Mapa da Raspagem de Dados: Insights de 30M Requisições

Raspamos mais de 30 milhões de páginas da web usando mais de 50 produtos de seis empresas de infraestrutura de dados da web. Avaliamos essas ferramentas para ver como elas lidam com casos de uso empresariais de dados da web:

Resultados do benchmark de coleta de dados da web

Notas sobre a tabela de benchmark:

* Representa a percentagem de tipos de página onde uma API de raspagem estava disponível com uma taxa de sucesso de 90% ou superior.

** Os preços estão em milhares ($) para um pacote de Prova de Conceito (PoC) Empresarial. Os preços são atualizados mensalmente com base em dados públicos.

*** Notas sobre fornecedores individuais:

• A solução baseada em API da Zyte não foi testada porque os testes de carga foram realizados em proxies residenciais.
• A Zyte não oferece proxies diretamente, mas assumimos que os seus proxies teriam preços semelhantes aos da sua API.
• A Apify não fornece um web unblocker nem proxies móveis; portanto, assumimos que esses produtos teriam preços semelhantes aos dos seus proxies residenciais.

Desempenho de API por fornecedor

Compare os fornecedores pela cobertura de sites testados, taxa de requisições bem-sucedidas,
riqueza dos metadados e tempo médio de resposta. Selecione um fornecedor para ver os seus resultados para domínios individuais:

Aprendizados de 30M requisições web

Como a legalidade da coleta de dados da web continua a ser questionada, muitas empresas ainda não têm uma estratégia de dados web e podem não conhecer todas as soluções. As empresas que precisam coletar dados da web geralmente valorizam receber dados estruturados e de alta qualidade com o mínimo de esforço técnico, através de serviços confiáveis e com boa relação custo-benefício.

Para alcançar os objetivos acima, as empresas precisam:

• Definir os tipos de páginas que precisam rastrear
• Aproveitar as APIs de raspagem web quando estiverem disponíveis, pois minimizam o esforço técnico do lado do cliente ao fornecer dados estruturados e são económicas. Custam aproximadamente o mesmo que proxies residenciais, embora os proxies residenciais forneçam dados não estruturados.

A nossa experiência: Antes deste benchmark, dependíamos de unblockers para as necessidades de coleta de dados da nossa própria empresa. A nossa equipa técnica enfrentava dificuldades sempre que os sites-alvo mudavam o design. Depois de percebermos o alcance das APIs de raspagem web e de vermos que não são mais caras do que os unblockers, passámos a usar APIs de raspagem nos nossos fluxos de trabalho de coleta de dados.

Para as restantes páginas, recorra a:

• Unblockers web para páginas difíceis de raspar, pois são a única solução que retorna consistentemente resultados bem-sucedidos em mais de 90% das vezes sem configuração complexa. No entanto, também são o produto mais caro no portfólio da maioria dos fornecedores.
• Proxies de datacenter ou residenciais para outras páginas, se a equipa técnica da empresa se sentir confortável em configurar proxies e manter essas configurações para garantir altas taxas de sucesso.
• Proxies móveis para respostas móveis, além de outros proxies para casos de uso mais específicos.

Compare o desempenho, preço e confiabilidade dos fornecedores de dados web

Em APIs de raspagem web, pode escolher:

• Bright Data pela sua gama líder de mercado de APIs de raspagem web a preços competitivos com resultados detalhados. Muitas SERP e APIs de e-commerce da Bright Data retornam mais pontos de dados do que as dos concorrentes.
• Apify pela sua gama líder de mercado de APIs de raspagem web, graças à sua abordagem de scrapers orientados pela comunidade. No entanto, as taxas de sucesso de algumas das suas APIs ficaram abaixo do nosso limiar para uma API bem-sucedida (ou seja, abaixo de 90% de taxa de sucesso) e foi o fornecedor mais caro no nosso benchmark.
• Zyte pelos seus preços líderes de mercado
• Outros de forma oportunista (por exemplo, Decodo retornou o maior número de pontos de dados para posts do Instagram).

