編碼）。
- 將IAM權限限制爲工作流所需的最低權限。
AWS基岩爲企業提供了一個安全、可擴展的LLM平臺，但當與實時網絡和SERP數據配對時，它的真正潛力就被釋放了。IPFLY的高級代理彌補了這一差距，使基岩LLM能夠訪問全球、合規和anti-block-resistant的SERP/網絡數據。
AWS BedRock+IPFLY共同使企業能夠構建以下AI工具：
利用90M+IP繞過SERP/Web抓取限制。
訪問190多個國家的區域數據以獲得全球洞察力。
從小規模的關鍵字檢查擴展到大規模的網絡抓取。
遵守企業安全和法規要求。
無論您是在構建市場研究AI、合規工具還是銷售支持解決方案，此堆棧都可以將靜態LLM轉換爲動態的數據驅動資產。
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