Mejores scrapers de redes sociales: 37K solicitudes probadas
Enviamos 37.000 solicitudes de prueba a 7 APIs de scraping en 6.500 páginas de Facebook, Instagram, LinkedIn, TikTok y X para encontrar el scraper de redes sociales más fiable.
Benchmark de rendimiento en redes sociales
Comparación de scrapers de redes sociales por dominio
El promedio de campos de metadatos muestra cuántos campos de datos estructurados devuelve un proveedor por página exitosa, como el número de seguidores, la fecha de publicación o el texto. Los proveedores de JSON entregan estos campos listos para usar. Los proveedores de HTML (Decodo, Oxylabs y Zyte) devuelven la página sin procesar y nosotros extrajimos los campos que necesitábamos con selectores CSS. Por tanto, su valor es 0, lo que refleja el formato de salida, no datos faltantes.
Precios de scrapers de redes sociales
Cobertura de dominios de los scrapers de redes sociales
- ✓ = admitido, devuelve HTML
- ✅= admitido, devuelve datos estructurados
- ✕ = no admitido
Para obtener resultados a nivel de plataforma, incluidos los campos que devuelve cada proveedor de JSON, consulta nuestros benchmarks de scrapers de LinkedIn, X, Instagram, Facebook y TikTok.
Mejores herramientas de scraping de redes sociales
Bright Data Bright Data ofrece datos de redes sociales de dos formas: la Web Scraper API, que recopila una página cuando envías su URL, y los Datasets previamente recopilados para datos históricos masivos. La Web Scraper API tiene un scraper independiente para cada plataforma y tipo de página. Usamos 13 de ellos, desde reels de Instagram hasta páginas de empresa de LinkedIn.
Devolvió JSON en el 98,9 % de nuestras 6.500 páginas, con 32.5 campos de datos por página de media, la mayor cifra de todos los proveedores. Cada solicitud se ejecuta como un trabajo de recopilación, por lo que una página tardó 58.0 s de media. El precio de pago por uso es de $1,50 por cada 1.000 registros.
Oxylabs fija el precio de su Web Scraper API según el tipo de objetivo. Las páginas de redes sociales se incluyen en el scraping de dominios personalizados con renderizado de JavaScript, que cuesta $1,50 por cada 1.000 resultados en el plan Starter de $30. Usamos la fuente universal, que acepta cualquier URL y devuelve el HTML renderizado.
- Todos los perfiles y reels de Instagram, los reels de Facebook y los perfiles de TikTok tuvieron éxito.
- Los perfiles de LinkedIn (12,0 %) y las páginas de empresa (20,2 %) redujeron la tasa general al 84,3 %.
- Tiempo medio: 25.1 s.
Decodo tuvo éxito en todos los reels de Instagram y Facebook y en al menos el 99,6 % de las páginas de X, pero solo en el 11,8 % de los perfiles de LinkedIn y en el 55,0 % de las páginas de empresa de LinkedIn. En general alcanzó el 86,1 %, con 26.9 s por página.
Decodo, antes Smartproxy, renderiza páginas en un navegador headless cuando se lo pides. Las solicitudes renderizadas cuestan más: $1,50 por cada 1.000 frente a $1,00 sin renderizado, con proxies premium en el plan de $19. Enviamos cada página al endpoint genérico, de modo que todos los proveedores de HTML gestionaron el mismo tipo de solicitud.
SerpApi es más conocido por su Google search API, y también ofrece motores para perfiles de Instagram y Facebook. Una llamada síncrona devuelve la cuenta como JSON, por lo que SerpApi fue el proveedor más rápido de la prueba con 2.9 s de media. Tuvo éxito en todos los perfiles de Instagram y en el 90,0 % de los perfiles de Facebook. SerpApi solo cuenta las búsquedas exitosas para el plan, y los planes empiezan en $25 por 1.000 búsquedas. No tiene motores para publicaciones, reels, TikTok, X ni LinkedIn.
Zyte API devuelve HTML renderizado en el navegador y clasifica cada sitio web en uno de cinco niveles de precio según su dificultad, de modo que el coste depende del sitio. Todos los planes incluyen acciones de navegador como clics y relleno de formularios, resolución de CAPTCHA, gestión de sesiones y geolocalización. Zyte rechazó las URLs de LinkedIn con HTTP 451.
En las otras cuatro plataformas tuvo éxito en 4.982 de 5.000 páginas (99,6 %), con 12.5 s de media, el tiempo más corto entre los proveedores de HTML.
La tienda de Apify lista scrapers llamados actores, creados por Apify y por desarrolladores externos. Solo usamos los seis que mantienen Apify y su equipo Clockworks, que cubren Instagram, Facebook y TikTok.
Cada actor tiene su propio precio por resultado, y el precio baja en los planes superiores. Los perfiles de Instagram cuestan $2,30 por cada 1.000 en el plan Starter de $19 y $1,60 en Business. Las páginas de Facebook cuestan $8,20 y $5.40.
Los actores devolvieron JSON en el 98,9 % de las 3.500 páginas, en 10.9 s de media. Ninguno de los actores propios de Apify cubre X ni LinkedIn.
Nimble ofrece tres formas de recopilar datos de redes sociales. La Extract API renderiza cualquier URL y devuelve HTML, a $1 por cada 1.000 solicitudes en pago por uso. Los agentes predefinidos devuelven JSON para páginas específicas, y los usamos para Instagram, TikTok y Facebook.
