Feuille de route du web scraping: Insights de 30M de requêtes

Nous avons scrapé plus de 30 millions de pages web en utilisant plus de 50 produits de six entreprises d'infrastructure de données web. Nous avons effectué des benchmarks de ces outils pour voir comment ils gèrent les cas d'utilisation de données web d'entreprise :

Résultats du benchmark de collecte de données web

Notes sur le tableau du benchmark :

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

** Les prix sont en milliers ($) pour un package de Preuve de Concept (PoC) d'entreprise. Les prix sont mis à jour mensuellement sur la base de données publiques.

*** Notes concernant les fournisseurs individuels :

• Le débloqueur de NetNut n'était pas disponible pour les tests. La solution basée sur Zyte API 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 leurs proxies étaient facturés de manière similaire à leur API.
• Apify ne fournit pas de débloqueur web ou de proxies mobiles ; par conséquent, ces produits ont été supposés avoir un prix similaire à celui de ses proxies résidentiels.

Enseignements tirés de 30M de requêtes web

Puisque la légalité de la collecte de données web continue d'être remise en question, de nombreuses entreprises n'ont pas encore de stratégie de données web et peuvent ne pas être conscientes de toutes les solutions. Les entreprises qui doivent collecter des données web valorisent généralement la réception de données structurées et de haute qualité avec un effort technique minimal via des services rentables et fiables.

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

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

Notre expérience : Avant ce benchmark, nous nous appuyions sur des débloqueurs pour les besoins de collecte de données de notre propre entreprise. Notre équipe technique était surchargée chaque fois que nos sites cibles changeaient de design. Après avoir réalisé l'ampleur des API de web scraping et constaté qu'elles ne sont pas plus chères que les débloqueurs, nous avons changé pour utiliser des API de scraping dans nos flux de collecte de données.

Pour les pages restantes, comptez sur :

• Débloqueurs web pour les pages difficiles à scraper, car c'est la seule solution qui renvoie systématiquement des résultats réussis plus de 90 % du temps sans configuration complexe. Cependant, ils sont également le produit le plus cher dans la plupart des kits d'outils des fournisseurs.
• Proxies de datacenter ou résidentiels pour les autres pages si l'équipe technique de l'entreprise est à l'aise avec la configuration des proxies et le maintien de ces configurations pour assurer des taux de réussite élevés.
• Proxies mobiles pour les réponses mobiles, ainsi que d'autres proxies pour des cas d'utilisation plus de niche.

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

Dans les API de web scraping, vous pouvez choisir :

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

Dans les débloqueurs, les produits leaders incluent :

• Bright Data est légèrement plus réussi que la plupart dans les tests réels et significativement plus réussi dans des scénarios plus difficiles, tels que 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 a le débloqueur au prix le plus bas et le plus rapide, répondant en environ 2 secondes en moyenne dans les tests réels.

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

Proxies : Vous pouvez vous fier à l'un des fournisseurs en fonction des préférences et des prix de votre équipe technique. Cela est dû au fait que les résultats varient considérablement en fonction de :

• Le temps : Alors que les éditeurs améliorent leurs mesures anti-scraping, les fournisseurs d'infrastructure de données web reçoivent continuellement de nouvelles adresses 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.
• La requête : Le succès d'une requête via un proxy dépend de la manière dont la requête est envoyée. Par exemple, le choix de l'agent utilisateur ou le délai entre les requêtes impacte considérablement le taux de réussite.

