Feuille de route du web scraping

Nous avons collecté plus de 30 millions de pages web en utilisant plus de 50 produits de six entreprises d'infrastructure de données web. Nous avons évalué ces outils pour voir dans quelle mesure ils gèrent les cas d'usage de données web d'entreprise.

Comparez les fournisseurs selon la couverture des sites testés, le taux de requêtes réussies,
la richesse des métadonnées et le temps de réponse moyen. Sélectionnez un fournisseur pour voir ses résultats pour des domaines individuels :

Résultats du benchmark de collecte de données web

Notes sur le tableau de benchmark :

* Représente le pourcentage de types de pages où une API de scraping était disponible avec un taux de réussite de 90 % ou plus.

** Les prix sont en milliers ($) pour une offre Enterprise Proof of Concept (PoC). Les prix sont mis à jour mensuellement sur la base de données publiques.

*** Notes concernant les fournisseurs individuels :

• La solution basée sur l'API de Zyte n'a pas été testée car les tests de charge ont été effectués sur des proxies résidentiels.
• Zyte ne propose pas directement de proxies, mais nous avons supposé que ses proxies auraient un prix similaire à celui de son API.
• Apify ne fournit pas de débloqueur web ni de proxies mobiles ; par conséquent, nous avons supposé que ces produits auraient un prix similaire à celui de ses proxies résidentiels.

Enseignements tirés de 30M requêtes web

Étant donné que la légalité de la collecte de données web continue d'être remise en question, de nombreuses entreprises n'ont pas encore de stratégie en matière de données web et peuvent ne pas connaître toutes les solutions. Les entreprises qui ont besoin de collecter des données web apprécient généralement de recevoir des données structurées et de haute qualité avec un effort technique minimal via des services fiables et rentables.

Pour atteindre les objectifs ci-dessus, les entreprises doivent :

• Définir les types de pages qu'elles doivent crawler
• Tirer parti des API de web scraping lorsqu'elles sont disponibles, car elles minimisent l'effort technique côté client en fournissant des données structurées et sont rentables. Elles coûtent à peu près le même prix que les proxies résidentiels, même si les proxies résidentiels fournissent des données non structurées.

Notre expérience : Avant ce benchmark, nous utilisions des débloqueurs pour les besoins de collecte de données de notre propre entreprise. Notre équipe technique était sollicitée à chaque fois que nos sites web cibles changeaient de conception. Après avoir pris conscience de l'étendue des API de web scraping et constaté qu'elles ne sont pas plus chères que les débloqueurs, nous sommes passés à l'utilisation d'API de scraping dans nos flux de travail de collecte de données.

Pour les pages restantes, appuyez-vous sur :

• Débloqueurs web pour les pages difficiles à scraper, car ils constituent la solution qui renvoie constamment des résultats positifs plus de 90 % du temps sans configuration complexe. Cependant, ils sont aussi le produit le plus cher dans la plupart des boîtes à outils des fournisseurs.
• Proxies de datacenter ou résidentiels pour d'autres pages si l'équipe technique de l'entreprise est à l'aise avec la configuration des proxies et le maintien de ces configurations afin de garantir des taux de réussite élevés.
• Proxies mobiles pour les réponses mobiles, plus d'autres proxies pour des cas d'usage plus spécialisés.

Comparez les performances, le prix et la fiabilité des fournisseurs de données web

Dans les API de web scraping, vous pouvez choisir :

• Bright Data pour sa gamme leader du marché d'API de web scraping à des prix rentables avec des résultats détaillés. De nombreuses API SERP et e-commerce de Bright Data renvoient plus de points de données que celles de ses concurrents.
• Apify pour sa gamme leader du marché d'API de web scraping grâce à son approche de scraper pilotée par la communauté. Cependant, les taux de réussite de certaines de ses API étaient inférieurs à notre seuil pour une API réussie (c'est-à-dire inférieurs à un taux de réussite de 90 %) et c'était le fournisseur le plus cher de notre benchmark.
• Zyte pour ses prix leaders du marché
• Autres de manière opportuniste (par ex. Decodo a renvoyé le plus de points de données pour les publications Instagram).

