Si regularmente haces scraping de Wildberries, monitoreas los precios de la competencia en Ozon o automatizas la recolección de datos, sabes que los gastos en proxies pueden afectar seriamente tu presupuesto. Las solicitudes a las mismas páginas, la recarga de datos estáticos y la actualización de información que no ha cambiado, consumen tráfico y dinero. La solución es simple: un caché de datos bien configurado puede reducir la carga en proxies entre un 50% y un 70% sin perder la relevancia de la información.
En esta guía, analizaremos formas prácticas de caché para diferentes tareas: desde el scraping de marketplaces hasta el monitoreo de la competencia. Aprenderás qué datos se pueden cachar de forma segura, cómo configurar el tiempo de almacenamiento y qué herramientas utilizar sin necesidad de habilidades de programación.
Por qué el caché es crítico para trabajar con proxies
Imagina la situación: monitoreas los precios de 500 productos en Wildberries cada hora. Sin caché, tu scraper hace 500 solicitudes a través de proxies cada hora, lo que equivale a 12,000 solicitudes al día. Con el costo promedio de proxies residenciales, esto se traduce en gastos significativos, especialmente si gran parte de los datos no cambia en absoluto.
Las estadísticas muestran que al hacer scraping de marketplaces, hasta el 60-70% de las solicitudes devuelven datos idénticos: las descripciones de los productos no cambian, las características permanecen iguales y las imágenes son estáticas. Solo cambian los precios, las existencias y las posiciones en los resultados. Si cachas datos estáticos y actualizas solo los dinámicos, el ahorro de tráfico puede alcanzar entre un 50% y un 70%.
Ejemplo real: Una tienda en línea monitoreaba los precios de 1200 productos de la competencia en Ozon sin caché, lo que resultaba en 28,800 solicitudes al día. Después de implementar el caché de datos estáticos (descripciones, características) con una actualización cada 7 días y un caché de precios de 1 hora, el consumo se redujo a 9,600 solicitudes. El ahorro de tráfico en proxies fue del 67%.
El caché resuelve tres problemas clave:
- Reducción de gastos en tráfico de proxies — menos solicitudes = menos pago por gigabytes
- Disminución del riesgo de bloqueos — menos solicitudes al sitio objetivo = menor probabilidad de ser bloqueado por frecuencia
- Aceleración del trabajo del scraper — los datos del caché se entregan instantáneamente, sin retrasos en las solicitudes de red
Qué datos se pueden cachar al hacer scraping
No todos los datos son igualmente adecuados para el caché. Es importante dividir la información en estática (cambia raramente) y dinámica (se actualiza con frecuencia). Una estrategia de caché incorrecta conducirá a datos obsoletos o a la falta de ahorro.
| Tipo de datos | Frecuencia de actualización | Tiempo de caché | Ahorro de tráfico |
|---|---|---|---|
| Descripciones de productos | Una vez al mes | 7-14 días | Hasta 80% |
| Características y parámetros | Una vez al mes | 7-14 días | Hasta 75% |
| Imágenes de productos | Cada 2-4 semanas | 14-30 días | Hasta 90% |
| Opiniones de clientes | Diariamente | 12-24 horas | Hasta 50% |
| Precios de productos | Varias veces al día | 1-3 horas | Hasta 40% |
| Existencias en almacén | Cada hora | 30-60 minutos | Hasta 30% |
| Posiciones en los resultados | Constantemente | No cachar | 0% |
La regla de oro: cuanto menos cambien los datos, más tiempo se pueden almacenar en caché. Las descripciones de productos en Wildberries o Ozon se actualizan muy raramente, por lo que se pueden cachar sin problemas durante una o dos semanas. Los precios cambian con más frecuencia, pero incluso aquí un caché de 1-3 horas proporcionará un ahorro significativo si no necesitas monitoreo en tiempo real.
Estrategias de caché para diferentes tareas
Un caché efectivo no es solo "guardar datos por un día". Para cada tarea se necesita una estrategia que considere el equilibrio entre la actualidad de los datos y el ahorro de tráfico. Vamos a revisar enfoques probados para escenarios típicos.
