Raspado Web a Gran Escala: Técnicas y Desafíos

Evaluamos los principales raspador web APIs con 12,500 solicitudes a plataformas de comercio electrónico y motores de búsqueda. Luego, probamos la confiabilidad de los servicios subyacentes (es decir, los proxies residenciales) con 5,000 y 100,000 solicitudes paralelas.

Basándonos en estas experiencias, describimos cómo raspar datos a gran escala de manera eficiente y raspar datos a gran escala de manera ética. Explore los principales proveedores, los desafíos de la extracción de datos a gran escala y las mejores prácticas para superar estos obstáculos:

Evaluación de la fiabilidad de la infraestructura de datos web

Medimos la tasa de éxito y los tiempos de respuesta de los proxies residenciales para comprender cómo se comportan estos sistemas bajo diferentes cargas. Dado que los proxies residenciales subyacen a todos los servicios avanzados (por ejemplo, los desbloqueadores, los raspador web APIs), la capacidad de los proxies residenciales es normalmente el factor limitante.

Todos los servicios de los proveedores evaluados fueron fiables con 5,000 solicitudes paralelas. Con 100,000 solicitudes paralelas, todos los servicios experimentaron cierta degradación, pero Bright Data, Oxylabs y Decodo mostraron mayor fiabilidad, con un cambio limitado en la tasa de éxito o los tiempos de respuesta. Por ejemplo, a medida que aumentamos las solicitudes paralelas de 5k a 100k:

• Bright Data proxies residenciales‘ la tasa de éxito disminuyó de 96.5% a 93.4%, y el tiempo de respuesta aumentó de 1 segundo a 3.6 segundos.

• Oxylabs‘ la tasa de éxito cayó de 97.2% a 93.8% y el tiempo de respuesta aumentó de 1.3 a 6.4 segundos.

A nivel empresarial, una mayor fiabilidad reduce la frecuencia de reintentos, minimiza la sobrecarga de ingeniería y reduce los costos generales. Se ha utilizado una escala de potencia en el eje vertical para facilitar la visualización de las diferencias entre productos:

Limitación: Esta observación es una instantánea. Aunque esta observación incluyó 5 millones de solicitudes enviadas a cada proveedor, es posible que el rendimiento de los proveedores cambie con el tiempo.

Costo total de la infraestructura para el raspado a gran escala

• Bright Data ofrece a los usuarios de gran escala una infraestructura robusta y alcance mundial a un costo más bajo. Para las empresas que buscan la mejor relación calidad-precio, tanto Bright Data como Oxylabs ofrecen un buen equilibrio entre precio y rendimiento.

• NetNut y Decodo son las opciones más asequibles para necesidades a escala empresarial, con costos totales a partir de alrededor de $10,750 a $11,000.

• Apify es el proveedor más caro en esta comparación, con un costo de $17,749. Esto es aproximadamente un 65% más que el precio de entrada de NetNut.

Dada la gran cantidad de productos diferentes que ofrece cada proveedor, es difícil compararlos por precio. Sin embargo, un índice de precios global da una idea de la asequibilidad de los servicios de ese proveedor. Para más información, consulte nuestro enfoque de precios del benchmark.

Cobertura, tasa de éxito y latencia de los proveedores de datos web

La siguiente tabla se basa en las evaluaciones comparativas que realizamos con las principales raspado web APIs, comparándolas en cuanto a cuántos sitios cubren, la frecuencia con la que las solicitudes tienen éxito, la riqueza de los metadatos devueltos y la rapidez con la que responden en promedio. Haga clic en un proveedor para ver los resultados por dominio.

Cómo raspar sitios web a gran escala

Raspar sitios web a gran escala de manera eficaz requiere la combinación de una estrategia bien planificada y herramientas automatizadas para manejar los desafíos que surgen. Normalmente, existen dos tipos diferentes de objetivos de raspado de datos a gran escala:

1) Raspado de miles/millones de páginas de unos pocos sitios web grandes

Los sitios web grandes suelen tener sistemas de paginación complejos e incorporan técnicas anti-raspado. Para raspar datos de sitios web grandes, puede aprovechar las raspado web APIs cuando estén disponibles. Son rentables porque minimizan el esfuerzo técnico en el lado del cliente al proporcionar datos estructurados.

