Cómo recopilar datos sobre productos de tendencia en marketplaces a través de proxies sin bloqueos

El éxito en los marketplaces depende directamente de la velocidad de reacción ante las tendencias. Mientras usted hojea manualmente los catálogos de Wildberries y Ozon, los competidores ya han automatizado la recopilación de datos a través de proxies y obtienen información sobre los éxitos de ventas en tiempo real. Pero los marketplaces bloquean activamente el scraping: sin la configuración adecuada de proxies, corre el riesgo de perder el acceso a la plataforma o recibir datos incompletos.

En esta guía, analizaremos cómo configurar un sistema de recopilación automática de datos sobre productos en tendencia, qué tipo de proxy elegir para diferentes marketplaces y cómo evitar errores comunes que conducen a bloqueos.

Por qué los marketplaces bloquean el scraping y cómo los proxies resuelven el problema

Los marketplaces gastan millones en protegerse contra la recopilación automática de datos. La razón es simple: el scraping genera carga en los servidores y permite a los competidores obtener información comercial. Wildberries, Ozon y otras plataformas utilizan un sistema de protección de múltiples niveles que rastrea actividades sospechosas.

El sistema anti-scraping analiza varios parámetros simultáneamente. Si desde una dirección IP se reciben 100 solicitudes por minuto, es una clara señal de un bot. Un comprador normal revisa de 5 a 10 fichas de productos en ese tiempo. También se rastrea el User-Agent del navegador, la frecuencia de clics, el movimiento del ratón e incluso el tiempo pasado en la página.

Los proxies resuelven el problema clave: distribuyen las solicitudes entre diferentes direcciones IP. En lugar de enviar 1000 solicitudes desde su IP real, el sistema realiza de 10 a 20 solicitudes desde cada una de 50 a 100 direcciones diferentes. Para el marketplace, esto parece actividad de usuarios normales de diferentes ciudades.

Qué tipo de proxy elegir para la recopilación de datos sobre productos

Para el scraping de marketplaces, hay tres tipos de proxies que son adecuados, cada uno con sus ventajas y limitaciones. La elección depende del volumen de datos, el presupuesto y los requisitos de velocidad de recopilación de información.

Proxies de centros de datos: cuando la velocidad es más importante que el anonimato

Si necesita recopilar rápidamente un gran volumen de datos de plataformas menos protegidas (por ejemplo, AliExpress o Yandex.Market), los proxies de centros de datos son la opción óptima. Funcionan en servidores de proveedores de hosting, por lo que ofrecen alta velocidad de carga de páginas.

La principal desventaja es que los marketplaces pueden identificar fácilmente las IP de los centros de datos y pueden bloquearlas ante actividades sospechosas. La solución es utilizar un gran pool de IP (de 50 a 100 direcciones) y configurar una rotación rápida: cambiar IP después de cada 10-15 solicitudes.

Proxies residenciales: el término medio para la mayoría de las tareas

Los proxies residenciales utilizan direcciones IP de proveedores de internet reales, que son asignadas a usuarios comunes. Para Wildberries o Ozon, este tráfico parece absolutamente legítimo, como si un comprador de Moscú, San Petersburgo o Kazán estuviera revisando los productos.

Este tipo de proxy es adecuado para el monitoreo regular de tendencias, cuando recopila datos diariamente o varias veces al día. El costo se calcula por tráfico: para scrapear 10,000 fichas de productos se necesitarán aproximadamente de 5 a 10 GB, dependiendo del volumen de imágenes y descripciones.

Proxies móviles: máxima protección para tareas críticas

Los proxies móviles utilizan direcciones IP de operadores móviles (MTS, Beeline, Megafon). Los marketplaces rara vez bloquean tales direcciones porque detrás de una IP pueden estar miles de usuarios reales: los operadores utilizan la tecnología CGNAT (IP compartida entre múltiples abonados).

Los proxies móviles son útiles para scrapear secciones especialmente protegidas de los marketplaces o cuando ya ha recibido bloqueos al usar otros tipos de proxies. También son indispensables para recopilar datos de las aplicaciones móviles de Wildberries y Ozon, donde la protección es aún más estricta.

Características del scraping en diferentes marketplaces: Wildberries, Ozon, AliExpress

Cada marketplace utiliza su propio sistema de protección contra el scraping. Comprender estas características ayudará a configurar los proxies de manera más efectiva y evitar bloqueos.

Wildberries: protección estricta y geolocalización

Wildberries utiliza uno de los sistemas de protección más avanzados entre los marketplaces rusos. La plataforma analiza no solo la frecuencia de las solicitudes, sino también factores de comportamiento: tiempo en la página, desplazamiento, clics en elementos. Para un scraping exitoso, es necesario imitar las acciones de un usuario real.

Una característica importante es la geolocalización de precios y disponibilidad de productos. Wildberries muestra diferentes surtidos para Moscú, regiones y áreas remotas. Si está recopilando datos sobre tendencias para vender en toda Rusia, utilice proxies de diferentes regiones: Moscú, San Petersburgo, Ekaterimburgo, Novosibirsk, Krasnodar.

Ozon: API para socios y protección del catálogo público

Ozon proporciona una API oficial para vendedores, pero no da acceso a los datos de los competidores. Para analizar tendencias, aún es necesario scrapear el catálogo público. La protección de Ozon es menos agresiva que la de Wildberries, pero la plataforma utiliza activamente CAPTCHA ante actividades sospechosas.

