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Melhores APIs de Scraper Zillow APIs Comparadas: Análise de Desempenho

Nazlı Şipi
Nazlı Şipi
atualizado em 24 jul. 2026

Comparamos os cinco melhores provedores de web scraping no Zillow, um dos principais domínios de imobiliário, executando mais de 1.250 solicitações de scraping em todos os provedores. Cada provedor recebeu um conjunto idêntico de URLs de anúncios de imóveis e foi avaliado quanto ao tempo de conclusão, taxa de sucesso e número de campos de dados estruturados devolvidos por anúncio.

Benchmark de scraping do Zillow

Também analisámos o tempo de conclusão especificamente para tarefas em que todos os provedores tiveram sucesso. Os resultados foram quase idênticos aos tempos de conclusão gerais, indicando que as solicitações falhadas não inflacionaram significativamente o tempo médio de conclusão de nenhum provedor.

Pode ler a nossa secção de metodologia do benchmark para mais detalhes sobre o processo de teste.

Que dados pode extrair do Zillow?

Uma vez que o Apify foi o único provedor a devolver saída estruturada em JSON, foi o único com campos de metadados mensuráveis. O Apify devolveu 185 campos de metadados para o Zillow. Os restantes provedores devolveram HTML renderizado, que foi analisado localmente usando seletores CSS e, portanto, não produziu contagens de metadados comparáveis.

Campos de metadados disponíveis no Apify para o Zillow

Preços dos scrapers do Zillow

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Resultados do benchmark de scraping do Zillow

A Oxylabs teve a taxa de sucesso mais baixa nesta comparação, com 89%, e também registou o tempo médio de conclusão mais elevado, cerca de 59 segundos. Utilizou uma fonte de scraping dedicada ao Zillow, mas isso não se traduziu numa vantagem de velocidade ou fiabilidade neste conjunto de dados específico.

A Decodo alcançou uma taxa de sucesso de 97%, a segunda mais alta depois do Apify. No entanto, o seu tempo de conclusão foi consideravelmente mais alto, cerca de 51 segundos, colocando-a entre os provedores mais lentos. Alcançou este resultado utilizando uma configuração de scraping de uso geral, sem qualquer configuração específica para o Zillow.

O Apify alcançou uma taxa de sucesso de 100% no Zillow com um tempo de conclusão de cerca de 17 segundos. Foi o único provedor a devolver saída estruturada em JSON, o que também o tornou o único com campos de metadados mensuráveis, com uma média de 185 pontos de dados por anúncio.

A Nimble foi o provedor mais rápido no benchmark, concluindo as solicitações em aproximadamente 12 segundos em média. A sua taxa de sucesso foi de 92%, o que a manteve na metade superior da comparação. A combinação de velocidade e fiabilidade tornou-a um dos resultados mais equilibrados neste domínio.

A Zyte alcançou uma taxa de sucesso de 92% com um tempo de conclusão de aproximadamente 46 segundos. Situou-se num intervalo semelhante ao da Nimble em termos de sucesso, mas foi consideravelmente mais lenta. O resultado foi estável, mas não se destacou em nenhuma direção.

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

Testámos cinco provedores de web scraping (Apify, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) no zillow.com.

Conjunto de dados

Preparámos 250 URLs de páginas de produto do Zillow. As páginas de produto são anúncios individuais de imóveis com detalhes como morada, preço, quartos, casas de banho, área e histórico do imóvel.

Todos os URLs foram verificados como acessíveis antes do benchmark. Os URLs seguiram o formato padrão da página de detalhes do Zillow (/homedetails/…/zpid/).

Configuração partilhada

Todos os provedores receberam URLs idênticos do mesmo conjunto de dados e foram testados nas mesmas condições:

  • Execução sequencial: uma solicitação de cada vez, sem solicitações paralelas
  • Intervalo entre solicitações: 2 segundos
  • Tratamento de limite de taxa: espera de 30 segundos com até 3 tentativas em HTTP 429
  • Tempo limite de envio: 300 segundos
  • Tempo limite de execução: 600 segundos
  • Cada URL foi testado uma vez por provedor

Configurações dos provedores

Apify

O Apify utilizou o ator maxcopell/zillow-detail-scraper, que devolve JSON estruturado com campos analisados. Não foi necessária análise por seletores CSS. As execuções do ator foram consultadas em intervalos de 1 segundo até o estado atingir SUCCEEDED.

Decodo

O Decodo utilizou a API Universal Scraper (target: universal, headless: html), que devolve HTML renderizado por JavaScript. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Todas as solicitações incluíram um cabeçalho User-Agent de desktop.

Oxylabs

A Oxylabs utilizou a API Realtime com source: zillow e render: html, que devolve HTML renderizado por JavaScript. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS.

