Как инструмент «парсинг поисковых подсказок» поможет в работе seo-специалиста?

«Юриста вызывали? Цитировать нельзя парсить»

1. «От подглядывания до воровства — один шаг». Даже если разрешено всё, что не запрещено, то, считают наши читатели, «подглядывать в замочную скважину как минимум некрасиво, а если клиент потом ещё и выдаёт спарсенное за свое — то это уже прямое воровство. Конечно, понятно, что в бизнесе все так делают. Но в приличном обществе всё же принято об этом молчать.» Однако, парсить для кого-то и выдавать спарсенное за своё, как говорится, две большие разницы: «Вы путаете мягкое и холодное. Мы действительно оказываем услугу по парсингу. Но ровно так же можно обвинять производителей, например, оружия в том, что с его помощью убивают. Мы делаем бизнес, а в бизнесе есть одно правило — законно это или нет. Моя точка зрения… Если к нам приходят клиенты и готовы платить много, чтобы получить данные — это разве плохо…»
2. «Сделал приложение для сайта СМИ — прибили за жалобу». Сайт Forbes, парсинг, приложение на Google Play — что могло пойти не так? «В свое время решил сделать приложение для сайта Forbes. Чтобы получать статьи с сайта — сделал парсинг страниц. Настроил всё в автоматическом режиме и сделал приложение для Андроид. Выложил приложение в маркет. Через год со мной связался юрист и потребовал удалить приложение, потому что я нарушаю авторские права. Спорить не стал. Обидно, что у самого Forbes нет приложения по их же статьям с сайта. Есть только сайт. А сайт у них тормозной, долго грузится и увешан рекламой…»
3. «Моя база данных — мое произведение под защитой!». Авторское право — ещё одно понятие, которому можно посвятить с десяток страниц обсуждений (помимо сотен тысяч уже существующих), однако не упомянуть его никак тоже неправильно. Наш читатель выдал концепцию: «Некто создал базу товаров. Потратил кучу ресурсов на поиск информации, систематизацию этой информации, вынесение данных в базу. Вы по просьбе конкурента эту базу спарсиваете и за деньги отдаете тому самому конкуренту. Вы считаете, что здесь нет этических проблем? Касательно законности — не знаю, как в РФ, но в Украине БД может быть объектом авторского права.»
   Однако, ответственность за пользование услугой или товаром всё ещё лежит на том, кто её/его приобретает и с какой целью использует: «… и в России тоже. Мы оказываем услугу по сбору данных. И за эту услугу просим деньги. Мы не продаем сами данные. Я, к слову, всех клиентов предупреждаю, что они могут нарушить закон если будут использовать, например, описания.»
4. «Формально вы правы, но статью на вас нашел!» В УК РФ (статья 146) описываются только масштабы нарушений, которые позволяют классифицировать нарушение авторских прав как «уголовку». Сами по себе права описаны в ГК — а на масштабы, позволяющие классифицировать деяние как «уголовку», регулярный парсинг, такой, что возникает вопрос «а не ляжет ли сайт», без проблем вытягиваются. Но важны аспекты:
   • Там «крупный размер» — это не в количестве спарсенных страниц, а в деньгах. Как вы вообще оцените парсинг (и его регулярность), как нарушение авторских прав (!), в деньгах? А как обычно в таких случаях делают и откуда может штраф в сотни тысяч долларов за одну копию фильма взяться? Высчитывается «упущенная прибыль» с соответствующим коэффициентом. Можно с каких-нибудь договоров просчитать — сколько будет стоит купить у вас ту же информацию легально и отсюда «плясать». Но, для начала, вы должны её изначально продавать (а не выкладывать в публичный доступ), выдумывать цифру задним числом не «прокатит». Хотя и тут риски есть: знаете, сколько стоит коммерческая лицензия на условный Консультант-Плюс? Как только Вы полезете дальше десятка основных законов, вы быстро наткнетесь на предложение купить ту самую коммерческую версию.
   • Наша история точно не из уголовного дела (и Вы не путайте штраф и ущерб. Вот вы по хулиганке разбили бутылку пива: ущерб — 30 рублей, штраф — до 1000р, а по гражданскому иску потом хоть триллион отсуживайте за «упущенную выгоду», но это уже не штраф). Вы же прайс не продаете вообще, что эксперт то сочинять будет? Конкретно, а не «хороший юрист натянет без проблем».

Резюмируя:«— Каким образом парсинг стал равен нарушению авторских прав? — Никоим. Нарушение — это заказать у нас парсинг, а потом вывалить контент на свой сайт. «Положить» сайт — это другая статья.»

