What data can I scrape from Airbnb listings?

Depending on the provider, scraped Airbnb data can include listing title, price per night, location, property type, number of bedrooms and bathrooms, host details, guest capacity, amenities, review scores, check-in/check-out rules, cancellation policies, and availability calendars. Providers returning structured JSON typically deliver more fields than HTML-based extraction.

Can I scrape Airbnb reviews and ratings?

Yes, most providers can extract overall ratings and individual review data from Airbnb listing pages. Some structured APIs return review text, reviewer name, date, and category ratings (cleanliness, communication, etc.) as separate fields. HTML-based providers return whatever reviews are rendered on the page.

Can I scrape Airbnb listings in different countries or regions?

Yes, Airbnb uses the same URL structure globally. Listings from any country can be scraped using the same provider configuration. Ensure URLs use the www.airbnb.com domain rather than localized subdomains (e.g., es.airbnb.com or ar.airbnb.com), as some providers do not resolve regional subdomains correctly.

What are common challenges when scraping Airbnb and how to overcome them?

The main challenges are dynamic JavaScript rendering, anti-bot detection, and incomplete data from missing URL parameters. Using providers with headless browser rendering or dedicated Airbnb APIs addresses the first two. For complete pricing data, always include check_in, check_out, and adults parameters in listing URLs. In our benchmark, one provider recorded a 12% success rate due to rendering failures, while others using dedicated configurations exceeded 93%.

Datos Extracción de datos web Real Estate Scraping

Mejores programas para buscar información en Airbnb: Bright Data, Apify y Oxylabs

Nazlı Şipi

actualizado el Abr 28, 2026

Vea nuestra normas éticas

Probamos seis proveedores de web scraping en Airbnb, enviando un total de 1500 solicitudes de extracción a todos ellos. A cada proveedor se le proporcionó el mismo conjunto de URL de anuncios de alquileres vacacionales y se midió el tiempo de finalización, la tasa de éxito y los campos de metadatos disponibles por anuncio.

Referencia de extracción de datos de Airbnb

Para obtener más detalles sobre nuestro proceso de pruebas, puede consultar nuestra metodología de evaluación comparativa .

Campos de metadatos disponibles por proveedor

Tanto Bright Data como Apify devolvieron JSON estructurado para Airbnb. Bright Data entregó 48 campos por anuncio y Apify entregó 36. Las tablas a continuación agrupan los campos únicos de cada proveedor por categoría, con los campos compartidos listados al final.

Bright Data campos de metadatos únicos

Apify campos de metadatos únicos

Campos que ambos proveedores devuelven

amenities , breadcrumbs , cancellation_policy / cancellationPolicies , description (versiones simple + HTML), highlights , house_rules / houseRules , images , location , timestamp , title , url

Extracción de resultados de referencia de Airbnb

Bright Data igualó la tasa de éxito más alta de Airbnb, con un 99 %, y devolvió la mayor cantidad de metadatos de todos los proveedores, con 48 campos estructurados por anuncio. La profundidad de los datos abarcaba detalles del anfitrión, desgloses de precios, políticas de cancelación y resúmenes de reseñas que otros proveedores no incluían.

Oxylabs logró una tasa de éxito del 98 % en Airbnb. El resultado se mantuvo constante durante toda la prueba, sin caídas notables. Si bien no destacó por la riqueza de datos, ofreció una extracción confiable en un dominio donde algunos proveedores tuvieron dificultades.

Decodo alcanzó una tasa de éxito del 93 % en Airbnb utilizando una configuración de extracción de datos de propósito general en lugar de una configuración específica para Airbnb. La tasa de éxito fue inferior a la del grupo superior, pero siguió siendo utilizable en la mayoría de las URL de prueba.

Apify también alcanzó una tasa de éxito del 99% en Airbnb y fue uno de los dos proveedores que devolvieron JSON estructurado, entregando 36 campos de metadatos por anuncio.

