Hoja de ruta del Web Scraping: Perspectivas de 30M Solicitudes

Raspamos más de 30 millones de páginas web utilizando 50+ productos de seis empresas de infraestructura de datos web. Evaluamos estas herramientas para ver qué tan bien manejan los casos de uso empresariales de datos web:

Resultados del benchmark de recolección de datos web

Notas sobre la tabla de benchmark:

* Representa el porcentaje de tipos de páginas donde un API de scraping estaba disponible con una tasa de éxito del 90 % o superior.

** Los precios están en miles ($) para un paquete de Prueba de Concepto (PoC) empresarial. Los precios se actualizan mensualmente según datos públicos.

*** Notas sobre proveedores individuales:

• La solución basada en API de Zyte no fue probada porque las pruebas de carga se realizaron en proxies residenciales.
• Zyte no ofrece proxies directamente, pero asumimos que sus proxies tienen un precio similar al de su API.
• Apify no proporciona un desbloqueador web ni proxies móviles; por lo tanto, se asumió que estos productos tienen un precio similar al de sus proxies residenciales.

Rendimiento de API por proveedor

Compare proveedores por cobertura de sitios probados, tasa de solicitudes exitosas,
riqueza de metadatos y tiempo promedio de respuesta. Seleccione un proveedor para ver sus resultados para dominios individuales:

Aprendizajes de 30M solicitudes web

Dado que la legalidad de la recolección de datos web sigue siendo cuestionada, muchas empresas aún no tienen una estrategia de datos web y pueden no conocer todas las soluciones. Las empresas que necesitan recolectar datos web generalmente valoran recibir datos estructurados y de alta calidad con un esfuerzo técnico mínimo a través de servicios confiables y rentables.

Para lograr los objetivos anteriores, las empresas necesitan:

• Definir los tipos de páginas que necesitan rastrear
• Aprovechar los APIs de web scraping cuando estén disponibles, ya que minimizan el esfuerzo técnico del 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.

Nuestra experiencia: Antes de este benchmark, dependíamos de desbloqueadores para las necesidades de recolección de datos de nuestra propia empresa. Nuestro equipo técnico se veía sobrecargado cada vez que nuestros sitios web objetivo cambiaban su diseño. Después de darnos cuenta del alcance de los APIs de web scraping y ver que no son más caros que los desbloqueadores, cambiamos a usar APIs de scraping en nuestros flujos de trabajo de recolección de datos.

Para las páginas restantes, confíe en:

• Desbloqueadores web para páginas difíciles de raspar, ya que son la única solución que devuelve consistentemente resultados exitosos más del 90 % de las veces sin configuración compleja. Sin embargo, también son el producto más caro en la mayoría de los kits de herramientas de los proveedores.
• Proxies de datacenter 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, precio y fiabilidad de los proveedores de datos web

En 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. Muchos APIs de SERP y comercio electrónico de Bright Data devuelven más puntos de datos que los de sus competidores.
• 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, las tasas de éxito de algunos de sus APIs estaban por debajo de nuestro umbral para un API exitoso (es decir, por debajo del 90 % de tasa de éxito) y fue el proveedor más caro en nuestro benchmark.
• Zyte por sus precios líderes en el mercado
• Otros de manera oportunista (por ejemplo, Decodo devolvió la mayor cantidad de puntos de datos para publicaciones de Instagram).

En desbloqueadores, los productos líderes incluyen:

• Bright Data es ligeramente más exitoso que la mayoría en pruebas del mundo real y significativamente más exitoso en escenarios más difíciles, como el scraping de sitios web que presentan regularmente desafíos de JavaScript. También ofrece el desbloqueador con el segundo precio más bajo en el benchmark.
• Zyte tiene el desbloqueador de precio más bajo y el más rápido, respondiendo en ~2 segundos en promedio en pruebas del mundo real.

Obtenga más información sobre los desbloqueadores web y vea resultados detallados.