Варианты разбора

• Решать задачу в лоб, то есть анализировать посимвольно входящий поток и используя правила грамматики, строить АСД или сразу выполнять нужные нам операции над нужными нам компонентами. Из плюсов — этот вариант наиболее прост, если говорить об алгоритмике и наличии математической базы. Минусы — вероятность случайной ошибки близка к максимальной, поскольку у вас нет никаких формальных критериев того, все ли правила грамматики вы учли при построении парсера. Очень трудоёмкий. В общем случае, не слишком легко модифицируемый и не очень гибкий, особенно, если вы не имплементировали построение АСД. Даже при длительной работе парсера вы не можете быть уверены, что он работает абсолютно корректно. Из плюс-минусов. В этом варианте все зависит от прямоты ваших рук. Рассказывать об этом варианте подробно мы не будем.
• Используем регулярные выражения! Я не буду сейчас шутить на тему количества проблем и регулярных выражений, но в целом, способ хотя и доступный, но не слишком хороший. В случае сложной грамматики работа с регулярками превратится в ад кромешный, особенно если вы попытаетесь оптимизировать правила для увеличения скорости работы. В общем, если вы выбрали этот способ, мне остается только пожелать вам удачи. Регулярные выражения не для парсинга! И пусть меня не уверяют в обратном. Они предназначены для поиска и замены. Попытка использовать их для других вещей неизбежно оборачивается потерями. С ними мы либо существенно замедляем разбор, проходя по строке много раз, либо теряем мозговые клеточки, пытаясь измыслить способ удалить гланды через задний проход. Возможно, ситуацию чуть улучшит попытка скрестить этот способ с предыдущим. Возможно, нет. В общем, плюсы почти аналогичны прошлому варианту. Только еще нужно знание регулярных выражений, причем желательно не только знать как ими пользоваться, но и иметь представление, насколько быстро работает вариант, который вы используете. Из минусов тоже примерно то же, что и в предыдущем варианте, разве что менее трудоёмко.
• Воспользуемся кучей инструментов для парсинга BNF! Вот этот вариант уже более интересный. Во-первых, нам предлагается вариант типа lex-yacc или flex-bison, во вторых во многих языках можно найти нативные библиотеки для парсинга BNF. Ключевыми словами для поиска можно взять LL, LR, BNF. Смысл в том, что все они в какой-то форме принимают на вход вариацию BNF, а LL, LR, SLR и прочее — это конкретные алгоритмы, по которым работает парсер. Чаще всего конечному пользователю не особенно интересно, какой именно алгоритм использован, хотя они имеют определенные ограничения разбора грамматики (остановимся подробнее ниже) и могут иметь разное время работы (хотя большинство заявляют O(L), где L — длина потока символов). Из плюсов — стабильный инструментарий, внятная форма записи (БНФ), адекватные оценки времени работы и наличие записи БНФ для большинства современных языков (при желании можно найти для sql, python, json, cfg, yaml, html, csv и многих других). Из минусов — не всегда очевидный и удобный интерфейс инструментов, возможно, придется что-то написать на незнакомом вам ЯП, особенности понимания грамматики разными инструментами.
• Воспользуемся инструментами для парсинга PEG! Это тоже интересный вариант, плюс, здесь несколько побогаче с библиотеками, хотя они, как правило, уже несколько другой эпохи (PEG предложен Брайаном Фордом в 2004, в то время как корни BNF тянутся в 1980-е), то есть заметно моложе и хуже выглажены и проживают в основном на github. Из плюсов — быстро, просто, часто — нативно. Из минусов — сильно зависите от реализации. Пессимистичная оценка для PEG по спецификации вроде бы O(exp(L)) (другое дело, для создания такой грамматики придется сильно постараться). Сильно зависите от наличия/отсутствия библиотеки. Почему-то многие создатели библиотек PEG считают достаточными операции токенизации и поиска/замены, и никакого вам AST и даже привязки функций к элементам грамматики. Но в целом, тема перспективная.

Обзор парсера YouTube Suggest#

Парсер поисковых подсказок по ключевым словам в YouTube. Парсер Ютуб подсказок решает одну из главных задач SEO, а именно быстрое автоматизированное получение расширенного семанического ядра. Благодаря парсеру SE::YouTube::Suggest вы сможете автоматически собирать базы ключей из подсказок поисковой системы YouTube по запросу. Используя парсер SE::YouTube::Suggest можно легко и быстро спарсить подсказки Ютуб по запросу исходя из выбранной страны, языка или домена.

