Hoja de ruta del web scraping

Hicimos scraping de 10.000 dominios en vivo y 100 marketplaces utilizando productos de seis empresas de infraestructura de datos web. Evaluamos estas herramientas para ver qué tan bien manejan los casos de uso de datos web empresariales.

Resultados del benchmark de desbloqueo web

Evaluamos a 4 proveedores líderes de datos web en los principales 10.000 dominios, ejecutando un total de 260.000 solicitudes. Cada proveedor fue probado en varios niveles de concurrencia.

Rendimiento de la salida en markdown del benchmark de desbloqueo web

También probamos la salida en markdown de estos proveedores de datos web.

Para conocer la metodología y el análisis detallados, consulte nuestro benchmark de web unblockers.

Benchmark de scraping de comercio electrónico

Debido a que los dominios de comercio electrónico tienen la protección anti-bot más intensa, evaluamos a los proveedores de scraping de datos web en los 100 principales dominios de comercio electrónico.

Consulte nuestro benchmark de scraping de comercio electrónico para obtener más detalles.

Precios de los proveedores de datos web

Los costes se basan en nuestro gasto en los benchmarks de comercio electrónico y de web unblocker, escalados a cada nivel de volumen.

Resultados del benchmark de scraping de datos web por casos de uso

Evaluamos cada categoría con su propia metodología y dominios objetivo. Para consultar la metodología completa y los resultados a nivel de dominio, consulte:

• Scraping inmobiliario
• Scraping de ofertas de empleo
• Scraping de reparto de comida
• Scraping de redes sociales

Benchmark de scraping de marketplaces

Las tasas de éxito alcanzaron casi el 100 % para todos los proveedores en algunos benchmarks. En su lugar, utilizamos los campos de metadatos disponibles y el tiempo de finalización. La mayoría de nuestros artículos sobre scraping de datos web también desglosan los campos de metadatos que cada proveedor devuelve por dominio.

Esta métrica se aplica únicamente a los productos con una API dedicada que devuelve JSON. Cuando un proveedor devuelve HTML sin procesar, extraemos los campos nosotros mismos mediante selectores CSS y registramos 0 campos de metadatos. Por lo tanto, un 0 significa que el proveedor devolvió HTML en lugar de datos estructurados, no que la solicitud falló.

Consulte nuestros scraping de App Store y Google Play benchmarks de scraping para obtener el desglose completo.

Benchmark de scraping de video

Lea el benchmark de scraping de video para obtener más detalles sobre nuestra metodología.

Aprendizajes de los benchmarks de scraping de datos web

Dado que la legalidad de la recopilación de datos web sigue siendo cuestionada, muchas empresas aún no cuentan con una estrategia de datos web y es posible que no conozcan todas las soluciones. Las empresas que necesitan recopilar datos web suelen valorar recibir datos estructurados y de alta calidad con un esfuerzo técnico mínimo mediante servicios rentables y fiables.

Para lograr los objetivos anteriores, las empresas necesitan:

• Definir los tipos de páginas que necesitan rastrear
• Aprovechar las APIs de web scraping cuando estén disponibles, ya que minimizan el esfuerzo técnico en el lado del cliente al proporcionar datos estructurados y son rentables. Cuestan aproximadamente lo mismo que los proxies residenciales, aunque los proxies residenciales proporcionan datos no estructurados.

Antes de las APIs dedicadas de scraping, dependíamos de unblockers para las necesidades de recopilación de datos de nuestra propia empresa. Un único endpoint cubría todos los sitios: obteníamos el HTML y extraíamos los campos con selectores CSS. Nuestro equipo técnico se veía sobrecargado cada vez que nuestros sitios web objetivo cambiaban de diseño. Tras comprender el alcance de las APIs de web scraping y ver que no son más caras que los unblockers, en su mayoría pasamos a utilizar APIs de scraping en nuestros flujos de trabajo de recopilación de datos. Las APIs de scraping devuelven JSON, están creadas para los sitios específicos a los que se dirigen, siguen funcionando cuando el sitio cambia e incluyen campos de metadatos.

Para las páginas restantes, dependemos de:

• Web unblockers para páginas difíciles de scrapear, ya que son la solución que devuelve resultados exitosos de manera constante más del 90 % de las veces sin una configuración compleja.
• Proxies de centro de datos o residenciales para otras páginas si el equipo técnico de la empresa se siente cómodo configurando proxies y manteniendo estas configuraciones para garantizar altas tasas de éxito.
• Proxies móviles para respuestas móviles, además de otros proxies para casos de uso más específicos.