Sin embargo, las raspado web APIs no están disponibles para todos los sitios web. Puede seguir estos pasos para un enfoque óptimo:

Enfoque recomendado

1. Cree una lista de los tipos de páginas que desea recopilar. Por ejemplo, una página de búsqueda en Amazon es un tipo de página diferente a una página de producto.
2. Compare esta lista con las APIs que ofrece cada proveedor para identificar cuál le permite recuperar la mayor cantidad de páginas a través de APIs. Cada tipo de página adicional entregado a través de API permite a las empresas ahorrar a los equipos técnicos la gestión de proxies y el análisis sintáctico de páginas HTML. Puede ver todas las raspado web APIs junto con evaluaciones comparativas que muestran los campos de datos proporcionados por los diferentes servicios.
3. Utilice las APIs cuando estén disponibles.
4. Cuando las APIs de raspado no estén disponibles, utilice los servicios de desbloqueo o proxies residenciales para eludir las estrictas medidas anti-bot.

Ejemplo real

Las empresas de comercio electrónico y los minoristas que raspan los sitios web de sus competidores (es decir, Amazon) para la fijación dinámica de precios se enfrentan a este desafío. Este es un caso de uso común y, como resultado, las raspado de comercio electrónico APIs son las raspado APIs más comunes.

Si planea raspar millones de páginas al día, necesita aprovechar un servicio que pueda manejar grandes volúmenes.

2) Raspado de miles de sitios web pequeños

Este tipo de raspado web a gran escala es un desafío ya que los proveedores de infraestructura de datos web normalmente no ofrecen raspado web APIs para ellos y la mayoría de los sitios web pequeños tienen estructuras de sitio diversas.

Sin embargo, los sitios web más pequeños suelen incorporar niveles más bajos de tecnología anti-raspado. Por lo tanto, los proxies se utilizan normalmente en este tipo de operaciones de raspado.

Nuevos desarrollos: LLMs y raspadores de IA

El análisis sintáctico de páginas web solía ser un trabajo manual y que consumía mucho tiempo, en el que los ingenieros utilizaban técnicas de coincidencia de patrones para convertir HTML en datos estructurados.

Con la IA generativa, los modelos de lenguaje grandes se pueden utilizar en el análisis sintáctico. Sin embargo, los LLMs son propensos a la alucinación y se recomienda a las empresas que prueben los datos analizados automáticamente para asegurarse de que se analizan correctamente.

Los proveedores de infraestructura de datos web están incluyendo LLMs en su oferta; obtenga más información sobre esta nueva categoría: raspado web con IA.

¿Cuáles son los desafíos del raspado web a gran escala?

El raspado web a gran escala plantea numerosos desafíos debido a la complejidad de manejar grandes volúmenes de datos y los componentes técnicos involucrados. Estos son algunos de los desafíos más comunes del raspado a gran escala:

Sitios web dinámicos:

Los sitios web dinámicos, a diferencia de los sitios web estáticos, utilizan JavaScript para cargar o mostrar contenido, lo que dificulta la recopilación de datos mediante los métodos tradicionales de raspado web. La mayoría de los sitios web dinámicos requieren interacciones del usuario, como hacer clic en botones o rellenar formularios. Su raspador debe ser capaz de simular estas interacciones para acceder a los datos.

Limitación de velocidad:

Los sitios web emplean la limitación de velocidad para controlar la cantidad de solicitudes que un cliente puede realizar en un período específico. Esto protege a los sitios web de los bots maliciosos y evita que sus datos sean utilizados de manera abusiva o indebida.

Medidas anti-raspado:

Muchos sitios web emplean mecanismos anti-raspado, como CAPTCHAs, desafíos de JavaScript y bloqueos de IP, para impedir o restringir las actividades de raspado web.

Riesgo legal:

Las actividades de raspado a gran escala atraen la atención de los equipos de seguridad e incluso si una pequeña parte de este raspado incluye actividades potencialmente ilegales o poco éticas (por ejemplo, recopilar datos tras el inicio de sesión, recopilar PII), los litigios aparecen rápidamente. Un ejemplo reciente es Google demandando a SerpApi por raspar contenido con derechos de autor que formaba parte de sus resultados de búsqueda públicos.¹

Precisión de los datos:

Puede ser difícil garantizar la precisión de los datos, especialmente cuando se trabaja con grandes conjuntos de datos. Por ejemplo, los grandes conjuntos de datos recopilados de múltiples fuentes pueden dar lugar a inconsistencias en los datos. Inspeccionar manualmente los nuevos datos, especialmente en grandes conjuntos de datos, puede ser poco práctico y tedioso. Puede emplear métricas automatizadas para validar e inspeccionar los datos, como aprovechar los algoritmos de aprendizaje automático o desarrollar scripts.