Благодаря многопоточной работе A-Parser’a, скорость обработки запросов может достигать 6000 запросов в минуту, что в среднем позволяет получать до 13500 результатов в минуту.

Вы можете использовать автоматическое размножение запросов, подстановку подзапросов из файлов, перебор цифро-буквенных комбинаций и списков для получения максимально возможного количества результатов. Используя фильтрацию результатов вы можете сразу почистить результат, удалив весь не нужный мусор (использовав минус-слова).

Функционал A-Parser позволяет сохранять настройки парсинга парсера SE::YouTube::Suggest для дальнейшего использования (пресеты), задавать расписание парсинга и многое другое.

Сохранение результатов возможно в том виде и структуре которая вам необходима, благодаря встроенному мощному шаблонизатору Template Toolkit который позволяет применять дополнительную логику к результатам и выводить данные в различных форматах, включая JSON, SQL и CSV.

Примеры запросов#

форекс
написать реферат
рефераты онлайн
купить машину в Москве
новости

Скопировать

Подстановки запросов

Вы можете использовать для автоматической подстановки подзапросов из файлов, например мы хотим к кажому запросу добавить какой-то список других слов, укажем несколько основных запросов:

essay
article
thesis

Скопировать

В формате запросов укажем макрос подстановки дополнительных слов из файла Keywords.txt, данный метод позволяет увеличить вариативность запросов многократно:

{subs:Keywords} $query
Скопировать

Данный макрос создаст столько же дополнительных запросов сколько их находится в файле на каждый исходный поисковый запрос, что в сумме даст в результате работы макроса.

Например, если в файл Keywords.txt будет содержать:

buy
cheap

Скопировать

В итоге макрос подстановок превратит 3 основных запроса в 6:

buy essay
cheap essay
buy article
cheap article
buy thesis
cheap thesis

Скопировать

Пиксель Тулс

Не совсем стандартный парсер, который ориентируется, в числе прочего, на поисковые подсказки. Присутствует функция перебора, которая позволяет повысить итоговую результативность работы парсера.

Производитель — знаменитая компания, давно специализирующая на создании специализированных инструментов для оптимизации и продвижения сайтов. Допускается устанавливать конкретный регион поиска для сбора и обработки информации.

Помимо платных сервисов существует обилие бесплатных услуг, с помощью которых можно провести анализ положения сайта и улучшить его характеристики.

Основные преимущества:

• Разнообразие бесплатных услуг. Некоторые из этих услуг предоставляются другими компаниями за деньги.
   
• Комплексный подход. В одном месте собрано множество инструментов для продвижения сайтов включая внешнюю и внутреннюю оптимизацию.
   
• Возможность посмотреть на одном экране множество показателей для более удобной аналитики.

Пиксель Тулс 7

Где найти поисковые подсказки в виде вопросов?

Каждый из представленных сервисов несомненно удобен, однако у Prodvigator есть одна особенность — возможность получить поисковые подсказки в виде одних лишь вопросов — реальных запросов пользователей. Такой способ позволит вам найти самые распространенные вопросы пользователей, и путем предоставления ответов на них, вы привлечете трафик. Для примера подберем поисковые подсказки с помощью сервиса для того же сайта детской одежды.

Введем в главную строку запрос «детская одежда», выберем систему Google. RU и перейдем во вкладку «Поисковые подсказки». Получим следующий результат из около 6000 ключевых фраз:

Перейдя во вкладку «Только вопросы», мы получим список ключевых фраз, состоящих из одних лишь вопросов. Их используем в создании темы для написания релевантной статьи.

Чтобы спарсить поисковые подсказки по нескольким ключевым фразам сразу, воспользуемся «пакетным экспортом». Здесь можно ввести до 200 ключевых фраз одновременно и получить отчет со списком поисковых подсказок для каждой фразы. Введем наши ключевики в соответствующее поле, отфильтруем результаты по топонимам и выберем только вопросительные варианты поисковых подсказок. Осталось только экспортировать результаты:

Используя поисковые подсказки в расширении семантического ядра, вы получите список актуальных и релевантных ключевых фраз, которые пользуются популярностью у пользователей, и, соответственно, приведут на сайт реальный трафик. Вы также можете обратиться к агентствам специализирующимся на SEO-продвижении по трафику при помощи тендерной площадки Workspace.

