Le sfide più comuni del web scraping
Il web scraping è diventato più difficile negli ultimi anni. Dal 2025, lo scraping legato all'IA ha sollevato significative preoccupazioni legali. Le piattaforme e i fornitori di infrastrutture hanno adottato nuovi metodi per controllare i crawler IA e gestire la raccolta dati.
Quali sono le principali sfide del web scraping?
Esistono molte sfide tecniche che i web scraper devono affrontare a causa delle barriere poste dai proprietari dei dati o dei siti web per distinguere tra umani e bot e limitare l'accesso non umano alle loro informazioni. Le sfide del web scraping possono essere suddivise in queste categorie distinte:
Sfide derivanti dai siti web target:
- Barriera del trust score (rilevamento invisibile dei bot)
- L'inquinamento dei dati da parte dei contenuti generati dall'IA
- Contenuti dinamici
- Cambiamenti nella struttura del sito web
- Tecniche anti-scraping (blocchi CAPTCHA, robots.txt, blocchi IP, honeypot e fingerprinting del browser)
Sfide intrinseche agli strumenti di web scraping:
- Scalabilità
- Problemi legali ed etici
- Manutenzione dell'infrastruttura
Rischi legali e di conformità
Le piattaforme continuano ad affrontare nuove rivendicazioni basate su contratto, concorrenza sleale, privacy e uso improprio dei dati. Nel 2025, Reddit ha citato in giudizio Anthropic, sostenendo che Anthropic ha estratto i commenti degli utenti di Reddit per addestrare Claude senza autorizzazione. La causa si è concentrata su questioni relative ai termini di utilizzo e alla concorrenza sleale piuttosto che sul copyright.
Barriera del trust score (rilevamento invisibile dei bot)
Il blocco statico (IP/User-Agent) è stato sostituito da un punteggio di affidabilità comportamentale continuo. I moderni fornitori anti-bot (Cloudflare, Akamai) monitorano il tremolio del mouse e la velocità di scorrimento prima di un clic.
Gli scraper che saltano a un pulsante o cliccano con precisione matematica vengono contrassegnati con un basso trust score, causando blocchi morbidi in cui i dati non vengono caricati senza un messaggio di errore.
Soluzione:
Gli strumenti basati su WebDriver/CDP standard vengono facilmente rilevati dai siti web. Utilizza librerie moderne come Nodriver, che comunica direttamente con Chrome per non lasciare marcatori di automazione, o Camoufox, una build di Firefox rinforzata progettata specificamente per lo stealth.1
Inquinamento dei contenuti generati dall'IA
Man mano che gli scraper acquisiscono dati per l'addestramento, incontrano sempre più spesso il collasso del modello, estraendo accidentalmente allucinazioni generate dall'IA che degradano la qualità del loro stesso output. Ciò rende l'autenticità dei dati una sfida tecnica piuttosto che un controllo di qualità.
Soluzione:
Implementa un livello di validazione pre-archiviazione che calcola la perplessità del testo estratto. I contenuti generati dall'IA spesso presentano una perplessità innaturalmente bassa. Scarta i dati che scendono al di sotto di una certa soglia di unicità.
Contenuti web dinamici
I contenuti web dinamici rappresentano una sfida significativa per i web scraper, poiché alterano fondamentalmente il modo in cui le informazioni vengono distribuite e visualizzate su una pagina web.
A differenza dei siti statici, in cui tutto il contenuto si trova nel file HTML iniziale, i siti dinamici generano la pagina al volo, spesso in risposta al comportamento dell'utente. Tecnologie come AJAX (Asynchronous JavaScript and XML) sono alla base dei siti web dinamici.
Il problema principale è che gli strumenti di scraping standard non sono browser web. Vedono il guscio HTML iniziale, che può contenere segnaposto, animazioni di caricamento e tag <script>, ma spesso manca dei dati effettivi che si desidera estrarre. Questi semplici strumenti non eseguono JavaScript.
Soluzione:
Per superare queste sfide, i web scraper devono evolversi da semplici parser HTML a strumenti in grado di visualizzare completamente una pagina web come un browser umano.
