Top 7 des meilleurs scrapers immobiliers: Bright Data, Apify et Oxylabs

Nous avons évalué cinq fournisseurs de scraping web sur cinq grands domaines immobiliers, en traitant 1 500 URL d’annonces immobilières via chaque fournisseur, soit 7 500 requêtes au total.

Résultats du benchmark de scraping immobilier

Consultez la section méthodologie pour plus de détails sur le processus de test.

Couverture des domaines par fournisseur

• ✓ = pris en charge, renvoie du HTML
• ✅ = pris en charge, renvoie des données structurées
• ✕ = inclus dans le benchmark mais 0 % de succès

Apify ne propose pas d’acteurs dédiés pour Realtor, Rightmove et Realestate.au ; ces domaines ont donc été exclus du benchmark d’Apify.

Résultats du benchmark de scraping immobilier par domaine

Temps de finalisation des tâches réussies vs taux de succès global

Champs de métadonnées disponibles par fournisseur

Sur Zillow, Bright Data a renvoyé 121 champs par annonce et Apify en a renvoyé 185. SerpApi en renvoie 34, mais depuis la grille des résultats de recherche plutôt que la page du bien. Apify a été le seul fournisseur à proposer du JSON structuré pour Redfin (23 champs) et Bright Data le seul pour Realestate.com.au (35 champs).

Le tableau ci-dessous liste les champs renvoyés par chaque fournisseur, groupés par catégorie. Les comptages de SerpApi sont par carte de résultat de recherche, et non par page de détail du bien.

Douze champs sont renvoyés par les trois fournisseurs Zillow : address, bedrooms, bathrooms, livingArea, lotSize, price, homeStatus, homeType, latitude, longitude, brokerageName et daysOnZillow. Bright Data et Apify partagent neuf champs supplémentaires que SerpApi ne renvoie jamais, car ils n’existent que sur la page du bien : zestimate, rentZestimate, yearBuilt, lastSoldPrice, dateSold, propertyTaxRate, photoCount, schools, priceHistory et taxHistory.

Le moteur zillow de SerpApi prend une region_id ou des limites de carte, et non une URL d’annonce, donc sa sortie est limitée à ce que montre la carte. Les trois champs qu’il renvoie et qu’aucun concurrent ne renvoie décrivent tous la couche de recherche : position pour le rang du résultat, total_results pour l’inventaire régional et les curseurs de pagination. Cela le rend utilisable pour les comptages d’inventaire et les distributions de prix par région, mais inutilisable pour l’enrichissement par bien.

Tarifs des scrapers immobiliers

Options d’essai gratuit des scrapers immobiliers

Avantages et inconvénients des 6 meilleurs scrapers immobiliers

Bright Data a été l’un des fournisseurs les plus réguliers du benchmark. Ses meilleurs résultats sont apparus sur Zillow, Realestate.com.au et Rightmove. Sur Zillow, Bright Data a atteint environ 100 % de succès, bien qu’il ait été plus lent que les fournisseurs les plus rapides de ce graphique.

Sur Realestate.com.au, il a de nouveau affiché un taux de succès élevé, autour de 95 %, le plaçant parmi les meilleurs résultats sur ce domaine. Sur Rightmove, il a combiné un taux de succès élevé à une très faible latence, ce qui en fait l’un des résultats les plus efficaces de ce graphique.

Le résultat le plus faible est apparu sur Redfin, où Bright Data a été très rapide mais moins fiable que sur ses domaines les plus solides, avec un succès d’environ 78 %. Sur Realtor, il est resté compétitif, avec une latence modérée et un taux de succès d’environ 80 %, mais il n’a pas dominé le classement sur ce domaine.

Le fournisseur a bien performé sur l’ensemble des domaines immobiliers sans afficher d’effondrement majeur sur un site donné. Il n’a pas été en tête sur tous les graphiques, mais il est resté dans la moitié supérieure de la comparaison tout au long du test.

Oxylabs a présenté un profil de performance mitigé dans le benchmark immobilier. Ses résultats ont été solides sur certains domaines, mais nettement plus faibles sur d’autres, ce qui en fait l’un des fournisseurs les plus dépendants du domaine de l’ensemble.