Compare el rendimiento, el precio y la fiabilidad de los proveedores de datos web

En las APIs de web scraping, puede elegir:

• Bright Data por su gama líder en el mercado de APIs de web scraping a precios rentables con resultados detallados. Muchas Bright Data SERP y APIs de comercio electrónico devuelven más puntos de datos que las de la competencia.
• Apify por su gama líder en el mercado de APIs de web scraping gracias a su enfoque de scrapers impulsado por la comunidad. Sin embargo, fue el proveedor más caro en nuestros benchmarks.
• Otros de manera oportunista (p. ej., Decodo devolvió la mayor cantidad de puntos de datos en publicaciones de Instagram).

En unblockers, los productos líderes incluyen:

• Bright Data tiene más éxito que la mayoría en pruebas del mundo real y significativamente más éxito en escenarios más difíciles, como el scraping de sitios web que presentan regularmente desafíos de JavaScript. Bright Data también tiene el unblocker más rápido. Ofrece el unblocker con el segundo precio más bajo en el benchmark de unblockers.
• Nimble tiene el unblocker de precio más bajo en pruebas del mundo real.

Obtenga más información sobre los web unblockers y consulte los resultados detallados.

Proxies: puede confiar en cualquiera de los proveedores según las preferencias y los precios de su equipo técnico. Esto se debe a que los resultados varían significativamente en función de:

• Tiempo: mientras los editores mejoran sus medidas anti-scraping, los proveedores de infraestructura de datos web reciben continuamente nuevas IP y perfeccionan sus enfoques. La tasa de éxito depende del momento de la prueba.
• Solicitud: el éxito de una solicitud a través de un proxy depende de cómo se envíe la solicitud. Por ejemplo, la elección del user-agent o el retraso entre solicitudes afecta significativamente la tasa de éxito.

Cómo elegir la solución de recopilación de datos adecuada

1. Requisitos empresariales de datos web:

Las empresas incluyen negocios diversos. Por ejemplo, las empresas con operaciones de comercio electrónico y los fondos de cobertura requieren grandes volúmenes de datos para alimentar sus modelos (p. ej., precios dinámicos, reposición de existencias). Sus requisitos incluyen:

• Dimensiones relacionadas con el comprador
  • Alto volumen
  • Por lotes
  • Sensibilidad al precio y a la calidad
  • Desean recibir datos estructurados
• Dimensiones relacionadas con el sitio web
  • Fáciles y difíciles de rastrear
  • Estáticos y dinámicos
  • Mixtos

Para cumplir estos requisitos, las empresas necesitan:

• Capacidades para respaldar sus requisitos:
  • Una amplia selección de APIs de web scraping que devuelven resultados detallados con una alta tasa de éxito para entregar datos estructurados y satisfacer su sensibilidad a la calidad. Medición: proporción de tipos de páginas web que se van a rastrear para los que se proporciona una API de web scraping. Esto dependería de los tipos de páginas a los que se dirige cada empresa.
  • Un unblocker para sitios web difíciles de rastrear. Medición: tasa de éxito del crawler para una amplia variedad de páginas web, incluidas las más desafiantes.
  • Integración del unblocker con navegadores para permitir la interacción con sitios web para scraping dinámico. La medición incluiría comprobar la disponibilidad o ausencia de este navegador.
• Servicios rentables para satisfacer su sensibilidad al precio. Para la medición, se mide el precio de rastrear un conjunto de páginas web.
• Fiabilidad:
  • Una infraestructura de datos web resiliente para gestionar consultas por lotes de alto volumen. La medición se basa en cómo se degrada la tasa de éxito durante las pruebas de carga. Las redes más resilientes no deberían experimentar caídas drásticas en las tasas de éxito al responder decenas de miles de consultas en paralelo.

2. Requisitos de datos web para equipos pequeños y altamente técnicos:

Si los costes de recopilación de datos van a determinar la rentabilidad de su empresa y si es un equipo altamente técnico, recomendamos recurrir a proxies para reducir costes.

Por último, todos los compradores deben prestar atención a los precios de los proxies; por lo tanto, calculamos los precios de los mismos paquetes para todos los principales proveedores de infraestructura web:

Consulte la metodología de precios de proxies para obtener más detalles.

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Actualizaciones de la industria del web scraping

Las restricciones de los crawlers de IA se están convirtiendo en un desafío central para el scraping. Los grandes proveedores de infraestructura y los editores están pasando de la orientación pasiva de robots.txt a un control activo.

Por ejemplo, Cloudflare ofrece bloqueo de crawlers de IA y IA Labyrinth, que utiliza enlaces nofollow ocultos para atrapar a los crawlers que ignoran las reglas de no rastreo. Estos cambios hacen que la identidad del crawler, el cumplimiento de robots.txt, la gestión de permisos y la procedencia de los datos sean más importantes para los equipos de scraping.

