¿Cómo ganar dinero con el web scraping en 2026?

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¿Cuáles son los datos más cotizados en 2025? ¿Qué tipos/temas/categorías de conjuntos de datos son los más populares?

Es difícil de decir, ya que el web scraping, aunque se está volviendo muy popular desde los últimos avances en IA y LLM, que dependen en gran medida de él, todavía está lejos de una adopción masiva.

Uno de los casos de uso más comunes para el web scraping es la comparación de precios y la inteligencia de mercado: a toda empresa le gustaría saber dónde se venden sus productos y a qué precio, y cómo se comportan sus competidores.

Otra información valiosa proviene de los niveles de inventario ocultos en algunos sitios web. Imagina poder monitorear una empresa extrayendo diariamente los niveles de inventario en sus tiendas o almacenes: al hacerlo, puedes estimar fácilmente sus ingresos, mejores productos, etc. Esto requiere una recopilación de datos precisa pero, como puedes imaginar, es una mina de oro.

Por último, pero no menos importante, tenemos todos los datos de ubicación: Airbnb, hoteles, sector inmobiliario. Pueden describir la tendencia económica de un país o una ciudad si se recopilan durante un período prolongado.

¿Cuáles son algunas formas de ganar dinero mediante el web scraping hoy en día? ¿Quiénes serían los compradores potenciales y qué plataformas o mercados están disponibles?

Veo tres formas de ganar dinero con el web scraping, y no son mutuamente excluyentes.

La primera y más obvia es haciendo algunos trabajos como autónomo. Podrías verlo como tu trabajo de 9 a 5.

Luego puedes vender tu código en lugares como Apify Store, donde básicamente puedes vender tu código (lo llaman Actor) y la gente podría ejecutarlo en la plataforma Apify y obtener los resultados.

Por último, pero no menos importante, puedes vender el conjunto de datos resultante de tu scraper en Databoutique.com. Este es un mercado nuevo para datos extraídos de la web, acabamos de abrir hace unos meses y estamos trabajando para atraer más tráfico a la plataforma mientras lanzamos nuevas funciones cada semana, por lo que, desafortunadamente por el momento, no te harás rico de la noche a la mañana.

La idea detrás de esto es bastante simple: hasta hoy, el web scraping parece más bien un traje hecho a medida: es caro, está hecho para ti y el vendedor tendrá muchas dificultades para vender lo mismo a otro comprador.

Nosotros, en cambio, queríamos vender la camiseta de H&M: conjuntos de datos estándar que cubren las necesidades básicas del comprador, con calidad comprobada pero a un precio más bajo.

Piénsalo: incluso si tienes un SaaS que depende de datos extraídos de la web, por lo que teóricamente el servicio es el mismo para todos, siempre necesitarás nuevos sitios web para extraer datos para los nuevos clientes, y esto hará que tu solución sea costosa, reduciendo el número de clientes potenciales. Pero también es cierto que si estos sitios web son nuevos para mí, seguro que hay alguien más que ya los está extrayendo.

Lo que hicimos fue crear un mercado de datos donde las personas que ya extraen algunos sitios web pueden cargar sus conjuntos de datos (si cumplen con las reglas), adaptados a ciertos esquemas de datos predefinidos. De esta manera, estamos construyendo un catálogo enorme de conjuntos de datos que, como están estandarizados y con calidad comprobada, se pueden empaquetar con conjuntos de datos de otros proveedores, lo que aumenta las posibilidades de ser comprados. Y cuanto más se compre un conjunto de datos, menos podría costar, ya que los costos de extracción son los mismos, y cuanto menos cueste, más compradores atraerá, generando un círculo virtuoso positivo para la adopción masiva del web scraping.

¿Qué incluye la caja de herramientas del web scraper? ¿Qué software y servicios serían eficaces para recopilar datos?

Las cosas cambiaron mucho desde que comencé a hacer web scraping hace 10 años: hoy en día el conjunto de herramientas para un web scraper es bastante variado. En primer lugar, necesitarás un entorno de trabajo de web scraping como Scrapy en Python, para todos los sitios web que no tengan ningún antibot instalado.

