Benchmark de Raspagem de Avaliações: Bright Data, Oxylabs & Decodo

Testamos 5 provedores de raspagem da web em 5 grandes plataformas de avaliações e 6 provedores em 2 lojas de aplicativos, totalizando 24.500 solicitações, e medimos taxa de sucesso, tempo de conclusão e campos de metadados.

Benchmark de raspagem de avaliações

Você pode ler a seção de metodologia do benchmark para mais detalhes sobre o processo de teste.

Desempenho da raspagem de avaliações por domínio

Benchmark de raspagem do Google Play e da Apple App Store

Também avaliamos os provedores de raspagem da Google Play Store e da Apple App Store:

Somente provedores com taxa de sucesso acima de 90% foram incluídos nos resultados finais.

Cobertura de domínio por provedor

• ✓ = suportado, retorna HTML
• ✅ = suportado, retorna dados estruturados

Campos de metadados disponíveis para provedores com respostas JSON estruturadas

Preços dos provedores de raspagem de avaliações

Teste gratuito dos provedores de raspagem de avaliações

Provedores de raspagem de avaliações e resultados do benchmark

Bright Data alcançou a maior taxa média de sucesso, de 78%, em todas as cinco plataformas de avaliações e foi o único provedor a retornar JSON estruturado em quatro delas: Amazon, Google Maps, Trustpilot e Yelp. Ele liderou na Amazon (96%) e na Trustpilot (98%), fornecendo até 39 campos de metadados por avaliação, incluindo status de verificação, localização do avaliador e respostas do proprietário. Google Maps foi seu domínio mais fraco, com 39%, embora a maioria dos provedores também tenha falhado nesse domínio devido ao conteúdo de avaliações renderizado por JavaScript.

Bright Data também cobre ambas as lojas de aplicativos com APIs dedicadas de scraper Collect by URL para páginas e avaliações de apps, além de conjuntos de dados prontos de apps e avaliações em seu Dataset Marketplace. As APIs de páginas de apps retornaram o maior número de campos estruturados no teste, 36 na Apple App Store e 26 no Google Play, com 100% de sucesso e tempos de conclusão de 4s e 8s.

Oxylabs foi o provedor mais rápido do benchmark, com tempo médio de conclusão de 5s, significativamente à frente do segundo colocado, com 13s. Apresentou bons resultados em Trustpilot (98%) e Tripadvisor (91%) e igualou o nível superior na Amazon (92%) com 10 campos estruturados JSON. Não retornou resultados no Google Maps ou no Yelp, onde não possuía configurações dedicadas de raspagem para essas plataformas.

Ele também não possui um scraper dedicado para lojas de aplicativos. Sua API Web Scraper retornou HTML renderizado na Apple App Store com 100% de sucesso em 12s.

Decodo obteve 93% na Trustpilot e 76% no Tripadvisor usando seu proxy de desbloqueio, demonstrando desempenho sólido em páginas de avaliações renderizadas no servidor. No entanto, registrou 0% tanto no Google Maps quanto no Yelp, e apenas 11% na Amazon, apesar de usar um endpoint de API estruturada. Sua cobertura se limita a duas das cinco plataformas testadas, tornando-o a opção mais restrita do benchmark para raspagem de avaliações. Sua API Web Scraper retornou HTML renderizado na Apple App Store com 100% de sucesso em 11s.

SerpApi oferece APIs dedicadas separadas para cada grande plataforma de avaliações, em vez de um único endpoint de raspagem de uso geral. Fornece APIs individuais para Google Maps Reviews, Yelp Reviews e Tripadvisor, cada uma retornando JSON estruturado com campos específicos da plataforma, como menções de tópicos e subavaliações no Google Maps, status elite e distribuição por idioma no Yelp, ou detalhes de localização no Tripadvisor por consulta.

A mesma abordagem se estende às lojas de aplicativos: endpoints separados do Google Play para pesquisa, páginas de produtos e as seções de jogos, filmes e livros, e endpoints da Apple App Store para páginas de produtos, avaliações e pesquisa, sem conjuntos de dados prontos. No benchmark, a Google Play Product e a Apple App Store Product Page APIs retornaram JSON parseado com 16 e 29 campos de metadados e apresentaram os tempos de conclusão mais rápidos entre todos os provedores, abaixo de 1s no Google Play e 2s na App Store.

