Testamos 6 provedores de web scraping em 1.000 páginas da Apple App Store, totalizando 6.000 solicitações, e medimos taxa de sucesso, tempo de conclusão e o número de campos de metadados retornados por cada provedor.

Teste comparativo de raspagem da Apple App Store

Como todos os provedores alcançaram taxa de sucesso de 100%, concentramos nossa comparação no número de campos de metadados retornados e nos tempos de resposta de ponta a ponta. Você pode ler a seção de metodologia do teste comparativo para obter detalhes sobre o processo de testes.

Campos de dados que você pode raspar da App Store

Somente Bright Data e SerpApi retornaram dados estruturados; as respostas de Oxylabs, Nimble, Zyte e Decodo foram analisadas via seletores CSS (extraindo título, classificação e desenvolvedor). A tabela abaixo lista os campos disponíveis em um provedor estruturado, mas não no outro.

Ambos os provedores também retornaram os mesmos campos principais, incluindo título, desenvolvedor, classificação, preço, age_rating, in_app_purchases, screenshots, reviews, rating count, privacy info e version info.

Provedores da Apple App Store e resultados do teste comparativo

Bright Data oferece dois raspadores APIs para a Apple App Store:

• Apple App Store, Coletar por URL (apps.apple.com): raspa páginas de produtos de aplicativos e retorna metadados detalhados como título, classificação, preço, screenshots, recursos de monetização e histórico de versões.
• Apple App Store Reviews, Coletar por URL (apps.apple.com, 608 campos): coleta avaliações de usuários a partir de uma URL de aplicativo fornecida.

Bright Data também fornece dois conjuntos de dados prontos para uso em seu Mercado de Conjuntos de Dados:

• Conjunto de dados da Apple App Store: metadados pré-coletados sobre popularidade do aplicativo, feedback do usuário e recursos de monetização. Útil para análise de tendências de mercado e avaliação de desempenho do aplicativo.
• Conjunto de dados de avaliações da Apple App Store: avaliações de usuários pré-coletadas. Útil para análise de sentimento, benchmarking de concorrentes e insights sobre engajamento do usuário.

No teste comparativo da Apple App Store, Bright Data retornou o maior número de campos de metadados estruturados em JSON entre todos os provedores testados, com taxa de sucesso de 100%.

Oxylabs não oferece um raspador dedicado da Apple App Store API, portanto a App Store pode ser acessada através do Web Scraper API.

Web Scraper API (fonte universal): um ponto de extremidade genérico que lida com qualquer URL, incluindo páginas da Apple App Store. Retorna HTML renderizado, que então precisa ser analisado com lógica personalizada.

Como a resposta é HTML, os campos de metadados foram extraídos com seletores CSS para título, classificação e desenvolvedor. A latência de ponta a ponta estava na faixa intermediária em comparação com os outros provedores testados.

Decodo tem um Apple App Store Scraper API listado como lançamento futuro em seu catálogo, planejado para extrair classificações de aplicativos, avaliações, classificações, preços e outros metadados para rastreamento de desempenho de aplicativos e análise de mercado. Até seu lançamento, URLs da Apple App Store são raspadas por meio do Web Scraper API deles.

Web Scraper API v2: um ponto de extremidade de raspagem de uso geral onde você envia qualquer URL e Decodo a executa em um navegador sem interface gráfica. A resposta retorna como HTML totalmente renderizado, deixando a extração de campos (como título, classificação ou desenvolvedor) para o lado do cliente.

O tempo de resposta de ponta a ponta de Decodo ficou em uma faixa intermediária semelhante à de Oxylabs.

SerpApi fornece três APIs dedicadas para a Apple App Store:

• Apple App Store Product Page API (engine=apple_product): raspa páginas de produtos de aplicativos por product_id e retorna metadados detalhados incluindo título, desenvolvedor, classificação, contagem de classificações, preço, screenshots, histórico de versões, compras no aplicativo, informações de privacidade e aplicativos semelhantes.
• Apple App Store Reviews API (engine=apple_reviews): coleta avaliações de usuários para um determinado aplicativo, com suporte para classificação, paginação e filtragem por país.
• Apple App Store Search API (engine=apple_app_store): executa pesquisas por palavras-chave na App Store e retorna listagens de aplicativos, útil para descoberta, pesquisa de classificação e navegação por categoria.