Luego necesitarás uno o más proveedores de proxy, a medida que tus operaciones comiencen a escalar.

Por encima de eso, necesitarás una herramienta de automatización de navegadores como Playwright, Puppeteer o Selenium, cuando las cosas comiencen a complicarse.

Por último, pero no menos importante, para sitios web con protecciones que dependen en gran medida de la huella digital del navegador, necesitarás un navegador antidetección como Octo para imitar a un usuario real que navega por ellos.

En medio de estas macrocapas, hay toneladas de herramientas específicas para algunos problemas, como la huella digital TLS o los movimientos del ratón similares a los humanos.

¿Cuáles serán los mayores desafíos técnicos para el web scraping en 2025? ¿Se enfrenta el web scraping a nuevos desafíos debido a las LLM y la IA?

El mayor desafío técnico sigue siendo la evasión de los sistemas antibot. Cada vez hay técnicas más sofisticadas para bloquear bots, pero afortunadamente también tenemos cada vez más herramientas para competir. Creo que las LLM y la IA no son un gran problema, podrían complementar la escritura del código. En este momento estamos viendo que se acercan al mercado algunos productos impulsados por IA, tanto para el procesamiento automático de HTML como para la evasión de sistemas antibot.

¿Cuáles son los sitios web más difíciles de extraer? ¿Podrías también dar alguna información sobre los sistemas de protección que son particularmente difíciles de eludir?

En términos generales, los sitios web donde se venden artículos escasos (bolsos Hermes o zapatillas, entradas, etc.) son los más difíciles de extraer. En estos casos, por lo general no basta con una huella digital legítima, sino que el scraper también debe comportarse como un humano, como hacer clic en lugar de navegar por las páginas utilizando una URL directa, etc. Por lo general, en estos sitios web te bloquean incluso si navegas por ellos y haces algo extraño como hacer clics muy rápidos.

¿Existen problemas legales que los extractores de datos web deban tener en cuenta? ¿Podrías comentar sobre el caso reciente de Bright Data/Meta y si cambiará la percepción y el estado legal del web scraping?

No soy abogado, por lo que si los lectores tienen alguna duda sobre sus operaciones, es mejor que llamen a uno real en lugar de escuchar mis sugerencias. Por cierto, existen algunas reglas de oro para estar 100% seguro al hacer scraping:

• No extraigas información personal.

• No extraigas información con derechos de autor, especialmente si planeas revenderla tal cual.

• No extraigas nada que requiera iniciar sesión o que no sea de acceso público.

• No dañes el negocio del sitio web de destino.

Sobre la sentencia de Meta frente a Bright Data, el fallo es muy específico para el caso y las condiciones de servicio de Meta, por lo que no generalizaría nada a partir de ello. Pero es un hecho que el web scraping, cuando se realiza de manera ética y respetando el sitio web de destino, es una práctica completamente legal y no debe verse como una zona gris. Al final, es una herramienta como un martillo: puede usarse para el bien, como construir casas, o para el mal, como romper cristales de coches aparcados. Depende de quién esté a cargo del uso de la herramienta comprender qué se puede hacer y qué no.

¿Existe algún lugar donde se pueda aprender sobre web scraping e interactuar con la comunidad?

Gracias por esta pregunta, así puedo añadir mi mención publicitaria sin pudor. Comencé hace casi 2 años mi boletín informativo sobre web scraping llamado The Web Scraping Club. Escribo sobre mis experiencias en web scraping, las herramientas que estoy probando, cómo eludir sistemas antibot, etc.

La idea se me ocurrió porque no encontraba un lugar donde saber prácticamente qué hacer cuando necesitaba eludir algún antibot. Por esto, comencé a compartir mis notas con el mundo y ahora tengo más de 2400 suscriptores en el boletín informativo.

Pero también hay otros blogs fantásticos para personas que quieren profundizar más en lo que sucede bajo el capó de un antibot: Trickster.dev es uno de ellos, pero también botting.rocks y webscraping.wiki.