Nous avons comparé 6 fournisseurs de web scraping sur 1 000 pages de l'Apple App Store, soit un total de 6 000 requêtes, et mesuré le taux de réussite, le temps d'exécution et le nombre de champs de métadonnées renvoyés par chaque fournisseur.

Benchmark de scraping de l'Apple App Store

Puisque tous les fournisseurs ont atteint un taux de réussite de 100 %, nous avons concentré notre comparaison sur le nombre de champs de métadonnées renvoyés et les temps de réponse de bout en bout. Vous pouvez consulter la section méthodologie du benchmark pour plus de détails sur le processus de benchmarking.

Champs de données que vous pouvez extraire de l'App Store

Seuls Bright Data et SerpApi ont renvoyé des données structurées ; les réponses de Oxylabs, Nimble, Zyte et Decodo ont été analysées via des sélecteurs CSS (extraction du titre, de la note et du développeur). Le tableau ci-dessous répertorie les champs disponibles chez un fournisseur structuré mais pas chez l'autre.

Les deux fournisseurs ont également renvoyé les mêmes champs de base, notamment le titre, le développeur, la note, le prix, l'âge_rating, les achats intégrés, les captures d'écran, les avis, le nombre d'avis, les informations de confidentialité et les informations de version.

Fournisseurs Apple App Store et résultats du benchmark

Bright Data propose deux API de scraper pour l'Apple App Store :

• Apple App Store, Collect by URL (apps.apple.com) : extrait les pages de produits d'applications et renvoie des métadonnées détaillées telles que le titre, la note, le prix, les captures d'écran, les fonctionnalités de monétisation et l'historique des versions.
• Apple App Store Reviews, Collect by URL (apps.apple.com, 608 champs) : collecte les avis des utilisateurs à partir d'une URL d'application donnée.

Bright Data propose également deux jeux de données prêts à l'emploi dans leur Dataset Marketplace :

• Apple App Store dataset : métadonnées précollectées sur la popularité des applications, les retours des utilisateurs et les fonctionnalités de monétisation. Utile pour l'analyse des tendances du marché et l'évaluation des performances des applications.
• Apple App Store Reviews dataset : avis d'utilisateurs précollectés. Utile pour l'analyse des sentiments, le benchmark concurrentiel et les informations sur l'engagement des utilisateurs.

Dans le benchmark de l'Apple App Store, Bright Data a renvoyé le plus grand nombre de champs de métadonnées structurés JSON parmi tous les fournisseurs testés, avec un taux de réussite de 100 %.

Oxylabs ne propose pas de API de scraper dédiée à l'Apple App Store, de sorte que l'App Store peut être consulté via Web Scraper API.

Web Scraper API (source universelle) : un point de terminaison générique qui gère n'importe quelle URL, y compris les pages de l'Apple App Store. Renvoie du HTML rendu, qui doit ensuite être analysé avec une logique personnalisée.

Puisque la réponse est en HTML, les champs de métadonnées ont été extraits avec des sélecteurs CSS pour le titre, la note et le développeur. La latence de bout en bout se situait dans la gamme intermédiaire par rapport aux autres fournisseurs testés.

Decodo a une Apple App Store Scraper API répertoriée comme « bientôt disponible » dans son catalogue, prévue pour extraire les classements d'applications, les avis, les notes, les prix et d'autres métadonnées pour le suivi des performances des applications et l'analyse du marché. Jusqu'à son lancement, les URL de l'Apple App Store sont extraites via leur Web Scraper API.

Web Scraper API v2 : un point de terminaison de scraping polyvalent où vous soumettez n'importe quelle URL et Decodo l'exécute via un navigateur headless. La réponse revient sous forme de HTML entièrement rendu, laissant l'extraction des champs (tel que le titre, la note ou le développeur) au client.

Le temps de réponse de bout en bout de Decodo s'est situé dans une gamme intermédiaire similaire à celle de Oxylabs.

SerpApi propose trois API dédiées pour l'Apple App Store :

• Apple App Store Product Page API (engine=apple_product) : extrait les pages de produits d'applications par product_id et renvoie des métadonnées détaillées, notamment le titre, le développeur, la note, le nombre d'avis, le prix, les captures d'écran, l'historique des versions, les achats intégrés, les informations de confidentialité et les applications similaires.
• Apple App Store Reviews API (engine=apple_reviews) : collecte les avis des utilisateurs pour une application donnée, avec prise en charge du tri, de la pagination et du filtrage par pays.
• Apple App Store Search API (engine=apple_app_store) : exécute des recherches par mots-clés sur l'App Store et renvoie des listes d'applications, utile pour la découverte, la recherche de classement et la navigation par catégorie.