Sur Realtor et Rightmove, Oxylabs a bien performé. Il a combiné une latence relativement faible à des taux de succès élevés, le plaçant parmi les fournisseurs les plus solides sur ces domaines. Sur Realestate.com.au, les taux de succès ont également été élevés, bien que les temps de finalisation aient été nettement plus lents. Cela suggère que Oxylabs peut maintenir une extraction fiable pour certaines cibles, même lorsqu’il ne figure pas parmi les options les plus rapides.

Les meilleurs résultats d’Oxylabs sont venus de Realtor et Rightmove, tandis que Zillow et Redfin ont été nettement plus faibles. Pour les équipes qui évaluent des fournisseurs de scraping immobilier, Oxylabs est une option plus spécifique à certains domaines qu’un choix globalement stable sur les cinq sites.

Sur Zillow, Decodo a atteint un taux de succès élevé d’environ 97 %, mais la latence a également été élevée, autour de 51 secondes, ce qui l’a rendu beaucoup plus lent que les fournisseurs les plus solides. Sur Rightmove, il a de nouveau affiché un taux de succès utilisable, autour de 89 %, mais il est resté plus lent que la plupart des concurrents.

Decodo n’a pas été aussi régulier ni aussi performant que les fournisseurs de tête de cette comparaison. Il a pu terminer l’extraction sur certains domaines, mais souvent avec une latence plus élevée, et il a rencontré davantage de difficultés sur les sites les plus complexes.

SerpApi fournit un endpoint de recherche Zillow qui renvoie la grille des résultats de recherche. Tout ce qu’il renvoie provient de la carte d’annonce.

Entrée

• Adressé par région plutôt que par URL d’annonce : un region_id pour une ville, un code postal, un comté ou un État, ou des coordonnées map_bounds.
• region_id n’a pas d’endpoint de recherche. Il doit être lu dans une URL de recherche Zillow en tant que nombre situé avant _rid.
• Les filtres couvrent le statut, le prix, les chambres, les salles de bains, le type de bien, la superficie, l’année de construction et les conditions de location. listing_type et listing_status ne s’appliquent que lorsque status_type=sale, par défaut active,coming_soon,zillow_preview, et les tris featured et priorityscore ne fonctionnent que pour les locations.

Sortie

• JSON, HTML brut de Zillow ou Markdown, ce dernier disposant de son propre endpoint /search.md qui enveloppe les résultats dans un frontmatter YAML.
• json_restrictor réduit la charge utile aux champs sélectionnés.

Mise en cache

• Les réponses en cache sont servies pendant une heure et ne sont pas décomptées du quota mensuel ; ainsi, les requêtes identiques répétées pendant le développement sont gratuit.
• no_cache=true force une récupération en direct et ne peut pas être combiné avec async, qui met une recherche en file d’attente pour récupération via l’API Searches Archive.

Sur Zillow, Apify a combiné un taux de succès très élevé à une latence relativement faible. Il a atteint environ 100 % de succès en environ 18 secondes, ce qui l’a placé parmi les meilleurs résultats de ce graphique.

Sur Redfin, le résultat est encore plus important. Redfin a été l’un des domaines les plus difficiles du benchmark, et plusieurs fournisseurs y ont connu une nette baisse de succès.

Apify a surpassé le reste des concurrents sur ce graphique, atteignant environ 88 % de succès en à peu près 14 secondes. Il n’a pas été le fournisseur le plus rapide sur Redfin, mais il a offert la meilleure combinaison de fiabilité et de latence.

Les meilleurs résultats de Zyte sont apparus sur Rightmove, Zillow et Realestate.com.au. Sur Rightmove, Zyte a atteint l’un des taux de succès les plus élevés du benchmark, environ 93 %, tout en maintenant une latence raisonnable.

Sur Zillow, il a également maintenu un taux de succès solide d’environ 92 %, bien que les temps de finalisation aient été plus lents que ceux des fournisseurs plus rapides de ce graphique.

Sur Realestate.com.au, Zyte a été relativement rapide et a tout de même atteint un taux de succès utilisable, sans toutefois atteindre le groupe de tête en matière de fiabilité. Les résultats les plus faibles sont apparus sur Redfin et surtout sur Realtor.

La principale force de Nimble a été la régularité. Il est resté dans une plage exploitable sur les cinq domaines immobiliers et n’a affiché aucun domaine où les performances se sont effondrées.

