Melhores programas para extrair dados do Facebook: Apify, Bright Data e Decodo

Usando Python e uma API gerenciada de extração de dados do Facebook, você pode coletar publicações públicas, comentários, curtidas e compartilhamentos. Este tutorial demonstra como extrair publicações do Facebook por palavra-chave e recuperar seus URLs por meio da busca por Google.

Em seguida, explica como extrair dados detalhados das postagens usando a API, juntamente com dicas para dimensionar o processo com ferramentas como Apify, Nimble e Decodo.

Resultados de teste de raspagem de dados do Facebook

Preços das melhores ferramentas de extração de dados do Facebook em 2026

Veja as melhores ferramentas de extração de dados do Facebook com base nos tipos de página suportados, formatos de saída, preços e opções de teste.

• Dedicado: Retorna JSON estruturado com campos de dados essenciais das páginas do Facebook. Essas APIs são projetadas especificamente para o Facebook e oferecem maior precisão.
• Uso geral: Não é específico para o Facebook, mas pode ser adaptado para extração de dados do Facebook por meio de análise personalizada.
• NDJSON e JSONL: Utilizam JSON delimitado por novas linhas para armazenamento e processamento eficientes de grandes conjuntos de dados, com cada linha representando um objeto JSON.

Antes de analisarmos as principais ferramentas abaixo, a maneira mais fácil de entender como essas APIs lidam com a extração de dados do Facebook é observando a saída delas. Você pode baixar exemplos de saída de todos os provedores.

Funcionalidades das melhores ferramentas de extração de dados do Facebook

O scraper do Facebook (Bright Data) abrange 15 modelos dedicados para extrair dados públicos de Páginas, Perfis, Grupos, Marketplace, Eventos, Reels e Comentários do Facebook. Os usuários podem escolher entre dois modos de coleta:

• API Scraper: permite que desenvolvedores automatizem a extração de dados do Facebook em larga escala, com opções de agendamento, armazenamento, entrega e integração.
• Scraper sem código : uma interface plug-and-play para que usuários sem conhecimento de programação possam coletar dados diretamente de URLs do Facebook por meio de um painel de controle.

Além de coletar dados em tempo real, o Bright Data também fornece conjuntos de dados do Facebook prontos para uso (incluindo publicações, comentários, anúncios do Marketplace, eventos e perfis).

O extrator de publicações do Facebook (Apify) pode gerar dados em JSON, CSV ou Excel. Os dados de entrada para o extrator devem ser URLs de páginas do Facebook, que podem ser adicionadas manualmente, carregadas como uma lista ou fornecidas via API.

O extrator de dados do Facebook consegue obter informações detalhadas, como endereços de páginas, e-mails e números de telefone, da seção "Sobre", mesmo quando esses dados não estão disponíveis no widget de apresentação. Os links para redes sociais são agrupados por plataforma e dados adicionais são coletados das seções "Sobre" e "Transparência da Página" atualizadas.

O plano Starter, que custa US$ 39 por mês, reduz o custo da extração de dados para cerca de US$ 10 por 1.000 páginas e inclui até 3.900 páginas por mês. No plano gratuito, você pode extrair dados de até 500 páginas.

Nimbleway oferece uma API de extração de dados de uso geral, adaptável ao Facebook. Não é especificamente voltada para a plataforma, mas tem um bom desempenho para extração leve de HTML para JSON.

Com o extrator de dados do Facebook, você pode segmentar por estados e cidades específicos. Eles oferecem planos pré-pagos e mensais.

O ScrapingBot é um software acessível para extração de dados do Facebook que suporta publicações e perfis, ideal para startups ou pequenas equipes de dados. Ele gerencia a rotação de proxies automaticamente e gera arquivos JSON ou HTML limpos para facilitar integrações.

A Crawlbase oferece extração de dados do Facebook por meio de sua API de Rastreamento, permitindo que os usuários coletem dados JSON estruturados de páginas, grupos, perfis, eventos e hashtags públicos do Facebook.

A API retorna um JSON estruturado que inclui campos como “title”, “type”, “membersCount”, “url” e um array “feeds” contendo dados das postagens como “userName”, “text”, “likesCount”, “commentsCount” e “sharesCount”.

Preço: US$ 78/mês

Tutorial de Python para extrair dados do Facebook

Este guia passo a passo mostrará como extrair posts do Facebook, extrair grupos do Facebook por palavra-chave, obter URLs via Google e extrair informações detalhadas das postagens usando o extrator de posts do Facebook de Bright Data.

Como funciona o extrator de dados do Facebook

O script de extração de dados do Facebook é dividido em quatro etapas principais:

1. Configuração e instalação : Importe as bibliotecas, configure o Python e adicione as credenciais da API.
2. Encontre URLs do Facebook : Use a pesquisa Google para coletar links para extrair informações de postagens do Facebook.
3. Acionar a extração de dados : Envie URLs para a API de extração de dados do Facebook.
4. Recuperar e salvar resultados : Baixe os dados extraídos e exporte-os para um arquivo CSV.