SerpApi ne fournit pas de jeux de données préconstruits pour l'Apple App Store ; toutes les données sont récupérées à la demande via ces points de terminaison en direct.

Pour SerpApi, nous avons utilisé l'Apple App Store Product Page API. La réponse est un JSON entièrement structuré sans analyse requise côté client, renvoyant 27 champs de métadonnées par application. La latence de bout en bout était la plus faible parmi tous les fournisseurs testés, souvent inférieure à une seconde par requête.

Nimble n'a pas de produit spécifique pour l'Apple App Store, mais l'App Store peut être extrait en utilisant :

Extract API : envoyez n'importe quelle URL avec render: true et un pilote de navigateur (nous avons utilisé vx10). La réponse contient le HTML post-rendu de la page, et l'extraction des champs est laissée au client.

Nous avons extrait les pages de l'Apple App Store avec Nimble en utilisant l'Extract API avec rendu furtif.

Zyte propose deux approches différentes pour extraire l'Apple App Store, toutes deux via leur unifiée Zyte API :

• Zyte API avec browserHtml : un point de terminaison unique où vous soumettez n'importe quelle URL et Zyte l'exécute via un vrai navigateur headless, exécute JavaScript et renvoie le HTML entièrement rendu.
• Zyte API avec httpResponseBody : le même point de terminaison sans rendu navigateur, renvoyant le corps HTTP brut.

Méthodologie du benchmark de scraping de l'Apple App Store

Nous avons exécuté 1 000 URL de pages de produits de l'Apple App Store contre 6 fournisseurs de web scraping, générant 6 000 requêtes au total. Les fournisseurs inclus dans le test avaient tous une taille d'entreprise minimale de 100 employés. Le même ensemble d'URL a été envoyé à chaque fournisseur, et trois dimensions ont été mesurées : le taux de réussite, le temps de complétion de bout en bout et le nombre de champs de métadonnées que chaque fournisseur pouvait fournir.

Types de réponse

Deux des six fournisseurs (Bright Data et SerpApi) ont renvoyé un JSON entièrement structuré. Les quatre autres ont renvoyé la page sous forme de HTML rendu, que nous avons ensuite analysé avec des sélecteurs CSS ciblant trois champs de base : le titre, la note et le développeur.

Validation

Chaque requête devait franchir trois points de contrôle pour être considérée comme réussie :

• Soumission : le statut HTTP devait se situer dans la plage 200–399, ou être un 404 propre.
• Exécution : pour les fournisseurs exécutant des tâches asynchrones, l'instantané devait se terminer sans erreurs ni délais d'attente.
• Vérification des données : la réponse devait effectivement contenir des données d'application. Côté JSON, au moins l'un des title, rating, developer ou number_of_reviews devait être rempli. Côté HTML, au moins l'un des sélecteurs CSS devait correspondre au contenu de la page.

Temps de complétion

Le temps a été mesuré en temps réel, de l'envoi de la requête à la réception de la réponse finale. Pour les fournisseurs asynchrones, cela inclut naturellement tout le surcoût de mise en file d'attente et de sondage.

Sélection d'URL

Les 1 000 URL proviennent de l'ensemble de l'Apple App Store, couvrant des catégories telles que les jeux, les réseaux sociaux, la productivité, la finance, le fitness et la photo & vidéo, avec des applications couvrant un large éventail de popularité. Les URL ont été collectées via des recherches par mots-clés.

Conditions de test

Pour maintenir une comparaison équitable, chaque fournisseur a fonctionné sous les mêmes contraintes :

• Exécution séquentielle, une requête à la fois, sans parallélisme
• Pause de 2 secondes entre les requêtes consécutives
• HTTP 429 avec rétroaction de 30 secondes, avec jusqu'à 3 tentatives
• Délai d'attente de 300 secondes sur la soumission
• Délai d'attente de 600 secondes sur l'exécution
• Une exécution par URL et par fournisseur

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Nazlı Şipi

Chercheur en IA

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Nazlı est analyste de données chez AIMultiple. Elle possède une expérience préalable en analyse de données dans divers secteurs, où elle a travaillé à transformer des ensembles de données complexes en informations exploitables.

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