Les meilleures SERP Scraper APIs testées

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

Résultats du benchmark des SERP scraper APIs

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

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

Stabilité des solutions de scraping SERP

Nous avons exécuté 18,000 requêtes dans ce benchmark jusqu'à présent. Nous effectuons des requêtes en direct toutes les 15 minutes, avec le cache désactivé, un délai d'expiration 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, il a retourné 2x plus de champs de données (cartes, coordonnées, rich snippets) 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 URLs.

Avantages :

• Profondeur de données inégalée : Capture des détails granulaires que les autres manquent.
• Échelle massive : Le réseau 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) ou 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 importante que la vitesse en millisecondes.

Avantages :

• Schéma unifié : Passez du scraping Google à Bing en changeant un seul paramètre.
• Ciblage granulaire : Extrayez les données SERP jusqu'à des villes ou 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 coût. Dans nos tests, il a offert des performances proches de celles des fournisseurs premium (~0.4s plus lent que Oxylabs) pour une fraction du prix.

Les points de terminaison des moteurs de recherche de Decodo incluent le Google Search Scraper et le Bing Search API. La SERP API prend en charge Google en profondeur et Bing (résultats, snippets et classements). Toute la facturation suit un modèle de paiement au succès.

Avantages :

• Rentable : L'un des points d'entrée les moins chers du marché ($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 des moteurs de recherche. 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.

Alors que certains outils se limitent aux résultats de recherche standards, 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 lors de 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.
• Adapté aux développeurs : Documentation et bibliothèques pour Python, PHP, Ruby et Go.

Inconvénients :

• L'utilisation des fonctionnalités de base est facile, mais tirer le meilleur parti des 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 gagnant. Dans nos tests, il a affiché un temps de réponse médian inférieur à 1.5 secondes.

Avantages :

• Vitesse : L'option la plus rapide du marché, point final.

Inconvénients :

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

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

Avantages :

• Entrée accessible : 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.

Notre benchmark a montré que NetNut est plus lent que les leaders du marché, et le modèle de tarification est strictement orienté vers les utilisateurs d'entreprise avec des budgets élevés.

Avantages :

• Réseau ISP : L'accès à de vraies IPs ISP réduit le risque d'être signalé comme un bot.

Inconvénients :

• Barrière d'entrée élevée : Ne convient pas aux petits projets ou aux développeurs individuels.
• Vitesse : Temps de réponse plus lents par rapport à Zyte ou Bright Data dans nos tests.

Scraping SERP alimenté par l'IA

Les outils d'IA SERP utilisent le machine learning 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 des pages, donc votre scraper continue de fonctionner même si Google déplace les featured snippets ou les blocs publicitaires.
• En plus de récupérer le HTML, ces outils utilisent des LLMs pour résumer les résultats et expliquer pourquoi certaines pages sont mieux classées.
• 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 moteurs de recherche (SERP) sont évalués par rapport à Google, Bing et Yandex. Le cache est désactivé pour garantir que chaque requête récupère des résultats actuels.

Un ensemble de plus de 250 requêtes uniques est utilisé pour générer plus de 900 URLs à travers 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.

Lors de 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 réalisé en mode simple.

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

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

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'expiration et la distribution des erreurs sont également surveillées tout au long du processus d'évaluation.

Toutes les erreurs rencontrées pendant le processus sont enregistrées.

• Les types d'erreurs enregistrées incluent les délais d'expiration (fixés à 60 secondes), les erreurs de 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.

Découvrez davantage de nos benchmarks et analyses basées sur les données dans la recherche Google.

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Gulbahar Karatas

Analyste sectorielle

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

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