Benchmark dello scraping delle recensioni: Bright Data, Oxylabs & Decodo

Abbiamo testato 5 provider di web scraping su 5 principali piattaforme di recensioni e 6 provider su 2 app store, per un totale di 24.500 richieste, e abbiamo misurato tasso di successo, tempo di completamento e campi metadata.

Benchmark dello scraping delle recensioni

Puoi leggere la sezione metodologia del benchmark per maggiori dettagli sul processo di test.

Prestazioni dello scraping delle recensioni per dominio

Benchmark dello scraping di Google Play e Apple App Store

Abbiamo anche confrontato i provider di scraping di Google Play Store e Apple App Store:

Solo i provider con un tasso di successo superiore al 90% sono stati inclusi nei risultati finali. 

Copertura dei domini per provider

• ✓ = supportato, restituisce HTML
• ✅ = supportato, restituisce dati strutturati

Campi metadata disponibili per provider con risposte JSON strutturate

Prezzi dei provider di scraping delle recensioni

Prova gratuito dei provider di scraping delle recensioni

Provider di scraping delle recensioni e risultati del benchmark

Bright Data ha ottenuto il tasso di successo medio più alto, pari al 78%, su tutte e cinque le piattaforme di recensioni ed è stato l'unico provider a restituire JSON strutturato su quattro di esse: Amazon, Google Maps, Trustpilot e Yelp. Ha primeggiato su Amazon (96%) e Trustpilot (98%), restituendo fino a 39 campi metadata per recensione, inclusi stato di verifica, posizione del recensore e risposte del proprietario. Google Maps è stato il suo dominio più debole con il 39%, sebbene la maggior parte dei provider abbia fallito su questo dominio a causa dei contenuti delle recensioni renderizzati tramite JavaScript.

Bright Data copre inoltre entrambi gli app store con API scraper Collect by URL dedicate per le pagine delle app e le recensioni, oltre a dataset di app e recensioni predefiniti nel suo Dataset Marketplace. Le API per le pagine delle app hanno restituito il maggior numero di campi strutturati nel test, 36 sull'Apple App Store e 26 su Google Play, con un successo del 100% e tempi di completamento di 4s e 8s.

Oxylabs è stato il provider più veloce nel benchmark con un tempo medio di completamento di 5s, nettamente davanti al successivo più vicino a 13s. Ha ottenuto risultati elevati su Trustpilot (98%) e Tripadvisor (91%) e ha eguagliato i migliori su Amazon (92%) con 10 campi JSON strutturati. Non ha restituito risultati su Google Maps o Yelp, dove non disponeva di configurazioni di scraping dedicate per queste piattaforme.

Non dispone nemmeno di uno scraper dedicato per gli app store. La sua API Web Scraper ha restituito HTML renderizzato sull'Apple App Store con un successo del 100% in 12s.

Decodo ha ottenuto 93% su Trustpilot e 76% su Tripadvisor usando il suo proxy unblocker, dimostrando una solida prestazione sulle pagine di recensioni renderizzate lato server. Tuttavia, ha registrato 0% sia su Google Maps sia su Yelp, e solo 11% su Amazon nonostante l'uso di un endpoint API strutturato. La sua copertura è limitata a due delle cinque piattaforme testate, rendendolo l'opzione più ristretta nel benchmark per lo scraping delle recensioni. La sua API Web Scraper ha restituito HTML renderizzato sull'Apple App Store con un successo del 100% in 11s.

SerpApi offre API dedicate separate per ogni principale piattaforma di recensioni invece di un singolo endpoint di scraping generico. Fornisce API individuali per Google Maps Reviews, Yelp Reviews e Tripadvisor, ciascuna delle quali restituisce JSON strutturato con campi specifici per piattaforma, come le menzioni di argomenti e i sottopunteggi su Google Maps, lo stato elite e la ripartizione linguistica su Yelp, o i dettagli sulla posizione su Tripadvisor tramite query.

Lo stesso approccio si estende agli app store: endpoint Google Play separati per ricerca, pagine prodotto e sezioni giochi, film e libri, ed endpoint Apple App Store per pagine prodotto, recensioni e ricerca, senza dataset predefiniti. Nel benchmark, il Google Play Product e le Apple App Store Product Page APIs hanno restituito JSON analizzato con 16 e 29 campi metadata e hanno registrato i tempi di completamento più rapidi di qualsiasi provider, sotto 1s su Google Play e 2s sull'App Store.

Zyte è stato uno dei soli due provider a restituire risultati su tutte e cinque le piattaforme, chiudendo con un tasso di successo medio del 65%. Ha ottenuto le migliori prestazioni su Tripadvisor (86%) e Yelp (57%), mantenendo un'estrazione costante tra i domini. Google Maps è stato un punto di forza relativo con il 41%, uno dei punteggi più alti su un dominio in cui la maggior parte dei provider ha fallito. Tutta l'estrazione era basata su HTML con parsing tramite selettori CSS, quindi non sono stati restituiti campi metadata strutturati oltre i cinque campi di recensione standard. Sugli app store, la stessa Zyte API con browserHtml ha restituito HTML renderizzato con un successo del 100% su Google Play (4s) e del 99% sull'Apple App Store (11s), anche in questo caso senza campi strutturati.