Parmi les débloqueurs, les produits leaders incluent :

• Bright Data est légèrement plus performant que la plupart dans les tests réels et nettement plus performant dans des scénarios plus difficiles, comme le scraping de sites web qui présentent régulièrement des défis JavaScript. Il fournit également le débloqueur au deuxième prix le plus bas du benchmark.
• Zyte possède le débloqueur au prix le plus bas et le plus rapide, répondant en ~2 secondes en moyenne dans les tests réels.

En savoir plus sur les débloqueurs web et voir les résultats détaillés.

Proxies : vous pouvez vous appuyer sur n'importe lequel des fournisseurs en fonction des préférences et des prix de votre équipe technique. En effet, les résultats varient considérablement selon :

• Temps : tandis que les éditeurs améliorent leurs mesures anti-scraping, les fournisseurs d'infrastructure de données web reçoivent continuellement de nouvelles IP et affinent leurs approches. Nous avons utilisé le même type de proxy du même fournisseur sur le même site web avec la même configuration pour des milliers d'URL dans différentes exécutions. Il y a eu des exécutions où presque toutes les réponses étaient correctes et d'autres où le taux de réussite était d'environ 50 %. Le taux de réussite dépendait du moment du test.
• Requête : le succès d'une requête via un proxy dépend de la manière dont la requête est envoyée. Par exemple, le choix du user-agent ou le délai entre les requêtes a un impact significatif sur le taux de réussite.

En ce qui concerne la fiabilité, les services de tous les fournisseurs évalués étaient fiables à 5 000 requêtes parallèles. À 100 000 requêtes parallèles, tous les services ont connu une certaine dégradation, mais Bright Data, Oxylabs et Decodo ont fait preuve d'une plus grande fiabilité, avec des changements minimes du taux de réussite ou des temps de réponse.

En savoir plus sur les fournisseurs de proxies et voir les résultats détaillés du benchmark.

Cependant, cette recommandation n'est pas pertinente dans des cas d'usage de niche. Par exemple, une entreprise non incluse dans notre benchmark pourrait fournir des proxies mobiles de meilleure qualité au Portugal. Pour les cas de niche, nous recommandons aux équipes d'expérimenter avec différents fournisseurs.

Comment choisir la bonne solution de collecte de données

1. Exigences des entreprises en matière de données web :

Les entreprises regroupent des activités diverses. Par exemple, les entreprises ayant des opérations de commerce électronique et les fonds spéculatifs ont besoin de volumes élevés de données pour alimenter leurs modèles (par exemple, tarification dynamique, réapprovisionnement des stocks). Leurs exigences incluent :

• Dimensions liées à l'acheteur
  • Volume élevé
  • Par lots
  • Sensibilité au prix et à la qualité
  • Souhait de recevoir des données structurées
• Dimensions liées au site web
  • Faciles et difficiles à crawler
  • Statiques et dynamiques
  • Mixtes

Pour satisfaire ces exigences, les entreprises ont besoin :

• Capacités pour répondre à leurs exigences :
  • Une large sélection d'API de web scraping qui renvoient des résultats détaillés avec un taux de réussite élevé pour fournir des données structurées et satisfaire leur sensibilité à la qualité. Mesure : part des types de pages web à crawler pour lesquelles une API de web scraping est fournie. Cela dépendra des types de pages que chaque entreprise cible.
  • Un débloqueur puissant pour les sites web difficiles à crawler. Mesure : taux de réussite du crawler pour une large gamme de pages web, y compris les plus difficiles.
  • Intégration du débloqueur avec les navigateurs pour permettre d'interagir avec les sites web pour le scraping dynamique. La mesure inclurait la vérification de la disponibilité ou de l'absence de ce navigateur.
• Services rentables pour satisfaire leur sensibilité au prix. Pour la mesure, le prix pour crawler un ensemble de pages web est mesuré.
• Fiabilité :
  • Une infrastructure de données web résiliente pour gérer des requêtes par lots à volume élevé. La mesure repose sur la manière dont le taux de réussite se dégrade lors des tests de charge. Les réseaux les plus résilients ne devraient pas subir de fortes baisses du taux de réussite lorsqu'ils répondent à des dizaines de milliers de requêtes parallèles.