En ce qui concerne la fiabilité, les services de tous les fournisseurs benchmarkés 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 montré une plus grande fiabilité, avec des changements minimes dans le taux de réussite ou les 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 les cas d'utilisation 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 de données web d'entreprise :

Les entreprises comprennent des activités diverses. Par exemple, les entreprises avec des opérations de commerce électronique et les fonds spéculatifs nécessitent de grands volumes de données pour alimenter leurs modèles (par exemple, tarification dynamique, réapprovisionnement des stocks). Leurs exigences incluent :

• Dimensions liées à l'acheteur
  • Volume élevé
  • Lots
  • Sensibilité au prix et à la qualité
  • Vouloir recevoir des données structurées
• Dimensions liées au site web
  • Facile et difficile à crawler
  • Statique et dynamique
  • Mixte

Pour atteindre ces exigences, les entreprises ont besoin de :

• Des capacités pour soutenir leurs exigences :
  • Un large choix de 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 dépendrait 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 un large éventail de pages web, y compris les plus difficiles.
  • Intégration du débloqueur avec les navigateurs pour permettre l'interaction avec les sites web pour le scraping dynamique. La mesure inclurait la vérification de la disponibilité ou de l'absence de ce navigateur.
• Des 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 les requêtes par lots à haut volume. La mesure est basée sur la façon dont le taux de réussite se dégrade lors des tests de charge. Les réseaux les plus résilients ne devraient pas connaître de baisses drastiques des taux de réussite lors de la réponse à des dizaines de milliers de requêtes parallèles.

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

Si vos coûts de collecte de données détermineront la rentabilité de votre entreprise, et si vous êtes une équipe très technique, nous recommandons de vous fier aux proxies pour réduire les coûts.

Enfin, tous les acheteurs doivent prêter attention aux prix ; par conséquent, nous avons calculé les prix pour les mêmes packages pour tous les principaux fournisseurs d'infrastructure web :

Voir méthodologie de tarification pour les détails.

Mises à jour de l'industrie du web scraping

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

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

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

Web scraping pour l'apprentissage automatique (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).

Web Scraping vs. Screen Scraping

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

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

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Dimensions des exigences de données web

Nous ne couvrons pas tous les types de cas d'utilisation de données web ici. 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 les sentiments, les prix ou d'autres métriques changeant rapidement. Par conséquent, nous nous sommes concentrés sur les entreprises qui utilisent continuellement des données web. Ces dimensions sont :

Dimension liée à l'acheteur

1. Volume :

• Volume élevé, signifiant 100 Go/mois ou plus
• Volume faible 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.
• Lots : Les temps de réponse ne sont pas critiques tant que les résultats sont reçus dans les dizaines de secondes. Dans la plupart des cas d'utilisation, les entreprises traitent par lots les données web entrantes pour mettre à jour leurs systèmes.

3. Sensibilité à la qualité :

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

4. Implication technique :

• Vouloir 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. Ils sont prêts à consacrer des efforts pour surmonter les approches anti-scraping en évolution.
• Vouloir créer des parseurs HTML : L'équipe technique veut recevoir des données HTML pour les parser elle-même. Ils sont prêts à reparser continuellement les pages web chaque fois que le design de la page change.
• Vouloir recevoir des données structurées : L'équipe veut recevoir des données structurées (par exemple, des fichiers JSON) pour les intégrer dans leurs applications.

Dimension liée au site web :

5. Difficulté :

• Les sites web difficiles à crawler comme Amazon emploient de nombreuses technologies anti-scraping. Des débloqueurs sont nécessaires pour recevoir des données avec des taux de réussite élevés de manière constante
• Les sites web faciles à crawler peuvent être crawlés avec des proxies
• Les sites web faciles et difficiles à crawler

6. Interactivité :

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

7. Disponibilité du scraper :

• Disponible : Un scraper personnalisé existe pour chaque type de cible de page web.
• Non disponible : Il n'y a pas de scrapers pour aucun des types de pages web cibles.
• Mixte : Pour certaines cibles, le scraper existe ; pour d'autres, il n'existe pas.

Méthodologie

Ce benchmark de données web comprend les benchmarks ci-dessous, et la méthodologie pour 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 packages divulgués publiquement.

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

Notre raisonnement est que nous voulons partager :

• Les prix les plus précis possibles avec nos lecteurs
• Des niveaux de prix conformes aux prix disponibles publiquement, qui peuvent être constamment surveillés.