Caché multinivel
La estrategia más efectiva es dividir los datos en varios niveles con diferentes tiempos de almacenamiento. Esto permite reducir al máximo la carga en proxies, manteniendo la actualidad de los datos críticos.
Ejemplo de caché multinivel para hacer scraping de Wildberries:
- Nivel 1 (30 días): Imágenes de productos, marcas, categorías
- Nivel 2 (7 días): Descripciones, características, composición
- Nivel 3 (24 horas): Calificaciones, número de opiniones
- Nivel 4 (2 horas): Precios, descuentos, promociones
- Sin caché: Existencias en almacén, posiciones en los resultados
Con esta estrategia, en lugar de 1000 solicitudes cada 2 horas, haces aproximadamente 300-350 solicitudes: la mayor parte de los datos se obtiene del caché, y a través de proxies solo se envían solicitudes para los precios y existencias actualizados.
Caché con verificación de cambios
Un enfoque más avanzado es utilizar solicitudes condicionales. En lugar de cargar completamente la página, envías una solicitud ligera para verificar si los datos han cambiado desde la última vez. Si no, utilizas el caché; si sí, cargas la actualización.
Muchos sitios admiten encabezados HTTP para solicitudes condicionales: If-Modified-Since o ETag. Si la página no ha cambiado, el servidor devolverá el código 304 (Not Modified) sin cuerpo de respuesta, ahorrando así el 95% del tráfico en esa solicitud.
Actualización inteligente del caché
En lugar de actualizar todos los datos según un horario, actualiza solo aquellos que tienen una alta probabilidad de haber cambiado. Por ejemplo, si un producto está en promoción, verifica el precio cada hora. Si un producto normal no ha cambiado en las últimas 2 semanas, verifica una vez al día.
Consejo: Realiza un seguimiento del historial de cambios. Si el precio de un producto cambia todos los días, reduce el tiempo de caché a 1 hora. Si el precio ha sido estable durante un mes, aumenta a 6-12 horas. Un caché adaptable puede ofrecer un ahorro adicional del 20-30%.
Herramientas de caché sin programación
No es necesario ser programador para configurar el caché. Las herramientas modernas de scraping y automatización tienen funciones de caché integradas que se configuran a través de una interfaz gráfica.
Octoparse — scraper con constructor visual
Octoparse es una herramienta popular para hacer scraping de sitios sin código. En la configuración de la tarea hay una sección "Advanced Settings" → "Cache Management", donde puedes especificar:
- Qué elementos de la página cachar (imágenes, bloques de texto, tablas)
- Tiempo de almacenamiento del caché (de 1 hora a 30 días)
- Condiciones de actualización (programadas o al cambiar ciertos campos)
Ejemplo de configuración para hacer scraping de Ozon: cachamos el bloque con la descripción del producto durante 7 días, el bloque con el precio — durante 2 horas. Octoparse omite automáticamente las solicitudes a las descripciones si ya están en caché y actualiza solo los precios a través de proxies.
ParseHub — caché para sitios complejos
ParseHub se especializa en hacer scraping de sitios con contenido dinámico (JavaScript, AJAX). En la sección "Project Settings" hay una opción "Data Caching":
- Smart Cache — determina automáticamente los elementos estáticos y los cachea
- Custom Cache Rules — especificas manualmente los selectores CSS de los elementos para el caché
- Cache Duration — tiempo de vida del caché de 30 minutos a 90 días
ParseHub funciona bien con marketplaces donde hay mucho JavaScript: Wildberries, AliExpress, Yandex.Market. La herramienta determina automáticamente qué datos se cargan dinámicamente y cachea las solicitudes repetidas.
Screaming Frog — para especialistas en SEO
Si usas Screaming Frog para analizar sitios de la competencia o monitorear posiciones, el caché integrado ahorrará mucho tráfico. En la configuración "Configuration" → "Spider" → "Advanced" activa:
- Cache Pages — guardar HTML de las páginas localmente
- Cache Images & CSS — no volver a cargar recursos estáticos
- Use Cached Data — usar datos guardados en el reescaneo
Especialmente útil al monitorear regularmente los mismos sitios: el primer escaneo carga todo a través de proxies, los siguientes solo las páginas que han cambiado.