Кейсы по заработку на парсинге

Существует несколько способов заработка на парсинге. Но обычно заказчиков интересуют:

• полезные данные для исследования рынка в своей нише;
• получение контактов и их систематизация — ценная инфа для бизнеса, позволяющая найти потенциальных клиентов;
• поиск сотрудников — применимо к работодателям;
• отслеживание цен — даст возможность сделать свои товары конкурентоспособными.

Ниже представлен интересный кейс от CatalogLoader, решивший задачи компании, закупающейся в буржунете и продающей на Яндекс.Маркете.

Что надо было сделать:

• информировать о товарах, которые выгодно продавать через Маркет в конкретных регионах РФ и СНГ;
• выставить такие цены, чтобы товары попали в топ-1 или топ-3 (ниже минимальных по рынку, но с учетом маржи).

Еще один кейс, выложенный на сайте im-business. К ним обратился клиент, занимающийся грузоперевозками Россия-Беларусь. Ниша оказалась весьма конкурентной, поэтому человеку приходилось держать постоянный штат операторов и регулярно обновлять сайты с запросами на перевозку — чтобы не упустить заказы, иначе конкуренты не спят.

Задача для команды была следующая: спарсить информацию с 5 сайтов, которые постоянно мониторят заявки и отбирают их по определенным критериям. Сложность была в том, что все площадки разные — для некоторых требовалась регистрация. Пришлось в настройках прописать код для авторизации. 

Дальше сделали так:

• заложили ссылку с конкретными параметрами, чтобы сбор проводился только по определенным маршрутам;
• выставили интервал сбора данных в каждые 4-30 секунд;
• настроили возможность использовать прокси.

Все полученные данные сохраняли в общей таблице, каждый параметр по своим ячейкам. Заказчику давалась возможность отфильтровывать грузы, отмечать взятые в работу, а обработанные заявки выгружать для логиста.  

Результат — удалось сбросить значительную нагрузку с операторов фирмы, заявки стали обнаруживаться гораздо быстрее. Все это позволило опережать конкурентов и выходить в профит.

Какие есть парсеры для Вордстата?

Обработка запросов в ВордСтат возможна только в ручном режиме. Это увеличивает время формирования семантического ядра (СЯ) даже для небольшого проекта. Для автоматизации разрабатывают программы и онлайн-сервисы – парсеры. Они собирают данные статистики Яндекс, используя технологию API и другие программные комплексы. В итоге пользователь может обрабатывать большой объем информации.

Цель работы парсеров – актуальная статистика ключевых фраз с возможностью углубленного анализа по параметрам. Это реализуется следующими способами:

• Программы. Сбор актуальной статистики WordStat, анализ по критериям пользователя. Условия использования – условно-бесплатное или платное.
• Онлайн-сервисы. По сравнению с программами обладают меньшим функционалом. Преимущества – экономия времени, не нужно устанавливать ПО.
• Специализированные программы. Разрабатываются для решения узконаправленных задач.

Выбор зависит от объема запросов и точности результатов. Онлайн-сервисы скачивают данные из Яндекса, чтобы уменьшить время формирования отчета. Поэтому информация не объективная. На это влияет частота обновления баз конкретного парсера.

Словоеб

Парсер с неблагозвучным названием «Словоеб» подходит для новичков в деле продвижения сайтов. Программа собирает информацию непосредственно с Wordstat, игнорируя другие источники. Формировать семантическое ядро предполагается в ручном режиме, а для работы потребуется авторизоваться в сервисах Яндекса.

Полезная информация: никогда не используйте настоящий аккаунт для работы Словоеба. Поисковик не рад сбору информации со своих сервисов, поэтому банит таких пользователей.

Словоеб — бесплатный аналог знаменитого Key Collector. Как полагается бесплатному аналогу, здесь существенно урезаны функции. Тем не менее, для небольшого информационного сайта или блога более чем достаточно.

Основные преимущества:

• . Если оптимизатор хочет сократить издержки, Словоеб служит прекрасным средством.
   
• Удобство. В целом, понятный интерфейс. Прямо «из коробки» не работает, но для запуска достаточно зайти в настройки и авторизоваться в системе. Продвинутая настройка включает указание прокси, других параметров.
   
• Эффективность. Для небольших проектов Словоеба достаточно.

Словоеб 6

Сервисы для парсинга и кластеризации семантического ядра

Для сбора и кластеризации семантики есть много платных и бесплатных инструментов. Мы уже упоминали несколько сервисов и сейчас остановимся на них подробнее.