Una Social API separada cubre X y LinkedIn en JSON, pero requiere su propia activación, que nuestra cuenta no tenía. Esa carencia se reflejó en los resultados: X solo tuvo éxito en el 21,0 % de los perfiles y en el 26,2 % de las publicaciones. Las páginas de empresa de LinkedIn alcanzaron el 92,2 %, el mejor resultado entre los proveedores de HTML. Las publicaciones de Instagram se devolvieron en 4.2 s de media.
Añadir como fuente preferidaMetodología del benchmark de scraping de redes sociales
Probamos 13 tipos de página en cinco plataformas: perfiles, publicaciones y reels en Instagram y Facebook; perfiles y publicaciones en TikTok y X; perfiles, páginas de empresa y publicaciones en LinkedIn. Cada tipo de página tenía 500 URLs, 6.500 en total.
- Los perfiles y las páginas de empresa procedían de Wikidata, que vincula a personas y organizaciones con sus cuentas de redes sociales. Cuando Wikidata tenía un recuento de seguidores, extrajimos un tercio de las cuentas de cada grupo de tamaño: más de 1 millón de seguidores, de 10.000 a 1 millón, y menos de 10.000.
- Las publicaciones y los reels procedían de las mismas cuentas: como máximo dos por cuenta, publicados entre tres días y dos años antes de la prueba. Tomamos estos enlaces de las copias HTML de las páginas de perfil, de modo que ningún proveedor de JSON recibió una publicación que ya hubiera devuelto y almacenado en caché.
Ejecución de la prueba
- Cada URL se envió a todos los proveedores al mismo tiempo, entre el 23 y el 27 de octubre de 2026. Apify y SerpApi solo recibieron los tipos de página para los que ofrecen un producto.
- Para Apify, solo usamos actores que Apify mantiene por sí mismo. Decodo, Oxylabs y Zyte renderizaron todas las páginas con JavaScript y devolvieron HTML. Nimble usó sus agentes predefinidos donde los tiene y devolvió HTML renderizado en el resto.
- Una solicitud limitada por velocidad se reintentó hasta tres veces, con 30 segundos de separación.
Qué cuenta como éxito
Una respuesta debía superar tres comprobaciones:
- Estado: el proveedor devolvió un estado de 200 a 399, o 404 para una página eliminada.
- Contenido: la respuesta debía contener el nombre de la cuenta o del autor, el campo clave del tipo de página y al menos otro campo del tipo correcto. El campo clave es el recuento de seguidores para los perfiles, el texto o la fecha para las publicaciones y los reels, y el sector o el tamaño para las páginas de empresa. La misma regla se aplicó a JSON y HTML. Leímos las páginas HTML con selectores CSS.
- Valores: comparamos cada contador, como seguidores o me gusta, con la mediana de todos los proveedores para la misma URL. Un contador que difería en más de un 10 % (mínimo 2) se eliminaba, y la respuesta debía superar la comprobación de contenido sin él. Esta comprobación solo se ejecutaba cuando al menos tres proveedores devolvían el contador.
Cuando al menos dos proveedores detectaban que una página había sido eliminada, no se penalizaba a los demás proveedores por no devolver nada de esa página.
Métricas
- Tiempo de finalización: el tiempo desde la primera llamada a la API hasta que llegaron los datos, incluida la espera de trabajos asíncronos (Bright Data, Apify). Lo promediamos sobre las respuestas exitosas y excluimos el tiempo dedicado a esperar los límites de velocidad.
- Campos de metadatos disponibles: el número de campos distintos en una respuesta JSON exitosa. Las respuestas HTML cuentan como 0.
- Intervalos de confianza: bootstrap con 10.000 remuestreos al 95 % de confianza.
- Coste: el precio mensual del plan más barato que cubre cada volumen, dividido por ese volumen, tomado de las páginas de precios de los proveedores el 2 de noviembre de 2026. Zyte fija el precio de cada sitio web por separado, por lo que su línea utiliza la tarifa media que pagó nuestra cuenta durante la prueba.
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.
@misc{sipi2026,
author = {Şipi, Nazlı},
title = {{Mejores scrapers de redes sociales: 37K solicitudes probadas}},
year = {2026},
month = aug,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/social-media-scraping}},
note = {AIMultiple. Recuperado el 13 de agosto de 2026}
}Resultados y marcas de tiempo de 37.2 mil puntos de datos. Descargue los datos resumidos que se muestran en los gráficos y las tablas de este artículo como un archivo ZIP que contiene 6 archivos CSV y un README.
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Registro de cambios
17 actualizacionesSección de directrices legales reemplazada con fallos judiciales de Bright Data de 2024 y requisitos de la Ley de IA de la UE.
Eliminada la sección de hallazgos clave de rendimiento con los resultados de Decodo, Bright Data, Nimble y Apify.
Se añadió la sección "Social media web Scraping with Python & APIs".
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Comentarios 1
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Hi Gulbahar, Thank you for this informative article. I was wondering if FB private group's scrapping is legal or not. Do we need to take permission for that? I am doing it for my thesis and obviously not planning to sell this data. Thank you already for answering.
Hi Bashir, this is not legal advice, please consult a lawyer regarding your specific case. It is important to respect privacy and adhere to legal guidelines when handling personal information, scraping personal information would likely be illegal in most jurisdictions.