{"id":51526,"date":"2023-08-01T16:03:34","date_gmt":"2023-08-01T19:03:34","guid":{"rendered":"https:\/\/kinqsta.com\/pt\/?p=51526&post_type=knowledgebase&preview_id=51526"},"modified":"2025-10-01T17:02:00","modified_gmt":"2025-10-01T20:02:00","slug":"o-que-e-web-scraping","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/kinqsta.com\/pt\/blog\/o-que-e-web-scraping\/","title":{"rendered":"O que \u00e9 Web Scraping? Como Extrair Legalmente o Conte\u00fado da Web"},"content":{"rendered":"

Voc\u00ea j\u00e1 quis comparar pre\u00e7os de v\u00e1rios sites ao mesmo tempo? Ou talvez extrair automaticamente uma cole\u00e7\u00e3o de artigos do seu blog favorito<\/a>? Tudo isso \u00e9 poss\u00edvel com o web scraping.<\/p>\n

Web scraping refere-se ao processo de extra\u00e7\u00e3o de conte\u00fado e dados de sites usando software. Por exemplo, a maioria dos servi\u00e7os de compara\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os usa raspadores da web para ler informa\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os de v\u00e1rias lojas on-line. Outro exemplo \u00e9 o Google, que rotineiramente raspa ou “rastreia” a web para indexar sites<\/a>.<\/p>\n

\u00c9 claro que estes s\u00e3o apenas dois dos muitos <\/em>casos de uso do web scraping. Neste artigo, explorar o mundo dos raspadores da web, aprender como eles funcionam e ver como alguns sites tentam bloque\u00e1-los.<\/p>\n

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O que \u00e9 web scraping?<\/h2>\n

Web scraping \u00e9 uma cole\u00e7\u00e3o de pr\u00e1ticas usadas para extrair automaticamente – ou “extrair” – dados da web.<\/p>\n

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Web scraping usa software para coletar dados de sites.<\/figcaption><\/figure>\n

Outros termos para web scraping incluem “raspagem da web”, “raspagem de conte\u00fado<\/a>” ou “raspagem de dados” Independentemente do que \u00e9 chamado, o “web scraping” \u00e9 uma ferramenta extremamente \u00fatil para a coleta de dados on-line. Aplicativos de web scraping incluem pesquisa de mercado, compara\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os, monitoramento de conte\u00fado, e muito mais.<\/p>\n

Mas o que exatamente a raspagem da web – e como isso \u00e9 poss\u00edvel? \u00c9 legal fazer isso? Um site n\u00e3o iria querer evitar que algu\u00e9m colete seus dados?<\/p>\n

As respostas dependem de v\u00e1rios fatores. Antes de abordarmos os m\u00e9todos e casos de uso, no entanto, vamos dar uma olhada mais de perto sobre web scraping ou raspagem da web e se \u00e9 \u00e9tico ou n\u00e3o.<\/p>\n\n

O que podemos “extrair\/copiar” da web?<\/h3>\n

\u00c9 poss\u00edvel extrair todos os tipos de dados da web. Desde mecanismos de pesquisa e feeds RSS<\/a> at\u00e9 informa\u00e7\u00f5es governamentais, a maioria dos sites torna seus dados publicamente dispon\u00edveis para raspadores (scrapers), rastreadores (crawlers) e outras formas de coleta automatizada de dados.<\/p>\n

Aqui est\u00e3o alguns exemplos comuns.<\/p>\n

\"Tipos
Tipos de dados que voc\u00ea pode extrair da web.<\/figcaption><\/figure>\n

No entanto, isso n\u00e3o significa que esses dados estejam sempre <\/em>dispon\u00edveis. Dependendo do site, voc\u00ea pode precisar empregar algumas ferramentas e truques para obter exatamente o que voc\u00ea precisa – assumindo que os dados estejam acess\u00edveis em primeiro lugar. Por exemplo, muitos web scraping n\u00e3o conseguem extrair dados significativos do conte\u00fado visual<\/a>.<\/p>\n