Caché al hacer scraping de marketplaces
Los marketplaces son la tarea más popular para hacer scraping entre los negocios de e-commerce. Wildberries, Ozon, Yandex.Market tienen una estructura de datos similar, lo que permite aplicar una estrategia de caché universal.
Scraping de Wildberries con un consumo mínimo de tráfico
Tarea típica: monitorear 500 productos de la competencia. Sin caché — 500 solicitudes cada 2 horas = 6000 solicitudes al día. Con el caché adecuado — hasta 1500-2000 solicitudes al día.
Configuración paso a paso del caché para Wildberries:
- Primera solicitud al producto: guardamos la tarjeta completa (descripción, características, imágenes) en una base de datos local o archivo JSON
- Extraemos y guardamos por separado el artículo del producto — este es el identificador único
- En la siguiente solicitud: verificamos si el artículo está en caché y si no ha expirado el tiempo de almacenamiento
- Si el caché es actual: tomamos la descripción y características del caché, a través de proxies solicitamos solo el bloque con el precio y existencias (este es un endpoint API separado en Wildberries)
- Combinamos los datos en caché con el precio fresco — obtenemos información completa y actualizada
Wildberries devuelve precios y existencias a través de una solicitud API ligera (aproximadamente 2-5 KB en lugar de 200-500 KB de la página completa). Si cachas la parte pesada y solo solicitas precios, el ahorro de tráfico puede alcanzar entre un 90% y un 95%.
Optimización del scraping de Ozon
Ozon tiene una protección más agresiva contra el scraping, por lo que cada solicitud adicional aumenta el riesgo de bloqueo. El caché aquí no solo ahorra dinero, sino que también reduce la probabilidad de ser baneado.
Una característica de Ozon: las tarjetas de productos a menudo contienen bloques idénticos (descripción de la marca, características estándar de la categoría). Si haces scraping de 100 productos de una misma marca, la descripción de la marca será idéntica. Cachar estos bloques repetidos por separado:
- Descripción de la marca → caché de 30 días
- Características estándar de la categoría (por ejemplo, "Composición" para ropa) → caché de 14 días
- Descripción única de un producto específico → caché de 7 días
- Precio y disponibilidad → solicitud cada 2-4 horas
Avito: caché de anuncios
Al hacer scraping de Avito (monitoreo de la competencia, seguimiento de nuevos anuncios), es importante tener en cuenta que los anuncios a menudo se eliminan. No tiene sentido mantener en caché los datos de un anuncio eliminado.
Estrategia: cachar solo anuncios activos y verificar regularmente su estado con una solicitud ligera. Si el anuncio ha sido eliminado, limpia el caché. Esto evitará la saturación de la base de datos y acelerará el trabajo del scraper.
Optimización del monitoreo de precios de la competencia
El monitoreo de precios es una tarea donde el caché proporciona el máximo efecto. Los precios no cambian cada minuto, pero es necesario verificarlos regularmente. Una configuración adecuada del caché permite rastrear cambios sin solicitudes innecesarias.
Frecuencia de verificación adaptable
No todos los productos requieren la misma frecuencia de monitoreo. Los productos con precios dinámicos (electrónica, productos en oferta) deben ser verificados con más frecuencia. Los productos con precios estables (materiales de construcción, muebles) — con menos frecuencia.
Ejemplo de caché de precios adaptable:
- Producto con cambio de precio en los últimos 7 días → verificación cada 2 horas, caché de 2 horas
- Producto sin cambios de 7-30 días → verificación cada 6 horas, caché de 6 horas
- Producto sin cambios durante más de 30 días → verificación una vez al día, caché de 24 horas
Este enfoque reduce el número de solicitudes en un 40-60% en comparación con una frecuencia de verificación fija. Al monitorear 1000 productos, en lugar de 12,000 solicitudes al día (cada 2 horas), haces entre 5000 y 7000.
Caché con notificaciones de cambios
En lugar de actualizar constantemente todos los precios, configura un sistema: verifica los precios según un horario, pero actualiza el caché solo cuando haya cambios. Si el precio no ha cambiado, extiende la duración del caché actual sin una nueva solicitud al sitio.
