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Web Scraping em Larga Escala: Técnicas & Desafios

atualizado em 24 jul. 2026

Realizamos benchmarks com as principais APIs de web scraper com 12,500 solicitações para plataformas de e-commerce e motores de busca. Em seguida, testamos a confiabilidade dos serviços subjacentes (ou seja, proxies residenciais) com 5,000 e 100,000 solicitações paralelas.

Com base nessas experiências, delineamos como realizar de forma eficiente e eticamente scraping de dados em larga escala. Explore os principais fornecedores, desafios da extração de dados em larga escala e as melhores práticas para superar esses obstáculos:

Benchmark de confiabilidade da infraestrutura de dados da web

Medimos a taxa de sucesso e os tempos de resposta de proxies residenciais para entender como esses sistemas se comportam sob diferentes cargas. Como os proxies residenciais sustentam todos os serviços avançados (ex.: unblockers, APIs de web scraper), a capacidade do proxy residencial é tipicamente o fator limitante.

Os serviços de todos os fornecedores testados foram confiáveis com 5,000 solicitações paralelas. Com 100,000 solicitações paralelas, todos os serviços apresentaram alguma degradação, mas Bright Data, Oxylabs e Decodo demonstraram maior confiabilidade, mostrando uma alteração limitada na taxa de sucesso ou nos tempos de resposta. Por exemplo, ao escalarmos as solicitações paralelas de 5k para 100k:

Bright Data proxies residenciais‘ a taxa de sucesso diminuiu de 96.5% para 93.4%, e o tempo de resposta aumentou de 1 segundo para 3.6 segundos.

Oxylabs‘ a taxa de sucesso caiu de 97.2% para 93.8% e o tempo de resposta aumentou de 1.3 para 6.4 segundos.

No nível empresarial, uma maior confiabilidade reduz a frequência de novas tentativas, minimiza a sobrecarga de engenharia e diminui os custos gerais. A escala de potência foi utilizada no eixo vertical para facilitar a visualização da diferença entre os produtos:

Limitação: Esta observação é uma fotografia instantânea. Embora esta observação tenha envolvido 5 milhões de solicitações enviadas a cada fornecedor, é possível que o desempenho do fornecedor mude ao longo do tempo.

Custo total da infraestrutura para scraping em larga escala

Bright Data fornece aos usuários de grande escala uma infraestrutura robusta e alcance mundial a um custo mais baixo. Para empresas que buscam o melhor valor, tanto a Bright Data quanto a Oxylabs oferecem um bom equilíbrio entre preço e desempenho.

A NetNut e a Decodo são as opções mais acessíveis para necessidades em escala empresarial, com custos totais a partir de cerca de US$ 10,750 a US$ 11,000.

Apify é o fornecedor mais caro nesta comparação, custando US$ 17,749. Isso é cerca de 65% a mais do que o preço de entrada da NetNut.

Dada a grande variedade de produtos oferecidos por cada fornecedor, é difícil comparar fornecedores por preço. No entanto, um índice de preços geral dá uma ideia sobre a acessibilidade dos serviços desse fornecedor. Para mais informações, consulte nossa abordagem de precificação do benchmark.

Cobertura dos provedores de dados da web, taxa de sucesso & latência

A tabela abaixo baseia-se em benchmarks que executamos com as principais APIs de web scraping, comparando-as quanto ao número de sites que cobrem, com que frequência as solicitações são bem-sucedidas, quão ricos são os metadados retornados e quão rápido elas respondem em média. Clique em um fornecedor para detalhar seus resultados por domínio.

Como fazer scraping de sites em larga escala

Fazer scraping de sites em larga escala de forma eficaz requer a combinação de uma estratégia bem planejada e ferramentas automatizadas para lidar com os desafios que surgem. Normalmente, existem dois tipos diferentes de objetivos de scraping de dados em larga escala:

1) Scraping de milhares/milhões de páginas de alguns sites grandes

Grandes sites geralmente têm sistemas de paginação complexos e incorporam técnicas anti-scraping. Para extrair dados de grandes sites, você pode aproveitar as APIs de web scraping quando estiverem disponíveis. Elas são econômicas porque minimizam o esforço técnico do lado do cliente, fornecendo dados estruturados.

