Nous avons testé les meilleures SERP Scraper APIs

Nous avons testé les principaux fournisseurs SERP en utilisant 18 000 requêtes en direct sur Google, Bing et Yandex. Découvrez les 6 meilleurs fournisseurs qui se démarquent dans nos tests de vitesse et de richesse des données :

Résultats du benchmark des SERP scraper API

Comparez le temps de réponse médian des fournisseurs et le nombre moyen de champs retournés dans notre benchmark :

1 200 requêtes ont été utilisées dans ce benchmark, incluant un total de 200 pages de résultats de requête provenant des deux principaux moteurs de recherche : Google.com et Bing.com. Les requêtes étaient les 100 principales recherches Google aux États-Unis. Lisez la méthodologie complète.

Stabilité des solutions de scraping SERP

Nous avons exécuté 18 000 requêtes dans ce benchmark jusqu'à présent. Nous exécutons des requêtes en direct toutes les 15 min, avec la mise en cache désactivée, un délai d'attente de 60s, et plus de 250 requêtes sur Google, Bing et Yandex aux États-Unis.

Le graphique montre le taux de réussite quotidien et le temps de réponse moyen (appels réussis) :

Tarifs des 6 meilleurs scrapers SERP

Avantages et inconvénients des meilleures SERP scraper APIs

Bright Data SERP API est l'outil le plus puissant. Dans nos tests, elle a retourné 2x plus de champs de données (cartes, coordonnées, extraits enrichis) que la moyenne du secteur. C'est le choix privilégié si vous avez besoin de données structurées et approfondies plutôt que de simples titres et URL.

Avantages :

• Profondeur de données inégalée : Capture des détails granulaires que d’autres manquent.
• Échelle massive : Le réseau de proxy intégré gère des millions de requêtes.
• Couverture mondiale : Cible n’importe quel pays, ville ou coordonnée.

Inconvénients :

• Courbe d’apprentissage : Le tableau de bord est riche en fonctionnalités et peut être intimidant pour les débutants.

Dans notre test, Oxylabs s’est avéré être le fournisseur le plus stable. Bien qu’il ne domine pas le classement en termes de vitesse brute (comme Zyte) ni de profondeur de données (comme Bright Data), il fournit des résultats constants avec un taux d’échec quasi nul.

Il offre l’équilibre parfait pour les projets à grande échelle où la fiabilité est plus cruciale que la vitesse à la milliseconde.

Avantages :

• Schéma unifié : Passez du scraping Google à Bing en modifiant un seul paramètre.
• Ciblage granulaire : Extrayez des données SERP jusqu’à des villes ou des coordonnées spécifiques.

Inconvénients :

• Centré sur Google : Bien qu’il couvre d’autres moteurs, ses fonctionnalités sont fortement optimisées pour Google.

Decodo est la meilleure alternative à bas prix. Dans nos tests, il a offert des performances proches de celles des fournisseurs premium (~0.4s plus lent que Oxylabs) pour une fraction du coût.

Les endpoints de recherche de Decodo incluent le Scraper de Recherche Google et l’API de Recherche Bing. L’API SERP prend en charge Google en profondeur et Bing (résultats, extraits et classements). Toute la facturation se fait selon un modèle de paiement au succès.

Avantages :

• Rentable : L’un des points d’entrée les moins chers du marché (à partir de 29 $).
• Granularité : Prend en charge le ciblage au niveau des villes et par coordonnées.

Inconvénients :

• Centré sur Google : Se concentre fortement sur Google ; les autres moteurs sont secondaires.

SerpApi est un fournisseur de données SERP axé sur la récupération à haute vitesse et un large support de moteurs. Selon nos données de benchmark, le service a maintenu un temps de réponse moyen constant d’environ 2ms, ce qui en fait le fournisseur le plus rapide durant cette période.

Tandis que certains outils se limitent aux résultats de recherche standard, SerpApi fournit des données structurées pour des moteurs de niche, notamment Google Scholar, Google Flights et YouTube.

Avantages :

• Vitesse mesurée : A enregistré un temps de réponse moyen stable d’environ 2ms dans nos derniers tests de performance.
• Gamme de moteurs : Prend en charge l’extraction de données depuis Google (Images, Actualités, Shopping, Scholar, Flights), YouTube, Yahoo et Baidu.
• Convivial pour les développeurs : Documentation et bibliothèques pour Python, PHP, Ruby et Go.