Em unblockers, os produtos líderes incluem:

• Bright Data é ligeiramente mais bem-sucedida do que a maioria nos testes do mundo real e significativamente mais bem-sucedida em cenários mais difíceis, como raspagem de sites que apresentam regularmente desafios JavaScript. Também oferece o unblocker com o segundo menor preço no benchmark.
• Zyte tem o unblocker de menor preço e o mais rápido, respondendo em cerca de ~2 segundos em média nos testes do mundo real.

Saiba mais sobre unblockers web e veja os resultados detalhados.

Proxies: Pode confiar em qualquer um dos fornecedores com base nas preferências da sua equipa técnica e no preço. Isto porque os resultados variam significativamente com base em:

• Tempo: Enquanto os editores melhoram as suas medidas anti-raspagem, os fornecedores de infraestrutura de dados web recebem continuamente novos IPs e refinam as suas abordagens. Utilizámos o mesmo tipo de proxy do mesmo fornecedor no mesmo site com a mesma configuração para milhares de URLs em diferentes execuções. Houve execuções em que quase todas as respostas estavam corretas e outras em que a taxa de sucesso foi de ~50%. A taxa de sucesso dependeu do momento do teste.
• Requisição: O sucesso de uma requisição através de um proxy depende da forma como a requisição é enviada. Por exemplo, a escolha do user-agent ou o atraso entre requisições impacta significativamente a taxa de sucesso.

Quanto à confiabilidade, todos os serviços dos fornecedores avaliados foram confiáveis em 5.000 requisições paralelas. Em 100.000 requisições paralelas, todos os serviços sofreram alguma degradação, mas Bright Data, Oxylabs e Decodo exibiram maior confiabilidade, mostrando alterações mínimas na taxa de sucesso ou nos tempos de resposta.

Saiba mais sobre fornecedores de proxy e veja os resultados detalhados do benchmark.

No entanto, esta recomendação não se aplica a casos de uso de nicho. Por exemplo, uma empresa não incluída no nosso benchmark pode estar a fornecer proxies móveis de maior qualidade em Portugal. Para casos de nicho, recomendamos que as equipas experimentem com diferentes fornecedores.

Como escolher a solução certa de coleta de dados

1. Requisitos de dados web empresariais:

As empresas incluem negócios diversos. Por exemplo, empresas com operações de e-commerce e fundos de cobertura precisam de grandes volumes de dados para alimentar os seus modelos (por ex., precificação dinâmica, reposição de stock). Os seus requisitos incluem:

• Dimensões relacionadas com o comprador
  • Alto volume
  • Lote
  • Sensibilidade a preço e qualidade
  • Pretendem receber dados estruturados
• Dimensões relacionadas com o site
  • Fácil e difícil de rastrear
  • Estático e dinâmico
  • Misto

Para atender a estes requisitos, as empresas precisam:

• Capacidades para suportar os seus requisitos:
  • Uma ampla seleção de APIs de raspagem web que retornam resultados detalhados com uma alta taxa de sucesso para fornecer dados estruturados e satisfazer a sua sensibilidade à qualidade. Medição: Percentagem de tipos de páginas a rastrear para os quais é fornecida uma API de raspagem web. Isto dependerá dos tipos de páginas que cada empresa visa.
  • Um unblocker poderoso para sites difíceis de rastrear. Medição: Taxa de sucesso do crawler para uma ampla gama de páginas web, incluindo as mais desafiadoras.
  • Integração do unblocker com browsers para permitir a interação com sites em raspagem dinâmica. A medição incluiria verificar a disponibilidade ou falta deste browser.
• Serviços com boa relação custo-benefício para satisfazer a sua sensibilidade ao preço. Para medição, é medido o preço para rastrear um conjunto de páginas web.
• Confiabilidade:
  • Uma infraestrutura de dados web resiliente para lidar com consultas em lote de alto volume. A medição baseia-se na forma como a taxa de sucesso se degrada durante os testes de carga. As redes mais resilientes não devem sofrer quedas drásticas nas taxas de sucesso ao responder a dezenas de milhares de consultas paralelas.

