Probamos los mejores SERP Scraper APIs

Evaluamos a los principales proveedores de SERP utilizando 18,000 solicitudes en vivo en Google, Bing y Yandex. Vea los 6 mejores proveedores que destacan en nuestras pruebas de velocidad y riqueza de datos:

Resultados del benchmark de SERP scraper API

Compare el tiempo de respuesta medio de los proveedores y el número promedio de campos que devolvieron en nuestro benchmark:

Se utilizaron 1,200 consultas en este benchmark, incluyendo un total de 200 páginas de resultados de los dos principales motores de búsqueda: Google.com y Bing.com. Las consultas fueron las 100 búsquedas principales de Google en Estados Unidos. Lea la metodología completa.

Estabilidad de las soluciones de SERP scraper

Hemos ejecutado 18,000 consultas en este benchmark hasta ahora. Realizamos solicitudes en vivo cada 15 min, con la caché desactivada, un tiempo de espera de 60s, y más de 250 consultas en Google, Bing y Yandex en Estados Unidos.

El gráfico muestra la tasa de éxito diaria y el tiempo de respuesta promedio (llamadas exitosas):

Precios de los 6 mejores SERP scrapers

Ventajas y desventajas de las mejores SERP scraper APIs

La SERP API de Bright Data es la herramienta más potente. En nuestras pruebas, devolvió 2x el número de campos de datos (mapas, coordenadas, rich snippets) que el promedio de la industria. Es la opción ideal si necesita datos profundos y estructurados en lugar de simples títulos y URLs.

Ventajas:

• Profundidad de datos inigualable: Captura detalles granulares que otros pasan por alto.
• Escala masiva: La red proxy integrada maneja millones de solicitudes.
• Cobertura global: Apunta a cualquier país, ciudad o coordenada.

Desventajas:

• Curva de aprendizaje: El panel tiene muchas funciones y puede resultar abrumador para principiantes.

En nuestra prueba, Oxylabs demostró ser el proveedor más estable. Aunque no lidera en velocidad bruta (como Zyte) ni en profundidad de datos (como Bright Data), ofrece resultados consistentes con una tasa de fallos casi nula.

Logra el equilibrio perfecto para proyectos a gran escala donde la fiabilidad es más crítica que la velocidad en milisegundos.

Ventajas:

• Esquema unificado: Cambie de scraping de Google a Bing cambiando un parámetro.
• Segmentación granular: Extraiga datos de SERP a nivel de ciudades o coordenadas específicas.

Desventajas:

• Centrado en Google: Aunque cubre otros, sus funciones están muy optimizadas para Google.

Decodo es la mejor alternativa de bajo costo. En nuestras pruebas, ofreció un rendimiento cercano al de los proveedores premium (~0.4s más lento que Oxylabs) a una fracción del costo.

Los endpoints de búsqueda de Decodo incluyen el Google Search Scraper y la API de Bing Search. La SERP API admite Google en profundidad y Bing (resultados, fragmentos y clasificaciones). Toda la facturación es mediante modelo de pago por éxito.

Ventajas:

• Rentabilidad: Uno de los puntos de entrada más baratos del mercado ($29).
• Granularidad: Admite segmentación a nivel de ciudad y basada en coordenadas.

Desventajas:

• Centrado en Google: Se enfoca fuertemente en Google; otros motores son secundarios.

SerpApi es un proveedor de datos SERP centrado en la recuperación de alta velocidad y amplio soporte de motores. Según nuestros datos de benchmark, el servicio mantuvo un tiempo de respuesta promedio constante de aproximadamente 2ms, lo que lo convierte en el proveedor más rápido durante ese período.

Mientras que algunas herramientas se limitan a resultados de búsqueda estándar, SerpApi proporciona datos estructurados para motores de nicho, incluyendo Google Scholar, Google Flights y YouTube.

Ventajas:

• Velocidad medida: Registró un tiempo de respuesta promedio estable de ~2ms en nuestras últimas pruebas de rendimiento.
• Rango de motores: Admite extracción de datos de Google (Imágenes, Noticias, Shopping, Scholar, Flights), YouTube, Yahoo y Baidu.
• Amigable para desarrolladores: Documentación y librerías para Python, PHP, Ruby y Go.

Desventajas:

• Usar las funciones básicas es fácil, pero aprovechar al máximo las opciones avanzadas y comprender los diferentes resultados para cada tipo de búsqueda lleva algo de tiempo.

