Inovasi dalam Pencarian: Menciptakan Agensi DOM Visual-Teks
10 November 2026 · Baca 2 menit
Sebuah proyek inovatif berhasil menciptakan agen DOM visual-teks untuk mengatasi sistem anti-fraud yang ketat di berbagai platform online. Proyek ini menggunakan model bahasa lokal untuk melewati berbagai hambatan dalam mencari peralatan langka di pasar sekunder tanpa melanggar aturan yang ada.
Penulis artikel mengungkapkan bahwa tugas awalnya tampak sederhana, yaitu mencari stasiun kerja mobile dengan spesifikasi tinggi. Namun, saat mencoba menggunakan metode tradisional seperti pengiriman permintaan langsung atau menggunakan alat pengambilan data seperti BeautifulSoup, semua usaha tersebut terhalang oleh sistem perlindungan yang agresif dari situs-situs besar. Permintaan yang dilakukan langsung segera dihentikan oleh WAF (Web Application Firewall) dengan pesan kesalahan yang umum.
Ketika mencoba pendekatan alternatif dengan menggunakan mesin pencari, penulis mengalami kegagalan serupa. Beberapa mesin pencari memberikan tanggapan yang menghalangi akses dengan pesan-pesan seperti “Anda bukan robot”. Meskipun demikian, penulis menemukan bahwa dengan mengubah cara interaksi dengan situs, agen dapat berfungsi dengan baik.
Metode yang ditemukan adalah menciptakan agen DOM visual-teks yang beroperasi dengan cara menyerupai perilaku manusia. Ini dilakukan dengan emulasi browser nyata dan parsing DOM menggunakan penanda teks alih-alih bergantung pada kelas CSS yang sering berubah. Dengan mengimplementasikan teknik-teknik ini, model berhasil mengumpulkan informasi penting tanpa terdeteksi oleh sistem perlindungan yang ada.
Selain itu, penulis menggunakan browser Microsoft Edge yang terinstal di sistemnya untuk menghindari deteksi oleh sistem anti-fraud. Dengan demikian, skrip yang dihasilkan dapat berfungsi dalam mode terlihat, memastikan semua script perlindungan dapat dieksekusi dengan baik sebelum memuat halaman.
Akhirnya, penulis menyimpulkan bahwa melalui proses ini, agen berhasil mengumpulkan data yang diperlukan dengan akurasi tinggi. Metode ini tidak hanya menunjukkan potensi dalam pencarian data yang rumit tetapi juga membuka jalan untuk penggunaan teknologi dalam cara yang lebih aman dan efisien di masa depan.