Top 6 des meilleurs scrapers immobiliers: Bright Data, Apify et Oxylabs

Nous avons benchmarké six fournisseurs de web scraping sur cinq grands domaines immobiliers, en exécutant 1 500 URLs d’annonces immobilières pour chaque fournisseur, soit un total de 9 000 requêtes.

Résultats du benchmark de scraping immobilier

Voir 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 de Apify.

Résultats du benchmark de scraping immobilier par domaine

Temps de complétion des tâches réussies par rapport au 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 à partir de la grille des résultats de recherche plutôt que de 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 répertorie les champs renvoyés par chaque fournisseur, regroupés par catégorie. Les comptages de SerpApi sont par carte de résultat de recherche, et non par page de détail de 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.

SerpApi dispose d’un moteur zillow qui prend un region_id ou des limites de carte, et non une URL d’annonce ; sa sortie est donc limitée à ce que montre la carte. Les trois champs qu’il renvoie et qu’aucun concurrent ne fournit 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.

Tarification 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 constants 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, d’environ 95 %, ce qui le place parmi les meilleurs résultats sur ce domaine. Sur Rightmove, il a combiné un taux de succès élevé et 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’y a pas dominé le peloton.

Le fournisseur a bien performé sur l’ensemble des domaines immobiliers sans montrer d’effondrement majeur sur un site particulier. Il n’a pas été le meilleur résultat sur chaque graphique, mais il est resté dans la moitié supérieure de la comparaison tout au long du test.

Oxylabs a montré un profil de performance mitigé dans le benchmark immobilier. Ses résultats étaient solides sur certains domaines mais beaucoup 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 et des taux de succès élevés, ce qui le place parmi les fournisseurs les plus performants sur ces domaines. Sur Realestate.com.au, les taux de succès étaient également élevés, bien que les temps de complétion aient été nettement plus lents. Cela suggère que Oxylabs peut maintenir une extraction fiable pour certaines cibles, même lorsqu’il ne fait pas partie des options les plus rapides.

Oxylabs a obtenu ses meilleurs résultats sur 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 était également élevée, autour de 51 secondes, ce qui l’a rendu beaucoup plus lent que les fournisseurs les plus performants. Sur Rightmove, il a de nouveau affiché un taux de succès acceptable, d’environ 89 %, mais il est resté plus lent que la plupart des autres.

Decodo n’a pas performé de manière aussi régulière ni aussi solide que les principaux fournisseurs de cette comparaison. Il a réussi à terminer l’extraction sur certains domaines, mais souvent avec une latence plus élevée, et il a éprouvé plus de difficultés sur les sites les plus difficiles.

SerpApi propose 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 à partir d’une URL de recherche Zillow comme le nombre 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 s’appliquent uniquement lorsque status_type=sale, par défaut active,coming_soon,zillow_preview, et les tris featured et priorityscore ne fonctionnent que sur les locations.

Sortie

• JSON, HTML Zillow brut ou Markdown, ce dernier avec 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 Searches Archive API.

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

Apify a obtenu de meilleurs résultats que le reste du peloton sur ce graphique, atteignant environ 88 % de succès en 14 secondes environ. Il n’a pas été le fournisseur le plus rapide sur Redfin, mais il a offert la meilleure combinaison de fiabilité et de latence.

Zyte a obtenu ses meilleurs résultats sur Rightmove, Zillow et Realestate.com.au. Sur Rightmove, Zyte a atteint l’un des taux de succès les plus élevés du benchmark, à 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 complétion aient été plus lents que ceux des fournisseurs les plus rapides sur ce graphique.

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

Nimble a eu comme principale force la régularité. Il est resté dans une plage exploitable sur les cinq domaines immobiliers et n’a montré aucun domaine où la performance s’effondrait.

Nimble a obtenu ses meilleurs résultats sur Zillow, Redfin et Rightmove. Sur Zillow, Nimble a combiné une faible latence et un taux de succès élevé, ce qui le place parmi les meilleurs résultats sur ce graphique.

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

Sur Realestate.com.au, Nimble est resté relativement rapide, mais son succès était un peu inférieur à celui des fournisseurs les plus performants sur ce graphique. Le même schéma est apparu sur Realtor, où il est resté compétitif sans se détacher clairement du milieu du peloton.

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Méthodologie des scrapers immobiliers

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

Dataset des scrapers immobiliers

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 de trafic SimilarWeb.

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

Configuration partagée

Tous les fournisseurs ont reçu des URL identiques issues du même dataset 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 en cas de 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 le service Dataset API, 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.

Le service Dataset API a été interrogé 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.

Apify propose des acteurs qui renvoient du JSON structuré, aucune analyse par sélecteurs CSS n’a donc 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 le service Universal Scraper API (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 incluaient un en-tête User-Agent de bureau.

Oxylabs

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

Nimble

Nimbleway a utilisé le service Extract API 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 à un domaine n’a été appliquée.

Zyte

Zyte a utilisé le service Extract API pour tous les domaines avec browser HTML: true, qui renvoie du HTML rendu par JavaScript via un navigateur Chromium headless. Aucune configuration spécifique à un 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.
• Unblocker : le fournisseur achemine la requête via un proxy vers le site cible, renvoie du 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 les codes de statut sont compris entre 200 et 399, ainsi que 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 un échec de soumission, 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 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 comprennent 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 aucun élément de données structurées n’a été trouvé 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 exploitables, calculé comme le nombre de tests réussis divisé par le nombre total de tests.
• Temps de complétion : temps total écoulé 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. Exprimé sous forme de moyenne arithmétique sur toutes les exécutions d’un groupe.
• Métadonnées disponibles : 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 6 des meilleurs scrapers immobiliers: Bright Data, Apify et Oxylabs}},
  year   = {2026},
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  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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