Comencemos
Mi nombre es Rafael Levy y soy consultor de soluciones en Bright Data. Durante los últimos seis años, he acumulado una amplia experiencia en la recopilación de datos. En mi reciente seminario web, compartí información valiosa sobre cómo optimizar los procesos de recopilación de datos y lograr un ahorro significativo en costes. Este es un resumen de los puntos clave que analizamos para ayudarlo a mejorar sus estrategias de recopilación de datos y aprovechar al máximo sus recursos.
Hoy en día, la recopilación eficiente de datos es más crucial que nunca. Sin embargo, conlleva sus propios desafíos. Los sitios web están implementando cada vez más mecanismos sofisticados de bloqueo de bots, lo que dificulta el acceso a los datos que necesita. Además, los costes asociados con la recopilación de datos pueden acumularse rápidamente, especialmente si no utiliza los métodos y proxis más eficientes.
Diferentes métodos de recopilación de datos
Cuando se trata de recopilar datos, hay varios enfoques que puede adoptar, cada uno con su propio conjunto de ventajas y desventajas. Exploremos estos métodos:
1. Recopilación de datos interna
- Ventajas: Control total del proceso, personalización para satisfacer necesidades específicas.
- Desventajas: Requiere recursos importantes, incluidos desarrolladores, servidores e infraestructura. Esto puede ser particularmente difícil si la recopilación de datos no es su actividad principal.
- Cuándo usarlo: Ideal para organizaciones con un equipo dedicado y los recursos para gestionar tareas complejas de recopilación de datos.
2. Recopilación de datos híbrida
- Ventajas: Combina las ventajas del control interno con la eficiencia de los servicios de terceros. Por ejemplo, el uso del servicio de desbloqueo de Bright Data puede ayudarlo a evitar los complejos mecanismos de bloqueo de bots sin la necesidad de un extenso desarrollo interno.
- Desventajas: Sigue requiriendo algunos recursos internos, pero significativamente menos que un enfoque completamente interno.
- Cuándo usarlo: Ideal para organizaciones que desean mantener cierto nivel de control y, al mismo tiempo, aprovechar la experiencia de terceros para tareas específicas.
3. Datos como servicio (DaaS)
- Ventajas: Externaliza todo el proceso de recopilación de datos, lo que le permite centrarse en analizar y utilizar los datos en lugar de recopilarlos. Esto puede generar importantes ahorros de costes.
- Desventajas: Menor control sobre el proceso de recopilación de datos y posible dependencia del proveedor de servicios.
- Cuándo usarlo: Ideal para organizaciones cuya actividad principal consiste en analizar datos en lugar de recopilarlos. Es una solución rentable para quienes necesitan datos confiables sin la sobrecarga de administrar el proceso de recopilación.
Al comprender estos métodos, puede elegir el que mejor se adapte a las necesidades y los recursos de su organización, lo que garantiza un proceso de recopilación de datos más eficiente y rentable.
Importancia de los proxis en la recopilación de datos
Los proxis desempeñan un papel fundamental en la recopilación de datos, ya que actúan como intermediarios entre las herramientas de recopilación de datos y los sitios web de destino. Comprender los diferentes tipos de proxis y cómo usarlos de manera efectiva puede afectar drásticamente a su tasa de éxito y su rentabilidad.
Tipos de proxis
- Proxis de centros de datos: Estos son los proxis más rentables, pero también los que tienen más probabilidades de ser bloqueados por los sitios web debido a su alto uso por parte de los rastreadores.
- Proxis residenciales: Estos proxis utilizan direcciones IP proporcionadas por los proveedores de servicios de Internet (ISP) a los propietarios de viviendas. Es menos probable que se bloqueen, pero son más caros.
- Proxis móviles: Son los más caros y utilizan las direcciones IP asignadas por los operadores de telefonía móvil. Son los que tienen menos probabilidades de ser bloqueados.
Elegir el tipo de proxy correcto: La selección del tipo de proxy adecuado depende de los requisitos específicos de la tarea de recopilación de datos. Si bien es menos probable que los proxis residenciales y móviles se bloqueen, los proxis de centros de datos pueden ser rentables si se usan correctamente.
Implicaciones de costes y estrategias de optimización: El uso eficaz de proxis de centros de datos puede generar importantes ahorros de costes. Por ejemplo, al agregar los encabezados y las cookies adecuados, puede aumentar la tasa de éxito de los proxis de los centros de datos, lo que reduce la necesidad de usar proxis residenciales más costosos. Las herramientas de automatización de navegadores, como Puppeteer y Selenium, también pueden mejorar la eficacia de los proxis de los centros de datos al imitar el comportamiento humano.
