I migliori scraper di Facebook: Apify, Bright Data e Decodo

Utilizzando Python e un'API di scraping gestita da Facebook, è possibile raccogliere post pubblici, commenti, "mi piace" e condivisioni. Questo tutorial mostra come estrarre i post di Facebook tramite parole chiave e recuperare i relativi URL tramite la ricerca Google.

Successivamente, spiega come estrarre dati dettagliati dai post utilizzando l'API, insieme a suggerimenti per scalare il processo con strumenti come Apify, Nimble e Decodo.

Risultati del benchmark degli scraper di Facebook

Prezzi dei migliori strumenti di scraping di Facebook nel 2026

Scopri i migliori strumenti di scraping per Facebook in base ai tipi di pagina supportati, ai formati di output, ai prezzi e alle opzioni di prova.

• Dedicato: restituisce un JSON strutturato con i campi dati chiave delle pagine Facebook. Queste API sono progettate specificamente per Facebook e offrono una maggiore precisione.
• Uso generale: non specifico per Facebook, ma adattabile per l'estrazione di dati da Facebook tramite analisi personalizzata.
• NDJSON e JSONL: Utilizzano JSON delimitato da interruzioni di riga per l'archiviazione e l'elaborazione efficienti di grandi insiemi di dati, dove ogni riga rappresenta un oggetto JSON.

Prima di esaminare gli strumenti principali qui di seguito, il modo più semplice per capire come queste API gestiscono lo scraping di Facebook è quello di visualizzarne l'output. È possibile scaricare esempi di output da tutti i fornitori.

Caratteristiche dei migliori strumenti di scraping di Facebook

Bright Data Lo scraper di Facebook include 15 modelli dedicati per estrarre dati pubblici da Pagine, Profili, Gruppi, Marketplace, Eventi, Reels e Commenti di Facebook. Gli utenti possono scegliere tra due modalità di raccolta:

• API Scraper: consente agli sviluppatori di automatizzare l'estrazione di grandi quantità di dati da Facebook con opzioni di pianificazione, archiviazione, distribuzione e integrazione.
• Scraper senza codice : un'interfaccia plug-and-play che permette anche a chi non è uno sviluppatore di raccogliere dati direttamente dagli URL di Facebook tramite un pannello di controllo.

Oltre a estrarre dati in tempo reale, Bright Data fornisce anche set di dati di Facebook pronti all'uso (inclusi post, commenti, annunci di marketplace, eventi e profili).

Apify Lo scraper per i post di Facebook può generare dati in formato JSON, CSV o Excel. Gli input per lo scraper devono essere URL di pagine Facebook, che possono essere aggiunti manualmente, caricati come elenco o forniti tramite API.

Lo strumento di scraping di Facebook è in grado di estrarre informazioni dettagliate, come indirizzi di pagina, email e numeri di telefono, dalla sezione "Informazioni", anche quando questi dati non sono disponibili nel widget introduttivo. I link ai social media sono raggruppati per piattaforma e ulteriori dati vengono raccolti dalle sezioni "Informazioni" e "Trasparenza della pagina" aggiornate.

Il piano Starter, che costa 39 dollari al mese, riduce il costo di scraping a circa 10 dollari ogni 1.000 pagine e include fino a 3.900 pagine al mese. Con il piano gratuito, è possibile estrarre fino a 500 pagine.

Nimbleway offre un'API di scraping generica adattabile a Facebook. Non è specificamente progettata per la piattaforma, ma funziona bene per lo scraping leggero da HTML a JSON.

Con lo strumento di estrazione dati di Facebook, è possibile individuare con precisione stati e città specifici. Offrono piani a consumo e abbonamenti mensili.

ScrapingBot è un software di scraping di Facebook economico che supporta post e profili, ideale per startup o piccoli team di dati. Gestisce automaticamente la rotazione dei proxy e genera output in formato JSON o HTML pulito per integrazioni semplici.

