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La predicción de precios es el pronóstico de precios basado en datos históricos, tendencias del mercado, precios de la competencia, influencia de las redes sociales, reseñas y tendencias económicas. Además de ser útil para ajustar precios en tiempo real, la predicción de precios también permite optimizar la estrategia de precios para obtener más ganancias y ajustar el nivel de inventario y la cadena de suministro. Sin embargo, con la abrumadora cantidad de datos que existe hoy, es imposible hacerlo manualmente, y las herramientas basadas en AI son de gran ayuda. También pueden analizar tendencias y patrones, como datos de descuentos que son difíciles de analizar para otras aplicaciones. Los modelos de AI solo necesitan datos relevantes para aprender y trabajar para ti.
Aquí es donde el web scraping entra en juego como un medio irreemplazable para obtener datos. Por otro lado, hoy en día sitios web enormes como eBay aplican estrictas políticas anti-scraping. Además, los desarrolladores se centran en ofrecer una UX y una UI de primera clase, orientadas a los humanos y difíciles de manejar para los bots. Así que hoy en día buscar datos es todo un desafío. Aun así, es posible, y en este artículo desglosamos todo lo que se debe y no se debe hacer al hacer scraping de listados de productos de sitios web de comercio electrónico.
Estrategia de scraping para obtener datos de listados de productos
¿Estás desarrollando un web scraper? ¿O te estás decidiendo por una herramienta concreta? Entonces, ¿qué herramienta elegir? Para responder a esas preguntas y obtener datos, necesitas analizar el sitio web objetivo.
Cómo hacer scraping de sitios web con una estructura compleja
La estructura de un sitio web se refiere a su organización: cómo las páginas están ordenadas, agrupadas y enlazadas. Puede sonar sencillo, pero hay muchos sitios web con estructuras complejas que van más allá de varias páginas relacionadas, y los sitios de comercio electrónico suelen estar en la lista. Aunque no existe un único criterio que determine si un sitio web es simple o complejo, hay algunas características que han demostrado ser un reto para los web scrapers. Por ejemplo, existen cuatro tipos principales de estructura; sin embargo, no son mutuamente excluyentes, y los desarrolladores a menudo mezclan elementos de diferentes estructuras para crear un sitio web cómodo y fácil de navegar para los clientes. Para los crawlers, en cambio, los múltiples niveles de navegación o subcategorías dificultan identificar una ruta para extraer la información. Esto implica la necesidad de usar una función recursiva para navegar por las páginas. También hay otros obstáculos:
- Carga de contenido dinámico
Los sitios web de comercio electrónico dependen en gran medida del renderizado de contenido dinámico con JavaScript. El problema es que dicho contenido se genera directamente en el navegador y puede no estar en el HTML inicial de la página. Los scrapers básicos solo obtienen el código HTML del sitio, así que simplemente no pueden captar estos datos. Además, las Single-Page Applications (SPAs) suelen modificar el contenido sin recargar la página, lo que dificulta aún más la obtención de datos.
Solución: Usa navegadores headless. Estos navegadores especiales no cargan contenido gráfico y ahorran recursos, lo que afecta positivamente a la velocidad del scraping. Simulan un entorno de navegador real, pueden ejecutar JavaScript y esperar a que el contenido se cargue por completo. También puedes programar un navegador para realizar acciones específicas que imiten el comportamiento de un usuario. Esto ayuda además a superar las medidas antibots. Selenium, Playwright y Puppeteer son las opciones más utilizadas y ofrecen una amplia funcionalidad.
- Marcado HTML inconsistente
Diferentes páginas pueden tener diferentes estructuras HTML. Por ejemplo, una página puede usar una etiqueta <h1> para los títulos, mientras que otra implementa una etiqueta <div>. Algunos elementos pueden aparecer solo bajo una condición específica, como el inicio de sesión del usuario, o solo para ubicaciones concretas. A veces los nombres de clase o los ID de elementos también se generan dinámicamente. Por eso, los desarrolladores se enfrentan a dificultades al crear scrapers, ya que el mismo código con los mismos selectores no funcionará en todas las páginas.