Un browser headless è un browser web senza interfaccia utente grafica (GUI). Viene eseguito in background ma ha tutte le capacità di un browser standard, incluso un potente motore JavaScript.
Strumenti come Selenium, Puppeteer e Playwright consentono di controllare programmaticamente i browser (come Chrome, Firefox o WebKit). Utilizzando questi strumenti avanzati, puoi costruire web scraper in grado di interagire con siti web complessi e dinamici e di accedere a contenuti che sarebbero completamente invisibili ai metodi di web scraping più semplici.
Browser remoti
Un'altra soluzione sono i browser di scraping, chiamati anche browser remoti. Si tratta di browser gestiti da aziende di dati web. Consentono inoltre ai web scraper di interagire con JavaScript.
Cambiamenti nella struttura del sito web
I siti web vengono continuamente migliorati. Queste modifiche possono influire sul layout, sul design o sul codice sottostante di un sito. L'impatto di una modifica minore:
- Ad esempio, se uno sviluppatore decide di cambiare la classe dell'elemento prezzo da price a current-price per maggiore chiarezza, le istruzioni dello scraper falliranno:
- Lo scraper non sarà più in grado di trovare il prezzo. Potrebbe restituire un errore, un valore vuoto o, peggio, potrebbe estrarre accidentalmente il dato sbagliato che si trova in una posizione simile.
- Poiché queste modifiche possono verificarsi in qualsiasi momento e senza preavviso, il codice dello scraper necessita costantemente di potenziali modifiche.
Soluzione
Invece di fare affidamento su selettori altamente specifici e fragili, gli sviluppatori possono scriverne di più intelligenti. Ad esempio, invece di cercare un <span> con la classe esatta price, un parser adattabile potrebbe cercare un <span> che si trova accanto al testo “Prezzo:” o uno che contiene il simbolo del dollaro ($).
I controlli automatizzati possono essere eseguiti periodicamente per convalidare i dati estratti. Supponiamo che il campo prezzo inizi improvvisamente a restituire valori vuoti per tutti i prodotti. In tal caso, il sistema può avvisare automaticamente lo sviluppatore che la struttura del sito web è probabilmente cambiata e che il parser deve essere aggiornato.
LLMs
I modelli di IA possono essere utilizzati per identificare gli elementi da estrarre o per raccogliere dati dalle pagine web. Sebbene aggiungano latenza e costi allo scraping, aumentano l'adattabilità dei web scraper.
Aggiungi come fonte preferitaTecniche anti-scraping
Molti siti web utilizzano tecnologie anti-scraping per prevenire o ostacolare le attività di web scraping. I seguenti punti forniscono una panoramica di alcune delle misure anti-bot più comuni incontrate nel processo di web scraping:
Blocchi CAPTCHA
I siti web utilizzano i CAPTCHA quando sospettano che un visitatore possa essere un bot. Questo è comune nelle pagine web per la registrazione degli utenti, i moduli di accesso, le sezioni dei commenti e durante le procedure di pagamento per articoli molto richiesti.
Le implementazioni CAPTCHA eccessivamente aggressive possono bloccare i “bot buoni”, come il bot di Google che esegue la scansione del web per indicizzare le pagine per i risultati di ricerca. Se il crawler di Google viene bloccato, le pagine di un sito web potrebbero non essere indicizzate correttamente, con un impatto negativo sulle pratiche SEO e sul posizionamento nei motori di ricerca.
Soluzione:
Per superare questo ostacolo, gli scraper devono essere dotati di un meccanismo per risolvere queste sfide. Sebbene efficace, l'utilizzo di un servizio di risoluzione CAPTCHA aggiunge un ulteriore livello di complessità e costi finanziari al progetto di web scraping, poiché questi servizi in genere applicano un costo per ogni CAPTCHA risolto.