Key Collector

Автоматизированный сервис для подбора семантического ядра. Умеет собирать ключи через «Яндекс.Вордстат», парсить поисковые подсказки, выгружать данные с Google Ads и сервисов аналитики, чистить семантику от стоп-слов, дублей и сезонных запросов, делать фильтрацию по частотности. Частотность Key Collector собирает в Yandex Direct, Google Ads, LiveInternet, Rambler Adstat и APIShop.com.

Главные достоинства Key Collector — разнообразные источники парсинга, большая глубина сбора, возможность группировки собранной базы. Из минусов SEO специалисты отмечают медленную работу, особенно при увеличенной глубине сбора, и необходимость покупки антикапч.

Интерфейс Key Collector

Программа платная, работает по лицензии. Стоимость лицензии зависит от статуса покупателя: физическому лицу бессрочная лицензия обойдется в 2 200 рублей, организации придется заплатить 2 300 рублей.

MOAB.Tools Семантика

Это онлайн-сервис, который парсит до четырех миллионов фраз в час и собирает для семантического ядра запросы из Wordstat и подсказок, в том числе запросы с длинным полным хвостом спецификаторов. При поиске нет проблем с капчей, можно выбрать регионы, найти ультранизкочастотные запросы и интегрировать результат с Key Collector. Удобно, что сервис сразу проверяет частотность.

Работа парсера MOAB.Tools

Инструмент платный, но в тарифе Free первые 5 000 фраз можно собрать бесплатно. Тариф Mini стоит 1 299 рублей и рассчитан на ядро до 50 000 фраз. Для крупных проектов разработан тариф Pro, с которым за 6 099 рублей можно найти до 500 000 фраз.

«Словоеб»

Сервис позиционируется как бесплатная альтернатива Key Collector. У программы похожий интерфейс и принцип работы, но возможности парсинга ограничены результатами «Вордстат», Rambler.Adstat и поисковыми подсказками «Яндекс» и Google. Частотность фраз программа тоже проверяет только по «Вордстат».

Работа программы «Словоеб»

По сути, «Словоеб» выполняет базовую работу по сбору семантики в «Яндекс.Вордстат», но в автоматическом режиме. За 10-15 минут он собирает несколько тысяч запросов, что в разы быстрей ручного сбора.

Yandex Wordstat Assistant

Браузерное расширение для упрощения работы с «Вордстат». Бесплатный сервис, который копирует и сохраняет ключевые слова из «Яндекс.Вордстат» в таблицы Excel. Умеет сортировать запросы по частотности, алфавиту или порядку добавления. Автоматически ищет дубли и позволяет добавлять ключи вручную.

Составление семантического ядра с помощью браузерного расширения

Расширение бесплатное, устанавливается для Google Chrome, Opera, Mozilla Firefox и «Яндекс.Браузер».

Serpstat

Мультиинструментальный сервис для работы с семантическим ядром, кластеризации и SEO анализа.

Интерфейс сервиса Serpstat

При сборе семантики учитывает частотность и конкурентность запросов по шкале от 1 до 100, показывает сложность продвижения. Может работать с региональной выдачей и сравнивать результаты с сайтами конкурентов. Особенно удобно, что Serpstat группирует ключевые слова по страницам и рекламным кампаниям с учетом однородности.

У сервиса есть бесплатная версия с ограниченным функционалом. Подписки оформляются на месяц или год. Самая недорогая стоит 55$ в месяц.

Rush Analytics

Сервис автоматизации парсинга и кластеризации семантического ядра. Собирает запросы и показывает их частотность на основе данных «Яндекс.Вордстат» и Google Ads, ищет подсказки в «Яндекс», Google и YouTube. Умеет кластеризовать ключевые слова методом Soft и Hard, автоматически создает структуру сайта.

Интерфейс Rush Analytics

Бесплатная версия с ограниченным функционалом доступна семь дней. Минимальный тариф стоит 500 рублей в месяц.

Готовое ядро выглядит как электронная таблица, где по каждой ключевой фразе указана базовая (по всем вариантам использования ключевого слова) и точная (без словоформ) частотность, а для каждого кластера — продвигаемая страница.

Данные в таком формате можно сразу использовать для SEO и контекстной рекламы:

• Разрабатывать или оптимизировать структуру сайта.
• Отбирать перспективные запросы с низкой стоимостью клика и запускать контекстную рекламу с дешевым целевым трафиком.
• Составлять контент-план на несколько лет или месяцев.
• Делать технические задания для контентного наполнения или оптимизации текущего контента.