2. Exigences en matière de données web pour les petites équipes très techniques :

Si les coûts de collecte de données déterminent la rentabilité de votre entreprise et si vous êtes une équipe très technique, nous recommandons de s'appuyer sur les proxies pour réduire les coûts.

Enfin, tous les acheteurs doivent prêter attention à la tarification ; c'est pourquoi nous avons calculé les prix des mêmes offres pour tous les grands fournisseurs d'infrastructure web :

Voir la méthodologie de tarification pour plus de détails.

Actualités du secteur du web scraping

Les restrictions sur les crawlers IA deviennent un défi central pour le scraping. Les grands fournisseurs d'infrastructure et les éditeurs passent d'une simple consigne passive via robots.txt à un contrôle actif.

Par exemple, Cloudflare propose le blocage des crawlers IA et IA Labyrinth, qui utilise des liens nofollow cachés pour piéger les crawlers qui ignorent les règles de non-crawl. Ces changements rendent l'identité des crawlers, le respect du robots.txt, la gestion des autorisations et la provenance des données plus importants pour les équipes de scraping.

Des litiges récents montrent que le risque du scraping s'étend au-delà de la question de savoir si les données publiques peuvent être consultées. Les plateformes utilisent de plus en plus les théories du contrat, de la concurrence déloyale, de la violation de propriété, du droit d'auteur et de l'anti-contournement contre le scraping à grande échelle, surtout lorsque les données sont utilisées pour des produits d'IA ou revendues en tant que service. ¹

Web scraping pour le machine learning (ML)

Les scrapers sont désormais natifs LLM. Des outils tels que Firecrawl et Crawlbase offrent des fonctionnalités qui convertissent automatiquement le HTML brut en Markdown ou en JSON propre, spécifiquement formaté pour les applications de génération augmentée par récupération (RAG).

Scraping web vs. scraping d'écran

Le scraping web cible les structures de données sous-jacentes telles que le DOM, les API et le JSON. Le scraping d'écran est désormais un outil spécialisé pour la récupération de systèmes hérités, capturant l'interface utilisateur visuelle sous forme de pixels et de texte via l'OCR, et il est principalement utilisé pour les applications de bureau.

Dimensions des exigences en matière de données web

Nous ne couvrons pas ici tous les types de cas d'usage de données web. De nombreux utilisateurs de données web ont plusieurs demandes ponctuelles. Ce n'est pas l'objet de ce rapport.

Nous avons constaté que les entreprises ont généralement des besoins récurrents en données web pour surveiller le sentiment, les prix ou d'autres indicateurs en évolution rapide. C'est pourquoi nous sommes concentrés sur les entreprises qui utilisent en continu les données web. Ces dimensions sont :

Dimension liée à l'acheteur

1. Volume :

• Volume élevé, c'est-à-dire 100 Go/mois ou plus
• Faible volume pour tout volume inférieur

2. Sensibilité au temps :

• Temps réel : lorsque les données web, sous forme brute ou traitée, sont servies aux utilisateurs finaux humains pendant qu'ils utilisent des applications, des réponses en temps réel sont essentielles.
• Par lots : les temps de réponse ne sont pas critiques tant que les résultats sont reçus en quelques dizaines de secondes. Dans la plupart des cas d'usage, les entreprises traitent par lots les données web entrantes pour mettre à jour leurs systèmes.