Etapa 1: Configuração e instalação

Aqui, importamos bibliotecas Python para fazer requisições HTTP, analisar dados e manipular JSON. Adicione suas credenciais de API no painel de controle e configure um servidor proxy para buscas por Google, essencial para a extração de dados do Facebook.

Em seguida, definimos nossos parâmetros de busca: procurar por publicações sobre “frameworks de agentes” e coletar cinco publicações (você pode aumentar esse número para uma análise mais aprofundada usando seu scraper do Facebook).

Etapa 2: Google Pesquisar URLs do Facebook

Agora, pesquisamos por Google para encontrar URLs de postagens do Facebook para extração de dados do Facebook.

Esta etapa executa a configuração real da extração de dados do Facebook usando a pesquisa Google. O script constrói uma consulta site:facebook.com para localizar publicações públicas relevantes, recupera os resultados em HTML e extrai os URLs das publicações (incluindo publicações compartilhadas e vídeos).

Links duplicados são filtrados e um atraso de 2 segundos garante que solicitações respeitosas e em conformidade sejam feitas para Google.

Etapa 3: Extração dos dados da postagem

Em seguida, enviamos os URLs das postagens do Facebook coletadas para a API para extração e coleta de dados do Facebook.

Esta etapa envia seus URLs do Facebook para a API de extração de dados do Facebook. Cada URL é enviado em formato JSON; se a operação for bem-sucedida, o programa retorna um ID de captura para acompanhar sua tarefa de extração. Se a solicitação falhar, o script é encerrado com uma mensagem de erro.

Etapa 4: Recuperar e salvar resultados

Esta etapa aguarda a API concluir a extração de dados do Facebook e salva os dados coletados.

Ele extrai detalhes das postagens, como URL, nome de usuário, data, curtidas, comentários e compartilhamentos, e exporta tudo para um arquivo CSV para análise. O script inclui tratamento de tempo limite e verificações de erros para manter seu extrator de dados do Facebook confiável e eficiente.

É legal extrair dados do Facebook?

A extração de dados do Facebook só é legal quando envolve a coleta de dados publicamente disponíveis e está em conformidade com os Termos de Serviço do Facebook. O Facebook proíbe explicitamente a coleta não autorizada de dados, a extração automatizada e o acesso a informações privadas do usuário sem consentimento. ¹

No entanto, os desenvolvedores ainda podem acessar certos tipos de dados do Facebook de forma ética e legal usando as APIs oficiais do Facebook. ²

Que medidas o Facebook toma para impedir a extração não autorizada de dados?

O Facebook emprega diversas medidas anti-raspagem para detectar e bloquear tentativas de raspagem que violem seus termos de serviço. Essas medidas incluem:

1. Equipe de Uso Indevido de Dados Externos (EDM): A equipe de Uso Indevido de Dados Externos (EDM) do Facebook é responsável por detectar possíveis usos indevidos de dados e impedir que ferramentas não autorizadas violem as políticas do Facebook e comprometam a privacidade do usuário.
2. Limites de taxa   Refere-se ao número de vezes que um usuário pode interagir com os serviços de um site dentro de um determinado período. O Facebook aplica limites de taxa para evitar o uso excessivo e abusivo de suas APIs.
3. Bloqueio de requisições por meio de reconhecimento de padrões: o Facebook utiliza algoritmos para impedir que ferramentas automatizadas de coleta de dados sobrecarreguem seus sistemas. Essa técnica envolve a análise do tráfego e das requisições recebidas pelo servidor por meio de algoritmos de aprendizado de máquina.

O que é scraping do Facebook?

A extração de dados do Facebook envolve a coleta automática de dados disponíveis publicamente em páginas, publicações, perfis ou grupos do Facebook, utilizando código ou ferramentas especializadas.

A extração de dados pode ser feita com scripts Python ou APIs, o que simplifica a coleta de dados do Facebook ao automatizar o gerenciamento de proxies.

Metodologia de avaliação comparativa do scraper do Facebook

Realizamos testes comparativos com diferentes ferramentas de extração de dados da web para avaliar sua capacidade de coletar dados de perfis do Facebook. Executamos testes em 500 URLs de perfis do Facebook por provedor, com cada perfil testado uma única vez.

• Conjunto de dados: Utilizamos uma lista selecionada de 500 URLs de perfis do Facebook.

• Objetivo: Cada provedor coletou metadados do perfil, incluindo número de seguidores, número de curtidas e texto de biografia/apresentação.

• Execuções: Realizamos 1 execução por perfil.

Taxas de sucesso

Definimos três níveis de sucesso:

1. Envio bem-sucedido: Consideramos um envio bem-sucedido se a API aceitou nossa solicitação inicial (HTTP 200/202) sem erros de autenticação ou limite de taxa.
2. Sucesso na execução: Consideramos que uma execução foi bem-sucedida se a tarefa de coleta de dados foi concluída sem tempo limite excedido ou erros de sistema.
3. Validação bem-sucedida: Aplicamos um conjunto de regras para garantir a qualidade e a usabilidade dos dados. Um resultado é considerado VÁLIDO se o campo obrigatório (nome da página) for retornado em um formato não vazio e sem redirecionamento, e se o campo de seguidores, quando presente, contiver um valor numérico.

