Los desafíos más comunes del web scraping
El web scraping se ha vuelto más difícil en los últimos años. Desde 2025, el scraping relacionado con la IA ha planteado importantes preocupaciones legales. Las plataformas y los proveedores de infraestructura han adoptado nuevos métodos para controlar los rastreadores de IA y gestionar la recopilación de datos.
¿Cuáles son los principales desafíos del web scraping?
Existen muchos desafíos técnicos a los que se enfrentan los web scrapers debido a las barreras establecidas por los propietarios de datos o de sitios web para distinguir entre humanos y bots, y limitar el acceso no humano a su información. Los desafíos del web scraping se pueden dividir en estas categorías distintas:
Desafíos derivados de los sitios web de destino:
- Barrera de puntuación de confianza (detección invisible de bots)
- La contaminación de los datos por contenido generado por IA
- Contenido dinámico
- Cambios en la estructura del sitio web
- Técnicas anti-scraping (bloqueadores de CAPTCHA, Robots.txt, bloqueadores de IP, Honeypots y huellas digitales del navegador)
Desafíos inherentes a las herramientas de web scraping:
- Escalabilidad
- Cuestiones legales y éticas
- Mantenimiento de la infraestructura
Riesgos legales y de cumplimiento
Las plataformas siguen enfrentando nuevas reclamaciones basadas en contratos, competencia desleal, privacidad y uso indebido de datos. En 2025, Reddit demandó a Anthropic, alegando que Anthropic extrajo comentarios de usuarios de Reddit para entrenar a Claude sin permiso. La demanda se centró en cuestiones de condiciones de uso y competencia desleal más que en derechos de autor.
Barrera de puntuación de confianza (detección invisible de bots)
El bloqueo estático (IP/User-Agent) ha sido reemplazado por una puntuación de confianza conductual continua. Los proveedores modernos de anti-bots (Cloudflare, Akamai) rastrean el movimiento del ratón y la velocidad de desplazamiento antes de un clic.
Los scrapers que saltan a un botón o hacen clic con precisión matemática son marcados con una puntuación de confianza baja, lo que conduce a bloqueos suaves donde los datos no se cargan sin un mensaje de error.
Solución:
Las herramientas estándar basadas en WebDriver/CDP son fácilmente detectadas por los sitios web. Utilice bibliotecas modernas como Nodriver, que se comunica directamente con Chrome para no dejar marcadores de automatización, o Camoufox, una compilación reforzada de Firefox diseñada específicamente para el sigilo.1
Contaminación de contenido generado por IA
A medida que los scrapers ingieren datos para el entrenamiento, se encuentran cada vez más con el colapso del model, extrayendo accidentalmente alucinaciones generadas por IA que degradan la calidad de su propia salida. Esto hace que la autenticidad de los datos sea un desafío técnico en lugar de una comprobación de calidad.
Solución:
Implemente una capa de validación previa al almacenamiento que calcule la perplejidad del texto extraído. El contenido generado por IA a menudo tiene una perplejidad anormalmente baja. Descarte los datos que caigan por debajo de un cierto umbral de unicidad.
Contenido web dinámico
El contenido web dinámico plantea un desafío importante para los web scrapers, ya que altera fundamentalmente la forma en que se entrega y se muestra la información en una página web.
A diferencia de los sitios estáticos, donde todo el contenido está en el archivo HTML inicial, los sitios dinámicos construyen la página sobre la marcha, a menudo en respuesta al comportamiento del usuario. Tecnologías como AJAX (JavaScript asíncrono y XML) están en el núcleo de los sitios web dinámicos.
El problema principal es que las herramientas de scraping estándar no son navegadores web. Ven la carcasa HTML inicial, que puede contener marcadores de posición, animaciones de carga y etiquetas <script>, pero a menudo carece de los datos reales que desea extraer. Estas herramientas simples no ejecutan JavaScript.
Solución:
Para superar estos desafíos, los web scrapers deben evolucionar de simples analizadores de HTML a herramientas que puedan renderizar completamente una página web como el navegador de un humano.
Un navegador sin cabeza es un navegador web sin interfaz gráfica de usuario (GUI). Se ejecuta en segundo plano pero tiene todas las capacidades de un navegador estándar, incluido un potente motor de JavaScript.
Herramientas como Selenium, Puppeteer y Playwright le permiten controlar programáticamente navegadores (como Chrome, Firefox o WebKit). Al utilizar estas herramientas avanzadas, puede crear web scrapers que pueden interactuar con sitios web complejos y dinámicos y acceder a contenido que sería completamente invisible para métodos de web scraping más simples.
Navegadores remotos
Otra solución son los navegadores de scraping, también llamados navegadores remotos. Son navegadores gestionados por empresas de datos web. También permiten a los web scrapers interactuar con JavaScript.