Nos casos mais simples, web scraping pode ser feita atrav\u00e9s de uma API<\/a> de um site ou interface de programa\u00e7\u00e3o de aplicativos<\/em>. Quando um site disponibiliza sua API, os desenvolvedores web podem us\u00e1-la para extrair automaticamente dados e outras informa\u00e7\u00f5es \u00fateis em um formato conveniente. \u00c9 quase como se o provedor do site<\/a>\u00a0estivesse fornecendo a voc\u00ea seu pr\u00f3prio “pipeline” para os dados deles. Fale sobre hospitalidade!<\/p>\n

\u00c9 claro que nem sempre \u00e9 assim – e muitos sites que voc\u00ea quer extrair n\u00e3o <\/em>ter\u00e3o uma API que voc\u00ea possa usar. Al\u00e9m disso, mesmo os sites que t\u00eam <\/em>uma API nem sempre fornecem dados no formato correto.<\/p>\n

Como resultado, o web scraping \u00e9 necess\u00e1rio apenas quando os dados da web que voc\u00ea quer n\u00e3o est\u00e3o dispon\u00edveis na(s) forma(s) que voc\u00ea precisa. Seja porque os formatos que voc\u00ea quer n\u00e3o est\u00e3o dispon\u00edveis, ou o site simplesmente n\u00e3o est\u00e1 fornecendo o escopo completo de dados, o web scraping torna poss\u00edvel obter o que voc\u00ea quer.<\/p>\n

Embora isso seja interessante, surge uma quest\u00e3o importante: se alguns dados na internet s\u00e3o limitados, seria legal colet\u00e1-los? Como vamos discutir em breve, essa quest\u00e3o pode ser um pouco complexa e n\u00e3o t\u00e3o clara.<\/p>\n

O Web Scraping \u00e9 Legal?<\/h3>\n

Para algumas pessoas, a ideia de fazer web scraping pode parecer quase como roubo. Afinal, quem \u00e9 voc\u00ea para simplesmente “pegar” os dados de outra pessoa?<\/p>\n

Felizmente, n\u00e3o h\u00e1 nada inerentemente ilegal sobre o web scraping. Quando um site publica dados, eles geralmente est\u00e3o dispon\u00edveis para o p\u00fablico e, como resultado, livres para serem coletados.<\/p>\n

Por exemplo, j\u00e1 que a Amazon disponibiliza os pre\u00e7os dos produtos ao p\u00fablico, \u00e9 perfeitamente legal fazer o scraping desses dados de pre\u00e7os. Muitos aplicativos populares de compras e extens\u00f5es de navegador usam o web scraping para esse prop\u00f3sito exato, para que os usu\u00e1rios saibam que est\u00e3o obtendo o pre\u00e7o correto.<\/p>\n

No entanto, nem todos os dados da web s\u00e3o feitos para o p\u00fablico, o que significa que nem todos os dados da web s\u00e3o legais para coletar. Quando se trata de dados pessoais e propriedade intelectual, o web scraping pode rapidamente se transformar em web scraping mal-intencionado, resultando em penalidades como um aviso de retirada do DMCA<\/a>.<\/p>\n

O que \u00e9 Web Scraping mal-intencionado?<\/h3>\n

O web scraping mal-intencionado \u00e9 a coleta de dados que o editor n\u00e3o pretendia ou consentiu em compartilhar. Embora esses dados sejam geralmente pessoais ou propriedade intelectual, o scraping mal-intencionado pode se aplicar a qualquer coisa que n\u00e3o seja destinada ao p\u00fablico.<\/p>\n

Como voc\u00ea pode imaginar, essa defini\u00e7\u00e3o tem uma \u00e1rea cinzenta. Enquanto muitos tipos de dados pessoais s\u00e3o protegidos por leis como o Regulamento Geral de Prote\u00e7\u00e3o de Dados<\/a> (GDPR) e a Lei de Privacidade do Consumidor da Calif\u00f3rnia<\/a> (CCPA), outros n\u00e3o s\u00e3o. Mas isso n\u00e3o significa que n\u00e3o existam situa\u00e7\u00f5es em que n\u00e3o seja legal fazer o scrape desses dados.<\/p>\n