Técnicas de ahorro de costes con direcciones IP de centros de datos
Uno de los conceptos erróneos más comunes en la recopilación de datos es la necesidad de utilizar direcciones IP residenciales para todas las tareas. Si bien las IP residenciales tienen sus ventajas, las IP de los centros de datos pueden ser una alternativa rentable si se utilizan correctamente. Estas son algunas técnicas para maximizar la eficacia de las IP de los centros de datos:
1. Uso de encabezados y cookies: Al imitar el comportamiento de un navegador estándar, puede aumentar significativamente la tasa de éxito de las IP de los centros de datos. Añadir encabezados y cookies a sus solicitudes puede hacer que parezcan más legítimas, lo que reduce las posibilidades de que se bloqueen. Por ejemplo, al rastrear Amazon, añadir los encabezados y las cookies adecuados puede mejorar la tasa de éxito del 10 % a casi el 100 %.
2. Automatización del navegador: Herramientas como Puppeteer y Selenium pueden mejorar aún más la tasa de éxito de las IP de los centros de datos. Al usar estas herramientas, puede automatizar las acciones del navegador para simular el comportamiento humano, lo que ayuda a evitar los sistemas de detección de bots. Este método es especialmente útil para sitios web con medidas antibots más sofisticadas.
3. Bloqueo de solicitudes innecesarias: Otra técnica eficaz consiste en bloquear las solicitudes innecesarias, como imágenes y secuencias de comandos, lo que puede ahorrar ancho de banda y reducir los costes. Al cargar solo los elementos esenciales necesarios para la recopilación de datos, puede mejorar la eficiencia y reducir los gastos. Por ejemplo, bloquear las solicitudes de imágenes en Amazon puede reducir el uso del ancho de banda en más de un 50 %.
Técnicas avanzadas para la recopilación de datos
Optimizar el proceso de recopilación de datos va más allá de elegir los proxis correctos. Estas son algunas técnicas avanzadas para mejorar aún más su eficiencia y rentabilidad:
1. Bloqueo de solicitudes innecesarias: Como se mencionó anteriormente, el bloqueo de solicitudes no esenciales, como imágenes, archivos CSS y scripts de terceros, puede ahorrar una cantidad significativa de ancho de banda. Herramientas como Chrome DevTools te permiten experimentar con el bloqueo de varios tipos de solicitudes para ver qué se puede omitir de forma segura sin dañar el sitio. La implementación de estos bloques en sus scripts puede generar importantes ahorros de costes.
2. Automatización de la extracción de encabezados y cookies: Configurar manualmente los encabezados y las cookies puede resultar engorroso. La automatización de este proceso puede garantizar que siempre disponga de la configuración más reciente y eficaz. Utilice la automatización del navegador para navegar hasta el sitio, capturar los encabezados y las cookies necesarios y, a continuación, aplicarlos a sus solicitudes de recopilación de datos.
3. El camino más corto hacia la recopilación de datos: La eficiencia en la recopilación de datos a menudo se reduce a la cantidad de pasos necesarios para recuperar los datos. Intente siempre utilizar el camino más corto. Por ejemplo, si necesita recopilar reseñas de un sitio de comercio electrónico, cree URL directas a las páginas de reseñas en lugar de navegar por varias páginas. Esto reduce los tiempos de carga y el uso del ancho de banda.
4. Métodos combinados: A veces, el enfoque híbrido es el más eficaz. Por ejemplo, utilice un navegador para realizar la autenticación inicial y capturar los tokens y, a continuación, cambie a las solicitudes de API para la posterior recopilación de datos. Esto combina los puntos fuertes de ambos métodos, lo que garantiza tasas de éxito y eficiencia más altas.
Personalización de los planes de servicio para lograr una mayor rentabilidad
La optimización del proceso de recopilación de datos no se limita a los métodos técnicos que utiliza, sino que también implica elegir los planes de servicio y los modelos de precios correctos. A continuación, le explicamos cómo puede asegurarse de obtener la mejor relación calidad-precio:
1. Elegir el modelo de precios correcto: Los diferentes proveedores de proxy ofrecen varios modelos de precios, como planes basados en el ancho de banda o basados en solicitudes. Por ejemplo, si las tareas de recopilación de datos implican cargar grandes cantidades de datos, un plan basado en solicitudes podría resultar más rentable. Por el contrario, si realizas una gran cantidad de solicitudes con cargas de datos pequeñas, un plan basado en el ancho de banda podría ser mejor. Analice sus patrones de uso para elegir el plan más adecuado.