Solución: usa una combinación de selectores y estrategias de respaldo, de modo que si un selector no funciona, tu scraper pruebe con otro en lugar de detenerse.
- Sistemas anti-scraping
CAPTCHA, la limitación de velocidad y el bloqueo de IP están entre las estrategias más usadas para lidiar con los scrapers. Los sitios web monitorean los patrones de tráfico y bloquean solicitudes y direcciones sospechosas. Si solo usas un scraper, esos obstáculos pueden ser un callejón sin salida.
Solución: Usa herramientas adicionales para imitar el comportamiento del usuario, como los proxies. Los proxies rotativos te ayudarán a enmascarar tu scraping ante un sitio web; parecerá que las solicitudes provienen de diferentes IP y ubicaciones. Combina proxies con navegadores anti-detect para modificar tus huellas digitales y cookies, y eso te ayudará a mantenerte de incógnito.
- Código poco claro
El JavaScript o CSS minificado o empaquetado es más difícil de leer y de scrapear.
Solución: ve a las Herramientas de Desarrollador (Fn+F12 o Ctrl+Shift+I en Windows y Linux, o Cmd+Option+I en macOS) > Elements. Inspecciona el código HTML y encuentra clases o patrones comunes a los que puedas apuntar. Puedes simplificar el proceso usando herramientas de AI. Luego, intenta extraer datos basándote en esos patrones, no en selectores.
Cómo hacer scraping de sitios web con navegación compleja
La estructura compleja y la navegación compleja no son lo mismo, aunque a menudo van de la mano. La navegación compleja tiene muchas formas, por ejemplo:
- Menús multinivel: los sitios web de comercio electrónico suelen tener menús que requieren varios clics para mostrar todas las subcategorías.
- Scroll infinito: las páginas cargan una nueva porción de contenido a medida que el usuario se desplaza hacia abajo.
- Filtros y ordenamiento dinámicos: un usuario aplica un filtro y el sitio web recarga el listado de productos en tiempo real sin cambiar la URL.
Existen otras formas, aunque en este artículo solo prestamos atención a las que es probable que encuentres en un sitio web de comercio electrónico. Afortunadamente, la solución existe: los viejos y buenos navegadores headless pueden manejar la navegación compleja. De nuevo, combinados con proxies, respaldarán además un acceso constante sin requerir demasiado tiempo para implementarlos. Para entender mejor cómo hacerlo, visita nuestro tutorial paso a paso sobre cómo configurar Selenium en Python con proxies.
Otro consejo es revisar y actualizar regularmente tu estructura de scraping. Los desarrolladores actualizan los sitios web con frecuencia, agregan nuevas categorías de productos, usan nuevos elementos e implementan mecanismos anti-scraping, así que es importante mantenerse al día y ajustar también tus algoritmos y herramientas.
¿Qué lenguaje o herramienta elegir para el web scraping?
Tienes dos caminos: desarrollar un web scraper o usar una herramienta. En general, construir un scraper permite más flexibilidad y personalización, pero requiere más recursos humanos, tiempo y conocimientos de programación. Si optas por una herramienta, normalmente experimentarás algunos límites en la personalización; sin embargo, necesitarás menos tiempo y recursos. Además, las herramientas ya construidas son el camino a seguir si no entiendes de programación, ya que puedes elegir una opción no-code. Tu caso de uso define qué es mejor para ti. También debes prestar atención a distintos criterios al elegir tanto la herramienta como el lenguaje.
Qué considerar al elegir un lenguaje de scraping:
- Facilidad de uso: opta por lenguajes con sintaxis legible, como Python, que simplifican escribir y actualizar el código.