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O CCPA mant\u00e9m padr\u00f5es rigorosos para o tratamento de dados pessoais.<\/figcaption><\/figure>\n

Por exemplo, vamos supor que um provedor de servi\u00e7os de internet “acidentalmente” torne as informa\u00e7\u00f5es de seus usu\u00e1rios dispon\u00edveis ao p\u00fablico. Isso pode incluir uma lista completa de nomes, e-mails e outras informa\u00e7\u00f5es que tecnicamente s\u00e3o p\u00fablicas, mas talvez n\u00e3o destinadas a serem compartilhadas.<\/p>\n

Embora tamb\u00e9m seja tecnicamente legal coletar esses dados, provavelmente n\u00e3o \u00e9 a melhor ideia. S\u00f3 porque os dados s\u00e3o p\u00fablicos, n\u00e3o significa necessariamente que o provedor de servi\u00e7os de internet consentiu que eles fossem coletados, mesmo que sua falta de supervis\u00e3o tenha tornado isso p\u00fablico.<\/p>\n

Essa “\u00e1rea cinzenta” deu ao web scraping uma reputa\u00e7\u00e3o um tanto mista. Embora o web scraping seja definitivamente legal, ele pode ser facilmente usado para fins mal-intencionados ou anti\u00e9ticos. Como resultado, muitos provedores de servi\u00e7os de internet n\u00e3o apreciam ter seus dados coletados – independentemente de ser legal ou n\u00e3o.<\/p>\n

Outro tipo de web scraping mal-intencionado \u00e9 o “over-scraping”, onde os scrapers enviam muitas solicita\u00e7\u00f5es em um determinado per\u00edodo. Muitas solicita\u00e7\u00f5es podem sobrecarregar os provedores de servi\u00e7os de internet, que preferem gastar recursos de servidor<\/a> com pessoas reais do que com bots de scraping.<\/p>\n

Como regra geral, use o web scraping com modera\u00e7\u00e3o e apenas quando voc\u00ea tiver certeza absoluta de que os dados s\u00e3o destinados ao uso p\u00fablico. Lembre-se, s\u00f3 porque os dados est\u00e3o dispon\u00edveis publicamente, n\u00e3o significa que seja legal ou \u00e9tico colet\u00e1-los.<\/p>\n

Para que serve o Web Scraping?<\/h2>\n

No seu melhor, o web scraping serve a muitos prop\u00f3sitos \u00fateis em diversas ind\u00fastrias. At\u00e9 2021, quase metade de todo o web scraping \u00e9 usado para refor\u00e7ar estrat\u00e9gias de eCommerce<\/a>.<\/p>\n

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Web scraping \u00e9 usado em todas as ind\u00fastrias, do eCommerce ao setor imobili\u00e1rio (Fonte: <\/b>Datahut<\/a>)<\/figcaption><\/figure>\n

O Web scraping se tornou a base de muitos processos orientados por dados, desde o rastreamento de marcas e fornecimento de compara\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os atualizadas at\u00e9 a realiza\u00e7\u00e3o de pesquisas de mercado<\/a> valiosas. Aqui est\u00e3o algumas das mais comuns.<\/p>\n

Pesquisa de mercado<\/h3>\n

O que seus clientes est\u00e3o fazendo? E os seus leads? Como est\u00e1 o pre\u00e7o dos seus concorrentes comparado ao seu? Voc\u00ea tem informa\u00e7\u00f5es para criar uma campanha de marketing de conte\u00fado<\/a> ou de marketing inbound<\/a> bem-sucedida?<\/p>\n

Estas s\u00e3o apenas algumas das perguntas que formam as bases da pesquisa de mercado – e as mesmas que podem ser respondidas com o web scraping. Como muitos destes dados est\u00e3o dispon\u00edveis publicamente, a “web scraping” se tornou uma ferramenta inestim\u00e1vel para as equipes de marketing que procuram manter um olho em seu mercado sem ter que realizar pesquisas manuais demoradas.<\/p>\n