No entanto, as APIs de web scraping não estão disponíveis para todos os sites. Você pode seguir estas etapas para uma abordagem ideal:

Abordagem recomendada

Crie uma lista dos tipos de páginas a coletar. Por exemplo, uma página de pesquisa na Amazon é um tipo de página diferente de uma página de produto.
Compare esta lista com as APIs que cada provedor fornece para identificar qual provedor permite recuperar a maioria das páginas via APIs. Cada tipo adicional de página entregue via API permite que as empresas poupem as equipes técnicas de gerenciar proxies e analisar páginas HTML. Você pode ver todas as APIs de web scraping juntamente com benchmarks que mostram os campos de dados fornecidos por diferentes serviços.
Use APIs quando estiverem disponíveis.
Quando as APIs de scraping não estiverem disponíveis, use serviços de desbloqueio ou proxies residenciais para contornar medidas antibot rigorosas.

Exemplo real

Empresas de e-commerce e varejistas que fazem scraping dos sites de seus concorrentes (ex.: Amazon) para precificação dinâmica enfrentam esse desafio. Este é um caso de uso comum e, como resultado, as APIs de scraping para e-commerce são as APIs de scraping mais comumente encontradas.

Se você planeja fazer scraping de milhões de páginas por dia, precisa aproveitar um serviço que possa lidar com grandes volumes.

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2) Scraping de milhares de sites pequenos

Este tipo de web scraping em larga escala é desafiador, pois os provedores de infraestrutura de dados da web normalmente não fornecem APIs de web scraping para eles, e a maioria dos sites pequenos tem estruturas diversas.

No entanto, sites menores geralmente incorporam níveis mais baixos de tecnologia anti-scraping. Portanto, proxies são normalmente usados nessas operações de scraping.

Novos desenvolvimentos: LLMs e scrapers de IA

A análise de páginas da web costumava ser um trabalho manual e demorado, envolvendo engenheiros que usavam técnicas de correspondência de padrões para converter HTML em dados estruturados.

Com a IA generativa, grandes modelos de linguagem podem ser usados na análise. No entanto, os LLMs são propensos a alucinações e recomenda-se que as empresas testem os dados analisados automaticamente para garantir que foram analisados corretamente.

Os provedores de infraestrutura de dados da web estão incluindo LLMs em suas ofertas, saiba mais sobre esta nova categoria: web scraping com IA.

Quais são os desafios do web scraping em larga escala?

O web scraping em larga escala apresenta inúmeros desafios devido à complexidade de lidar com grandes volumes de dados e aos componentes técnicos envolvidos. Aqui estão alguns dos desafios mais comuns do scraping em larga escala:

Sites dinâmicos:

Sites dinâmicos, ao contrário dos sites estáticos, usam JavaScript para carregar ou exibir conteúdo, dificultando a coleta de dados pelos métodos tradicionais de web scraping. A maioria dos sites dinâmicos exige interações do usuário, como clicar em botões ou preencher formulários. Seu scraper deve ser capaz de simular essas interações para acessar os dados.

Limitação de taxa:

Os sites empregam limitação de taxa para controlar o número de solicitações que um cliente pode fazer em um período específico. Isso protege os sites contra bots maliciosos e evita que seus dados sejam abusados ou mal utilizados.

Medidas anti-scraping:

Muitos sites empregam mecanismos anti-scraping, como CAPTCHAs, desafios de JavaScript e bloqueios de IP, para prevenir ou restringir atividades de web scraping.

Risco legal:

Atividades de scraping em larga escala atraem a atenção das equipes de segurança e, mesmo que uma pequena parte desse scraping inclua atividades potencialmente ilegais ou antiéticas (ex.: coleta de dados atrás de login, coleta de PII), litígios rapidamente se seguem. Um exemplo recente é a Google processando a SerpApi por fazer scraping de conteúdo protegido por direitos autorais que fazia parte de seus resultados de pesquisa pública.¹

Precisão dos dados:

Pode ser difícil garantir a precisão dos dados, especialmente ao trabalhar com grandes conjuntos de dados. Por exemplo, grandes conjuntos de dados coletados de múltiplas fontes podem resultar em inconsistências de dados. Inspecionar novos dados manualmente, especialmente em grandes conjuntos de dados, pode ser impraticável e tedioso. Você pode empregar métricas automatizadas para validar e inspecionar dados, como aproveitar algoritmos de aprendizado de máquina ou desenvolver scripts.