Inconvénients :

• Utiliser les fonctionnalités de base est facile, mais exploiter pleinement les options avancées et comprendre les différents résultats pour chaque type de recherche prend du temps.

Si votre application nécessite des données en temps réel (par exemple, un utilisateur clique sur un bouton et attend un résultat), Zyte est le grand gagnant. Dans nos tests, il a enregistré un temps de réponse médian inférieur à 1.5 secondes.

Avantages :

• Rapidité : L’option la plus rapide du marché, un point c’est tout.

Inconvénients :

• Coût : Atteindre cette vitesse peut être plus cher que les solutions standard basées sur des proxy.
• Profondeur des données : Renvoie des données SERP standard ; moins granulaires que Bright Data.

Apify propose une plateforme où vous pouvez louer des « Actors » (scrapers) prêts à l’emploi pour Google Maps, Shopping, et plus encore.

Avantages :

• Faible coût d’entrée : Vous pouvez commencer pour aussi peu que 5 $/mois.
• Communauté : Excellentes bibliothèques open source et support développeur.

Inconvénients :

• Latence : Non recommandé pour les applications en temps réel destinées aux utilisateurs en raison de temps de réponse plus lents.

Scraping SERP alimenté par l’IA

Les outils d’IA pour SERP utilisent l’apprentissage automatique pour s’adapter aux changements de mise en page en temps réel, contrairement aux anciens systèmes qui reposent sur des sélecteurs fixes. Passer à l’automatisation SERP offre plusieurs avantages :

• Les outils d’IA peuvent lire les structures de page, de sorte que votre scraper continue de fonctionner même si Google déplace les extraits optimisés ou les blocs d’annonces.
• En plus de récupérer le HTML, ces outils utilisent des LLM pour résumer les résultats et expliquer pourquoi certaines pages se classent plus haut.
• L’automatisation signifie que vous n’avez pas à mettre à jour les choses manuellement.

Méthodologie du benchmark des scrapers SERP

Plusieurs fournisseurs de pages de résultats de moteur de recherche (SERP) sont évalués par rapport à Google, Bing et Yandex. La mise en cache est désactivée pour garantir que chaque requête récupère les résultats actuels.

Un ensemble de plus de 250 requêtes uniques est utilisé pour générer plus de 900 URL sur les moteurs de recherche évalués. Chaque itération échantillonne aléatoirement une ou plusieurs requêtes de cet ensemble.

Les requêtes sont exécutées à des intervalles de 15 minutes. Chaque requête est soumise à un délai d’expiration de 60 secondes.

Durant chaque itération, un fournisseur est associé à un moteur de recherche pris en charge, et l’URL de recherche en direct correspondante est récupérée. Le benchmark est effectué en mode simple.

Une réponse est considérée comme réussie si elle répond aux critères suivants :

1. La réponse renvoie des données non vides, et
2. Au moins un sélecteur CSS (Cascading Style Sheets) spécifique au moteur est présent dans le HTML renvoyé.

Les sélecteurs CSS suivants sont utilisés pour la validation :

• Google: .tF2Cxc, .yuRUbf, #search
• Bing: .b_algo, .b_caption, .b_title
• Yandex: .serp-item,.Organic, .content__left

Les métriques suivantes sont enregistrées :

• Le taux de réussite quotidien est calculé comme le nombre de requêtes réussies divisé par le nombre total de requêtes, multiplié par 100, à la fois par moteur et globalement.
• Le temps de réponse moyen est calculé comme la moyenne des temps de réponse des requêtes réussies.
• La fréquence des délais d’attente et la répartition des erreurs sont également surveillées tout au long du processus d’évaluation.

Toutes les erreurs rencontrées au cours du processus sont journalisées.

• Les types d’erreurs enregistrées incluent les délais d’attente (fixés à 60 secondes), les erreurs réseau ou de connexion, les échecs d’analyse ou de décodage, et les réponses vides.

Les champs suivants sont enregistrés pour chaque requête :

• query, search_engine, url, success (1/0), response_time_s, mode=single, batch_id.

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Gulbahar Karatas

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Gülbahar est une analyste sectorielle d'AIMultiple spécialisée dans la collecte de données web, les applications des données web et la sécurité des applications.

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