Cambios en la estructura del sitio web
Los sitios web se mejoran continuamente. Estas alteraciones pueden afectar el diseño, la apariencia o el código subyacente de un sitio. El impacto de un cambio menor:
- Por ejemplo, si un desarrollador decide cambiar la clase del elemento de precio de price a current-price para mayor claridad, las instrucciones del scraper fallarán:
- El scraper ya no podrá encontrar el precio. Podría devolver un error, un valor vacío o, peor aún, podría capturar accidentalmente el dato incorrecto que se encuentre en una ubicación similar.
- Debido a que estos cambios pueden ocurrir en cualquier momento y sin previo aviso, el código del scraper necesita constantemente posibles ajustes.
Solución
En lugar de depender de selectores altamente específicos y frágiles, los desarrolladores pueden escribir otros más inteligentes. Por ejemplo, en lugar de buscar un <span> con la clase exacta price, un analizador adaptable podría buscar un <span> que esté ubicado junto al texto "Price:" o uno que contenga un signo de dólar ($).
Las comprobaciones automatizadas pueden ejecutarse periódicamente para validar los datos extraídos. Supongamos que el campo de precio de repente comienza a devolver valores vacíos para todos los productos. En ese caso, el sistema puede alertar automáticamente al desarrollador de que la estructura del sitio web probablemente ha cambiado y el analizador necesita actualizarse.
LLMs
IA models se pueden utilizar para identificar elementos a extraer o para recopilar datos de páginas web. Si bien añaden latencia y costo al scraping, aumentan la adaptabilidad de los web scrapers.
Añadir como fuente preferidaTécnicas anti-scraping
Muchos sitios web emplean tecnologías anti-scraping para prevenir u obstaculizar las actividades de web scraping. Los siguientes puntos ofrecen una visión general de algunas de las medidas anti-bot más comunes que se encuentran en el proceso de web scraping:
Bloqueadores de CAPTCHA
Los sitios web usan CAPTCHA cuando sospechan que un visitante podría ser un bot. Esto es común en páginas web para registro de usuarios, formularios de inicio de sesión, secciones de comentarios y durante los procesos de pago de artículos de alta demanda.
Las implementaciones de CAPTCHA demasiado agresivas pueden bloquear a los "buenos bots", como el bot de Google que rastrea la web para indexar páginas para los resultados de búsqueda. Si se bloquea el rastreador de Google, las páginas de un sitio web pueden no indexarse correctamente, lo que puede afectar negativamente sus prácticas de SEO y su posicionamiento en los motores de búsqueda.
Solución:
Para superar este obstáculo, los scrapers deben estar equipados con un mecanismo para resolver estos desafíos. Si bien es eficaz, el uso de un servicio de resolución de CAPTCHA añade otra capa de complejidad y costo financiero al proyecto de web scraping, ya que estos servicios suelen cobrar por cada CAPTCHA resuelto.
Robots.txt
Desde 2025, la gobernanza de los rastreadores se ha expandido más allá del robots.txt clásico. Cloudflare introdujo controles de rastreadores de IA, funciones de robots.txt gestionadas, Content Signals Policy y herramientas de Pay Per Crawl que permiten a los editores bloquear, permitir o cobrar a los rastreadores por el acceso.2
Solución:
El enfoque correcto es encontrar una forma oficialmente autorizada de obtener los datos web. La mejor alternativa es comprobar si el sitio web ofrece una API para el acceso a los datos. Si no hay una API pública disponible, el siguiente paso es la comunicación directa. Puede ponerse en contacto con el propietario del sitio web o de los datos, explicando quién es y qué pretende hacer con los datos.
Bloqueo de IP
El bloqueo de IP (también conocido como prohibición de IP) es una de las medidas anti-scraping más comunes y fundamentales empleadas por los sitios web. Cuando el servidor de un sitio web detecta un tráfico inusualmente alto desde una única dirección IP, lo marca como sospechoso. Una vez que su IP está bloqueada, se rechazarán todas las solicitudes posteriores de su scraper.
Solución:
Un proxy es un servidor intermediario que se sitúa entre su scraper y el sitio web de destino. Cuando envía una solicitud a través de un proxy, el sitio web ve la solicitud procedente de la dirección IP del proxy, no de su propia dirección IP. Dos tipos potentes de proxies para este propósito:
- Proxies rotativos: Su herramienta de web scraping está configurada para usar este grupo, y con cada nueva solicitud (o después de un número determinado de solicitudes), rota automáticamente a una dirección IP diferente. Esto distribuye sus solicitudes entre múltiples direcciones IP, de modo que ninguna supere los límites de velocidad del sitio web.
- Proxies residenciales: Las direcciones IP de un grupo de proxy residencial pertenecen a conexiones de internet reales de consumo proporcionadas por proveedores de servicios de internet (ISP) a los propietarios de viviendas. Dado que el tráfico se origina en una dirección IP residencial legítima, es casi imposible que un sitio web distinga la solicitud de un scraper de la de un usuario humano genuino.