Los litigios recientes muestran que el riesgo del scraping se está expandiendo más allá de la cuestión de si se puede acceder a los datos públicos. Las plataformas recurren cada vez más a teorías de contrato, competencia desleal, allanamiento, derechos de autor y evasión de medidas tecnológicas contra el scraping a gran escala, especialmente cuando los datos se utilizan para productos de IA o se revenden como servicio. ¹

Web scraping para aprendizaje automático (ML)

Los scrapers ahora son nativos de LLM. Herramientas como Firecrawl, Crawlbase y Bright Data ofrecen funciones que convierten automáticamente HTML sin procesar en Markdown o JSON limpio, formateados específicamente para aplicaciones de generación aumentada por recuperación (RAG).

Web scraping frente a screen scraping

El web scraping se dirige a las estructuras de datos subyacentes, como el DOM, las APIs y el JSON. El screen scraping es ahora una herramienta especializada para la recuperación de sistemas heredados, que captura la interfaz de usuario visual como píxeles y texto mediante OCR, y se utiliza principalmente para aplicaciones de escritorio.

Dimensiones de los requisitos de datos web

No vamos a cubrir aquí todos los tipos de casos de uso de datos web. Muchos usuarios de datos web tienen múltiples solicitudes puntuales. Ese no es el enfoque de este informe.

Hemos observado que las empresas suelen tener necesidades recurrentes de datos web para monitorear el sentimiento, los precios u otras métricas que cambian rápidamente. Por lo tanto, nos hemos centrado en empresas que utilizan datos web de forma continua. Estas dimensiones son:

Dimensión relacionada con el comprador

1. Volumen:

• Alto volumen, es decir, 100 GB/mes o más
• Bajo volumen para cualquier volumen inferior

2. Sensibilidad al tiempo:

• Tiempo real: cuando los datos web, en forma sin procesar o procesada, se entregan a los usuarios finales humanos mientras utilizan aplicaciones, las respuestas en tiempo real son esenciales.
• Por lotes: los tiempos de respuesta no son críticos siempre que los resultados se reciban en decenas de segundos. En la mayoría de los casos de uso, las empresas procesan por lotes los datos web entrantes para actualizar sus sistemas.

3. Sensibilidad a la calidad:

• Sensibles a la calidad: todas las soluciones de datos web a veces devuelven respuestas vacías cuando son bloqueadas por los sitios web. Las empresas que quieren dedicar un tiempo limitado a reenviar solicitudes prefieren soluciones con tasas de éxito más altas.
• Sensibles al precio: dado que se cumplen sus demás requisitos, estas empresas quieren el precio más bajo y están dispuestas a ejecutar sus sistemas de recopilación de datos varias veces para lograr resultados de mayor calidad.
• Sensibles al precio y a la calidad: empresas que desean la combinación óptima de altas tasas de éxito y precio.

Dimensión relacionada con el sitio web:

4. Dificultad:

• Difíciles de rastrear sitios web como Amazon emplean numerosas tecnologías anti-scraping.
• Fáciles de rastrear sitios web se pueden rastrear con proxies
• Fáciles y difíciles de rastrear sitios web

5. Interactividad:

• Estáticos sitios web constituyen la mayor parte de la web y entregan datos mediante cambios en la URL.
• Dinámicos sitios web requieren que los usuarios utilicen un ratón o un teclado para revelar información adicional.
• Estáticos y dinámicos sitios web

Metodología

Este benchmark de datos web incluye los benchmarks que se indican a continuación, y la metodología de cada benchmark se explica en su página específica:

• scrapers de comercio electrónico
• Scraping inmobiliario
• Scraping de ofertas de empleo
• Scraping de reparto de comida
• Scraping de redes sociales
• scrapers de redes sociales
• Web unblockers
• Scraping de App Store
• Google Play
• Benchmark de scraping de video

Metodología de precios de proxies

Casi todos los precios se basan en paquetes divulgados públicamente.

Sin embargo, no todos los proveedores divulgan los precios en los mismos niveles. Mientras que un proveedor puede ofrecer precios para 100 GB de uso de proxy residencial, otro puede ofrecer precios para 50 GB. En los casos en que sus precios no eran públicos, si los proveedores comparten con nosotros información de precios privada, la incluimos en el benchmark, siempre que no cambie la clasificación de los proveedores.

Nuestra justificación es que queremos compartir:

• Los precios más precisos posibles con nuestros lectores
• Niveles de precios que estén en línea con los precios disponibles públicamente, que pueden monitorearse constantemente.

