Los 6 mejores scrapers inmobiliarios: Bright Data, Apify y Oxylabs

Evaluamos seis proveedores de web scraping en cinco grandes dominios inmobiliarios, ejecutando 1.500 URLs de anuncios de propiedades a través de cada proveedor para un total de 9.000 solicitudes.

Resultados del benchmark de scraping inmobiliario

Consulte la sección de metodología para obtener más detalles sobre el proceso de prueba.

Cobertura de dominios por proveedor

• ✓ = compatible, devuelve HTML
• ✅ = compatible, devuelve datos estructurados
• ✕ = Incluido en el benchmark pero 0 % de éxito

Apify no ofrece actores dedicados para Realtor, Rightmove y Realestate.au, por lo que estos dominios se excluyeron del benchmark de Apify.

Resultados del benchmark de scraping inmobiliario a nivel de dominio

Tiempo de finalización de tareas exitosas frente a la tasa de éxito general

Campos de metadatos disponibles por proveedor

En Zillow, Bright Data devolvió 121 campos por anuncio y Apify devolvió 185. SerpApi devuelve 34, pero desde la cuadrícula de resultados de búsqueda en lugar de la página de la propiedad. Apify fue el único proveedor con JSON estructurado para Redfin (23 campos) y Bright Data el único para Realestate.com.au (35 campos).

La tabla siguiente enumera los campos que devuelve cada proveedor, agrupados por categoría. Los recuentos de SerpApi corresponden a cada tarjeta de resultados de búsqueda, no a cada página de detalle de la propiedad.

Los tres proveedores de Zillow devuelven doce campos: address, bedrooms, bathrooms, livingArea, lotSize, price, homeStatus, homeType, latitude, longitude, brokerageName y daysOnZillow. Bright Data y Apify comparten nueve más que SerpApi nunca devuelve, porque solo existen en la página de la propiedad: zestimate, rentZestimate, yearBuilt, lastSoldPrice, dateSold, propertyTaxRate, photoCount, schools, priceHistory y taxHistory.

El motor zillow de SerpApi recibe un region_id o límites de mapa, no una URL de anuncio, por lo que su salida se limita a lo que muestra la tarjeta. Los tres campos que devuelve y que ningún competidor devuelve describen la capa de búsqueda: position para el ranking de resultados, total_results para el inventario regional y los cursores de paginación. Esto lo hace utilizable para recuentos de inventario y distribuciones de precios por región, e inutilizable para el enriquecimiento por propiedad.

Precios de los scrapers inmobiliarios

Opciones de prueba gratis de los scrapers inmobiliarios

Pros y contras de los 6 mejores scrapers inmobiliarios

Bright Data fue uno de los proveedores más consistentes del benchmark. Sus mejores resultados aparecieron en Zillow, Realestate.com.au y Rightmove. En Zillow, Bright Data alcanzó aproximadamente un 100 % de éxito, aunque fue más lento que los proveedores más rápidos de ese gráfico.

En Realestate.com.au, volvió a registrar una alta tasa de éxito, en torno al 95 %, lo que lo situó entre los mejores resultados de ese dominio. En Rightmove, combinó una alta tasa de éxito con una latencia muy baja, lo que lo convirtió en uno de los resultados más eficientes de ese gráfico.

El resultado más débil apareció en Redfin, donde Bright Data fue muy rápido pero menos fiable que en sus dominios más fuertes, con un éxito en torno al 78 %. En Realtor, se mantuvo competitivo, con una latencia moderada y una tasa de éxito en torno al 80 %, pero no lideró ese grupo.

El proveedor tuvo un buen rendimiento en todo el conjunto de dominios inmobiliarios sin mostrar un gran desplome en ningún sitio. No fue el mejor resultado en todos los gráficos, pero se mantuvo en la mitad superior de la comparación en todo momento.

Oxylabs mostró un perfil de rendimiento mixto en el benchmark inmobiliario. Sus resultados fueron buenos en algunos dominios, pero mucho más débiles en otros, lo que lo convirtió en uno de los proveedores más dependientes del dominio del conjunto.

En Realtor y Rightmove, Oxylabs tuvo un buen rendimiento. Combinó una latencia relativamente baja con altas tasas de éxito, lo que lo situó entre los proveedores más fuertes en esos dominios. En Realestate.com.au, las tasas de éxito también fueron altas, aunque los tiempos de finalización fueron notablemente más lentos. Esto sugiere que Oxylabs puede mantener una extracción fiable para algunos objetivos, incluso cuando no está entre las opciones más rápidas.

Los mejores resultados de Oxylabs se dieron en Realtor y Rightmove, mientras que Zillow y Redfin fueron claramente más débiles. Para los equipos que evalúan proveedores de scraping inmobiliario, Oxylabs es una opción más específica por dominio que una elección ampliamente estable en los cinco sitios.

En Zillow, Decodo alcanzó una alta tasa de éxito de aproximadamente 97 %, pero la latencia también fue alta, en torno a 51 segundos, lo que lo hizo mucho más lento que los proveedores más fuertes. En Rightmove, volvió a registrar una tasa de éxito utilizable, en torno al 89 %, pero siguió siendo más lento que la mayoría de los participantes.