Conversions d'unités

Pour le même produit, les fournisseurs peuvent fournir des prix en Go ou en requêtes ; nous avons dû convertir ces valeurs entre elles.
Nous supposons une taille de page moyenne d'environ 400 Ko, basée sur notre mesure de 1 700 URL e-commerce. Par conséquent, nous avons pensé que 1 Go équivaudrait à 2,5 k requêtes.

Packages

Nous avons examiné deux packages : le package PoC d'entreprise et le package d'entreprise. Le package PoC d'entreprise est conçu pour être largement représentatif de la portée d'un PoC d'entreprise :

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

Le package d'entreprise est le package avec le volume le plus élevé avec des prix publics. Dans chaque catégorie de produit, nous avons identifié les volumes les plus élevés offerts par chaque fournisseur et avons pris le volume le plus élevé comme volume dans le package d'entreprise pour ce produit :

• 1 000 Go de proxies résidentiels
• 1 000 Go de proxies mobiles
• 5 000 Go de proxies de datacenter
• 2,5 M requêtes de débloqueur
• 2,5 M requêtes API de scraping vers les pages de produits Amazon

Limitations

Lorsque les entreprises se procurent de tels services à des volumes élevés, elles sont susceptibles d'obtenir des réductions. De telles réductions d'entreprise ne sont pas publiques et ne sont pas incluses dans le benchmark.

Hypothèses spécifiques aux fournisseurs

Les prix de certains fournisseurs sont complexes, ce qui nécessite certaines hypothèses :

• Apify :
  • Pour les proxies de datacenter, nous avons supposé que l'utilisateur achète un package de 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 uniquement sur une base GB. Par conséquent, nous avons converti ses prix en un modèle par requête, en supposant une taille de page moyenne d'environ 400 Ko.
• Zyte : Le 4e niveau de tarification a été recommandé pour les sites web de notre benchmark. Nous avons exploité le service de réponse HTTP.

Limitations et prochaines étapes

L'expérience de AIMultiple peut différer de l'expérience d'un utilisateur moyen dans ces cas : 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 pour offrir un terrain de jeu égal.
• 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, manquer les exigences KYC ou se faire bloquer lorsqu'ils envoient initialement un volume élevé de requêtes. Tout cela peut compromettre leur expérience et leurs taux de réussite. Les équipes de support peuvent résoudre rapidement tous ces problèmes.

Enfin, la qualité du réseau fluctuera, et ce benchmark est une série d'instantanés pris au cours d'un mois. Il devrait être représentatif pour 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 de AIMultiple. Notre équipe assure l'objectivité.

Citer cette recherche

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
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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 chaque mois des centaines de milliers d'entreprises (selon similarWeb), dont 55 % des entreprises du classement Fortune 500. Les travaux de Cem ont été cités par des publications internationales de premier plan telles que Business Insider, Forbes et le Washington Post, ainsi que par des entreprises mondiales comme Deloitte et HPE, des ONG comme le Forum économique mondial et des organisations supranationales comme la Commission européenne. Vous trouverez d'autres entreprises et ressources réputées ayant fait référence à AIMultiple. Tout au long de sa carrière, Cem a exercé les fonctions de consultant, d'acheteur et d'entrepreneur dans le secteur des technologies. Il a conseillé des entreprises sur leurs décisions technologiques chez McKinsey & Company et Altman Solon pendant plus de dix ans. Il a également publié un rapport McKinsey sur la numérisation. Il a dirigé la stratégie technologique et les achats d'un opérateur télécom, sous la responsabilité directe du PDG. Il a également piloté la croissance commerciale de la société de deep tech Hypatos, qui a atteint un chiffre d'affaires annuel récurrent à sept chiffres et une valorisation à neuf chiffres en seulement deux ans. Les travaux de Cem chez Hypatos ont été présentés dans des publications technologiques de référence telles que TechCrunch et Business Insider. Cem intervient régulièrement lors de conférences internationales sur les technologies. Diplômé en génie informatique de l'université de Bogazici, il est également titulaire d'un MBA de la Columbia Business School.

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