Nimble ha raggiunto il 92% su Amazon e il 66% su Trustpilot, dimostrando di saper gestire efficacemente le pagine di recensioni strutturate. Tuttavia, le prestazioni sono scese all'1% su Google Maps e al 31% su Yelp, dove la renderizzazione basata su JavaScript ha limitato la sua estrazione basata su HTML. La sua media complessiva del 52% riflette questo supporto disomogeneo delle piattaforme, con tempi di completamento medi di 20s. Su entrambi gli app store ha usato la sua API Extract generica con rendering stealth e ha restituito HTML con un successo del 100% in 9s, senza endpoint dedicato e senza campi analizzati.

Metodologia del benchmark dello scraping delle recensioni

Abbiamo selezionato i primi 5 domini incentrati sulle recensioni dalla lista dei principali siti Tranco: Amazon, Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp. I cinque provider di scraping sono stati scelti tra aziende di web data scraping con almeno 100 dipendenti. Ogni provider ha ricevuto lo stesso insieme di 2.500 URL (500 per piattaforma) e abbiamo misurato tre metriche: tasso di successo, tempo di completamento e campi metadata disponibili.

Abbiamo eseguito due benchmark aggiuntivi sugli app store con la stessa configurazione: 1.000 URL di pagine prodotto dell'Apple App Store e 1.000 URL di pagine prodotto di Google Play, ciascuno inviato a sei provider (più SerpApi), per 6.000 richieste per store. Sono state misurate le stesse tre metriche. Su Google Play, nei risultati compaiono solo i provider con un tasso di successo superiore al 90%.

Provider e tipologie di integrazione

I provider sono stati integrati usando due approcci a seconda della piattaforma:

• JSON strutturato tramite API: il provider restituisce i dati delle recensioni analizzati in formato JSON con campi denominati (ad es. reviewer_name, rating, review_text). Bright Data e Oxylabs hanno offerto questa modalità per piattaforme selezionate.
• Risposta HTML: il provider restituisce l'HTML renderizzato, che abbiamo analizzato tramite selettori CSS per estrarre i campi delle recensioni. Decodo, Nimble e Zyte hanno utilizzato principalmente questo approccio.

Nota: Decodo ha restituito una risposta JSON strutturata per Amazon, ma nessuna delle risposte conteneva dati di recensioni validi. Il suo tasso di successo dell'11% su Amazon derivava interamente dal corretto rilevamento del 404, quindi per questa combinazione non vengono riportati campi metadata.

Sugli app store, Bright Data e SerpApi hanno restituito JSON strutturato. Oxylabs, Decodo, Nimble e Zyte hanno restituito HTML renderizzato, che abbiamo analizzato con selettori CSS per titolo, valutazione e sviluppatore.

Regole di validazione del benchmark dello scraping delle recensioni

Ogni risposta è passata attraverso una validazione in tre fasi:

1. Invio: era richiesto un codice di stato HTTP compreso tra 200-399 oppure 404 per superare la fase.
2. Esecuzione: per i provider asincroni, il job di scraping doveva completarsi senza timeout o errori.
3. Validazione: la risposta doveva contenere dati di recensioni utilizzabili.
   • Per le risposte JSON: almeno una recensione con un campo review_text valido (stringa) o rating (intero).
   • Per le risposte HTML: almeno una corrispondenza con un selettore CSS che restituisse il contenuto della recensione.

Le risposte degli app store sono passate attraverso le stesse tre fasi. Il controllo dei dati richiedeva che almeno uno tra title, rating, developer o number_of_reviews fosse valorizzato nelle risposte JSON, oppure che ci fosse almeno una corrispondenza con un selettore CSS nelle risposte HTML.

Prima di eseguire il benchmark completo, abbiamo testato ogni provider con URL intenzionalmente non validi, pagine 404 confermate e pagine attive con zero recensioni per mappare il modo in cui ciascun provider segnala questi casi limite. I provider hanno restituito indicatori diversi a seconda della loro implementazione, inclusi codici di errore espliciti, stato HTTP 404 o corpi di risposta vuoti.

Quando un provider ha identificato correttamente una pagina come non trovata o ha restituito una risposta appropriata per una pagina senza recensioni, il risultato è stato considerato valido. Abbiamo quindi applicato una verifica incrociata tra provider: se un provider restituiva risultati vuoti su un URL da cui almeno un altro provider aveva estratto dati di recensioni, quel risultato vuoto veniva riclassificato come errore. Questo ha separato gli errori di estrazione dalle pagine che semplicemente non avevano recensioni da restituire.