2. Requisitos de dados web para equipas pequenas e altamente técnicas:

Se os seus custos de coleta de dados determinarem a rentabilidade da sua empresa, e se é uma equipa altamente técnica, recomendamos recorrer a proxies para reduzir custos.

Por fim, todos os compradores devem prestar atenção aos preços; por isso, calculámos os preços para os mesmos pacotes para todos os principais fornecedores de infraestrutura web:

Consulte a metodologia de preços para mais detalhes.

Atualizações da indústria de raspagem web

As restrições aos crawlers de IA estão a tornar-se um desafio central para a raspagem. Os grandes fornecedores de infraestrutura e editores estão a passar de uma orientação passiva via robots.txt para um controlo ativo.

Por exemplo, a Cloudflare oferece bloqueio de crawlers de IA e o IA Labyrinth, que usa links nofollow ocultos para prender crawlers que ignoram as regras de no-crawl. Estas mudanças tornam a identidade do crawler, a conformidade com robots.txt, o tratamento de permissões e a proveniência dos dados mais importantes para as equipas de raspagem.

Litígios recentes mostram que o risco da raspagem está a expandir-se para além da questão de se os dados públicos podem ser acedidos. As plataformas estão cada vez mais a usar teorias de contrato, concorrência desleal, invasão, direitos de autor e anti-contorno contra a raspagem em grande escala, especialmente quando os dados são usados para produtos de IA ou revendidos como um serviço. ¹

Raspagem web para aprendizado de máquina (ML)

Os scrapers são agora nativos de LLM. Ferramentas como o Firecrawl e o Crawlbase oferecem funcionalidades que convertem automaticamente HTML bruto em Markdown ou JSON limpo, especificamente formatado para aplicações de Geração Aumentada por Recuperação (RAG).

Raspagem Web vs. Raspagem de Tela

A raspagem web visa estruturas de dados subjacentes, como o DOM, APIs e JSON. A raspagem de tela é agora uma ferramenta especializada para recuperação de sistemas legados, capturando a interface visual do utilizador como pixels e texto via OCR, e é usada principalmente para aplicações de desktop.

Dimensões dos requisitos de dados web

Não estamos a cobrir todos os tipos de casos de uso de dados web aqui. Muitos utilizadores de dados web têm múltiplas requisições pontuais. Esse não é o foco deste relatório.

Temos observado que as empresas geralmente têm necessidades recorrentes de dados web para monitorizar sentimento, preços ou outras métricas que mudam rapidamente. Por isso, focámo-nos em empresas que utilizam dados web continuamente. Estas dimensões são:

Dimensão relacionada com o comprador

1. Volume:

• Alto volume, ou seja, 100 GB/mês ou mais
• Baixo volume para volumes inferiores

2. Sensibilidade ao tempo:

• Tempo real: Quando os dados web, em forma bruta ou processada, são fornecidos a utilizadores finais humanos enquanto estes usam aplicações, as respostas em tempo real são essenciais.
• Lote: Os tempos de resposta não são críticos desde que os resultados sejam recebidos em dezenas de segundos. Na maioria dos casos de uso, as empresas processam em lote os dados web recebidos para atualizar os seus sistemas.

3. Sensibilidade à qualidade:

• Sensível à qualidade: Todas as soluções de dados web às vezes retornam respostas vazias quando bloqueadas pelos sites. As empresas que querem gastar tempo limitado a reenviar requisições preferem soluções com taxas de sucesso mais elevadas.
• Sensível ao preço: Dado que os seus outros requisitos estão satisfeitos, estas empresas querem o preço mais baixo e estão dispostas a executar os seus sistemas de coleta de dados várias vezes para obter resultados de maior qualidade.
• Sensível ao preço e à qualidade: Empresas que desejam a combinação ótima entre altas taxas de sucesso e preço.

