Melhores Scrapers para Airbnb: Bright Data, Apify e Oxylabs

Testamos seis provedores de web scraping no Airbnb, enviando um total de 1,500 solicitações de raspagem entre todos os provedores. Cada provedor recebeu o mesmo conjunto de URLs de anúncios de aluguel de temporada e foi medido quanto ao tempo de conclusão, taxa de sucesso e campos de metadados disponíveis por anúncio.

Benchmark de scraping no Airbnb

Você pode ler nossa metodologia de benchmark para mais detalhes sobre nosso processo de teste.

Campos de metadados disponíveis por provedor

Bright Data e Apify retornaram JSON estruturado para o Airbnb. Bright Data entregou 48 campos por anúncio e Apify entregou 36. As tabelas abaixo agrupam os campos exclusivos de cada provedor por categoria, com os campos compartilhados listados no final.

Campos de metadados exclusivos do Bright Data

Campos de metadados exclusivos do Apify

Campos que ambos os provedores retornam

amenities, breadcrumbs, cancellation_policy / cancellationPolicies, description (versões simples + HTML), highlights, house_rules / houseRules, images, location, timestamp, title, url

Preços dos scrapers para Airbnb

Teste gratuito de scrapers para Airbnb

Resultados do benchmark de scraping no Airbnb

Bright Data igualou a maior taxa de sucesso no Airbnb, de 99%, e retornou a maior quantidade de metadados de qualquer provedor, com 48 campos estruturados por anúncio. A profundidade dos dados cobriu detalhes do anfitrião, discriminação de preços, políticas de cancelamento e resumos de avaliações que outros provedores não incluíram.

Oxylabs alcançou uma taxa de sucesso de 98% no Airbnb. O resultado foi estável durante todo o teste, sem quedas notáveis. Não se destacou na riqueza de dados, mas entregou uma extração confiável em um domínio onde alguns provedores tiveram dificuldades.

Decodo atingiu uma taxa de sucesso de 93% no Airbnb utilizando uma configuração de raspagem de propósito geral, em vez de uma configuração específica para o Airbnb. A taxa de sucesso foi inferior ao grupo de topo, mas manteve-se utilizável na maioria das URLs testadas.

Apify também atingiu uma taxa de sucesso de 99% no Airbnb e foi um dos dois provedores a retornar JSON estruturado, entregando 36 campos de metadados por anúncio.

Zyte obteve uma taxa de sucesso de 98% no Airbnb. Embora tenha retornado HTML em vez de dados estruturados, os resultados foram consistentes em todo o conjunto de URLs. Foi uma das opções mais confiáveis neste domínio.

Nimble registrou uma taxa de sucesso de 12% no Airbnb, muito abaixo dos restantes concorrentes. A baixa taxa de sucesso indica que o motor de renderização do Nimble não conseguiu lidar com a estrutura de página do Airbnb na maioria das URLs testadas. Este foi o único provedor no benchmark onde o Airbnb representou um grande desafio de extração.

Metodologia do benchmark

Testamos seis provedores de web scraping (Apify, Bright Data, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) no airbnb.com.

Conjunto de dados

Preparamos 250 URLs de páginas de produto do Airbnb. As páginas de produto são anúncios individuais de propriedades com detalhes como título, preço, avaliação, comentários e informações do anfitrião.

Todas as URLs incluíam os parâmetros de consulta check_in, check_out e adults para garantir que os dados de preço fossem renderizados na página. Subdomínios não padrão (por exemplo, es.airbnb.com, hr.airbnb.com) foram corrigidos para www.airbnb.com durante a preparação do conjunto de dados. Todas as URLs foram verificadas como acessíveis antes do benchmark.