Nimbleway

A Nimble utilizou a API Extract com render: true e driver: vx10 (navegador headless furtivo). A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Não foi aplicada nenhuma configuração específica para o domínio.

Zyte

A Zyte utilizou a API Extract com browserHtml: true, que devolve HTML renderizado por JavaScript através de um navegador Chromium headless. A resposta foi analisada localmente com seletores CSS. Não foi aplicada nenhuma configuração específica para o domínio.

Validação

Verificação de estado HTTP

Antes da validação, o código de resposta HTTP do provedor é verificado primeiro. Respostas com códigos de estado entre 200-399 e 404 são consideradas envios bem-sucedidos e avançam para a fase de validação. Qualquer outro código de estado (400, 403, 500, 550, etc.) é tratado como um envio falhado, e o teste é imediatamente marcado como falhado sem entrar na fase de validação.

Regras de validação

Os testes que passam na verificação de estado HTTP são validados na seguinte ordem:

  1. Deteção de 404: Se o conteúdo da página ou o erro da API indicar que a página já não existe ("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 devolvem 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 morada, preço, quartos, casas de banho e área.
  3. Extração de dados (HTML): Para provedores que devolvem HTML, a resposta é analisada com seletores CSS específicos do Zillow. Se pelo menos um seletor corresponder e devolver 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 Zillow correspondeu a um elemento na página, o teste é marcado como válido. Isto confirma que a página foi renderizada e carregada, mesmo que não tenham sido encontrados itens de dados estruturados nos contentores esperados.
  5. Se nenhuma das condições acima for cumprida, o teste falha. As razões comuns de falha incluem páginas de desafio captcha/bot, renderização insuficiente de JavaScript, erros de ligação do proxy e erros do crawler.

Métricas

Taxa de sucesso de validação: A percentagem de URLs testados em que o provedor devolveu dados utilizáveis, calculada como testes bem-sucedidos divididos pelo total de testes.

Tempo de conclusão: O tempo total desde o envio da solicitação de scraping até à receção dos resultados validados, medido em segundos. Para provedores assíncronos, o estado de conclusão do trabalho foi consultado em intervalos de 1 segundo. Reportado como a média aritmética de todas as execuções num grupo.

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

Perguntas frequentes

As APIs estruturadas devolvem pontos de dados validados como preço, morada, quartos e área em formatos consistentes. Ao utilizar provedores baseados em HTML, verifique os dados extraídos comparando com anúncios conhecidos e verifique a existência de campos em falta causados por renderização dinâmica de página ou redirecionamentos anti-bot.

Sim, a maioria dos provedores de scraping suporta tanto anúncios de arrendamento como de venda no Zillow. A estrutura do URL difere entre os dois, pelo que o seu conjunto de dados deve incluir o tipo de anúncio correto. Alguns provedores utilizam configurações ou IDs de conjunto de dados separados para arrendamentos versus vendas.

Para URLs de produto (anúncios individuais), a paginação não é necessária, uma vez que cada URL devolve um único imóvel. Para URLs de pesquisa que devolvem vários resultados, os provedores tratam a paginação de forma diferente. Algumas APIs estruturadas aceitam um parâmetro de limite para controlar o número de resultados por solicitação, enquanto os provedores baseados em HTML devolvem apenas os anúncios renderizados na primeira página.

O Zillow utiliza CAPTCHAs, bloqueio de IP e renderização dinâmica de JavaScript para impedir o acesso automatizado. As falhas comuns incluem respostas vazias de solicitações bloqueadas, dados incompletos de páginas que não foram totalmente renderizadas e anúncios desatualizados que devolvem 404. Utilizar provedores com APIs dedicadas ao Zillow ou renderização por navegador headless reduz estes problemas.

Os dados extraídos do Zillow podem ser usados para acompanhar tendências de preços por bairro, comparar preços de anúncios com Zestimates, monitorizar dias no mercado, analisar o preço por metro quadrado por códigos postais e identificar imóveis subvalorizados. As APIs estruturadas que devolvem campos como histórico de preços e avaliações fiscais fornecem dados mais profundos para análise de investimento.

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Nazlı Şipi (2026) - "Melhores APIs de Scraper Zillow APIs Comparadas: Análise de Desempenho". Publicado on-line em AIMultiple.com. Acessado em 24 Julho 2026, em: https://aimultiple.com/scraping-zillow [Recurso on-line]

Şipi, N. (2026, 24 Julho). Melhores APIs de Scraper Zillow APIs Comparadas: Análise de Desempenho. AIMultiple. https://aimultiple.com/scraping-zillow

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Nazlı Şipi
Nazlı Şipi
Pesquisadora de IA
Nazlı é analista de dados na AIMultiple. Ela tem experiência anterior em análise de dados em diversos setores, onde trabalhou na transformação de conjuntos de dados complexos em insights acionáveis.
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