Hoja de ruta para el web scraping: Perspectivas de 30M de solicitudes

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

Resultados de la evaluación comparativa de recopilación de datos web

Notas sobre la tabla de evaluación comparativa:

* Representa el porcentaje de tipos de páginas donde una 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 en función de datos públicos.

*** Notas sobre proveedores individuales:

• El desbloqueador de NetNut no estaba disponible para pruebas. La solución basada en API de Zyte no se probó 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 tenían un precio similar al de sus proxies residenciales.

Aprendizajes de 30M de solicitudes web

Dado que la legalidad de la recopilación de datos web sigue siendo cuestionada, muchas empresas aún no tienen una estrategia de datos web y pueden no ser conscientes de todas las soluciones. Las empresas que necesitan recopilar datos web suelen valorar recibir datos estructurados y de alta calidad con un esfuerzo técnico mínimo a través de servicios rentables y fiables.

Para lograr los objetivos anteriores, las empresas necesitan:

• Definir los tipos de páginas que necesitan rastrear
• Aprovechar las API 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.

Nuestra experiencia: Antes de esta evaluación comparativa, confiábamos en desbloqueadores para las necesidades de recopilación de datos de nuestra propia empresa. Nuestro equipo técnico estaba sobrecargado cada vez que nuestros sitios web objetivo cambiaban su diseño. Después de darnos cuenta del alcance de las API de web scraping y ver que no son más caras que los desbloqueadores, cambiamos a usar API de scraping en nuestros flujos de trabajo de recopilación de datos.

Para las páginas restantes, confíe en:

• Desbloqueadores web para páginas difíciles de rastrear, ya que son la única solución que devuelve resultados exitosos de forma consistente más del 90% de las veces sin una configuración compleja. Sin embargo, también son el producto más caro en la mayoría de los kits de herramientas de los proveedores.
• Proxies de centro de datos o residenciales para otras páginas si el equipo técnico de la empresa está 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 especializados.

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

En las API de web scraping, puede elegir:

• Bright Data por su gama líder en el mercado de API de web scraping a precios rentables con resultados detallados. Muchas Bright Data SERP y API de comercio electrónico devuelven más puntos de datos que las de la competencia.
• Apify por su gama líder en el mercado de API de web scraping gracias a su enfoque de scraper impulsado por la comunidad. Sin embargo, las tasas de éxito de algunas de sus API estuvieron por debajo de nuestro umbral para una API exitosa (es decir, por debajo del 90% de tasa de éxito) y fue el proveedor más caro en nuestra evaluación comparativa.
• 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 los 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 proporciona el desbloqueador con el segundo precio más bajo en la evaluación comparativa.
• Zyte tiene el desbloqueador con el precio más bajo y el más rápido, respondiendo en aproximadamente 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 el precio de su equipo técnico. Esto se debe a que los resultados varían significativamente en función de:

• Tiempo: Mientras que los editores mejoran sus medidas contra el 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 en las que casi todas las respuestas fueron correctas y otras en las que la tasa de éxito fue de ~50%. La tasa de éxito dependía 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 agente de usuario 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 a 5.000 solicitudes paralelas. A 100.000 solicitudes paralelas, todos los servicios experimentaron cierta degradación, pero Bright Data, Oxylabs y Decodo mostraron mayor fiabilidad, mostrando cambios mínimos en la tasa de éxito o los tiempos de respuesta.

Obtenga más información sobre los proveedores de proxies y vea los resultados detallados de la evaluación comparativa.

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

Cómo elegir la solución de recopilación de datos adecuada

1. Requisitos de datos web empresariales:

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 (por ejemplo, precios dinámicos, reposición de existencias). Sus requisitos incluyen:

• Dimensiones relacionadas con el comprador
  • Alto volumen
  • Lote
  • Sensibilidad al precio y la calidad
  • Quieren recibir datos estructurados
• Dimensiones relacionadas con el sitio web
  • Fáciles y difíciles de rastrear
  • Estáticos y dinámicos
  • Mezclados

Para lograr estos requisitos, las empresas necesitan:

• Capacidades para apoyar sus requisitos:
  • Una amplia selección de API 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 una API de web scraping. Esto dependería de los tipos de páginas que cada empresa tiene como objetivo.
  • 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 el scraping dinámico. La medición incluiría verificar la disponibilidad o la falta de este navegador.
• Servicios rentables 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 de 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 descensos drásticos en las tasas de éxito al responder a decenas de miles de consultas paralelas.

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

Si los costos de recopilación de datos determinarán la rentabilidad de su empresa, y si es un equipo altamente técnico, recomendamos confiar en proxies para reducir costos.

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:

Vea metodología de precios para más detalles.

Actualizaciones de la industria de web scraping

Las restricciones de los 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 Laberinto de IA, que utiliza enlaces nofollow ocultos 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.