Les meilleurs résultats de Nimble sont apparus sur Zillow, Redfin et Rightmove. Sur Zillow, Nimble a combiné une faible latence à un taux de succès élevé, le plaçant parmi les meilleurs résultats de ce graphique.

Sur Redfin, il a de nouveau bien tenu, avec un succès d’environ 79 % et des temps de finalisation plus rapides que plusieurs concurrents. Sur Rightmove, Nimble a également été solide, atteignant environ 92 % de succès avec une latence modérée, le gardant proche du groupe de tête sur ce domaine.

Sur Realestate.com.au, Nimble est resté relativement rapide, mais son succès a été un peu plus faible que celui des fournisseurs les plus solides de ce graphique. Le même schéma est apparu sur Realtor, où il est resté compétitif sans se détacher clairement du milieu du classement.

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Méthodologie des scrapers immobiliers

Nous avons testé six fournisseurs de scraping web (Apify, Bright Data, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) sur cinq domaines immobiliers : zillow.com, redfin.com, realtor.com, rightmove.co.uk et realestate.com.au.

Jeu de données du scraper immobilier

Nous avons préparé 1 250 URL de pages produit sur 5 domaines (250 par domaine). Les pages produit sont des annonces immobilières individuelles avec des détails tels que l’adresse, le prix, les chambres et les salles de bains.

Les cinq domaines ont été sélectionnés comme les principaux sites immobiliers mondiaux selon le classement du trafic SimilarWeb.

Toutes les URL ont été vérifiées comme étant accessibles avant le benchmark. Les redirections invalides, les annonces expirées et les sous-domaines non standard ont été supprimés ou corrigés lors de la préparation du jeu de données.

Configuration partagée

Tous les fournisseurs ont reçu des URL identiques du même jeu de données et ont été testés dans les mêmes conditions :

• Exécution séquentielle : une requête à la fois, aucune requête parallèle
• Délai entre les requêtes : 2 secondes
• Gestion des limites de débit : attente de 30 secondes avec jusqu’à 3 tentatives sur HTTP 429
• Délai d’expiration de soumission : 300 secondes
• Délai d’expiration d’exécution : 600 secondes
• Chaque URL a été testée une fois par fournisseur

Configurations des fournisseurs

Bright Data

Bright Data a utilisé deux méthodes d’intégration selon le domaine. Pour Zillow et Realestate AU, nous avons utilisé l’API Dataset, qui renvoie du JSON structuré avec des champs analysés. Pour Redfin, Realtor et Rightmove, nous avons utilisé un débloqueur web qui renvoie du HTML rendu, que nous avons analysé localement avec des sélecteurs CSS.

L’API Dataset a été interrogée via l’endpoint /progress/{snapshot_id} à intervalles d’une seconde jusqu’à ce que le statut atteigne « ready ». Les résultats ont ensuite été récupérés depuis l’endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Apify

Apify a utilisé des acteurs préconstruits spécifiques à chaque domaine pris en charge. Pour Zillow, nous avons utilisé maxcopell/zillow-detail-scraper. Pour Redfin, nous avons utilisé tri_angle/redfin-detail. Apify ne prend pas en charge Realtor, Rightmove ni Realestate AU dans ce benchmark.

Les acteurs de Apify renvoient du JSON structuré, donc aucune analyse par sélecteurs CSS n’a été nécessaire. Les exécutions d’acteurs ont été interrogées à intervalles d’une seconde jusqu’à ce que le statut atteigne SUCCEEDED.

Decodo

Decodo a utilisé l’API Universal Scraper (target: universal, headless: HTML) pour Zillow et Redfin. Pour Realtor, Rightmove et Realestate AU, nous avons utilisé le débloqueur web avec l’en-tête X-SU-Headless: HTML pour le rendu JavaScript. Toutes les requêtes comprenaient un en-tête User-Agent de bureau.

Oxylabs

Oxylabs a utilisé une API source dédiée pour Zillow (source: zillow) avec render: html. Pour Redfin, Realtor, Rightmove et Realestate AU, nous avons utilisé le proxy Web Unblocker. Les requêtes du débloqueur comprenaient un en-tête User-Agent de bureau. Le rendu JavaScript n’était pas activé sur le débloqueur.

Nimble

Nimbleway a utilisé l’API Extract pour tous les domaines avec render: true et driver: vx10 (navigateur headless furtif). Toutes les requêtes ont renvoyé du HTML rendu, que nous avons analysé avec des sélecteurs CSS. Aucune configuration spécifique au domaine n’a été appliquée.