Automa\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios<\/h3>\n

Muitos dos benef\u00edcios do “web scraping” para pesquisa de mercado tamb\u00e9m se aplicam \u00e0 automa\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios.<\/p>\n

Em tarefas de automa\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios<\/a> que exigem a coleta e an\u00e1lise de grandes quantidades de dados, o web scraping pode ser inestim\u00e1vel – especialmente se a realiza\u00e7\u00e3o da tarefa seria de outra forma onerosa.<\/p>\n

Por exemplo, vamos dizer que voc\u00ea precisa reunir dados de dez sites diferentes. Mesmo que voc\u00ea esteja coletando o mesmo tipo de dados de cada um, cada site pode requerer um m\u00e9todo de extra\u00e7\u00e3o diferente. Ao inv\u00e9s de passar manualmente por diferentes processos internos em cada site, voc\u00ea pode usar um scraper da web para fazer isso automaticamente.<\/p>\n

Gera\u00e7\u00e3o de leads<\/h3>\n

Como se a pesquisa de mercado e a automa\u00e7\u00e3o de neg\u00f3cios n\u00e3o fossem suficientes, o web scraping tamb\u00e9m pode gerar listas de leads valiosos com pouco esfor\u00e7o.<\/p>\n

Embora voc\u00ea precise definir seus alvos com alguma precis\u00e3o, voc\u00ea pode usar o web scraping para gerar dados de usu\u00e1rio suficientes para criar listas de leads estruturadas<\/a>. Os resultados podem variar, \u00e9 claro, mas \u00e9 mais conveniente (e mais promissor) do que construir listas de leads por conta pr\u00f3pria.<\/p>\n

Monitoramento de pre\u00e7os<\/h3>\n

A extra\u00e7\u00e3o de pre\u00e7os – tamb\u00e9m conhecida como scraping de pre\u00e7os – \u00e9 um dos aplicativos mais comuns do web scraping.<\/p>\n

Aqui est\u00e1 um exemplo do popular aplicativo de rastreamento de pre\u00e7os da Amazon Camelcamelcamel<\/a>. O aplicativo regularmente faz scraping dos pre\u00e7os dos produtos e, em seguida, compara-os em um gr\u00e1fico ao longo do tempo.<\/p>\n

\"Hist\u00f3rico
Hist\u00f3rico de pre\u00e7os da Amazon exibido no aplicativo de rastreamento de pre\u00e7os da Camelcamelcamel.<\/figcaption><\/figure>\n

Os pre\u00e7os podem flutuar drasticamente, at\u00e9 mesmo diariamente (observe a queda repentina nos pre\u00e7os por volta de 9 de maio!). Com acesso \u00e0s tend\u00eancias hist\u00f3ricas de pre\u00e7os, os usu\u00e1rios podem verificar se o pre\u00e7o que est\u00e3o pagando \u00e9 ideal. Neste exemplo, o usu\u00e1rio pode optar por esperar uma semana ou mais na esperan\u00e7a de economizar $10.<\/p>\n

Apesar de sua utilidade, o scraping de pre\u00e7os vem com alguma controv\u00e9rsia. Como muitas pessoas querem atualiza\u00e7\u00f5es de pre\u00e7os em tempo real, alguns aplicativos de monitoramento de pre\u00e7os rapidamente se tornam mal-intencionados ao sobrecarregar certos sites com solicita\u00e7\u00f5es ao servidor.<\/p>\n

Como resultado, muitos sites de com\u00e9rcio eletr\u00f4nico come\u00e7aram a tomar medidas extras para bloquear totalmente os scrapers da web, o que abordaremos na pr\u00f3xima se\u00e7\u00e3o.<\/p>\n

Not\u00edcias e conte\u00fado<\/h3>\n

N\u00e3o h\u00e1 nada mais valioso do que se manter informado. Desde o monitoramento de reputa\u00e7\u00f5es<\/a> at\u00e9 o rastreamento de tend\u00eancias do setor, o web scraping \u00e9 uma ferramenta valiosa para se manter informado.<\/p>\n