Decodo no tuvo un rendimiento tan uniforme ni tan bueno como los proveedores líderes de esta comparación. Pudo completar la extracción en algunos dominios, pero a menudo con una latencia mayor, y tuvo más dificultades en los sitios más difíciles.

SerpApi ofrece un endpoint de búsqueda de Zillow que devuelve la cuadrícula de resultados de búsqueda. Todo lo que devuelve proviene de la tarjeta del anuncio.

Entrada

• Se orienta por región en lugar de por URL de anuncio: un region_id para una ciudad, código postal, condado o estado, o map_boundscoordenadas.
• region_id no tiene un endpoint de consulta. Debe leerse de una URL de búsqueda de Zillow como el número antes de _rid.
• Los filtros cubren estado, precio, dormitorios, baños, tipo de vivienda, pies cuadrados, año de construcción y condiciones de alquiler. listing_type y listing_status se aplican solo cuando status_type=sale, con el valor predeterminado active,coming_soon,zillow_preview, y los ordenamientos featured y priorityscore funcionan solo en alquileres.

Salida

• JSON, HTML sin procesar de Zillow o Markdown, este último con su propio endpoint /search.md que envuelve los resultados en frontmatter YAML.
• json_restrictor reduce el payload a los campos seleccionados.

Almacenamiento en caché

• Las respuestas en caché se sirven durante una hora y no cuentan contra la cuota mensual, por lo que las consultas idénticas repetidas durante el desarrollo son gratis.
• no_cache=true fuerza una obtención en vivo y no puede combinarse con async, que encola una búsqueda para su recuperación a través del archivo de búsquedas API.

En Zillow, Apify combinó una tasa de éxito muy alta con una latencia relativamente baja. Alcanzó aproximadamente un 100 % de éxito en unos 18 segundos, lo que lo situó entre los mejores resultados de ese gráfico.

En Redfin, el resultado es aún más importante. Redfin fue uno de los dominios más difíciles del benchmark, y varios proveedores mostraron una clara caída de éxito en ese dominio.

Apify tuvo un mejor rendimiento que el resto de los participantes en ese gráfico, alcanzando alrededor de un 88 % de éxito en aproximadamente 14 segundos. No fue el proveedor más rápido en Redfin, pero ofreció la mejor combinación de fiabilidad y latencia.

Los mejores resultados de Zyte aparecieron en Rightmove, Zillow y Realestate.com.au. En Rightmove, Zyte alcanzó una de las tasas de éxito más altas del benchmark, aproximadamente 93 %, manteniendo la latencia en un rango razonable.

En Zillow, también mantuvo una tasa de éxito sólida de alrededor del 92 %, aunque los tiempos de finalización fueron más lentos que los de los proveedores más rápidos de ese gráfico.

En Realestate.com.au, Zyte fue relativamente rápido y aun así logró una tasa de éxito utilizable, aunque no alcanzó al grupo superior en fiabilidad. Los resultados más débiles aparecieron en Redfin y especialmente en Realtor.

La principal fortaleza de Nimble fue la consistencia. Se mantuvo dentro de un rango viable en los cinco dominios inmobiliarios y no mostró ningún dominio donde el rendimiento se desplomara.

Los mejores resultados de Nimble aparecieron en Zillow, Redfin y Rightmove. En Zillow, Nimble combinó una latencia baja con una alta tasa de éxito, lo que lo situó entre los mejores resultados de ese gráfico.

En Redfin, volvió a resistir razonablemente bien, con un éxito en torno al 79 % y tiempos de finalización más rápidos que varios competidores. En Rightmove, Nimble también fue fuerte, logrando aproximadamente un 92 % de éxito con una latencia moderada, lo que lo mantuvo cerca del grupo superior en ese dominio.

En Realestate.com.au, Nimble se mantuvo relativamente rápido, pero su éxito fue algo inferior al de los proveedores más fuertes de ese gráfico. El mismo patrón apareció en Realtor, donde se mantuvo competitivo, pero no se distanció claramente del centro del grupo.

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Metodología de los scrapers inmobiliarios

Probamos seis proveedores de web scraping (Apify, Bright Data, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) en cinco dominios inmobiliarios: zillow.com, redfin.com, realtor.com, rightmove.co.uk y realestate.com.au.

Dataset de los scrapers inmobiliarios

Preparamos 1.250 URLs de páginas de producto en 5 dominios (250 por dominio). Las páginas de producto son anuncios de propiedades individuales con detalles como dirección, precio, dormitorios y baños.

Los cinco dominios se seleccionaron como los principales sitios web inmobiliarios a nivel mundial según los rankings de tráfico de SimilarWeb.

Todas las URLs se verificaron como accesibles antes del benchmark. Las redirecciones no válidas, los anuncios caducados y los subdominios no estándar se eliminaron o corrigieron durante la preparación del dataset.