Trampas honeypot
Los honeypots son sistemas informáticos diseñados para atraer a los hackers y evitar que accedan a los sitios web. Una trampa honeypot normalmente parece una parte legítima del sitio web y contiene datos que un atacante podría tener como objetivo.
Si un bot de rastreo intenta extraer el contenido de una trampa honeypot, entrará en un bucle infinito de solicitudes y no podrá extraer más datos.
Por qué los bots caen en ella
Un usuario humano interactúa con la versión visual renderizada de un sitio web y nunca vería ni haría clic en este enlace oculto. Sin embargo, muchos scrapers simples no renderizan la página visualmente.
Funcionan analizando el código fuente HTML sin procesar y extrayendo programáticamente todos los enlaces (etiquetas <a href="...">) que encuentran. Dado que el enlace honeypot existe en el HTML, el bot ingenuo lo verá y lo seguirá, como cualquier otro enlace legítimo.
Solución
En lugar de analizar el HTML sin procesar, utilice un navegador sin cabeza, como Selenium, Puppeteer o Playwright. Además, al definir ubicaciones específicas y predecibles para los enlaces que desea seguir, puede reducir la probabilidad de que su scraper tropiece con un enlace honeypot que ha sido colocado intencionalmente en una parte oscura del HTML.
Huella digital del navegador
La huella digital del navegador es un método utilizado por los sitios web para recopilar información sobre sus visitantes a través de sus direcciones IP. Siempre que accede a un sitio web, su dispositivo emite una solicitud de conexión al sitio para cargar su contenido. Esto permite al sitio web recuperar y almacenar los datos transmitidos por su navegador sobre su dispositivo.
Los sitios web pueden acumular detalles extensos sobre el dispositivo de un usuario, lo que les permite personalizar sugerencias para sus visitantes mediante la huella digital del navegador. Por ejemplo, el sitio web de destino puede extraer datos sobre sus agentes de usuario, encabezado HTTP, ajustes de idioma y complementos instalados.
El desafío para los scrapers
La huella digital del navegador plantea un desafío importante porque los scrapers, por defecto, tienen huellas digitales extrañas e inconsistentes.
- Huellas digitales genéricas: Un scraper básico que utiliza una biblioteca simple enviará un conjunto mínimo de encabezados y no tendrá complementos, resolución de pantalla u otros atributos "humanos".
- Huellas digitales inconsistentes: Un scraper podría utilizar proxies rotativos, lo que hace que su dirección IP parezca provenir de Alemania en una solicitud y de Japón en la siguiente.
Solución
Utilice navegadores sin cabeza como Selenium, Puppeteer o Playwright. Estos son motores de navegador reales que generan una huella digital más completa y creíble desde el primer momento en comparación con las bibliotecas HTTP simples.
También puede mantener una lista de cadenas de User-Agent estándar del mundo real y rotarlas para diferentes sesiones. Asegúrese de que los encabezados HTTP enviados también sean coherentes con los de un navegador real.
Escalabilidad
Es posible que necesite extraer una gran cantidad de datos web de múltiples sitios web para obtener información sobre la inteligencia de precios, la investigación de mercado y las preferencias de los clientes. A medida que aumenta la cantidad de datos a extraer, necesita un web scraper altamente escalable para realizar múltiples solicitudes en paralelo.
Solución:
Necesita utilizar un web scraper diseñado para manejar solicitudes asíncronas para aumentar la velocidad y recopilar grandes cantidades de datos más rápidamente.
El scraping de datos asíncrono es una técnica que permite a un scraper enviar múltiples solicitudes a diferentes sitios web sin esperar a que cada una responda antes de enviar la siguiente.
Por ejemplo, si un sitio web tarda en responder, un scraper asíncrono puede continuar enviando y procesando solicitudes a otros sitios web más rápidos mientras tanto.
Mantenimiento de la infraestructura
Para mantener un rendimiento óptimo del servidor, es esencial actualizar o ampliar regularmente recursos como el almacenamiento para acomodar volúmenes de datos crecientes y las complejidades del web scraping. Debe actualizar continuamente su infraestructura de web scraping para mantener el ritmo de las demandas cambiantes.
Construir y gestionar una infraestructura de scraping requiere una amplia gama de habilidades técnicas. Esto incluye administración de servidores, gestión de redes, optimización de bases de datos y el conocimiento especializado necesario para eludir los mecanismos anti-bot.
Solución:
Al externalizar sus necesidades de web scraping, asegúrese de que el proveedor de servicios ofrezca funciones integradas como un rotador de proxy y un analizador de datos. Además, el proveedor debe ofrecer opciones escalables y actualizar regularmente su infraestructura para satisfacer las necesidades cambiantes.
Cita esta investigación
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}Enlaces de referencia
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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