Алгоритм формирования поисковых подсказок Яндекса

Вообще самое главное правило Яндекса по формированию поисковых подсказок гласит: чем популярней запрос, тем выше вероятность попадания его в подсказки. Но алгоритмы всё же чуть сложнее, чем кажутся на первый взгляд. Прежде чем попасть в выдачу подсказок, любой запрос обязательно проходит через следующие три стадии:

1. Сбор данных. Конечно же, прежде чем разбираться с любыми запросами, их сначала нужно собрать.
2. Фильтрация. Абсолютно все входящие запросы подвергаются фильтрации. Для чего это нужно? Во-первых, система исправляет опечатки и ошибки. Во-вторых, на входе убираются любые нецензурные слова, которые могут содержаться в запросах. В-третьих, запрос проверяется на частоту, и самые редкие вроде «Как забыть ключи на работе» просто отсеиваются. После такой фильтрации, по разным данным, в системе остаётся всё ещё от 15 до 20 млн запросов.
3. Разделение по группам. Все запросы после фильтрации делятся на группы. Происходит это на основе схожих начальных слов, вопросов и фраз. Например, «Зачем нужны + поправки в конституции», «Сдать + квартиру», «Как сделать + ремонт» и так далее.

Но это всё ещё не те подсказки, которые будут выданы конкретному пользователю. Далее в дело вступает более тонкая фильтрация по следующим параметрам:

1. Геолокация. Яндекс выбирает самые популярные поисковые запросы в стране, городе или местности, где находится пользователь. Конечно, при условии, что поисковик может определить эту геолокацию, то есть она включена на стороне юзера. Тогда появляются подсказки вроде «Грузоперевозки + Вологда» или «Снять квартиру + в Волгограде». Причём локальные подсказки имеют больший приоритет, чем общие, и это нужно учитывать.
2. Используемый язык. Тут всё ещё проще — тот язык, который задан в настройках браузера как основной, и используется для подсказок.
3. Персонализированные подсказки. В расчет принимается вся история запросов, которые исходят от пользователей в данной локации. То есть вначале поисковик будет предлагать именно те фразы, которые недавно использовались другими людьми. В этом поисковику помогает статистика запросов. Если же в Яндексе включить опцию «Мои находки», то браузер сможет предложить действительно персонализированные подсказки. Они будут выдаваться на основе истории предыдущих поисков именно данного пользователя и выделяться цветом.

Но если вы думаете, что это всё — ошибаетесь! Далее список подсказок будет выводиться в соответствии с рангом. И здесь существуют следующие критерии:

Теперь, когда мы знаем всё о том, как это формируется, давайте уточним, почему попасть в подсказки — заветная мечта многих рекламодателей.

Общие выводы

• Не так страшен чёрт, как его малюют. Создание парсера с помощью инструмента, дело, в общем, посильное. Достаточно изучить общие принципы и потратить полдня на изучение конкретного инструмента, после чего в дальнейшем все уже будет намного проще. А вот велосипеды изобретать — не надо. Особенно, если вам не особенно важна скорость парсинга и оптимизации.
• Грамматики имеют собственную ценность. Имея перед глазами грамматику, гораздо проще оценить, будут ли при использовании составленного по ней парсера возникать ошибки.
• Инструмент можно найти всегда. Возможно, не на самом привычном языке, но почти на всех они есть. Если не повезло, и его все-таки нет, можно взять что-нибудь легко используемое (что-то на js, python, lua или ruby — тут уж кому что больше нравится). Да, получится “почти stand-alone в рамках проекта”, но в большинстве случаев этого достаточно.
• Все инструменты (немного) различаются. Иногда это “:” вместо “=” в BNF, иногда различия более обширны. Не надо этого пугаться. В крайнем случае, переделка грамматики под другой инструмент займет у вас минут 20. Так что если есть возможность достать где-то грамматику, а не писать её самому, лучше это сделать. Но перед использованием все равно лучше её проверьте. Все мы люди, всем нам свойственно ошибаться…
• При прочих равных, лучше используйте более “разговорчивый” инструмент. Это поможет избежать ошибок составления грамматики и оценить, что и как будет происходить.
• Если для вас в первую очередь важна скорость разбора, боюсь, вам придется либо пользоваться инструментом для C (например, Bison), либо решать проблему “в лоб”. Так же, следует задуматься о том, нужен ли вам именно парсинг (об этом стоит задуматься в любом случае, но в случае скоростных ограничений — особенно). В частности, для многих задач подходит токенизация — разбиение строки на подстроки с использованием заданного разделителя или их набора. Возможно, это ваш случай.