Crawlbase offre un servizio dedicato di scraping di Facebook tramite la sua API di crawling, che consente agli utenti di raccogliere dati JSON strutturati da pagine, gruppi, profili, eventi e hashtag pubblici di Facebook.

L'API restituisce un JSON strutturato che include campi come "title", "type", "membersCount", "url" e un array "feeds" contenente dati sui post come "userName", "text", "likesCount", "commentsCount" e "sharesCount".

Prezzo: 78 dollari al mese

Tutorial Python per lo scraping di Facebook

Questa guida passo passo ti mostrerà come estrarre dati dai post di Facebook, estrarre dati dai gruppi di Facebook tramite parole chiave, recuperare URL tramite Google ed estrarre informazioni dettagliate sui post utilizzando lo scraper per post di Facebook di Bright Data.

Come funziona lo scraper di Facebook

Lo script per estrarre dati da Facebook è suddiviso in quattro fasi principali:

1. Impostazione e configurazione : importa le librerie, configura Python e aggiungi le credenziali API.
2. Trova gli URL di Facebook : usa la ricerca Google per raccogliere i link per estrarre i post di Facebook.
3. Attiva lo scraping : invia gli URL all'API di scraping dei dati di Facebook.
4. Recupera e salva i risultati : scarica i dati estratti ed esportali in un file CSV.

Passaggio 1: Impostazione e configurazione

Qui importiamo le librerie Python per effettuare richieste HTTP, analizzare i dati e gestire i file JSON. Aggiungi le tue credenziali API dalla dashboard e configura un server proxy per le ricerche Google, essenziale per lo scraping dei dati di Facebook.

Definiamo quindi i nostri parametri di ricerca: cerchiamo post relativi a "framework agentici" e ne raccogliamo cinque (è possibile aumentare questo numero per un'analisi più approfondita utilizzando il proprio scraper di Facebook).

Passaggio 2: Google Cerca gli URL di Facebook

Ora cerchiamo Google per trovare gli URL dei post di Facebook per l'estrazione dei dati da Facebook.

Questo passaggio esegue la configurazione effettiva dello scraping di Facebook utilizzando la ricerca Google. Lo script costruisce una query site:facebook.com per individuare i post pubblici pertinenti, recupera i risultati HTML ed estrae gli URL dei post (inclusi post e video condivisi).

I link duplicati vengono filtrati e un ritardo di 2 secondi garantisce che le richieste rispettose e conformi vengano inviate a Google.

Passaggio 3: Estrazione dei dati del post

In seguito, inviamo gli URL dei post di Facebook raccolti all'API per l'estrazione e lo scraping dei dati di Facebook.

Questo passaggio invia gli URL di Facebook all'API di scraping di Facebook. Ogni URL viene inviato in formato JSON; in caso di successo, lo scraper restituisce un ID di istantanea per tracciare l'operazione di scraping. Se la richiesta fallisce, lo script termina con un messaggio di errore.

Passaggio 4: Recuperare e salvare i risultati

Questo passaggio attende che l'API completi lo scraping di Facebook e salva i dati raccolti.

Questo script estrae i dettagli dei post, come URL, nome utente, data, "mi piace", commenti e condivisioni, ed esporta tutto in un file CSV per l'analisi. Lo script include la gestione dei timeout e il controllo degli errori per garantire l'affidabilità e l'efficienza del tuo scraper di Facebook.

È legale utilizzare i servizi di scraping di Facebook?

L'estrazione di dati da Facebook è legale solo se comporta la raccolta di dati pubblicamente disponibili e rispetta i Termini di servizio di Facebook. Facebook vieta esplicitamente la raccolta non autorizzata di dati, l'estrazione automatizzata di dati e l'accesso alle informazioni private degli utenti senza consenso. ¹

Tuttavia, gli sviluppatori possono ancora accedere a determinati tipi di dati di Facebook in modo etico e legale utilizzando le API ufficiali di Facebook. ²

Quali misure adotta Facebook per prevenire lo scraping non autorizzato?