3. Sensibilité à la qualité :

• Sensibles à la qualité : Toutes les solutions de données web renvoient parfois des réponses vides lorsqu'elles sont bloquées par les sites web. Les entreprises qui veulent consacrer un temps limité à renvoyer des requêtes préfèrent les solutions offrant des taux de réussite plus élevés.
• Sensibles au prix : Étant donné que leurs autres exigences sont satisfaites, ces entreprises veulent le prix le plus bas et sont prêtes à exécuter plusieurs fois leurs systèmes de collecte de données pour obtenir des résultats de meilleure qualité.
• Sensibles au prix et à la qualité : Les entreprises qui veulent la combinaison optimale de taux de réussite élevés et de prix.

4. Implication technique :

• Veulent créer des scrapers personnalisés ? L'équipe technique est expérimentée dans l'utilisation de proxies pour contourner les technologies anti-scraping et peut créer une solution interne personnalisée. Elle est prête à consacrer des efforts pour surmonter les approches anti-scraping en constante évolution.
• Veulent créer des parseurs HTML : L'équipe technique souhaite recevoir des données HTML à analyser elle-même. Elle est prête à réanalyser les pages web en continu chaque fois que la conception de la page change.
• Veulent recevoir des données structurées : l'équipe souhaite recevoir des données structurées (par ex., des fichiers JSON) à intégrer dans ses applications.

Dimension liée au site web :

5. Difficulté :

• Les sites web difficiles à crawler, comme Amazon, utilisent de nombreuses technologies anti-scraping. Les débloqueurs sont nécessaires pour recevoir régulièrement des données avec des taux de réussite élevés.
• Les sites web faciles à crawler peuvent être explorés avec des proxies.
• Les sites web faciles et difficiles à crawler.

6. Interactivité :

• Les sites web statiques constituent la majeure partie du web et fournissent des données via des changements dans l'URL.
• Les sites web dynamiques nécessitent que les utilisateurs utilisent une souris ou un clavier pour divulguer des informations supplémentaires.
• Les sites web statiques et dynamiques.

7. Disponibilité du scraper :

• Disponible : un scraper personnalisé existe pour chaque type de page web cible.
• Non disponible : il n'existe aucun scraper pour les types de pages web cibles.
• Mixte : pour certaines cibles, le scraper existe ; pour d'autres, non.

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Méthodologie

Ce benchmark de données web comprend les benchmarks ci-dessous, et la méthodologie de chaque benchmark est expliquée sur sa page spécifique :

• Scrapers e-commerce
• Scrapers de moteurs de recherche
• Scrapers de médias sociaux
• Débloqueurs web
• Collecte de données web à grande échelle

Méthodologie de tarification

Presque tous les prix sont basés sur des offres rendues publiques.

Toutefois, tous les fournisseurs ne divulguent pas leur tarification aux mêmes niveaux. Alors qu'un fournisseur peut proposer des prix pour 100 Go d'utilisation de proxies résidentiels, un autre peut proposer des prix pour 50 Go. Dans les cas où leurs prix n'étaient pas publics, si les fournisseurs partagent avec nous des informations tarifaires privées, nous les incluons dans le benchmark, à condition que cela ne change pas le classement des fournisseurs.

Notre logique est que nous voulons partager :

• Les prix les plus précis possibles avec nos lecteurs
• Des niveaux de prix conformes aux prix publics, qui peuvent être surveillés en permanence.

Conversions d'unités

Pour un même produit, les fournisseurs peuvent indiquer des prix en Go ou en requêtes ; nous avons dû convertir ces valeurs entre elles.
Nous supposons une taille moyenne de page d'environ 400KB, sur la base de notre mesure de 1 700 URL de commerce électronique. Par conséquent, nous avons estimé que 1GB équivaudrait à 2.5k requêtes.

