Mejores scrapers de Airbnb: Bright Data, Apify & Oxylabs

Probamos seis proveedores de web scraping en Airbnb, enviando un total de 1,500 solicitudes de scraping entre todos los proveedores. A cada proveedor se le dio el mismo conjunto de URLs de anuncios de alquiler vacacional y se midió el tiempo de finalización, la tasa de éxito y los campos de metadatos disponibles por anuncio.

Benchmark de scraping de Airbnb

Puedes leer nuestra metodología de benchmark para más detalles sobre nuestro proceso de prueba.

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 (plain + HTML versions), highlights, house_rules / houseRules, images, location, timestamp, title, url

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Resultados del benchmark de scraping de Airbnb

Bright Data igualó la tasa de éxito más alta en 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 cubrió detalles del anfitrión, desgloses de precios, políticas de cancelación y resúmenes de reseñas que otros proveedores no incluyeron.

Oxylabs logró una tasa de éxito del 98% en Airbnb. El resultado fue constante durante toda la prueba, sin caídas notables. No lideró en riqueza de datos, pero 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 scraping de propósito general en lugar de una configuración específica para Airbnb. La tasa de éxito fue inferior a la del grupo líder, pero se mantuvo utilizable en la mayoría de las URLs 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.

Zyte registró una tasa de éxito del 98% en Airbnb. Aunque devolvió HTML en lugar de datos estructurados, los resultados fueron consistentes en todo el conjunto de URLs. Fue una de las opciones más confiables en este dominio.

Nimble registró una tasa de éxito del 12% en Airbnb, muy por debajo del resto de participantes. La baja tasa de éxito indica que el motor de renderizado de Nimble no pudo manejar la estructura de página de Airbnb para la mayoría de las URLs probadas. Este fue el único proveedor en el benchmark donde Airbnb presentó un gran desafío de extracción.

Metodología del benchmark

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

Conjunto de datos

Preparamos 250 URLs de páginas de producto de Airbnb. Las páginas de producto son anuncios de propiedades individuales con detalles como título, precio, calificación, reseñas e información del anfitrión.

Todas las URLs incluían los parámetros de consulta check_in, check_out y adults para asegurar 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. Todas las URLs se verificaron como accesibles antes del benchmark.

Configuración compartida

Todos los proveedores recibieron URLs idénticas del mismo conjunto de datos y se probaron en las mismas condiciones:

• Ejecución secuencial: una solicitud a la vez, sin solicitudes en paralelo
• Retraso entre solicitudes: 2 segundos
• Manejo de límite de tasa: espera de 30 segundos con hasta 3 reintentos ante HTTP 429
• Tiempo de espera de envío: 300 segundos
• Tiempo de espera de ejecución: 600 segundos
• Cada URL se probó una vez por proveedor

Configuraciones de los proveedores

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 de Dataset (dataset_id: gd_ld7ll037kqy322v05), que devuelve JSON estructurado con campos analizados. La API de Dataset se consultó utilizando el endpoint /progress/{snapshot_id} a intervalos de 1 segundo hasta que el estado alcanzó ready. Luego se obtuvieron los resultados desde el endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Decodo (Smartproxy)

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

Oxylabs

Oxylabs utilizó la API Realtime con source: airbnb y render: html, que devuelve HTML renderizado por JavaScript. La respuesta se analizó localmente con selectores CSS.

Nimbleway

Nimble utilizó la API Extract con render: true y driver: vx10 (navegador headless sigiloso). 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 por JavaScript a través de un navegador Chromium headless. La respuesta se analizó localmente con selectores CSS. No se aplicó ninguna configuración específica del dominio.

Validación

Verificación de estado HTTP

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

Reglas de validación

Las pruebas que pasan la verificación de estado HTTP se validan en el siguiente orden:

1. Detección de 404: Si el contenido de la página o el error de la API indica que la página ya no existe (“página no encontrada”, “no existe”, “dead_page”), la prueba se marca como válida. El proveedor identificó correctamente una página no disponible.
2. Extracción de datos (JSON API): Para los proveedores que devuelven JSON estructurado, al menos un campo de datos debe estar presente y no vacío, con un tipo válido según el campo (cadena o entero). Los campos verificados incluyen título, precio, calificación y reseñas.
3. 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 pasa.
4. Indicador de página (solo HTML): Si no se extrajeron elementos de datos pero al menos uno de los selectores CSS predefinidos para Airbnb coincidió con un elemento en la página, la prueba se marca como válida. Esto confirma que la página se renderizó y cargó, incluso si no se encontraron elementos de datos estructurados en los contenedores esperados. Si no se cumple ninguna de las condiciones anteriores, la prueba falla. Las razones comunes de fallo incluyen páginas de desafío captcha/bot, renderizado JavaScript insuficiente, errores de conexión del proxy y errores del rastreador.

Métricas

Tasa de éxito de validación: El porcentaje de URLs probadas en las que el proveedor devolvió datos utilizables, calculado como pruebas exitosas dividido por el total de pruebas.

Tiempo de finalización: El tiempo total desde el envío de la solicitud de scraping hasta la recepción de los resultados validados, medido en segundos. Para los proveedores asíncronos, el estado de finalización del trabajo se consultó a intervalos de 1 segundo. Se reporta como la media aritmética de todas las ejecuciones en un grupo.

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

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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Preguntas frecuentes

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Nazlı Şipi

Investigadora de IA

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Nazlı es analista de datos en AIMultiple. Tiene experiencia previa en análisis de datos en diversas industrias, donde trabajó en la transformación de conjuntos de datos complejos en información procesable.

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