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

• Tiempo: Mientras los editores mejoran sus medidas anti-scraping, los proveedores de infraestructura de datos web reciben continuamente nuevas IPs y refinan sus enfoques. Usamos el mismo tipo de proxy del mismo proveedor en el mismo sitio web con la misma configuración para miles de URLs en diferentes ejecuciones. Hubo ejecuciones donde casi todas las respuestas fueron correctas y algunas donde la tasa de éxito fue de ~50 %. La tasa de éxito dependió del momento de la prueba.
• Solicitud: El éxito de una solicitud a través de un proxy depende de cómo se envía la solicitud. Por ejemplo, la elección del user-agent o el retraso entre solicitudes impacta significativamente la tasa de éxito.

En cuanto a la fiabilidad, los servicios de todos 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 una mayor fiabilidad, con cambios mínimos en la tasa de éxito o los tiempos de respuesta.

Obtenga más información sobre los proveedores de proxy y vea resultados detallados del benchmark.

Sin embargo, esta recomendación no es relevante en casos de uso específicos. Por ejemplo, una empresa no incluida en nuestro benchmark podría estar proporcionando proxies móviles de mayor calidad en Portugal. Para casos específicos, recomendamos que los equipos experimenten con diferentes proveedores.

Cómo elegir la solución de recolección de datos adecuada

1. Requisitos de datos web empresariales:

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

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

Para lograr estos requisitos, las empresas necesitan:

• Capacidades para respaldar sus requisitos:
  • Una amplia selección de APIs de web scraping que devuelvan 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 a rastrear para las cuales se proporciona un API de web scraping. Esto dependería de los tipos de páginas a las que apunta cada empresa.
  • Un desbloqueador potente para sitios web difíciles de rastrear. Medición: Tasa de éxito del rastreador para una amplia gama de páginas web, incluidas las más desafiantes.
  • Integración del desbloqueador con navegadores para permitir la interacción con sitios web para scraping dinámico. La medición incluiría verificar la disponibilidad o falta de este navegador.
• Rentable para satisfacer su sensibilidad al precio. Para la medición, se mide el precio para rastrear un conjunto de páginas web.
• Fiabilidad:
  • Una infraestructura de datos web resiliente para manejar 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 paralelas.

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

Si sus costes de recolección de datos determinarán la rentabilidad de su empresa, y si es un equipo altamente técnico, recomendamos confiar en proxies para reducir costes.

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

Consulte la metodología de precios para más detalles.

Actualizaciones de la industria del web scraping

Las restricciones de rastreadores 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 al control activo.

Por ejemplo, Cloudflare ofrece bloqueo de rastreadores de IA y IA Labyrinth, que utiliza enlaces ocultos nofollow para atrapar a los rastreadores que ignoran las reglas de no rastreo. Estos cambios hacen que la identidad del rastreador, el cumplimiento de robots.txt, el manejo 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 están utilizando cada vez más teorías de contrato, competencia desleal, invasión, derechos de autor y anti-elusión 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 y Crawlbase ofrecen funciones que convierten automáticamente HTML crudo en Markdown o JSON limpio, específicamente formateado para aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Web Scraping vs. Screen Scraping

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

Dimensiones de los requisitos de datos web

No estamos cubriendo todos los tipos de casos de uso de datos web aquí. Muchos usuarios de datos web tienen múltiples solicitudes únicas. Ese no es el enfoque de este informe.

Hemos visto que las empresas típicamente tienen necesidades recurrentes de datos web para monitorear sentimientos, 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 cruda o procesada, se sirven a los usuarios finales humanos mientras usan 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:

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

4. Participación técnica:

• ¿Desea construir scrapers personalizados? El equipo técnico tiene experiencia en el uso de proxies para eludir las tecnologías anti-scraping y puede crear una solución interna personalizada. Están listos para dedicar esfuerzo a superar los enfoques anti-scraping en evolución.
• Desea construir analizadores HTML: El equipo técnico desea recibir datos HTML para analizarlos por sí mismos. Están listos para volver a analizar páginas web continuamente cada vez que cambie el diseño de la página.
• Desea recibir datos estructurados: El equipo desea recibir datos estructurados (por ejemplo, archivos JSON) para integrarlos en sus aplicaciones.