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

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Cómo realizar raspado web a gran escala de manera eficaz

Hemos recopilado las siguientes pautas clave para ayudarle a superar los desafíos del raspado web a gran escala, garantizando una extracción de datos eficiente y legalmente conforme. Es importante utilizar estas mejores prácticas de manera responsable y de acuerdo con los términos de servicio del sitio web.

• Navegadores de raspado incorporan funciones de desbloqueo a los navegadores que se pueden controlar mediante programación. Esto facilita la recopilación de datos.

• Navegadores sin interfaz gráfica (headless browsers) permiten a los usuarios extraer los datos que necesitan de los sitios web dinámicos. Al raspar sitios dinámicos, puede utilizar navegadores sin interfaz gráfica para simular las interacciones del usuario, como movimientos y clics del ratón. Sin embargo, es posible que no puedan renderizar correctamente las páginas que dependen en gran medida de JavaScript.

• Proxies y rotación de IP: La mayoría de las bibliotecas y herramientas de raspado web ofrecen opciones para utilizar proxy. Los raspadores web preconstruidos a menudo incluyen integración incorporada con servicios de proxy para ayudar a los usuarios a evitar ser bloqueados por los sitios web de destino.
• Por ejemplo, los proxies rotativos permiten a los raspadores web eludir la limitación de velocidad y realizar más solicitudes sin ser marcados como sospechosos. Recomendamos emplear IPs residenciales ampliamente conocidas por su fiabilidad y velocidad.

• Automatización del navegador web: Las herramientas de automatización web como Selenium y Puppeteer le permiten imitar las actividades humanas e interactuar con los sitios web de la misma manera que lo hacen los humanos. Esto puede ser útil para extraer grandes cantidades de datos de sitios web dinámicos sin navegar manualmente por el sitio.

• Técnicas de computación distribuida: Una arquitectura de raspado web distribuida permite un raspado web a gran escala más eficiente al dividir y distribuir las tareas de raspado web entre múltiples máquinas. Puede construir su raspador distribuido en cualquier lenguaje según su familiaridad para superar desafíos como la limitación de velocidad y el manejo de contenido dinámico.

¿Qué es el raspado web a gran escala?

El raspado web a gran escala es el proceso de extraer datos de sitios web con al menos cientos de miles de solicitudes cada mes. Aunque los usuarios pueden realizarlo manualmente, el término generalmente se refiere a un proceso automatizado implementado por rastreadores web o raspadores.

El volumen y la complejidad de los datos involucrados en el raspado web a gran escala plantean cuestiones éticas y legales, lo que requiere un conocimiento exhaustivo de las herramientas, técnicas y mejores prácticas de raspado web para lograr el éxito.

Metodología

Utilizamos cada servicio de proxy residencial evaluado para enviar solicitudes paralelas a 50 URL diferentes alojadas en aimultiple.com. Estas URL no emplearon ningún servicio anti-raspado, ya que desactivamos todos los servicios de seguridad de nuestro sitio web, como WAF y protección DDOS en la capa de red, durante esta prueba.

Ejecutamos estas pruebas desde 100+ servidores, cada uno con un enlace ascendente de 10GB, alojados en diferentes regiones. Durante nuestras mediciones, nos aseguramos de que todos los hilos paralelos estuvieran activos simultáneamente. En una medición, tuvimos 5k solicitudes paralelas y en otra, 100k.

Una solicitud se consideró exitosa si devolvía el código de respuesta 200 y un identificador correcto. Para garantizar que los resultados no se almacenaran en caché, añadimos un identificador único a la cabecera de la solicitud. Luego, mediante un script, la URL imprimió este identificador en el cuerpo de la respuesta. Finalmente, comparamos los dos identificadores (uno en el cuerpo de la respuesta y otro en la cabecera de la solicitud). Con este enfoque, pudimos asegurarnos de que las solicitudes visitaran las URL de destino y de que los resultados no se almacenaran en caché (es decir, fueran frescos).

Cita este benchmark

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

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  author = {Karatas, Gulbahar},
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  year   = {2026},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 24 de Julio de 2026}
}

Enlaces de referencia

1.

Why we’re taking legal action against SerpApi’s unlawful scraping

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Gulbahar Karatas

Analista de la Industria

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Gülbahar es una analista de la industria de AIMultiple enfocada en la recopilación de datos web, las aplicaciones de datos web y la seguridad de aplicaciones.

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