Zyte foi um dos únicos dois provedores a retornar resultados em todas as cinco plataformas, terminando com uma taxa média de sucesso de 65%. Teve melhor desempenho no Tripadvisor (86%) e no Yelp (57%), mantendo extração estável entre os domínios. Google Maps foi um ponto relativamente positivo, com 41%, uma das pontuações mais altas em um domínio onde a maioria dos provedores falhou. Toda a extração foi baseada em HTML com parseamento de seletores CSS, portanto nenhum campo de metadados estruturado foi retornado além dos cinco campos padrão de avaliações. Nas lojas de aplicativos, a mesma Zyte API com browserHtml retornou HTML renderizado com 100% de sucesso no Google Play (4s) e 99% na Apple App Store (11s), novamente sem campos estruturados.

Nimble alcançou 92% na Amazon e 66% na Trustpilot, mostrando que consegue lidar com páginas de avaliações estruturadas de forma eficaz. No entanto, o desempenho caiu para 1% no Google Maps e 31% no Yelp, onde a renderização com muito JavaScript limitou sua extração baseada em HTML. Sua média geral de 52% reflete esse suporte desigual de plataformas, com tempos de conclusão médios de 20s. Em ambas as lojas de aplicativos, usou sua API Extract geral com renderização stealth e retornou HTML com 100% de sucesso em 9s, sem endpoint dedicado e sem campos processados.

Metodologia do benchmark de raspagem de avaliações

Selecionamos os 5 principais domínios focados em avaliações da lista dos principais sites da Tranco: Amazon, Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp. Os cinco provedores de raspagem foram escolhidos entre empresas de raspagem de dados da web com pelo menos 100 funcionários. Cada provedor recebeu o mesmo conjunto de 2.500 URLs (500 por plataforma), e medimos três métricas: taxa de sucesso, tempo de conclusão e campos de metadados disponíveis.

Executamos dois benchmarks adicionais em lojas de aplicativos com a mesma configuração: 1.000 URLs de páginas de produtos da Apple App Store e 1.000 do Google Play, cada uma enviada a seis provedores (mais a SerpApi), totalizando 6.000 solicitações por loja. As mesmas três métricas foram medidas. No Google Play, apenas provedores com taxa de sucesso acima de 90% aparecem nos resultados.

Provedores e tipos de integração

Os provedores foram integrados usando duas abordagens, dependendo da plataforma:

• JSON estruturado via API: O provedor retorna dados de avaliações analisados no formato JSON com campos nomeados (por exemplo, reviewer_name, rating, review_text). Bright Data e Oxylabs ofereceram isso em plataformas selecionadas.
• Resposta HTML: O provedor retorna HTML renderizado, que analisamos usando seletores CSS para extrair campos de avaliações. Decodo, Nimble e Zyte usaram principalmente essa abordagem.

Observação: a Decodo retornou uma resposta estruturada JSON para a Amazon, mas nenhuma das respostas continha dados de avaliações bem-sucedidos. Sua taxa de sucesso de 11% na Amazon veio inteiramente da detecção correta de 404, portanto nenhum campo de metadados é relatado para essa combinação.

Nas lojas de aplicativos, Bright Data e SerpApi retornaram JSON estruturado. Oxylabs, Decodo, Nimble e Zyte retornaram HTML renderizado, que analisamos com seletores CSS para título, avaliação e desenvolvedor.

Regras de validação do benchmark de raspagem de avaliações

Cada resposta passou por uma validação em três etapas:

1. Envio: era necessário que o código de status HTTP estivesse entre 200-399 ou fosse 404 para passar.
2. Execução: para provedores assíncronos, o trabalho de raspagem precisava ser concluído sem tempo limite excedido nem erros.
3. Validação: A resposta precisava conter dados de avaliações utilizáveis.
   • Para respostas JSON: pelo menos uma avaliação com um review_text válido (string) ou rating (inteiro).
   • Para respostas HTML: pelo menos uma correspondência de seletor CSS retornando conteúdo de avaliações.

As respostas das lojas de aplicativos passaram pelas mesmas três etapas. A verificação de dados exigia que pelo menos um dos campos title, rating, developer ou number_of_reviews estivesse preenchido em respostas JSON, ou pelo menos uma correspondência de seletor CSS em respostas HTML.

Antes de executar o benchmark completo, testamos cada provedor com URLs intencionalmente quebradas, páginas 404 confirmadas e páginas ativas com zero avaliações para mapear como cada provedor sinaliza esses casos extremos. Os provedores retornaram indicadores diferentes dependendo da implementação, incluindo códigos de erro explícitos, status HTTP 404 ou corpos de resposta vazios.