Si su aplicación requiere datos en tiempo real (por ejemplo, un usuario hace clic en un botón y espera un resultado), Zyte es el ganador. En nuestras pruebas, registró un tiempo de respuesta medio inferior a 1.5 segundos.

Ventajas:

• Velocidad: La opción más rápida del mercado, punto.

Desventajas:

• Costo: Lograr esta velocidad puede ser más caro que las soluciones estándar basadas en proxy.
• Profundidad de datos: Devuelve datos SERP estándar; menos granular que Bright Data.

Apify ofrece una plataforma donde puedes alquilar 'Actors' (scrapers) listos para usar para Google Maps, Shopping y más.

Ventajas:

• Baja entrada: Puedes empezar por tan solo $5/mes.
• Comunidad: Excelentes librerías de código abierto y soporte para desarrolladores.

Desventajas:

• Latencia: No recomendado para aplicaciones en tiempo real orientadas al usuario debido a tiempos de respuesta más lentos.

Nuestro benchmark mostró que NetNut es más lento que los líderes del mercado, y el modelo de precios está estrictamente orientado a usuarios empresariales con grandes presupuestos.

Ventajas:

• Red ISP: Acceder a IPs reales de ISP reduce la posibilidad de ser marcado como bot.

Desventajas:

• Alta barrera de entrada: No adecuado para proyectos pequeños o desarrolladores individuales.
• Velocidad: Tiempos de respuesta más lentos en comparación con Zyte o Bright Data en nuestras pruebas.

Scraping de SERP impulsado por IA

Las herramientas de IA para SERP utilizan machine learning para adaptarse a los cambios de diseño en tiempo real, a diferencia de los sistemas antiguos que dependen de selectores fijos. Cambiar a la automatización de SERP ofrece varios beneficios:

• Las herramientas de IA pueden leer estructuras de página, por lo que su scraper sigue funcionando incluso si Google mueve fragmentos destacados o bloques de anuncios.
• Además de recuperar HTML, estas herramientas utilizan LLMs para resumir resultados y explicar por qué ciertas páginas tienen una clasificación más alta.
• La automatización significa que no tiene que actualizar las cosas manualmente.

Metodología del benchmark de SERP scraper

Se evalúan múltiples proveedores de páginas de resultados de motores de búsqueda (SERP) en Google, Bing y Yandex. La caché se desactiva para garantizar que cada solicitud recupere resultados actuales.

Se utiliza un conjunto de más de 250 consultas únicas para generar más de 900 URLs en los motores de búsqueda evaluados. Cada iteración selecciona aleatoriamente una o más consultas de este conjunto.

Las solicitudes se ejecutan en intervalos de 15 minutos. Cada solicitud está sujeta a un período de tiempo de espera de 60 segundos.

Durante cada iteración, se empareja un proveedor con un motor de búsqueda compatible y se recupera la URL de búsqueda en vivo correspondiente. El benchmark se realiza en modo único.

Una respuesta se considera exitosa si cumple los siguientes criterios:

1. La respuesta devuelve datos no vacíos, y
2. Al menos un selector de Cascading Style Sheets (CSS) específico del motor está presente en el HTML devuelto.

Se utilizan los siguientes selectores CSS para la validación:

• Google: .tF2Cxc, .yuRUbf, #search
• Bing: .b_algo, .b_caption, .b_title
• Yandex: .serp-item,.Organic, .content__left

Se registran las siguientes métricas:

• La tasa de éxito diaria se calcula como el número de solicitudes exitosas dividido por el número total de solicitudes, multiplicado por 100, tanto por motor como en general.
• El tiempo de respuesta promedio se calcula como la media de los tiempos de respuesta de las solicitudes exitosas.
• La frecuencia de tiempos de espera y la distribución de errores también se monitorizan durante todo el proceso de evaluación.

Todos los errores encontrados durante el proceso se registran.

• Los tipos de errores registrados incluyen tiempos de espera (fijos en 60 segundos), errores de red o conexión, fallos de análisis o decodificación y respuestas vacías.

Se registran los siguientes campos para cada solicitud:

• query, search_engine, url, success (1/0), response_time_s, mode=single, batch_id.

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Preguntas frecuentes

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  author = {Karatas, Gulbahar},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serp-scraper-api}},
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Gulbahar Karatas

Analista Industrial

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

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