4. Envolvimento técnico:

• Quer construir scrapers personalizados? A equipa técnica tem experiência em usar proxies para contornar tecnologias anti-raspagem e pode criar uma solução interna personalizada. Eles estão dispostos a dedicar esforços para superar abordagens anti-raspagem em evolução.
• Quer construir parsers HTML: A equipa técnica quer receber dados HTML para os analisar por si própria. Eles estão prontos para reanalisar páginas web continuamente sempre que o design da página mudar.
• Quer receber dados estruturados: A equipa quer receber dados estruturados (por ex., ficheiros JSON) para integrar nas suas aplicações.

Dimensão relacionada com o site:

5. Dificuldade:

• Difícil de rastrear: sites como a Amazon empregam numerosas tecnologias anti-raspagem. Os unblockers são necessários para receber dados com altas taxas de sucesso de forma consistente.
• Fácil de rastrear: podem ser rastreados com proxies.
• Fácil e difícil de rastrear

6. Interatividade:

• Estáticos representam a maior parte da web e fornecem dados através de alterações no URL.
• Dinâmicos exigem que os utilizadores usem o rato ou teclado para revelar informações adicionais.
• Estáticos e dinâmicos

7. Disponibilidade do scraper:

• Disponível: Existe um scraper personalizado para cada tipo de página alvo.
• Não disponível: Não existem scrapers para nenhum dos tipos de página alvo.
• Misto: Para alguns alvos, o scraper existe; para outros, não.

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Adicionar como fonte preferencial

Metodologia

Este benchmark de dados web inclui os benchmarks abaixo, e a metodologia para cada benchmark é explicada na sua página específica:

• Scrapers de eCommerce
• Scrapers de motores de busca
• Scrapers de redes sociais
• Unblockers web
• Coleta de dados web em grande escala

Metodologia de preços

Quase todos os preços baseiam-se em pacotes divulgados publicamente.

No entanto, nem todos os fornecedores divulgam preços nos mesmos níveis. Enquanto um fornecedor pode fornecer preços para 100 GB de uso de proxy residencial, outro pode oferecer preços para 50 GB. Nos casos em que os preços não eram públicos, se os fornecedores partilham informações de preços privados connosco, incluímo-las no benchmark, desde que isso não altere a classificação dos fornecedores.

O nosso racional é que queremos partilhar:

• Os preços mais precisos possíveis com os nossos leitores
• Níveis de preços que estejam alinhados com os preços publicamente disponíveis, que podem ser monitorizados constantemente.

Conversões de unidades

Para o mesmo produto, os fornecedores podem fornecer preços em GB ou em requisições; precisámos de converter estes valores entre si.
Assumimos um tamanho médio de página de ~400KB, com base na nossa medição de 1.700 URLs de e-commerce. Portanto, considerámos que 1GB equivaleria a 2,5k requisições.

Pacotes

Analisámos dois pacotes: o pacote de PoC empresarial e o pacote empresarial. O pacote de PoC empresarial foi concebido para ser amplamente representativo do âmbito de uma PoC empresarial:

• 100 GB proxies residenciais
• 100 GB proxies móveis
• 500 GB proxies de datacenter
• 500k requisições de unblocker
• 500k requisições de API de raspagem para páginas de produtos da Amazon

O pacote empresarial é o pacote de maior volume com preços públicos. Em cada categoria de produto, identificámos os volumes mais elevados oferecidos por cada fornecedor e usámos o volume mais alto como o volume no pacote empresarial para esse produto:

• 1.000 GB proxies residenciais
• 1.000 GB proxies móveis
• 5.000 GB proxies de datacenter
• 2.5M requisições de unblocker
• 2.5M requisições de API de raspagem para páginas de produtos da Amazon

Limitações

Quando as empresas adquirem estes serviços em grandes volumes, é provável que obtenham descontos. Esses descontos empresariais não são públicos e não estão incluídos no benchmark.