La litigación reciente muestra que el riesgo de scraping se está expandiendo más allá de la pregunta de si los datos públicos pueden ser accedidos. Las plataformas están utilizando cada vez más teorías de contrato, competencia desleal, allanamiento, derechos de autor y evasión 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 el HTML sin procesar en Markdown o JSON limpio, específicamente formateado para aplicaciones de Generación Aumentada por Recuperación (RAG).

Web Scraping vs. Screen Scraping

El web scraping apunta a estructuras de datos subyacentes como el DOM, API 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.

Descubre más de nuestros análisis comparativos e insights basados en datos en la Búsqueda de Google.

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Dimensiones de los requisitos de datos web

No estamos cubriendo aquí cada tipo de caso de uso de datos web. Muchos usuarios de datos web tienen múltiples solicitudes únicas. Eso no es el enfoque de este informe.

Hemos visto 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 continuamente datos web. Estas dimensiones son:

Dimensión relacionada con el comprador

1. Volumen:

• Alto volumen, lo que significa 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 sirven a usuarios finales humanos mientras usan aplicaciones, las respuestas en tiempo real son esenciales.
• Lote: Los tiempos de respuesta no son críticos siempre que los resultados se reciban dentro de 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 sitios web. Las empresas que quieren dedicar 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 recopilación de datos varias veces para lograr resultados de mayor calidad.
• Sensible al precio y la calidad: Empresas que quieren la combinación óptima de altas tasas de éxito y precio.

4. Involucramiento técnico:

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

Dimensión relacionada con el sitio web:

5. Dificultad:

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

6. Interactividad:

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

7. Disponibilidad del scraper:

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

Metodología

Esta evaluación comparativa de datos web incluye las evaluaciones a continuación, y la metodología para cada evaluación se explica en su página específica:

• Scrapers de comercio electrónico
• Scrapers de motores de búsqueda
• Scrapers de redes sociales
• Desbloqueadores web
• Recopilación 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 casos donde sus precios no eran públicos, si los proveedores comparten información de precios privados con nosotros, la incluimos en la evaluación comparativa, 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 ellos.
Asumimos un tamaño de página promedio de ~400KB, basado en nuestra medición de 1.700 URLs de comercio electrónico. Por lo tanto, pensamos que 1GB equivaldría a 2.5k solicitudes.

Paquetes

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

• 100 GB de proxies residenciales
• 100 GB de proxies móviles
• 500 GB de proxies de centro de datos
• 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 centro de datos
• 2.5M solicitudes de desbloqueador
• 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. Tales descuentos empresariales no son públicos y no se incluyen en la evaluación comparativa.

Suposiciones específicas del proveedor

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

• Apify:
  • Para 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 scrapers: Tomamos el precio promedio de estos dos scrapers: junglee~amazon-crawler y tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs cobra 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: Se recomendó el 4to nivel de precios para los sitios web en nuestra evaluación comparativa. 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 a la caché. Nuestro trabajo tuvo como objetivo eludir la caché en todos los proveedores para proporcionar un campo de juego nivelado.
• 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, perder los requisitos de KYC o ser bloqueados cuando inicialmente envían un alto volumen de solicitudes. Todo esto puede socavar su experiencia y tasas de éxito. Los equipos de soporte pueden resolver rápidamente todos estos problemas.

Finalmente, la calidad de la red fluctuará, y esta evaluación comparativa es una serie de instantáneas tomadas durante un mes. Debería ser representativa para ese mes, pero la calidad de la red puede cambiar después de la evaluación comparativa.

Agradecimientos y descargos de responsabilidad para la transparencia

Todos los proveedores contribuyeron a esta evaluación comparativa proporcionando parte o todos los créditos utilizados. Les agradecemos su apoyo a nuestra investigación.

Todos los proveedores en esta evaluación comparativa son clientes de AIMultiple. Nuestro equipo asegura la objetividad.

Cita esta investigación

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,
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  title  = {{Hoja de ruta para el web scraping: Perspectivas de 30M de 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 de AIMultiple desde 2017. AIMultiple informa a cientos de miles de empresas (según similarWeb), incluyendo el 55% de las empresas Fortune 500 cada mes. El trabajo de Cem ha sido citado por importantes publicaciones globales 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. Puede consultar más empresas y recursos de renombre que citan a AIMultiple. A lo largo de su carrera, Cem se desempeñó como consultor, comprador 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 y adquisición de tecnología de una empresa de telecomunicaciones, reportando directamente al CEO. Asimismo, lideró el crecimiento comercial de la empresa de tecnología avanzada Hypatos, que alcanzó ingresos recurrentes anuales de siete cifras y una valoración de nueve cifras partiendo de cero en tan solo dos años. El trabajo de Cem en Hypatos fue reseñado por importantes publicaciones tecnológicas como TechCrunch y Business Insider. Cem participa regularmente como ponente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en ingeniería informática por la Universidad de Bogazici y posee un MBA de la Columbia Business School.

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