Facebook impiega diverse misure anti-scraping per rilevare e bloccare i tentativi di scraping che violano i suoi termini di servizio. Queste includono:

1. Team per la prevenzione dell'uso improprio dei dati esterni (EDM): Il team EDM di Facebook è responsabile dell'individuazione di potenziali abusi dei dati e della prevenzione di scraping non autorizzato che violi le norme di Facebook e comprometta la privacy degli utenti.
2. Limiti di tariffa   Si riferisce al numero di volte in cui un utente può interagire con i servizi di un sito web in un determinato periodo. Facebook applica dei limiti di frequenza per prevenire l'uso eccessivo e l'abuso delle sue API.
3. Blocco delle richieste tramite riconoscimento di pattern: Facebook utilizza algoritmi per impedire che strumenti automatizzati di scraping sovraccarichino i suoi sistemi. Questa tecnica prevede l'analisi del traffico e delle richieste ricevute dal server tramite algoritmi di apprendimento automatico.

Cos'è lo scraping di Facebook?

Lo scraping di Facebook consiste nella raccolta automatica di dati pubblicamente disponibili da pagine, post, profili o gruppi di Facebook tramite codice o strumenti specializzati.

È possibile effettuare lo scraping tramite script Python o API, che semplificano l'estrazione dei dati da Facebook automatizzando la gestione dei proxy.

Metodologia di benchmark per lo scraping di Facebook

Abbiamo effettuato un'analisi comparativa tra diversi web scraper per valutarne la capacità di estrarre dati dai profili Facebook. Abbiamo eseguito 500 URL di profili Facebook per ciascun provider, testando ogni profilo una sola volta.

• Set di dati: Abbiamo utilizzato un elenco selezionato di 500 URL di profili Facebook.

• Obiettivo: Ogni fornitore ha raccolto i metadati del profilo, inclusi il numero di follower, il numero di "mi piace" e il testo della biografia/presentazione.

• Esecuzioni: Abbiamo effettuato 1 esecuzione per profilo.

Tassi di successo

Abbiamo definito tre livelli di successo:

1. Invio riuscito: consideriamo un invio riuscito se l'API accetta la nostra richiesta iniziale (HTTP 200/202) senza errori di autenticazione o di superamento del limite di richieste.
2. Esecuzione riuscita: consideriamo un'esecuzione riuscita se il processo di scraping si completa senza timeout o errori di sistema.
3. Validazione riuscita: abbiamo applicato una serie di regole per garantire la qualità e l'usabilità dei dati. Un risultato è considerato VALIDO se il campo obbligatorio (nome della pagina) viene restituito in un formato non vuoto e non reindirizzante, e se il campo "follower", quando presente, contiene un valore numerico.

Una prova che fallisce in una qualsiasi fase precedente non può procedere alle fasi successive e viene registrata come prova fallita nel calcolo finale della convalida. Ad esempio, se una richiesta fallisce durante l'invio, riceve un punteggio di convalida pari a 0. Il tasso di successo finale della convalida include tutte le prove in tutte le fasi.

Criteri di validazione

Abbiamo convalidato quattro campi per profilo per valutare l'accuratezza e la completezza dei dati. Ciascun campo viene valutato in modo indipendente utilizzando le regole riportate di seguito.

1. Validazione del nome

Il nome del profilo è l'unico campo che deve essere presente e valido affinché un risultato superi la convalida. Tutti i provider estraggono il nome del profilo: Nimble e Decodo lo analizzano dai meta tag HTML, mentre SerpAPI e Apify lo restituiscono come campo strutturato.

Quando viene rilevato un programma di scraping o quando quest'ultimo non riesce a eludere le misure anti-bot, la risposta in genere restituisce la pagina di accesso o la home page della piattaforma anziché il profilo richiesto. Identifichiamo questi casi verificando se il nome restituito corrisponde a titoli di pagine di reindirizzamento noti, come "Accedi" o "Benvenuto su Facebook", e consideriamo qualsiasi corrispondenza di questo tipo come un errore.