Pressupostos específicos dos fornecedores

Os preços de alguns fornecedores são complexos, o que requer certos pressupostos:

• Apify:
  • Para proxies de datacenter, assumimos que o utilizador compra um pacote de $499/mês e paga $0,25/GB pelo uso da plataforma.
  • Para scrapers: Considerámos o preço médio destes dois scrapers: junglee~amazon-crawler e tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• A Oxylabs precifica o seu unblocker apenas com base em GB. Portanto, convertemos o seu preço para um modelo por requisição, assumindo um tamanho médio de página de ~400 KB.
• Zyte: O 4º nível de preços foi recomendado para os sites no nosso benchmark. Utilizámos o serviço de resposta HTTP.

Limitações e próximos passos

A experiência da AIMultiple pode diferir da experiência de um utilizador médio nestes casos: Os utilizadores podem

• Receber respostas mais rápidas devido ao caching. O nosso trabalho visou contornar o caching em todos os fornecedores para proporcionar condições equitativas.
• Receber menos respostas bem-sucedidas ao extrair dados de sites menos populares, uma vez que as suas requisições podem ser bloqueadas devido a problemas de saúde do site.
• Cometer erros de configuração, não cumprir requisitos de KYC ou ser bloqueado quando enviam inicialmente um alto volume de requisições. Tudo isto pode prejudicar a sua experiência e as taxas de sucesso. As equipas de suporte podem resolver rapidamente todas estas questões.

Por fim, a qualidade da rede irá flutuar, e este benchmark é uma série de instantâneos tirados durante um mês. Deve ser representativo para esse mês, mas a qualidade da rede pode mudar após o benchmark.

Agradecimentos e avisos legais para transparência

Todos os fornecedores contribuíram para este benchmark fornecendo parte ou a totalidade dos créditos utilizados. Agradecemos-lhes pelo seu apoio à nossa investigação.

Todos os fornecedores neste benchmark são clientes da AIMultiple. A nossa equipa garante a objetividade.

Cite esta pesquisa

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@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Mapa da Raspagem de Dados: Insights de 30M Requisições}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Acessado em 13 Maio 2026}
}

Links de referência

1.

https://redditinc.com/hubfs/Reddit%20Inc/Content/PDFs/Docket%20Stamped%20Complaint.pdf

Cem Dilmegani

Analista Principal

Siga-nos

Cem tem sido o analista principal do AIMultiple desde 2017. O AIMultiple informa centenas de milhares de empresas (de acordo com o similarWeb), incluindo 60% das empresas da Fortune 500 todos os meses.

O trabalho de Cem foi citado por publicações globais de destaque, incluindo Business Insider, Forbes, Washington Post, empresas globais como Deloitte, HPE e ONGs como o Fórum Econômico Mundial e organizações supranacionais como a Comissão Europeia.

Ao longo de sua carreira, Cem atuou como consultor de tecnologia, comprador de tecnologia e empreendedor de tecnologia. Ele aconselhou empresas em suas decisões de tecnologia na McKinsey & Company e na Altman Solon por mais de uma década. Ele também publicou um relatório da McKinsey sobre digitalização.

Ele liderou a estratégia de tecnologia e aquisições de uma empresa de telecomunicações, reportando-se ao CEO. Ele também liderou o crescimento comercial da empresa de tecnologia profunda Hypatos, que alcançou uma receita recorrente anual de 7 dígitos e uma avaliação de 9 dígitos partindo do zero em 2 anos. O trabalho de Cem na Hypatos foi coberto por publicações de tecnologia de destaque como TechCrunch e Business Insider.

Cem fala regularmente em conferências internacionais de tecnologia. Ele se formou na Universidade Bogazici como engenheiro de computação e possui um MBA pela Columbia Business School.

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