Zyte

Zyte a utilisé l’API Extract pour tous les domaines avec browser HTML: true, qui renvoie du HTML rendu par JavaScript via un navigateur Chromium headless. Aucune configuration spécifique au domaine n’a été appliquée.

Méthodes de scraping par domaine

• JSON API : le fournisseur renvoie du JSON structuré avec des champs analysés (adresse, prix, chambres)
• HTML API : le fournisseur renvoie du HTML rendu par JavaScript via son API de scraping, qui est analysé localement avec des sélecteurs CSS.
• Débloqueur : le fournisseur achemine la requête via un proxy vers le site cible, renvoie le HTML brut et l’analyse localement avec des sélecteurs CSS.

Validation des données du benchmark immobilier

Vérification du statut HTTP

Avant la validation, le code de réponse HTTP du fournisseur est d’abord vérifié. Les réponses dont le code de statut est compris entre 200 et 399 et 404 sont considérées comme des soumissions réussies et passent à la phase de validation. Tout autre code de statut (400, 403, 500, 550) est traité comme une soumission échouée, et le test est immédiatement marqué comme échoué sans entrer dans la phase de validation.

Règles de validation

Les tests qui réussissent la vérification du statut HTTP sont validés dans l’ordre suivant :

1. Détection de 404 : si le contenu de la page ou l’erreur de l’API indique que la page n’existe plus (« page not found », « does not exist », « dead_page »), le test est marqué comme valide. Le fournisseur a correctement identifié une page indisponible.
2. Extraction de données (JSON API) : pour les fournisseurs qui renvoient du JSON structuré, au moins un champ de données doit être présent et non vide, le type de champ dépendant du champ (chaîne ou entier). Les champs vérifiés incluent l’adresse, le prix, les chambres, les salles de bains, le titre, le nom, la note et les avis.
3. Extraction de données (HTML) : pour les fournisseurs qui renvoient du HTML, la réponse est analysée à l’aide de sélecteurs CSS spécifiques au domaine. Si au moins un sélecteur correspond et renvoie une valeur non vide, le test réussit.
4. Indicateur de page (HTML uniquement) : si aucun élément de données n’a été extrait, mais qu’au moins un des sélecteurs CSS prédéfinis pour ce domaine a correspondu à un élément de la page, le test est marqué comme valide. Cela confirme que la page a été rendue et chargée, même si aucune donnée structurée n’a été trouvée dans les conteneurs attendus.

Si aucune des conditions ci-dessus n’est remplie, le test échoue. Les causes d’échec courantes incluent les pages de défi CAPTCHA/bot, un rendu JavaScript insuffisant, des erreurs de connexion au proxy et des erreurs de crawler.

Métriques du benchmark immobilier

• Taux de succès de validation : le pourcentage d’URL testées pour lesquelles le fournisseur a renvoyé des données utilisables, calculé comme les tests réussis divisés par le total des tests.
• Temps de finalisation : le temps total entre l’envoi de la requête de scraping et la réception des résultats validés, mesuré en secondes. Pour les fournisseurs asynchrones, le statut d’achèvement des tâches a été interrogé toutes les 1 seconde. Indiqué comme la moyenne arithmétique sur toutes les exécutions d’un groupe.
• Métadonnées disponibles : le nombre de noms de champs uniques renvoyés par le fournisseur sur tous les éléments d’une réponse. Applicable uniquement aux réponses JSON API.

FAQ

Citez ce benchmark

Choisissez le format qui correspond à votre lieu de publication. Coller la version avec lien dans votre CMS préserve le lien retour.

@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Top 7 des meilleurs scrapers immobiliers: Bright Data, Apify et Oxylabs}},
  year   = {2026},
  month  = sep,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/real-estate-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Consulté le 10 septembre 2026}
}

Journal des modifications

3 mises à jour

2026

1. 24 juil

   Ajout des nombres exclusifs de champs de métadonnées pour les annonces Zillow, Redfin et Realestate.com.au

2. 16 avr

   Ajout d'une section FAQ sur le scraping immobilier après les métriques du benchmark.

3. 11 avr

   Ajout des tableaux de couverture des domaines et des champs de métadonnées par fournisseur dans la section méthodologie.

Nazlı Şipi

Chercheuse en IA

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

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