- Rendimiento: elige lenguajes que puedan manejar múltiples tareas de scraping consumiendo relativamente pocos recursos del sistema. Es especialmente importante si trabajas con grandes conjuntos de datos.
- Compatibilidad: hacer scraping de sitios web complejos a menudo requiere bibliotecas adicionales, proxies, etc., para obtener datos. Elige un lenguaje que ofrezca bibliotecas potentes y permita una implementación más fácil de herramientas de terceros. Además, presta atención a las tecnologías que usa tu sitio web objetivo (como el renderizado de JavaScript) y opta por un lenguaje que se lleve bien con ellas.
- Documentación: cuanto más detallada y actualizada sea la documentación y los tutoriales de un lenguaje, mejor para ti. Una comunidad activa también es importante. Así tendrás que invertir menos tiempo en aprender y construir un scraper. Si algo sale mal, podrás encontrar fácilmente una solución o pedir consejos en lugar de desarrollar una desde cero.
Para más detalles, consulta nuestra publicación dedicada sobre cómo elegir el mejor lenguaje para el web scraping.
Qué considerar al elegir una herramienta ya construida:
- Formato: incluye aplicaciones de escritorio, extensiones de navegador, APIs, IDEs, SDKs y navegadores de scraping. Si quieres una opción no-code, normalmente es mejor optar por una aplicación, ya que las demás opciones requieren conocimientos de programación.
- Funciones: presta atención a las opciones de optimización del comportamiento del tráfico, el renderizado de JavaScript y las capacidades de integración de herramientas adicionales (como proxies).
- Personalización: como muchos sitios web no encajan en los escenarios de diseño o estructura más populares, deberías elegir una herramienta flexible que pueda manejar más que unos pocos sitios de comercio electrónico populares.
- Precio: planifica tu presupuesto para ver cuánto estás dispuesto a invertir en herramientas de scraping. Por otro lado, recuerda que las buenas herramientas con numerosas funciones y opciones de personalización pueden ser costosas. Muchos instrumentos te ofrecen un plan de prueba o incluso un periodo de prueba gratuito para que puedas probarlos y ver cuál te conviene más. Las opciones gratuitas pueden parecer tentadoras; sin embargo, sus posibilidades son limitadas y nadie puede garantizar la privacidad y la seguridad de los datos, ni un rendimiento estable.
- Fiabilidad: prioriza opciones con alto tiempo de actividad, alta tasa de éxito y tiempos de respuesta cortos. Busca también una herramienta que pueda manejar picos de tráfico.
- Soporte: los sitios web de comercio electrónico cambian y reciben actualizaciones; deberías buscar herramientas que también reciban mejoras regulares. El equipo de soporte debería estar presente y disponible, preferiblemente 24/7, y tener un tiempo de respuesta corto si necesitas ayuda o surgen problemas inesperados.
- Cumplimiento legal: comprueba si tu elección potencial se apega a regulaciones internacionales como el GDPR. Los proveedores que usan formularios KYC (Know Your Customer) son candidatos decentes con los que trabajar. Lee los Términos de Servicio del proveedor y busca reseñas y menciones para asegurarte de que no haya habido implicaciones en casos de uso ilegales, scraping poco ético o infracciones de derechos de propiedad intelectual. En cualquier caso, cumplir la ley es necesario, tanto si usas un scraper ya construido como si desarrollas tu propia herramienta.
En lugar de una conclusión
Quien vive de la bola de cristal terminará comiendo vidrio roto. La predicción de precios no es algo que deba tomarse a la ligera: solo la información precisa y actualizada marca la diferencia y te ayuda a construir tu negocio. Por lo tanto, debes considerar cada aspecto para que tus proyectos de scraping tengan éxito. DataImpulse está lista para respaldarte y proporcionarte IP obtenidas legalmente que soportarán el manejo de solicitudes de gran volumen y te garantizarán un acceso constante a los datos. Contáctanos en [email protected] o haz clic en el botón “Try now” para comenzar.