Enquanto alguns sites de not\u00edcias e blogs j\u00e1 fornecem feeds RSS e outras interfaces f\u00e1ceis, eles nem sempre s\u00e3o a norma – nem s\u00e3o t\u00e3o comuns como costumavam ser. Como resultado, a agrega\u00e7\u00e3o das not\u00edcias e conte\u00fado exato que voc\u00ea precisa muitas vezes requer alguma forma de web scraping.<\/p>\n

Monitoramento da marca<\/h3>\n

Enquanto voc\u00ea est\u00e1 fazendo o scraping de not\u00edcias, por que n\u00e3o verificar sua marca? Com marcas que recebem muita cobertura de not\u00edcias, o web scraping \u00e9 uma ferramenta inestim\u00e1vel para se manter atualizado sem ter que percorrer in\u00fameros artigos e sites de not\u00edcias.<\/p>\n

O web scraping tamb\u00e9m \u00e9 \u00fatil para verificar o pre\u00e7o m\u00ednimo dispon\u00edvel (MAP) de um produto ou servi\u00e7o de uma marca. Embora isso seja tecnicamente uma forma de scraping de pre\u00e7os, \u00e9 um insight chave que pode ajudar as marcas a determinar se seus pre\u00e7os est\u00e3o alinhados com as expectativas dos clientes.<\/p>\n

Im\u00f3veis<\/h3>\n

Se voc\u00ea j\u00e1 procurou um apartamento ou comprou uma casa, sabe o quanto h\u00e1 para analisar. Com milhares de listas espalhadas por v\u00e1rios sites de im\u00f3veis<\/a>, pode ser dif\u00edcil encontrar exatamente o que voc\u00ea est\u00e1 procurando.<\/p>\n

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Web scraping de dados imobili\u00e1rios.<\/figcaption><\/figure>\n

Muitos sites utilizam o web scraping para agregar listas de im\u00f3veis em um \u00fanico banco de dados para tornar o processo mais f\u00e1cil. Exemplos populares incluem Zillow e Trulia, embora haja muitos outros que seguem um modelo similar.<\/p>\n

No entanto, a agrega\u00e7\u00e3o de listagens n\u00e3o \u00e9 a \u00fanica utilidade do web scraping no setor imobili\u00e1rio. Por exemplo, corretores imobili\u00e1rios podem usar aplicativos de scraping para acompanhar os valores m\u00e9dios de aluguel e venda, tipos de propriedades sendo vendidas e outras tend\u00eancias valiosas.<\/p>\n

Como funciona o Web Scraping?<\/h2>\n

Web scraping pode parecer complicado, mas na verdade \u00e9 muito simples.<\/p>\n

Embora os m\u00e9todos e ferramentas possam variar, tudo o que voc\u00ea precisa fazer \u00e9 encontrar uma maneira de (1) navegar automaticamente no(s) site(s) de destino e (2) extrair os dados uma vez que estiver l\u00e1. Geralmente, essas etapas s\u00e3o realizadas com o uso de scrapers<\/strong> e crawlers<\/strong>.<\/p>\n

Scrapers e Crawlers<\/h3>\n

Em princ\u00edpio, o web scraping funciona quase da mesma forma que um cavalo e um arado.<\/p>\n

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Um crawler e um scraper s\u00e3o semelhantes a um cavalo e um arado.<\/figcaption><\/figure>\n

Assim como o cavalo guia o arado, o arado revira e fragmenta a terra, ajudando a abrir caminho para novas sementes enquanto reintegra plantas daninhas indesejadas e res\u00edduos de culturas ao solo.<\/p>\n

Exceto pelo cavalo, o web scraping n\u00e3o \u00e9 muito diferente. Aqui, um crawler desempenha o papel do cavalo, guiando o scraper \u2014 efetivamente nosso arado \u2014 por nossos campos digitais.<\/p>\n

Aqui est\u00e1 o que ambos fazem.<\/p>\n