Configuración compartida

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

• Ejecución secuencial: una solicitud a la vez, sin solicitudes en paralelo
• Retraso entre solicitudes: 2 segundos
• Gestión de límites de velocidad: 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

Bright Data

Bright Data utilizó dos métodos de integración según el dominio. Para Zillow y Realestate AU, utilizamos el Dataset API, que devuelve JSON estructurado con campos analizados. Para Redfin, Realtor y Rightmove, utilizamos un web unblocker que devuelve HTML renderizado, que analizamos localmente con selectores CSS.

El Dataset API se consultó mediante el endpoint /progress/{snapshot_id} a intervalos de 1 segundo hasta que el estado alcanzó 'ready'. Los resultados se obtuvieron después del endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Apify

Apify utilizó actores preconstruidos específicos para cada dominio compatible. Para Zillow, utilizamos maxcopell/zillow-detail-scraper. Para Redfin, utilizamos tri_angle/redfin-detail. Apify no admite Realtor, Rightmove ni Realestate AU en este benchmark.

Los actores de Apify devuelven JSON estructurado, por lo que no fue necesario analizar selectores CSS. Las ejecuciones de los actores se consultaron a intervalos de 1 segundo hasta que el estado alcanzó SUCCEEDED.

Decodo

Decodo utilizó la API Universal Scraper (target: universal, headless: HTML) para Zillow y Redfin. Para Realtor, Rightmove y Realestate AU, utilizamos el web unblocker con la cabecera X-SU-Headless: HTML para la renderización de JavaScript. Todas las solicitudes incluyeron una cabecera User-Agent de escritorio.

Oxylabs

Oxylabs utilizó una API de fuente dedicada para Zillow (source: zillow) con render: html. Para Redfin, Realtor, Rightmove y Realestate AU, utilizamos el proxy Web Unblocker. Las solicitudes del unblocker incluyeron una cabecera User-Agent de escritorio. La renderización de JavaScript no estaba habilitada en el unblocker.

Nimble

Nimbleway utilizó la API Extract para todos los dominios con render: true y driver: vx10 (navegador headless sigiloso). Todas las solicitudes devolvieron HTML renderizado, que analizamos con selectores CSS. No se aplicó ninguna configuración específica por dominio.

Zyte

Zyte utilizó la API Extract para todos los dominios con browser HTML: true, que devuelve HTML renderizado con JavaScript mediante un navegador Chromium headless. No se aplicó ninguna configuración específica por dominio.

Métodos de scraping por dominio

• JSON API: el proveedor devuelve JSON estructurado con campos analizados (dirección, precio, dormitorios)
• HTML API: el proveedor devuelve HTML renderizado con JavaScript a través de su API de scraping, que se analiza localmente con selectores CSS.
• Unblocker: el proveedor enruta la solicitud a través de un proxy al sitio de destino, devuelve HTML sin procesar y lo analiza localmente con selectores CSS.

Validación de datos del benchmark inmobiliario

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 correctos y pasan a la fase de validación. Cualquier otro código de estado (400, 403, 500, 550) 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 superan la comprobación 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 (“page not found”, “does not exist”, “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, y el tipo de campo depende del campo (cadena o entero). Los campos comprobados incluyen dirección, precio, dormitorios, baños, título, nombre, valoración y reseñas.
3. Extracción de datos (HTML): para los proveedores que devuelven HTML, la respuesta se analiza mediante selectores CSS específicos del dominio. Si al menos un selector coincide y devuelve un valor no vacío, la prueba se supera.
4. Indicador de página (solo HTML): si no se extrajeron elementos de datos, pero al menos uno de los selectores CSS predefinidos para ese dominio 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 elementos de datos estructurados en los contenedores esperados.

Si no se cumple ninguna de las condiciones anteriores, la prueba falla. Las causas frecuentes de fallo incluyen páginas de desafío CAPTCHA/bot, renderización insuficiente de JavaScript, errores de conexión del proxy y errores del crawler.

Métricas del benchmark inmobiliario

• Tasa de éxito de validación: el porcentaje de URLs probadas en las que el proveedor devolvió datos utilizables, calculado como pruebas exitosas divididas 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. En los proveedores asíncronos, el estado de finalización del trabajo se consultó cada 1 segundo. Se indica como la media aritmética de todas las ejecuciones de un grupo.
• Metadatos disponibles: el número de nombres de campo únicos devueltos por el proveedor en todos los elementos de una respuesta. Solo se aplica a las respuestas de JSON API.

Preguntas frecuentes

Cita este benchmark

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@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Los 6 mejores scrapers inmobiliarios: Bright Data, Apify y Oxylabs}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 10 de septiembre de 2026}
}

Registro de cambios

3 actualizaciones

2026

1. 24 de jul

   Añadidos recuentos exclusivos de campos de metadatos para anuncios de Zillow, Redfin y Realestate.com.au

2. 16 de abr

   Se añadió una sección de preguntas frecuentes sobre scraping inmobiliario después de las métricas del benchmark.

3. 11 de abr

   Se añadieron tablas de cobertura de dominios y campos de metadatos por proveedor en la sección de metodología.

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 transformando datasets complejos en información procesable.

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