Muchos scrapers (Octoparse, ParseHub) admiten el modo "Actualizar solo si ha cambiado". La herramienta realiza una solicitud, compara los nuevos datos con el caché, y si no hay diferencia, no sobrescribe el caché, sino que simplemente actualiza la hora de la última verificación.
Errores comunes al configurar el caché
Un caché incorrecto puede llevar a datos obsoletos, pérdida de información importante o, por el contrario, a la falta de ahorro. Analicemos errores frecuentes y cómo evitarlos.
Error 1: Caché demasiado largo para datos dinámicos
Cachar precios durante 24 horas al monitorear la competencia es una mala idea. En un día, el precio puede cambiar de 3 a 5 veces, especialmente en nichos de alta competencia. Obtendrás ahorro de tráfico, pero perderás la actualidad de los datos.
Solución: Determina la frecuencia real de cambio de los datos. Realiza una prueba: monitorea de 50 a 100 productos cada hora durante una semana y observa con qué frecuencia cambian los precios. Basándote en esto, elige el tiempo óptimo para el caché.
Error 2: Caché sin versionado
Si simplemente sobrescribes el caché en cada actualización, pierdes el historial de cambios. Esto es crítico para analizar la dinámica de precios: no puedes construir un gráfico de cambios de precios durante un mes si los datos antiguos se borran.
Solución: Mantén versiones del caché con marcas de tiempo. Por ejemplo, en lugar de un archivo product_12345.json, crea product_12345_2024-01-15.json. Esto permitirá analizar el historial y, si es necesario, volver a una versión anterior de los datos.
Error 3: Ignorar el tamaño del caché
Cachar miles de productos con páginas HTML completas llenará rápidamente el disco. Un caché para 10,000 productos puede ocupar de 5 a 10 GB si se guardan páginas completas con imágenes y scripts.
Solución: Cachar solo los datos necesarios. En lugar de guardar toda la página HTML, extrae campos específicos (nombre, precio, descripción) y guárdalos en un formato estructurado (JSON, CSV). Esto reducirá el tamaño del caché entre 10 y 20 veces.
Consejo: Configura la limpieza automática del caché obsoleto. Los datos de más de 30-90 días generalmente no son necesarios para el trabajo actual; archívalos por separado o elimínalos. Esto acelerará el trabajo del scraper y liberará espacio en el disco.
Error 4: Falta de manejo de errores del caché
Si el caché está dañado (error de escritura, fallo del disco), el scraper puede usar datos incorrectos o incluso fallar. Esto es especialmente crítico en el monitoreo automático: puedes recibir datos obsoletos durante varios días sin saberlo.
Solución: Agrega una verificación de integridad del caché. Guarda un hash de los datos junto con el caché. Al leer, verifica: si el hash no coincide, el caché está dañado y se necesita una nueva solicitud a través de proxies.
Conclusión
Un caché bien configurado es una forma sencilla de reducir los gastos en proxies entre un 50% y un 70% sin perder calidad de datos. Los principios clave: divide los datos en estáticos y dinámicos, utiliza caché multinivel con diferentes tiempos de almacenamiento, adapta la frecuencia de actualización a la dinámica real de cambios.
Para la mayoría de las tareas de scraping de marketplaces y monitoreo de precios, no se necesitan soluciones técnicas complejas: herramientas modernas como Octoparse o ParseHub tienen funciones de caché integradas que se configuran en 10-15 minutos a través de una interfaz gráfica.
Comienza con lo básico: cachar descripciones de productos durante una semana, precios — durante 2-3 horas. Sigue los resultados durante una semana y ajusta la configuración en función de las estadísticas reales de cambios. Incluso un caché básico puede ofrecer un ahorro del 30-40% en tráfico, y uno optimizado hasta un 70%.
Si te dedicas al scraping de marketplaces o al monitoreo de precios de la competencia, te recomendamos utilizar proxies residenciales junto con el caché, esto asegurará un funcionamiento estable sin bloqueos y gastos mínimos en tráfico. Para tareas donde la velocidad es crítica y se necesitan grandes volúmenes de datos, son adecuados los proxies de centros de datos — son más rápidos y económicos con la configuración adecuada de rotación y caché.