Conversiones de unidades

Para el mismo producto, los proveedores pueden ofrecer precios en GB o en solicitudes; necesitábamos convertir estos valores entre ellos.
Suponemos un tamaño medio de página de ~400KB, basado en nuestra medición de 1.700 URL de comercio electrónico. Por lo tanto, consideramos que 1GB equivaldría a 2.5k solicitudes.

Paquetes

Analizamos dos paquetes: el paquete PoC empresarial y el paquete empresarial. El paquete Enterprise PoC está diseñado para ser ampliamente representativo de un alcance de PoC empresarial:

• 100 GB de proxies residenciales
• 100 GB de proxies móviles
• 500 GB de proxies de centro de datos
• 500k solicitudes de unblocker
• 500k solicitudes de API de scraping a páginas de productos de Amazon

El paquete empresarial es el paquete de mayor volumen con precios públicos. En cada categoría de producto, identificamos los volúmenes más altos ofrecidos por cada proveedor y tomamos el volumen más alto como el volumen del paquete empresarial para ese producto:

• 1.000 GB de proxies residenciales
• 1.000 GB de proxies móviles
• 5.000 GB de proxies de centro de datos
• 2.5M solicitudes de unblocker
• 2.5M solicitudes de API de scraping a páginas de productos de Amazon

Limitaciones

Cuando las empresas adquieren estos servicios en grandes volúmenes, es probable que obtengan descuentos. Estos descuentos empresariales no son públicos y no se incluyen en el benchmark.

Supuestos específicos de los proveedores

Los precios de algunos proveedores son complejos, lo que exige ciertos supuestos:

• Apify:
  • Para los proxies de centro de datos, asumimos que el usuario compra un paquete de $499/mes y paga $0,25/GB por el uso de la plataforma.
  • Para los scrapers: tomamos el precio medio de estos dos scrapers: junglee~amazon-crawler y tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs fija el precio de su unblocker por GB. Por lo tanto, convertimos su precio a un modelo por solicitud, asumiendo un tamaño medio de página de ~400 KB.
• Zyte: se recomendó el 4 nivel de precios para los sitios web de nuestro benchmark. Aprovechamos el servicio de respuesta HTTP.

Limitaciones y próximos pasos

La experiencia de AIMultiple puede diferir de la experiencia de un usuario medio en estos casos: los usuarios pueden

• Recibir respuestas más rápidas debido a la caché. Nuestro trabajo tuvo como objetivo evitar la caché en todos los proveedores para ofrecer condiciones equitativas.
• Recibir menos respuestas exitosas al extraer datos de sitios web menos populares, ya que sus solicitudes pueden bloquearse debido a problemas de salud del sitio web.
• Cometer errores de configuración, no cumplir los requisitos KYC o ser bloqueados cuando envían inicialmente un alto volumen de solicitudes. Todo esto puede perjudicar su experiencia y sus tasas de éxito. Los equipos de soporte pueden resolver rápidamente todos estos problemas.

Por último, la calidad de la red fluctuará, y este benchmark es una serie de instantáneas tomadas durante un mes. Debería ser representativo de ese mes, pero la calidad de la red puede cambiar después del benchmark.

Agradecimientos y descargos de responsabilidad para la transparencia

Los proveedores contribuyeron a nuestro benchmark proporcionando parte o la totalidad de los créditos utilizados. Les agradecemos su apoyo a nuestra investigación.

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{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Hoja de ruta del web scraping}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 26 de Agosto de 2026}
}

Registro de cambios

8 actualizaciones

1. 202616 de Feb

   Se añadió "Actualizaciones de la industria del web scraping en 2026" a la sección "Ver metodología de precios para detalles".

2. 20259 de Dic

   Se añadió la sección "Resultados de la evaluación comparativa de la recopilación de datos web", que incluye un análisis detallado de los productos líderes basado en métricas de rendimiento.

3. 7 de Mar

   Se añadió una sección que compara el web scraping con la API y el screen scraping.

4. 202315 de May

   Se añadió Bienes Raíces a la sección de aplicaciones.

5. 13 de Feb

   Actualizada la lista de artículos relacionados en la sección "Para más información sobre web scraping".

6. 202227 de Dic

   Se añadió una evaluación de proveedores de web scraping basada en datos a la introducción.

7. 22 de Sep

   Ampliada la sección "Las 10 principales aplicaciones/casos de uso de web scraping".

8. 8 de Ago

   Añadido Bright Data a la sección '¿Cómo funciona?'.

Enlaces de referencia

1.

https://redditinc.com/hubfs/Reddit%20Inc/Content/PDFs/Docket%20Stamped%20Complaint.pdf

Cem Dilmegani

Analista Principal

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Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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