Offres

Nous avons examiné deux offres : l'offre PoC entreprise et l'offre entreprise. L'offre PoC entreprise est conçue pour être largement représentative d'un périmètre de PoC d'entreprise :

• 100 Go de proxies résidentiels
• 100 Go de proxies mobiles
• 500 Go de proxies de datacenter
• 500k requêtes de débloqueur
• 500k requêtes d'API de scraping vers les pages produits Amazon

L'offre entreprise est l'offre au volume le plus élevé avec des prix publics. Dans chaque catégorie de produits, nous avons identifié les volumes les plus élevés proposés par chaque fournisseur et avons retenu le volume le plus élevé comme volume de l'offre entreprise pour ce produit :

• 1 000 Go de proxies résidentiels
• 1 000 Go de proxies mobiles
• 5 000 Go de proxies de datacenter
• 2.5M requêtes de débloqueur
• 2.5M requêtes d'API de scraping vers les pages produits Amazon

Limites

Lorsque les entreprises achètent de tels services à des volumes élevés, elles sont susceptibles d'obtenir des remises. Ces remises d'entreprise ne sont pas publiques et ne sont pas incluses dans le benchmark.

Hypothèses spécifiques aux fournisseurs

La tarification de certains fournisseurs est complexe, ce qui nécessite certaines hypothèses :

• Apify :
  • Pour les proxies de datacenter, nous avons supposé que l'utilisateur achète une offre à 499 $/mois et paie 0.25 $/Go pour l'utilisation de la plateforme.
  • Pour les scrapers : nous avons pris le prix moyen de ces deux scrapers : junglee~amazon-crawler et tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs facture son débloqueur sur une base de Go. Par conséquent, nous avons converti sa tarification en un modèle par requête, en supposant une taille moyenne de page d'environ 400 Ko.
• Zyte : le 4 niveau de tarification a été recommandé pour les sites web de notre benchmark. Nous avons utilisé le service de réponse HTTP.

Limites et prochaines étapes

L'expérience d'AIMultiple peut différer de celle d'un utilisateur moyen dans les cas suivants : les utilisateurs peuvent

• Recevoir des réponses plus rapides grâce à la mise en cache. Notre travail visait à contourner la mise en cache chez tous les fournisseurs afin d'offrir des conditions égales.
• Recevoir moins de réponses réussies lors de l'extraction de données de sites web moins populaires, car leurs requêtes peuvent être bloquées en raison de problèmes de santé du site web.
• Faire des erreurs de configuration, omettre les exigences KYC ou être bloqué lors de l'envoi initial d'un volume élevé de requêtes. Tout cela peut nuire à leur expérience et à leurs taux de réussite. Les équipes d'assistance peuvent résoudre rapidement tous ces problèmes.

Enfin, la qualité du réseau fluctue, et ce benchmark est une série d'instantanés pris au cours d'un mois. Il devrait être représentatif de ce mois, mais la qualité du réseau peut changer après le benchmark.

Remerciements et avertissements pour la transparence

Tous les fournisseurs ont contribué à ce benchmark en fournissant une partie ou la totalité des crédits utilisés. Nous les remercions pour leur soutien à notre recherche.

Tous les fournisseurs de ce benchmark sont des clients d'AIMultiple. Notre équipe veille à l'objectivité.

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Liens de référence

1.

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

Cem Dilmegani

Analyste principal

Suivre

Cem est analyste principal chez AIMultiple depuis 2017. AIMultiple informe des centaines de milliers d'entreprises (selon SimilarWeb) dont 60 % du Fortune 500 chaque mois.

Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes, Washington Post, des entreprises mondiales comme Deloitte, HPE et des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne.

Tout au long de sa carrière, Cem a exercé en tant que consultant tech, acheteur tech et entrepreneur tech. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus d'une décennie. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation.

Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom tout en rendant compte au PDG. Il a également mené la croissance commerciale de l'entreprise deep tech Hypatos qui a atteint un chiffre d'affaires récurrent annuel à 7 chiffres et une valorisation à 9 chiffres à partir de 0 en 2 ans. Le travail de Cem chez Hypatos a été couvert par des publications technologiques de premier plan comme TechCrunch et Business Insider.

Cem intervient régulièrement lors de conférences technologiques internationales. Il est diplômé de la Bogazici University en tant qu'ingénieur informatique et détient un MBA de la Columbia Business School.

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