Um teste que falha em qualquer etapa anterior não pode prosseguir para as etapas posteriores e é registrado como um teste falho no cálculo final da validação. Por exemplo, se uma solicitação falhar durante o envio, ela receberá uma pontuação de validação de 0. A taxa de sucesso final da validação inclui todos os testes em todas as etapas.

Critérios de validação

Validamos quatro campos por perfil para avaliar a precisão e a integridade dos dados. Cada campo é avaliado independentemente usando as regras abaixo.

1. Validação de nome

O nome do perfil é o único campo que deve estar presente e válido para que um resultado seja aprovado na validação. Todos os provedores extraem o nome do perfil: Nimble e Decodo o analisam a partir de meta tags HTML, enquanto SerpAPI e Apify o retornam como um campo estruturado.

Quando um programa de extração de dados é detectado ou não consegue contornar as medidas anti-bot, a resposta normalmente retorna a página de login ou a página inicial da plataforma, em vez do perfil solicitado. Identificamos esses casos verificando se o nome retornado corresponde a títulos de páginas de redirecionamento conhecidos, como "Entrar" ou "Bem-vindo ao Facebook", e consideramos qualquer correspondência como uma falha.

2. Seguidores

• Válido se o valor estiver ausente (o campo pode não ser visível publicamente em todos os perfis).
• Válido se presente e contiver pelo menos um caractere numérico (ex.: “1,4K”, “500”, “2.576”).
• Inválido se presente, mas não contém valor numérico.

A extração varia conforme o fornecedor:

• Nimble: Expressão regular nas meta tags HTML og:title / og:description (padrão: \d+[KkMmBb]? seguidores)
• Decodo: Regex no conteúdo de og:description (padrão: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*seguidores)
• SerpAPI: Campo estruturado profile_results.followers
• Apify: Seguidores de campo estruturados

Lógica de decisão de validação

é_válido = nome_passado E seguidores_passados

Onde:

• `name_passed = True` se `name` for uma string válida que não seja de redirecionamento, ou se a lista `profile_info` de `Apify` não estiver vazia.
• followers_passed = True se followers estiver ausente (None) OU presente com um valor numérico

Ignoramos automaticamente os perfis com URLs quebrados ou indisponíveis. A detecção foi aplicada na etapa de submissão, utilizando a correspondência de mensagens de erro:

• Erros HTTP 404
• “Não encontrado”, “Não existe”, “URL inválida”
• “Postagem não disponível”, “Conteúdo removido”, “Postagem removida”, “Postagem excluída”
• “Página não encontrada”, “Postagem indisponível”, “Esta postagem não está mais disponível”

No entanto, não havia URLs quebradas em nosso conjunto de dados, portanto, nenhum perfil foi excluído da análise.

Campos de metadados disponíveis

Contamos o número de campos estruturados não nulos retornados por cada provedor em todo o esquema de saída normalizado. As pontuações dos provedores variam dependendo se eles oferecem uma API dedicada ao Facebook ou se utilizam raspagem de HTML de propósito geral.

Nimble e Decodo recuperam páginas de perfil como HTML bruto e extraem campos usando padrões regex aplicados a meta tags Open Graph.

SerpAPI e Apify usam produtos de dados dedicados do Facebook que retornam JSON estruturado com campos rotulados individualmente. Isso permite que eles exibam uma gama mais ampla de metadados sem analisar HTML não estruturado.

A quantidade de metadados por resultado foi calculada como a média de todas as 500 execuções para cada provedor e relatada como campos de metadados disponíveis no resumo dos resultados.

Metodologia estatística

Os intervalos de confiança foram calculados usando reamostragem percentil bootstrap:

• Método: Percentil Bootstrap
• Reamostragens: 10.000
• Nível de confiança: 95%
• Métrica: Taxa de sucesso da validação (binário: 1 = válido, 0 = inválido)
• Tamanho da amostra: N = 500 por prestador de serviços

Perguntas frequentes

Links de referência

1.

Was ist Scraping und wie kann ich meine Infos auf Facebook schützen? | Facebook-Hilfebereich

2.

Conditions générales et politiques - Développement d’applications avec Meta - Documentation - Meta for Developers

Sedat Dogan

CTO

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Sedat é um líder em tecnologia e segurança da informação com experiência em desenvolvimento de software, coleta de dados web e cibersegurança. Sedat: - Possui 20 anos de experiência como hacker ético e guru de desenvolvimento, com vasta expertise em linguagens de programação e arquiteturas de servidores. - É consultor de executivos de alto nível e membros do conselho de administração de empresas com operações tecnológicas de alto tráfego e missão crítica, como infraestrutura de pagamentos. - Possui grande perspicácia comercial, além de sua expertise técnica.

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Pesquisado por

Gulbahar Karatas

Analista do setor

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Gülbahar é analista da AIMultiple, especializada em coleta de dados da web, aplicações de dados da web e segurança de aplicações.

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