Configuração compartilhada

Todos os provedores receberam URLs idênticas do mesmo conjunto de dados e foram testados sob as mesmas condições:

• Execução sequencial: uma solicitação por vez, sem solicitações paralelas
• Atraso entre solicitações: 2 segundos
• Tratamento de limite de taxa: espera de 30 segundos com até 3 tentativas ao receber HTTP 429
• Tempo limite de envio: 300 segundos
• Tempo limite de execução: 600 segundos
• Cada URL foi testada uma vez por provedor

Configurações dos provedores

Apify

Apify utilizou o ator tri_angle/airbnb-rooms-urls-scraper, que retorna JSON estruturado com campos analisados. Não foi necessário nenhum parsing com seletores CSS. As execuções do ator foram consultadas em intervalos de 1 segundo até o status atingir SUCCEEDED.

Bright Data

Bright Data utilizou a API de Dataset (dataset_id: gd_ld7ll037kqy322v05), que retorna JSON estruturado com campos analisados. A API de Dataset foi consultada usando o endpoint /progress/{snapshot_id} em intervalos de 1 segundo até o status atingir ready. Os resultados foram então buscados no endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Decodo (Smartproxy)

Decodo utilizou a API Universal Scraper (target: universal, headless: html), que retorna HTML renderizado por JavaScript. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Todas as solicitações incluíram um cabeçalho User-Agent de desktop.

Oxylabs

Oxylabs utilizou a API Realtime com source: airbnb e render: html, que retorna HTML renderizado por JavaScript. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS.

Nimbleway

Nimble utilizou a API Extract com render: true e driver: vx10 (navegador headless furtivo). A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Nenhuma configuração específica de domínio foi aplicada.

Zyte

Zyte utilizou a API Extract com browserHtml: true, que retorna HTML renderizado por JavaScript através de um navegador Chromium headless. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Nenhuma configuração específica de domínio foi aplicada.

Validação

Verificação de status HTTP

Antes da validação, o código de resposta HTTP do provedor é verificado primeiro. Respostas com códigos de status entre 200-399 e 404 são consideradas submissões bem-sucedidas e prosseguem para a fase de validação. Qualquer outro código de status (400, 403, 500, 550, etc.) é tratado como submissão falhada, e o teste é imediatamente marcado como falhado sem entrar na fase de validação.

Regras de validação

Os testes que passam na verificação de status HTTP são validados na seguinte ordem:

1. Detecção de 404: Se o conteúdo da página ou o erro da API indicar que a página não existe mais ("página não encontrada", "não existe", "dead_page"), o teste é marcado como válido. O provedor identificou corretamente uma página indisponível.
2. Extração de dados (JSON API): Para provedores que retornam JSON estruturado, pelo menos um campo de dados deve estar presente e não vazio, com um tipo válido dependendo do campo (string ou inteiro). Os campos verificados incluem title, price, rating e reviews.
3. Extração de dados (HTML): Para provedores que retornam HTML, a resposta é analisada com seletores CSS específicos do Airbnb. Se pelo menos um seletor corresponder e retornar um valor não vazio, o teste passa.
4. Indicador de página (apenas HTML): Se nenhum item de dados foi extraído, mas pelo menos um dos seletores CSS predefinidos para o Airbnb correspondeu a um elemento na página, o teste é marcado como válido. Isso confirma que a página foi renderizada e carregada, mesmo que nenhum dado estruturado tenha sido encontrado nos contêineres esperados. Se nenhuma das condições acima for atendida, o teste falha. As razões comuns de falha incluem páginas de captcha/desafio de bot, renderização insuficiente de JavaScript, erros de conexão de proxy e erros do rastreador.

Métricas

Taxa de sucesso da validação: A porcentagem de URLs testadas em que o provedor retornou dados utilizáveis, calculada como testes bem-sucedidos divididos pelo total de testes.

Tempo de conclusão: O tempo total desde o envio da solicitação de raspagem até o recebimento dos resultados validados, medido em segundos. Para provedores assíncronos, o status de conclusão do trabalho foi consultado em intervalos de 1 segundo. Reportado como a média aritmética de todas as execuções de um grupo.

Metadados disponíveis: O número de nomes de campos únicos retornados pelo provedor em todos os itens de uma resposta. Aplicável apenas a respostas de JSON API.

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Perguntas frequentes

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Nazlı Şipi

Pesquisadora de IA

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Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.

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