SerpApi não fornece conjuntos de dados pré-construídos da Apple App Store; todos os dados são buscados sob demanda por meio desses pontos de extremidade em tempo real.

Para SerpApi, usamos o Apple App Store Product Page API. A resposta é JSON totalmente estruturado, sem necessidade de análise no lado do cliente, retornando 27 campos de metadados por aplicativo. A latência de ponta a ponta foi a mais baixa entre todos os provedores testados, muitas vezes abaixo de um segundo por solicitação.

Nimble não possui um produto específico para a Apple App Store, mas a App Store pode ser raspada usando:

Extract API: envie qualquer URL com render: true e um driver de navegador (usamos vx10). A resposta contém o HTML pós-renderização da página, e a extração de campos é deixada para o cliente.

Raspamos páginas da Apple App Store com Nimble usando o Extract API com renderização sigilosa.

Zyte oferece duas abordagens diferentes para raspar a Apple App Store, ambas por meio do seu Zyte API unificado:

• Zyte API com browserHtml: um único ponto de extremidade onde você envia qualquer URL e Zyte a executa em um navegador sem interface gráfica real, executa JavaScript e retorna o HTML totalmente renderizado.
• Zyte API com httpResponseBody: o mesmo ponto de extremidade sem renderização de navegador, retornando o corpo HTTP bruto.

Metodologia do teste comparativo de raspagem da Apple App Store

Executamos 1.000 URLs de páginas de produtos da Apple App Store em 6 provedores de web scraping, gerando 6.000 solicitações no total. Os provedores incluídos no teste tinham todos um tamanho mínimo de empresa de 100 funcionários. O mesmo conjunto de URLs foi enviado a cada provedor, e três dimensões foram medidas: taxa de sucesso, tempo de conclusão de ponta a ponta e o número de campos de metadados que cada provedor conseguia fornecer.

Tipos de resposta

Dois dos seis provedores (Bright Data e SerpApi) retornaram JSON totalmente estruturado. Os quatro restantes retornaram a página como HTML renderizado, que então analisamos com seletores CSS direcionados a três campos principais: título, classificação e desenvolvedor.

Validação

Cada solicitação precisava passar por três pontos de verificação para ser considerada bem-sucedida:

• Envio: o status HTTP precisava estar na faixa de 200 a 399, ou ser um 404 limpo.
• Execução: para provedores que executam tarefas assíncronas, a captura de tela precisava ser concluída sem erros ou tempo limite.
• Verificação de dados: a resposta precisava realmente conter dados do aplicativo. No lado JSON, pelo menos um de title, rating, developer ou number_of_reviews precisava estar preenchido. No lado HTML, pelo menos um dos seletores CSS precisava corresponder ao conteúdo na página.

Tempo de conclusão

O tempo foi medido no relógio real, desde o envio da solicitação até o recebimento da resposta final. Para provedores assíncronos, isso naturalmente inclui qualquer sobrecarga de enfileiramento e sondagem.

Seleção de URL

As 1.000 URLs foram obtidas em toda a Apple App Store, abrangendo categorias como jogos, redes sociais, produtividade, finanças, fitness e fotos e vídeos, com aplicativos cobrindo uma ampla gama de popularidade. As URLs foram coletadas por meio de pesquisas por palavras-chave.

Condições do teste

Para manter a comparação justa, todos os provedores funcionaram sob as mesmas restrições:

• Execução sequencial, uma solicitação por vez, sem paralelismo
• Pausa de 2 segundos entre solicitações consecutivas
• Retorno de HTTP 429 com espera de 30 segundos, com até 3 tentativas
• Tempo limite de 300 segundos no envio
• Tempo limite de 600 segundos na execução
• Uma execução por URL por provedor

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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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