Quando um provedor identificou corretamente uma página como não encontrada ou retornou uma resposta apropriada para uma página sem avaliações, o resultado foi contado como válido. Em seguida, aplicamos uma etapa de verificação cruzada entre provedores: se um provedor retornou resultados vazios em uma URL em que pelo menos outro provedor extraiu dados de avaliações, esse resultado vazio foi reclassificado como falha. Isso separou falhas de extração de páginas que simplesmente não tinham avaliações a retornar.

Tempo de conclusão

O tempo de conclusão foi medido de ponta a ponta, desde a solicitação inicial à API até o recebimento da resposta final. Para provedores assíncronos (por exemplo, a Bright Data dataset API), isso inclui o tempo de polling/espera até os resultados ficarem prontos.

Campos de metadados disponíveis

Para provedores que retornam JSON estruturado, contamos o número total de campos únicos retornados em todas as avaliações. Para respostas baseadas em HTML, a contagem de metadados reflete o conjunto fixo de campos de seletores CSS usados para extração (5 campos: reviewer_name, review_text, rating, review_date, review_title).

Conjunto de dados do benchmark de raspagem de avaliações

As 2.500 URLs de teste foram coletadas de páginas de avaliações publicamente acessíveis nas cinco plataformas de avaliações mais bem classificadas da Tranco. As URLs foram limpas para remover parâmetros de localidade, formatos inválidos e duplicatas antes dos testes. Os conjuntos de URLs de lojas de aplicativos, 1.000 por loja, foram coletados por meio de pesquisas por palavras-chave em categorias como jogos, redes sociais, produtividade, finanças, fitness e foto e vídeo, e depois deduplicados. Eles abrangem uma ampla gama de níveis de popularidade e tipos de aplicativos.

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 novas tentativas em 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

Bright Data

Bright Data usou dois métodos de integração dependendo do domínio. Para Amazon, Google Maps, Trustpilot e Yelp, usamos a API de Dataset, que retorna JSON estruturado com campos processados. Para o Tripadvisor, usamos um web unblocker que retorna HTML renderizado, que analisamos localmente com seletores CSS.

A API de Dataset foi consultada por meio do endpoint /progress/{snapshot_id} em intervalos de 1 segundo até o status atingir ‘pronto’. Os resultados eram então obtidos do endpoint /snapshot/{snapshot_id}.

Para as lojas de aplicativos, usamos as APIs Collect by URL do Google Play Store e da Apple App Store, consultadas da mesma forma.

Decodo

Decodo usou a API Universal Scraper para a Amazon. Para Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp, usamos o web unblocker com o cabeçalho X-SU-Headless: HTML para renderização de JavaScript. Todas as solicitações incluíram um cabeçalho User-Agent de desktop.

As páginas das lojas de aplicativos passaram pela API Web Scraper v2 com renderização em navegador headless, retornando HTML.

Oxylabs

Oxylabs usou uma API de fonte dedicada para a Amazon (fonte: amazon_reviews) com saída JSON estruturada. Para Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot e Yelp, usamos o proxy Web Unblocker. As solicitações do Unblocker incluíram um cabeçalho User-Agent de desktop.

As páginas das lojas de aplicativos passaram pela fonte universal da API Web Scraper, retornando HTML renderizado.

Nimble

Nimble usou a API Web para todos os domínios com render: true para renderização de JavaScript. Todas as solicitações retornaram HTML renderizado, que analisamos com seletores CSS. Nenhuma configuração específica de domínio foi aplicada.

As páginas das lojas de aplicativos usaram a API Extract com render: true e o driver de navegador stealth vx10.

Zyte

Zyte usou a API Extract para todos os domínios com browserHtml: true, que retorna HTML renderizado por JavaScript por meio de um navegador headless. Nenhuma configuração específica de domínio foi aplicada.

As páginas das lojas de aplicativos usaram a mesma Zyte API com browserHtml: true.

SerpApi

SerpApi foi testada apenas nas lojas de aplicativos. Usamos a Google Play Product API (engine: google_play_product) e a Apple App Store Product Page API (engine: apple_product), ambas recebem um product_id e retornam JSON processado.

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Registro de alterações

4 atualizações

Todas4Geral3Metodologia1

20262025

1. 17 abr

   Adicionadas as APIs de avaliações dedicadas do SerpAPI para Google Maps, Yelp e Tripadvisor na seção de fornecedores.

2. 17 abr

   Adicionado um critério de seleção de fornecedores na metodologia do benchmark: empresas de scraping com pelo menos 100 funcionários.

3. 15 abr

   Substituídos os tutoriais de scraping em Python por um benchmark de cinco fornecedores em cinco plataformas de avaliações.

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 vários setores, onde trabalhou transformando datasets complexos em insights acionáveis.

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