2. Planes mensuales y anuales: Comprometerse con un plan mensual o anual puede ofrecer importantes descuentos en comparación con las opciones de pago por uso. Estos planes reducen el coste por unidad (ya sea por gigabyte o por solicitud) y proporcionan gastos más predecibles. Comience con un compromiso menor si prefiere ser cauteloso y aumente gradualmente a medida que tenga más claridad sobre sus necesidades.
3. Negociaciones y compromisos de volumen: Consolidar su tráfico con un solo proveedor y comprometerse a volúmenes más altos puede ayudarle a acceder a mejores niveles de precios. Por ejemplo, en lugar de dividir el tráfico entre varios proveedores, llevar todo el tráfico a un solo proveedor, como Bright Data, puede generar importantes descuentos. Negocie con su proveedor para obtener las mejores tarifas para su volumen.
4. Ejemplo de estudio de caso: Tuvimos un cliente que dividió su tráfico al 50 % entre nosotros y otro proveedor, con un gasto total de 31 000$ al mes. Al consolidar el 90 % de su tráfico con nosotros, su costo total se redujo a 24 000 USD al mes, lo que se tradujo en un ahorro anual de 84 000 USD. Este ejemplo subraya los beneficios financieros de la consolidación de volúmenes y la planificación estratégica.
Al seleccionar y personalizar cuidadosamente sus planes de servicio, puede reducir significativamente los costos de recopilación de datos y asignar los recursos de manera más eficiente.
Aspectos destacados de las preguntas y respuestas
Durante el seminario web, abordamos varias preguntas interesantes del público. Estas son algunas de las principales conclusiones:
1. Seleccionar qué descargar: Un asistente preguntó si era posible seleccionar elementos específicos para descargar en lugar de bloquearlo todo. Si bien puede bloquear recursos innecesarios, como imágenes y scripts de terceros, intentar descargar de forma selectiva solo ciertos elementos puede resultar complicado y provocar que el sitio no funcione. Un enfoque más eficaz es bloquear categorías amplias, como imágenes o guiones, y ajustarlas en función de lo que el sitio necesite para funcionar correctamente.
2. Migración del código de Puppeteer: Otra pregunta se refería a la migración del código de Puppeteer al desbloqueador web en la nube de Bright Data. El desbloqueador es más adecuado para la recopilación de datos basada en API que para la automatización del navegador. Sin embargo, nuestro producto de extracción para navegadores puede ejecutar scripts de Puppeteer en nuestros servidores, lo que proporciona todos los beneficios de la automatización del navegador sin necesidad de mantener su propia infraestructura.
3. Recursos adicionales para aprender: Para aquellos que son nuevos en el mundo de la extracción de datos web, recomiendo aprender los selectores de CSS y elegir un lenguaje como Python para sus sólidas bibliotecas, como Beautiful Soup y Selenium. Estas herramientas son esenciales para el análisis eficaz de los datos y la automatización del navegador.
4. Automatización de encabezados y cookies: La extracción manual de encabezados y cookies puede resultar engorrosa, por lo que la automatización de este proceso es beneficiosa. Utilice la automatización del navegador para cargar las páginas necesarias, capturar los encabezados y las cookies y aplicarlos a sus tareas de extracción de datos. Esto garantiza que siempre utilice la configuración más actualizada.
Conclusión: lo que realmente necesita saber
En resumen, la optimización del proceso de recopilación de datos implica una combinación de la selección de los métodos correctos, el aprovechamiento de estrategias de representación eficaces y el empleo de técnicas avanzadas para maximizar la eficiencia y el ahorro de costes. Al comprender las ventajas y desventajas de los enfoques internos, híbridos y de DaaS, puede elegir el que mejor se adapte a sus necesidades. Además, emplear técnicas de ahorro de costos con las IP de los centros de datos, bloquear las solicitudes innecesarias y personalizar los planes de servicio son pasos cruciales para lograr ahorros sustanciales.
Espero que las ideas compartidas en este seminario web, junto con las respuestas a sus preguntas, proporcionen una guía valiosa para sus esfuerzos de recopilación de datos. La implementación de estas estrategias puede ayudarlo a optimizar sus procesos, reducir los costos y, en última instancia, mejorar el éxito de sus proyectos de recopilación de datos.