Tempo di completamento

Il tempo di completamento è stato misurato end-to-end dalla richiesta API iniziale fino alla ricezione della risposta finale. Per i provider asincroni (ad es. Bright Data dataset API), questo include il tempo di polling/attesa fino a quando i risultati erano pronti.

Campi metadata disponibili

Per i provider che restituiscono JSON strutturato, abbiamo contato il numero totale di campi univoci restituiti in tutte le recensioni. Per le risposte basate su HTML, il conteggio dei metadata riflette l'insieme fisso di campi dei selettori CSS utilizzati per l'estrazione (5 campi: reviewer_name, review_text, rating, review_date, review_title).

Dataset del benchmark dello scraping delle recensioni

I 2.500 URL di test sono stati raccolti da pagine di recensioni accessibili pubblicamente nelle cinque piattaforme di recensioni principali della classifica Tranco. Gli URL sono stati puliti per rimuovere parametri locali, formati non validi e duplicati prima dei test. I set di URL degli app store, 1.000 per store, sono stati raccolti tramite ricerche per parole chiave in categorie come giochi, social, produttività, finanza, fitness e foto e video, quindi deduplicati. Coprono un'ampia gamma di livelli di popolarità e tipi di app.

Configurazione condivisa

Tutti i provider hanno ricevuto URL identici dallo stesso dataset e sono stati testati nelle stesse condizioni:

• Esecuzione sequenziale: una richiesta alla volta, nessuna richiesta parallela
• Ritardo tra le richieste: 2 secondi
• Gestione dei limiti di velocità: attesa di 30 secondi con un massimo di 3 tentativi in caso di HTTP 429
• Timeout di invio: 300 secondi
• Timeout di esecuzione: 600 secondi
• Ogni URL è stato testato una volta per provider

Configurazioni dei provider

Bright Data

Bright Data ha utilizzato due metodi di integrazione a seconda del dominio. Per Amazon, Google Maps, Trustpilot e Yelp, abbiamo usato la API Dataset, che restituisce JSON strutturato con campi analizzati. Per Tripadvisor, abbiamo usato un web unblocker che restituisce HTML renderizzato, che abbiamo analizzato localmente con selettori CSS.

La API Dataset è stata interrogata tramite l'endpoint /progress/{snapshot_id} a intervalli di 1 secondo fino a quando lo stato non ha raggiunto 'ready'. I risultati sono stati quindi recuperati dall'endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Per gli app store, abbiamo usato le Google Play Store e Apple App Store Collect by URL APIs, interrogate allo stesso modo.

Decodo

Decodo ha usato la API Universal Scraper per Amazon. Per Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp, abbiamo usato il web unblocker con l'header X-SU-Headless: HTML per la renderizzazione JavaScript. Tutte le richieste includevano un header User-Agent desktop.

Le pagine degli app store sono passate attraverso la API Web Scraper v2 con rendering tramite browser headless, che restituisce HTML.

Oxylabs

Oxylabs ha usato una API source dedicata per Amazon (source: amazon_reviews) con output JSON strutturato. Per Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp, abbiamo usato il proxy Web Unblocker. Le richieste verso l'Unblocker includevano un header User-Agent desktop.

Le pagine degli app store sono passate attraverso la API Web Scraper con source universale, che restituisce HTML renderizzato.

Nimble

Nimble ha usato la API Web per tutti i domini con render: true per la renderizzazione JavaScript. Tutte le richieste hanno restituito HTML renderizzato, che abbiamo analizzato con selettori CSS. Non è stata applicata alcuna configurazione specifica per dominio.

Le pagine degli app store hanno usato la API Extract con render: true e il driver browser stealth vx10.

Zyte

Zyte ha usato la API Extract per tutti i domini con browserHtml: true, che restituisce HTML renderizzato tramite JavaScript attraverso un browser headless. Non è stata applicata alcuna configurazione specifica per dominio.

Le pagine degli app store hanno usato la stessa Zyte API con browserHtml: true.

SerpApi

SerpApi è stato testato solo sugli app store. Abbiamo usato la Google Play Product API (engine: google_play_product) e la Apple App Store Product Page API (engine: apple_product), entrambe accettano un product_id e restituiscono JSON analizzato.

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Registro delle modifiche

4 aggiornamenti

Tutte4Generale3Metodologia1

20262025

1. 17 apr

   Aggiunte le API di recensioni dedicate di SerpAPI per Google Maps, Yelp e Tripadvisor nella sezione fornitori.

2. 17 apr

   Aggiunto un criterio di selezione dei fornitori nella metodologia del benchmark: aziende di scraping con almeno 100 dipendenti.

3. 15 apr

   Sostituiti i tutorial di scraping in Python con un benchmark di cinque provider su cinque piattaforme di recensioni.

Nazlı Şipi

Ricercatrice IA

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Nazlı è un'analista di dati presso AIMultiple. Ha precedente esperienza nell'analisi dei dati in diversi settori, dove ha lavorato per trasformare dataset complessi in informazioni operative.

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