Robots.txt
Dal 2025, la governance dei crawler si è estesa oltre il classico robots.txt. Cloudflare ha introdotto controlli per i crawler IA, funzionalità gestite di robots.txt, Content Signals Policy e strumenti Pay Per Crawl che consentono agli editori di bloccare, consentire o far pagare l'accesso ai crawler.2
Soluzione:
L'approccio corretto è trovare un modo ufficialmente autorizzato per ottenere i dati web. La migliore alternativa è verificare se il sito web offre un'API per l'accesso ai dati. Se non è disponibile alcuna API pubblica, il passo successivo è la comunicazione diretta. Puoi contattare il proprietario del sito web o dei dati, spiegando chi sei e cosa intendi fare con i dati.
Blocco IP
Il blocco IP (noto anche come ban IP) è una delle misure anti-scraping più comuni e fondamentali adottate dai siti web. Quando il server di un sito web rileva un traffico insolitamente elevato da un singolo indirizzo IP, lo contrassegna come sospetto. Una volta bloccato il tuo IP, tutte le ulteriori richieste del tuo scraper verranno rifiutate.
Soluzione:
Un proxy è un server intermediario che si trova tra il tuo scraper e il sito web target. Quando invii una richiesta tramite un proxy, il sito web vede la richiesta provenire dall'indirizzo IP del proxy, non dal tuo indirizzo IP. Due potenti tipi di proxy per questo scopo:
- Proxy rotanti: Il tuo strumento di web scraping è configurato per utilizzare questo pool e, con ogni nuova richiesta (o dopo un numero prestabilito di richieste), automaticamente ruota su un indirizzo IP diverso. Questo distribuisce le tue richieste su più indirizzi IP, in modo che nessuno superi i limiti di velocità del sito web.
- Proxy residenziali: Gli indirizzi IP in un pool di proxy residenziale appartengono a connessioni Internet reali di livello consumer fornite dai provider di servizi Internet (ISP) ai proprietari di case. Poiché il traffico proviene da un indirizzo IP residenziale legittimo, è quasi impossibile per un sito web distinguere la richiesta di uno scraper da quella di un utente umano autentico.
Trappole honeypot
Gli honeypot sono sistemi informatici progettati per attirare gli hacker e impedire loro di accedere ai siti web. Una trappola honeypot appare in genere come una parte legittima del sito web e contiene dati che un aggressore può prendere di mira.
Se un bot di scansione tenta di estrarre il contenuto di una trappola honeypot, entrerà in un ciclo infinito di richieste e non riuscirà a estrarre ulteriori dati.
Perché i bot ci cascano
Un utente umano interagisce con la versione renderizzata e visiva di un sito web e non vedrebbe né cliccherebbe mai questo link nascosto. Tuttavia, molti semplici scraper non eseguono il rendering visivo della pagina.
Funzionano analizzando il codice sorgente HTML grezzo ed estraendo programmaticamente tutti i link (tag <a href=”…”>) che trovano. Poiché il link honeypot esiste nell'HTML, il bot ingenuo lo vedrà e lo seguirà, come qualsiasi altro link legittimo.
Soluzione
Invece di analizzare l'HTML grezzo, utilizza un browser headless come Selenium, Puppeteer o Playwright. Inoltre, definendo posizioni specifiche e prevedibili per i link che desideri seguire, puoi ridurre la probabilità che il tuo scraper si imbatta in un link honeypot collocato intenzionalmente in una parte oscura dell'HTML.
Fingerprinting del browser
Il fingerprinting del browser è un metodo utilizzato dai siti web per raccogliere informazioni sui propri visitatori tramite i loro indirizzi IP. Ogni volta che accedi a un sito web, il tuo dispositivo invia una richiesta di connessione al sito per caricarne il contenuto. Questo consente al sito web di recuperare e memorizzare i dati trasmessi dal tuo browser riguardo al tuo dispositivo.
I siti web possono accumulare ampi dettagli sul dispositivo di un utente, consentendo loro di personalizzare i suggerimenti per i visitatori tramite il fingerprinting del browser. Ad esempio, il sito web target può estrarre dati sui tuoi user agent, sull'header HTTP, sulle impostazioni della lingua e sui plugin installati.
