Melhores Scrapers do Airbnb: Bright Data, Apify & Oxylabs

Testamos seis provedores de raspagem de web no Airbnb, enviando um total de 1.500 solicitações de raspagem em todos os provedores. Cada provedor recebeu o mesmo conjunto de URLs de listagens de aluguel de temporada e foi medido pelo tempo de conclusão, taxa de sucesso e campos de metadados disponíveis por listagem.

Benchmarque de raspagem do 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 ambos retornaram JSON estruturado para o Airbnb. Bright Data entregou 48 campos por listagem e Apify entregou 36. As tabelas abaixo agrupam os campos exclusivos de cada provedor por categoria, com campos compartilhados listados na parte inferior.

Bright Data campos de metadados exclusivos

Apify campos de metadados exclusivos

Campos que ambos os provedores retornam

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

Resultados do benchmark de raspagem do Airbnb

Bright Data igualou a maior taxa de sucesso no Airbnb em 99% e retornou a maioria dos metadados de qualquer provedor, com 48 campos estruturados por listagem. A profundidade dos dados cobriu detalhes do anfitrião, detalhamentos 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 constante durante todo o teste, sem quedas notáveis. Não liderou em riqueza de dados, mas entregou extração confiável em um domínio onde alguns provedores tiveram dificuldades.

Decodo atingiu uma taxa de sucesso de 93% no Airbnb usando uma configuração de raspagem de propósito geral em vez de uma configuração específica do Airbnb. A taxa de sucesso foi menor que a do grupo principal, mas permaneceu utilizável na maioria das URLs de teste.

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

Zyte registrou 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, o que foi significativamente abaixo do restante do grupo. A baixa taxa de sucesso indica que o mecanismo de renderização do Nimble não conseguiu lidar com a estrutura da página do Airbnb para a maioria das URLs testadas. Este foi o único provedor no benchmark onde o Airbnb apresentou um grande desafio de extração.

Metodologia de benchmark

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

Conjunto de dados

Preparamos 250 URLs de páginas de produto do Airbnb. Páginas de produto são listagens individuais de propriedades com detalhes como título, preço, avaliação, avaliações e informações do anfitrião.

Todas as URLs incluíam 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 nas mesmas condições:

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

Configurações do provedor

Apify

Apify usou o ator tri_angle/airbnb-rooms-urls-scraper, que retorna JSON estruturado com campos analisados. Nenhuma análise de seletor CSS foi necessária. As execuções do ator foram consultadas em intervalos de 1 segundo até que o status atingisse SUCCEEDED.

Bright Data

Bright Data usou a API Dataset (dataset_id: gd_ld7ll037kqy322v05), que retorna JSON estruturado com campos analisados. A API Dataset foi consultada usando o endpoint /progress/{snapshot_id} em intervalos de 1 segundo até que o status atingisse ready. Os resultados foram então buscados do endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Decodo (Smartproxy)

Decodo usou 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 incluíam um cabeçalho User-Agent de desktop.

Oxylabs

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

Zyte

Zyte usou a API Extract com browserHtml: true, que retorna HTML renderizado por JavaScript por meio 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 envios bem-sucedidos e prosseguem para a fase de validação. Qualquer outro código de status (400, 403, 500, 550, etc.) é tratado como um envio falho e o teste é imediatamente marcado como falho sem entrar na fase de validação.

Regras de validação

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

1. Detectação de 404: Se o conteúdo da página ou 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 título, preço, avaliação e avaliações.
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 item de dados estruturado tenha sido encontrado nos contêineres esperados. Se nenhuma das condições acima for atendida, o teste falha. Motivos comuns de falha incluem páginas de desafio de captcha/bot, renderização insuficiente de JavaScript, erros de conexão de proxy e erros de crawler.

Métricas

Taxa de sucesso de validação: A porcentagem de URLs testadas onde 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 receber 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 em todas as execuções em um grupo.

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

Veja mais dos nossos benchmarks e insights baseados em dados na Pesquisa Google.

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Perguntas frequentes

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Nazlı Şipi

Pesquisador de IA

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

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