2. Seguaci

• Valido se il valore è assente (il campo potrebbe non essere visibile pubblicamente su tutti i profili).
• Valido se presente e contiene almeno un carattere numerico (ad esempio, "1.4K", 500, "2.576").
• Non valido se presente ma privo di valore numerico.

Le modalità di estrazione variano a seconda del fornitore:

• Nimble: Espressione regolare sui meta tag HTML og:title / og:description (modello: \d+[KkMmBb]? follower)
• Decodo: Regex sul contenuto og:description (pattern: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*followers)
• SerpAPI: Campo strutturato profile_results.followers
• Apify: Follower di campo strutturati

Logica decisionale di validazione

è_valido = nome_passato E follower_passati

Dove:

• name_passed = True se name è una stringa valida non di reindirizzamento, oppure se l'elenco profile_info di Apify non è vuoto
• followers_passed = True se i follower sono assenti (None) OPPURE presenti con un valore numerico

Abbiamo automaticamente escluso i profili con URL non funzionanti o non disponibili. Il rilevamento è stato effettuato in fase di invio tramite la corrispondenza dei messaggi di errore:

• Errori HTTP 404
• “non trovato”, “non esiste”, “URL non valido”
• “post non disponibile”, “contenuto rimosso”, “post rimosso”, “post eliminato”
• “pagina non trovata”, “articolo non disponibile”, “questo articolo non è più disponibile”

Tuttavia, nel nostro set di dati non erano presenti URL non funzionanti, quindi nessun profilo è stato escluso dall'analisi.

Campi di metadati disponibili

Abbiamo contato il numero di campi strutturati non nulli restituiti da ciascun fornitore nell'ambito dello schema di output normalizzato. I punteggi dei fornitori variano a seconda che offrano un'API dedicata a Facebook o si affidino allo scraping HTML generico.

Nimble e Decodo recuperano le pagine del profilo come HTML grezzo ed estraggono i campi utilizzando modelli regex applicati ai meta tag Open Graph.

SerpAPI e Apify utilizzano prodotti dati dedicati di Facebook che restituiscono JSON strutturato con campi etichettati individualmente. Ciò consente loro di visualizzare una gamma più ampia di metadati senza dover analizzare HTML non strutturato.

Il numero di metadati per risultato è stato calcolato come media su tutte le 500 esecuzioni per ciascun fornitore e riportato come campi di metadati disponibili nel riepilogo dei risultati.

Metodologia statistica

Gli intervalli di confidenza sono stati calcolati utilizzando il metodo di ricampionamento bootstrap basato sui percentili:

• Metodo: Percentile bootstrap
• Ricampionamenti: 10.000
• Livello di confidenza: 95%
• Metrica: Tasso di successo della convalida (binario: 1 = valido, 0 = non valido)
• Dimensione del campione: N = 500 per fornitore

FAQ

Collegamenti di riferimento

1.

Was ist Scraping und wie kann ich meine Infos auf Facebook schützen? | Facebook-Hilfebereich

2.

Conditions générales et politiques - Développement d’applications avec Meta - Documentation - Meta for Developers

Sedat Dogan

CTO

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Sedat è un leader nel settore della tecnologia e della sicurezza informatica, con esperienza nello sviluppo software, nella raccolta di dati web e nella sicurezza informatica. Sedat: - Ha 20 anni di esperienza come hacker etico e guru dello sviluppo, con una vasta competenza nei linguaggi di programmazione e nelle architetture server. - È consulente di dirigenti di alto livello e membri del consiglio di amministrazione di aziende con operazioni tecnologiche ad alto traffico e di importanza critica, come le infrastrutture di pagamento. - Possiede una solida competenza commerciale oltre alla sua competenza tecnica.

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Ricercato da

Gulbahar Karatas

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Gülbahar è un analista di settore di AIMultiple specializzato nella raccolta di dati web, nelle applicazioni dei dati web e nella sicurezza delle applicazioni.

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