La URL Zyte obtuvo una tasa de éxito del 98 % en Airbnb. Si bien devolvía HTML en lugar de datos estructurados, los resultados fueron consistentes en todo el conjunto de URL. Fue una de las opciones más fiables en este dominio.

Nimble registró una tasa de éxito del 12 % en Airbnb, significativamente inferior a la del resto de proveedores. Esta baja tasa indica que el motor de renderizado de Nimble no pudo procesar la estructura de página de Airbnb para la mayoría de las URL analizadas. Este fue el único proveedor en la prueba comparativa donde Airbnb presentó un importante desafío de extracción.

Metodología de evaluación comparativa

Probamos seis proveedores de web scraping (Apify, Bright Data, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) en airbnb.com.

Conjunto de datos

Hemos preparado 250 URL de páginas de productos de Airbnb. Las páginas de productos son listados individuales de propiedades con detalles como título, precio, calificación, reseñas e información del anfitrión.

Todas las URL incluían los parámetros de consulta check_in, check_out y adults para garantizar que los datos de precios se mostraran en la página. Los subdominios no estándar (por ejemplo, es.airbnb.com, hr.airbnb.com) se corrigieron a www.airbnb.com durante la preparación del conjunto de datos. Se verificó que todas las URL fueran accesibles antes de la prueba de rendimiento.

Configuración compartida

Todos los proveedores recibieron URL idénticas del mismo conjunto de datos y fueron probados bajo las mismas condiciones:

Ejecución secuencial: una solicitud a la vez, sin solicitudes paralelas.
Retraso entre solicitudes: 2 segundos
Gestión del límite de velocidad: espera de 30 segundos con hasta 3 reintentos en HTTP 429.
Tiempo de espera para el envío: 300 segundos
Tiempo de espera de ejecución: 600 segundos
Cada URL se probó una vez por proveedor.

Configuraciones del proveedor

Apify

Apify utilizó el actor tri_angle/airbnb-rooms-urls-scraper, que devuelve JSON estructurado con campos analizados. No fue necesario analizar selectores CSS. Las ejecuciones del actor se consultaron a intervalos de 1 segundo hasta que el estado alcanzó SUCCEEDED.

Bright Data

Bright Data utilizó la API Dataset (dataset_id: gd_ld7ll037kqy322v05), que devuelve JSON estructurado con campos analizados. Se consultó la API Dataset mediante el punto final /progress/{snapshot_id} a intervalos de 1 segundo hasta que el estado alcanzó el estado listo. Posteriormente, se obtuvieron los resultados del punto final /snapshot/{snapshot_id}.

Decodo (Smartproxy)

Decodo utilizó la API Universal Scraper (target: universal, headless: html), que devuelve HTML renderizado con JavaScript. La respuesta se analizó localmente con selectores CSS. Todas las solicitudes incluían un encabezado User-Agent de escritorio.

Oxylabs

Oxylabs utilizó la API en tiempo real con origen: airbnb y renderizado: html, que devuelve HTML renderizado con JavaScript. La respuesta se analizó localmente con selectores CSS.

Nimbleway

Nimble utilizó la API Extract con render: true y driver: vx10 (navegador sin interfaz gráfica). La respuesta se analizó localmente con selectores CSS. No se aplicó ninguna configuración específica del dominio.

Zyte

Zyte utilizó la API Extract con browserHtml: true, que devuelve HTML renderizado con JavaScript a través de un navegador Chromium sin interfaz gráfica. La respuesta se analizó localmente con selectores CSS. No se aplicó ninguna configuración específica del dominio.

Validación

comprobación del estado HTTP

Antes de la validación, se comprueba primero el código de respuesta HTTP del proveedor. Las respuestas con códigos de estado entre 200 y 399 y 404 se consideran envíos exitosos y pasan a la fase de validación. Cualquier otro código de estado (400, 403, 500, 550, etc.) se considera un envío fallido y la prueba se marca inmediatamente como fallida sin entrar en la fase de validación.