Não perca os nossos benchmarks e insights baseados em dados. O botão abre o Google; selecionar a AIMultiple confirma que deseja ver a AIMultiple com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google.

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Como realizar web scraping em larga escala de forma eficaz

Compilamos as seguintes diretrizes principais para ajudá-lo a superar os desafios do web scraping em larga escala, garantindo uma extração de dados eficiente e em conformidade legal. É importante usar essas melhores práticas de forma responsável e de acordo com os termos de serviço dos sites.

Navegadores de scraping trazem recursos de desbloqueio para navegadores que podem ser controlados programaticamente. Isso facilita a coleta de dados.

Navegadores headless permitem que os usuários extraiam os dados necessários de sites dinâmicos. Ao fazer scraping de sites dinâmicos, você pode usar navegadores headless para simular interações do usuário, como movimentos do mouse e cliques. No entanto, eles podem não ser capazes de renderizar corretamente páginas que dependem fortemente de JavaScript.

Proxies e rotação de IP: A maioria das bibliotecas e ferramentas de web scraping oferece opções para usar servidores proxy. Os web scrapers pré-construídos geralmente incluem integração integrada com serviços de proxy para ajudar os usuários a evitar serem bloqueados pelos sites de destino.
Por exemplo, proxies rotativos permitem que os web scrapers contornem a limitação de taxa e façam mais solicitações sem serem sinalizados como suspeitos. Aconselhamos empregar IPs residenciais amplamente conhecidos por sua confiabilidade e velocidade.

Automação de navegador web: Ferramentas de automação web como Selenium e Puppeteer permitem que você imite atividades humanas e interaja com sites da mesma forma que os humanos fazem. Isso pode ser útil para extrair grandes quantidades de dados de sites dinâmicos sem navegar manualmente pelo site.

Técnicas de computação distribuída: Uma arquitetura de web scraping distribuída permite um web scraping em larga escala mais eficiente, dividindo e espalhando as tarefas de web scraping por várias máquinas. Você pode construir seu scraper distribuído em qualquer linguagem com base em sua familiaridade para superar desafios como limitação de taxa e manipulação de conteúdo dinâmico.

O que é web scraping em larga escala?

Web scraping em larga escala é o processo de extrair dados de sites com pelo menos centenas de milhares de solicitações por mês. Embora os usuários possam realizá-lo manualmente, o termo normalmente se refere a um processo automatizado implementado por web crawlers ou scrapers.

O volume e a complexidade dos dados envolvidos no web scraping em larga escala apresentam questões éticas e legais, exigindo uma compreensão abrangente das ferramentas, técnicas e melhores práticas de web scraping para alcançar o sucesso.

Metodologia

Usamos cada serviço de proxy residencial testado para enviar solicitações paralelas a 50 URLs diferentes hospedadas em aimultiple.com. Essas URLs não empregavam nenhum serviço anti-scraping, pois desativamos todos os serviços de segurança do nosso site, como proteção WAF e DDoS na camada de rede durante este teste.

Executamos esses testes a partir de 100+ servidores, cada um com uplink de 10GB, hospedados em diferentes regiões. Durante nossas medições, garantimos que todos os threads paralelos estivessem simultaneamente ativos. Em uma medição, tivemos 5k solicitações paralelas e, em outra, tivemos 100k.

Uma solicitação foi considerada bem-sucedida se retornasse o código de resposta 200 e um identificador correto. Para garantir que os resultados não fossem armazenados em cache, adicionamos um identificador exclusivo ao cabeçalho da solicitação. Em seguida, por meio de um script, a URL imprimiu esse identificador no corpo da resposta. Finalmente, comparamos os dois identificadores (um no corpo da resposta e outro no cabeçalho da solicitação). Com essa abordagem, conseguimos garantir que as solicitações visitassem as URLs de destino e que os resultados não fossem armazenados em cache (isto é, atualizados).

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Gulbahar Karatas (2026) - "Web Scraping em Larga Escala: Técnicas & Desafios". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 24 Julho 2026, em: https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping [Recurso on-line]

Karatas, G. (2026, 24 Julho). Web Scraping em Larga Escala: Técnicas & Desafios. AIMultiple. https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping

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