La sfida per gli scraper
Il fingerprinting del browser rappresenta una sfida significativa perché gli scraper, per impostazione predefinita, hanno impronte digitali strane e incoerenti.
- Fingerprint generiche: Un semplice scraper che utilizza una libreria di base invierà un set minimo di header e non avrà plugin, risoluzione dello schermo o altri attributi “umani”.
- Fingerprint incoerenti: Uno scraper potrebbe utilizzare proxy rotanti, facendo apparire il suo indirizzo IP dalla Germania in una richiesta e dal Giappone nella successiva.
Soluzione
Utilizza browser headless come Selenium, Puppeteer o Playwright. Si tratta di veri motori browser che generano un fingerprint più completo e credibile fin da subito rispetto alle semplici librerie HTTP.
Puoi anche mantenere un elenco di stringhe User-Agent standard del mondo reale e ruotarle per sessioni diverse. Assicurati che gli header HTTP inviati siano coerenti con quelli di un browser reale.
Scalabilità
Potresti aver bisogno di estrarre una grande quantità di dati web da più siti web per ottenere informazioni sull'intelligence dei prezzi, sulle ricerche di mercato e sulle preferenze dei clienti. Man mano che aumenta la quantità di dati da estrarre, hai bisogno di un web scraper altamente scalabile per effettuare più richieste parallele.
Soluzione:
Devi utilizzare un web scraper progettato per gestire richieste asincrone per aumentare la velocità e raccogliere grandi quantità di dati più rapidamente.
Lo scraping asincrono dei dati è una tecnica che consente a uno scraper di inviare più richieste a siti web diversi senza attendere la risposta di ciascuna prima di inviare la successiva.
Ad esempio, se un sito web è lento a rispondere, uno scraper asincrono può continuare a inviare ed elaborare richieste ad altri siti web più veloci nel frattempo.
Manutenzione dell'infrastruttura
Per mantenere prestazioni ottimali del server, è essenziale aggiornare o espandere regolarmente risorse come lo storage per far fronte ai volumi di dati crescenti e alle complessità del web scraping. Devi aggiornare continuamente la tua infrastruttura di web scraping per stare al passo con le esigenze in evoluzione.
Costruire e gestire un'infrastruttura di scraping richiede un'ampia gamma di competenze tecniche. Ciò include l'amministrazione dei server, la gestione della rete, l'ottimizzazione dei database e le conoscenze specialistiche necessarie per aggirare i meccanismi anti-bot.
Soluzione:
Quando esternalizzi le tue esigenze di web scraping, assicurati che il fornitore di servizi offra funzionalità integrate come un proxy rotator e un parser di dati. Inoltre, il fornitore dovrebbe offrire opzioni scalabili e aggiornare regolarmente la propria infrastruttura per soddisfare le esigenze in evoluzione.
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}Collegamenti di riferimento
Il lavoro di Cem è stato citato da importanti pubblicazioni globali tra cui Business Insider, Forbes, Washington Post, aziende globali come Deloitte, HPE e ONG come il World Economic Forum e organizzazioni sovranazionali come la Commissione europea.
Nel corso della sua carriera, Cem ha lavorato come consulente tecnologico, acquirente di tecnologia e imprenditore tecnologico. Ha consigliato aziende sulle loro decisioni tecnologiche presso McKinsey & Company e Altman Solon per oltre un decennio. Ha anche pubblicato un rapporto McKinsey sulla digitalizzazione.
Ha guidato la strategia tecnologica e gli approvvigionamenti di una società di telecomunicazioni rispondendo direttamente al CEO. Ha anche guidato la crescita commerciale dell'azienda deep tech Hypatos che ha raggiunto un fatturato annuo ricorrente a 7 cifre e una valutazione a 9 cifre partendo da 0 in 2 anni. Il lavoro di Cem in Hypatos è stato trattato da importanti pubblicazioni tecnologiche come TechCrunch e Business Insider.
Cem interviene regolarmente a conferenze tecnologiche internazionali. Si è laureato in ingegneria informatica all'Università Bogazici e ha conseguito un MBA presso la Columbia Business School.
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