Dimensión relacionada con el sitio web:

5. Dificultad:

• Sitios web difíciles de rastrear como Amazon emplean numerosas tecnologías anti-scraping. Los desbloqueadores son necesarios para recibir datos con altas tasas de éxito de ellos de manera consistente
• Sitios web fáciles de rastrear pueden ser rastreados con proxies
• Sitios web fáciles y difíciles de rastrear

6. Interactividad:

• Sitios web estáticos constituyen la mayor parte de la web y entregan datos a través de cambios en la URL.
• Sitios web dinámicos requieren que los usuarios usen un mouse o teclado para revelar información adicional.
• Sitios web estáticos y dinámicos

7. Disponibilidad de scraper:

• Disponible: Existe un scraper personalizado para cada tipo de página web objetivo.
• No disponible: No hay scrapers para ninguno de los tipos de páginas web objetivo.
• Mixto: Para algunos objetivos, el scraper existe; para otros, no.

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Metodología

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

• Scrapers de comercio electrónico
• Scrapers de motores de búsqueda
• Scrapers de redes sociales
• Desbloqueadores web
• Recolección de datos web a gran escala

Metodología de precios

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 proporcionar 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 información de precios privada con nosotros, la incluimos en el benchmark, siempre que no cambie la clasificación de los proveedores.

Nuestra razón 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 ser monitoreados constantemente.

Conversiones de unidades

Para el mismo producto, los proveedores pueden proporcionar precios en GB o en solicitudes; necesitábamos convertir estos valores entre sí.
Asumimos un tamaño de página promedio de ~400KB, basado en nuestra medición de 1.700 URLs 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 PoC empresarial 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 datacenter
• 500k solicitudes de desbloqueador
• 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 en el paquete empresarial para ese producto:

• 1.000 GB de proxies residenciales
• 1.000 GB de proxies móviles
• 5.000 GB de proxies de datacenter
• 2.5M solicitudes de desbloqueador
• 2.5M solicitudes de API de scraping a páginas de productos de Amazon

Limitaciones

Cuando las empresas adquieren dichos servicios en altos volúmenes, es probable que obtengan descuentos. Dichos descuentos empresariales no son públicos y no se incluyen en el benchmark.

Suposiciones específicas de proveedores

Los precios de algunos proveedores son complejos, lo que requiere ciertas suposiciones:

• Apify:
  • Para proxies de datacenter, asumimos que el usuario compra un paquete de $499/mes y paga $0.25/GB por uso de la plataforma.
  • Para scrapers: Tomamos el precio promedio de estos dos scrapers: junglee~amazon-crawler y tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs fija el precio de su desbloqueador solo en base a GB. Por lo tanto, convertimos su precio a un modelo por solicitud, asumiendo un tamaño de página promedio de ~400 KB.
• Zyte: El 4º nivel de precios fue recomendado para los sitios web en nuestro benchmark. Aprovechamos el servicio de respuesta HTTP.

Limitaciones y próximos pasos

La experiencia de AIMultiple puede diferir de la experiencia de un usuario promedio en estos casos: Los usuarios pueden

• Recibir respuestas más rápidas debido al almacenamiento en caché. Nuestro trabajo buscó eludir el almacenamiento en caché en todos los proveedores para proporcionar igualdad de condiciones.
• Recibir menos respuestas exitosas al extraer datos de sitios web menos populares, ya que sus solicitudes pueden ser bloqueadas debido a problemas de salud del sitio web.
• Cometer errores de configuración, omitir requisitos KYC o ser bloqueados cuando inicialmente envían un alto volumen de solicitudes. Todo esto puede perjudicar su experiencia y tasas de éxito. Los equipos de soporte pueden resolver rápidamente todos estos problemas.

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

Agradecimientos y descargos de responsabilidad para transparencia

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

Todos los proveedores en este benchmark son clientes de AIMultiple. Nuestro equipo garantiza la objetividad.

Cita esta investigación

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  title  = {{Hoja de ruta del Web Scraping: Perspectivas de 30M Solicitudes}},
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  note   = {AIMultiple. Recuperado el 13 de Mayo de 2026}
}

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. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluido el 60% de Fortune 500 cada mes.

El trabajo de Cem ha sido citado por publicaciones globales líderes como Business Insider, Forbes, Washington Post, firmas globales como Deloitte, HPE y ONG como el Foro Económico Mundial y organizaciones supranacionales como la Comisión Europea.

A lo largo de su carrera, Cem se ha desempeñado 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.

Lideró la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando directamente al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología profunda Hypatos, que alcanzó 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 habla regularmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó de la Universidad de Bogazici como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

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