Reglas de validación

Las pruebas que superan la comprobación de estado HTTP se validan en el siguiente orden:

Detección de error 404 : Si el contenido de la página o el error de la API indican que la página ya no existe ("página no encontrada", "no existe", "página muerta"), la prueba se marca como válida. El proveedor identificó correctamente una página no disponible.
Extracción de datos (API JSON) : Para los proveedores que devuelven JSON estructurado, debe haber al menos un campo de datos presente y no vacío, con un tipo válido según el campo (cadena o entero). Los campos que se verifican incluyen título, precio, calificación y reseñas.
Extracción de datos (HTML) : Para los proveedores que devuelven HTML, la respuesta se analiza con selectores CSS específicos de Airbnb. Si al menos un selector coincide y devuelve un valor no vacío, la prueba se supera.
Indicador de página (solo HTML): Si no se extrajo ningún dato, pero al menos uno de los selectores CSS predefinidos de Airbnb coincidió con un elemento de la página, la prueba se marca como válida. Esto confirma que la página se renderizó y cargó, incluso si no se encontraron datos estructurados en los contenedores esperados. Si no se cumple ninguna de las condiciones anteriores, la prueba falla. Las causas comunes de fallo incluyen páginas de captcha/desafío de bot, renderizado insuficiente de JavaScript, errores de conexión de proxy y errores del rastreador.

Métrica

Tasa de éxito de validación : Porcentaje de URL probadas en las que el proveedor devolvió datos utilizables, calculado como el número de pruebas exitosas dividido por el total de pruebas.

Tiempo de finalización: Tiempo total desde el envío de la solicitud de extracción de datos hasta la recepción de los resultados validados, medido en segundos. Para los proveedores asíncronos, el estado de finalización de la tarea se consultó a intervalos de 1 segundo. Se informa como la media aritmética de todas las ejecuciones de un grupo.

Metadatos disponibles : El número de nombres de campo únicos que devuelve el proveedor en todos los elementos de una respuesta. Solo aplicable a respuestas de API en formato JSON.

Preguntas frecuentes

Según el proveedor, los datos extraídos de Airbnb pueden incluir el título del anuncio, el precio por noche, la ubicación, el tipo de propiedad, el número de habitaciones y baños, los datos del anfitrión, la capacidad de huéspedes, los servicios, las puntuaciones de las reseñas, las normas de entrada y salida, las políticas de cancelación y los calendarios de disponibilidad. Los proveedores que devuelven datos en formato JSON estructurado suelen ofrecer más campos que los que utilizan la extracción basada en HTML.

Sí, la mayoría de los proveedores pueden extraer las calificaciones generales y los datos de las reseñas individuales de las páginas de los anuncios de Airbnb. Algunas API estructuradas devuelven el texto de la reseña, el nombre del autor, la fecha y las calificaciones por categoría (limpieza, comunicación, etc.) como campos separados. Los proveedores basados en HTML devuelven las reseñas que se muestran en la página.

Sí, Airbnb utiliza la misma estructura de URL a nivel global. Se pueden extraer los anuncios de cualquier país utilizando la misma configuración del proveedor. Asegúrese de que las URL utilicen el dominio www.airbnb.com en lugar de subdominios locales (por ejemplo, es.airbnb.com o ar.airbnb.com), ya que algunos proveedores no resuelven correctamente los subdominios regionales.

Los principales desafíos son la renderización dinámica de JavaScript, la detección de bots y los datos incompletos por la falta de parámetros en la URL. El uso de proveedores con renderización sin interfaz gráfica o API dedicadas de Airbnb soluciona los dos primeros problemas. Para obtener datos de precios completos, incluya siempre los parámetros check_in, check_out y adults en las URL de los anuncios. En nuestra prueba comparativa, un proveedor registró una tasa de éxito del 12 % debido a fallos de renderización, mientras que otros que utilizaban configuraciones dedicadas superaron el 93 %.

Nazlı Şipi

Investigador de IA

Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Cuenta con experiencia previa en análisis de datos en diversos sectores, donde se dedicó a transformar conjuntos de datos complejos en información útil para la toma de decisiones.

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