Una característica de Ozon es la carga dinámica de contenido a través de JavaScript. Las simples solicitudes HTTP no funcionarán, se necesita un scraper con soporte para JavaScript (Selenium, Puppeteer) o un navegador headless. Esto aumenta la carga en los proxies, así que prepárese para un mayor consumo de tráfico: hasta 15-20 GB por 10,000 fichas.

AliExpress: scraping masivo con limitaciones regionales

AliExpress muestra diferentes precios y condiciones de envío dependiendo del país del usuario. Para los vendedores rusos, es crítico utilizar proxies con IP rusas; de lo contrario, obtendrá datos para otra región, lo que distorsionará el análisis de tendencias.

La protección de AliExpress es relativamente tolerante al scraping: la plataforma está interesada en el tráfico. Se pueden utilizar proxies de centros de datos con rotación moderada (cada 100-200 solicitudes). Lo principal es no exceder la velocidad de 5-10 solicitudes por segundo desde una IP.

Herramientas para automatizar la recopilación de datos sobre tendencias

Existen dos enfoques para el scraping de marketplaces: servicios listos para usar y configuración propia de scrapers. Las soluciones listas son más caras, pero ahorran tiempo. Un scraper propio requiere conocimientos técnicos, pero ofrece un control total sobre el proceso.

Servicios listos para el scraping de marketplaces

Para aquellos que no quieren lidiar con detalles técnicos, existen plataformas listas para usar. Ya están configuradas para marketplaces específicos, tienen un sistema de proxies integrado y rotación automática de IP.

• Mpstats — se especializa en Wildberries y Ozon, recopila datos sobre ventas, existencias, posiciones en los resultados. Costo desde 3000 rublos al mes.
• SellerFox — análisis para Wildberries con seguimiento de tendencias y nichos. Adecuado para encontrar productos con demanda creciente.
• Moneyplace — monitoreo de competidores en Ozon y Wildberries, seguimiento de cambios de precios y calificaciones.
• ParseHub — scraper universal para cualquier sitio, incluidos marketplaces. Requiere configuración, pero funciona con cualquier plataforma.

La principal desventaja de los servicios listos es que paga no solo por los datos, sino también por su infraestructura de proxies. Con grandes volúmenes de scraping, esto puede costar decenas de miles de rublos mensualmente.

Configuración propia del scraper: herramientas y bibliotecas

Si tiene habilidades técnicas básicas (o hay un desarrollador en el equipo), puede configurar su propio sistema de scraping. Esto es más barato al escalar y ofrece un control total sobre el proceso.

Herramientas populares para scraping:

• Selenium (Python) — automatización del navegador, soporte para JavaScript, fácil integración de proxies. Adecuado para Wildberries y Ozon.
• Puppeteer (Node.js) — navegador headless basado en Chrome, más rápido que Selenium, menor consumo de memoria.
• Scrapy (Python) — framework para scraping, adecuado para sitios simples sin JavaScript. Rápido, pero no funciona con contenido dinámico.
• Playwright (Python/Node.js) — alternativa moderna a Selenium, soporte para todos los navegadores, trabajo integrado con proxies.

Para el scraping de marketplaces, recomendamos Selenium o Playwright: procesan correctamente JavaScript y permiten imitar las acciones de un usuario real (desplazamiento, clics, retrasos).

Configuración paso a paso de proxies para el scraper de productos

La configuración correcta de proxies es un factor clave para el éxito. Incluso los mejores proxies residenciales no salvarán de un bloqueo si la rotación no está configurada correctamente o si se superan los límites de solicitudes. Analizaremos el proceso de configuración utilizando herramientas populares como ejemplo.

Paso 1: Obtención de datos de proxies y verificación de funcionalidad

Después de comprar proxies, recibe una lista en el formato: IP:PORT:LOGIN:PASSWORD. Antes de configurar el scraper, asegúrese de verificar la funcionalidad de cada proxy.

La forma más sencilla de verificar es abrir un navegador, configurar el proxy en la configuración de red y acceder a un sitio de verificación de IP (por ejemplo, 2ip.ru o whoer.net). Asegúrese de que se muestre la IP del proxy y no su dirección real. También verifique la velocidad de carga: si las páginas tardan más de 5 segundos en abrirse, el proxy es de mala calidad.

Paso 2: Configuración de proxies en el scraper (ejemplo con Selenium)

Si utiliza Selenium para el scraping, la configuración de proxies se ve de la siguiente manera. Crea una lista de proxies en un archivo separado, luego el scraper selecciona aleatoriamente un proxy de la lista para cada sesión.

La lógica básica de funcionamiento: el scraper inicia el navegador con el proxy configurado, realiza de 50 a 100 solicitudes (revisando las fichas de productos), luego cierra la sesión y inicia una nueva con otro proxy. Esto imita el comportamiento de diferentes usuarios y reduce el riesgo de bloqueo.

Paso 3: Configuración de la rotación de direcciones IP

La rotación de proxies es el cambio automático de la dirección IP a través de intervalos determinados. Hay dos enfoques: rotación por tiempo (cada 5-10 minutos) y rotación por cantidad de solicitudes (cada 50-100 solicitudes).

Para el scraping de marketplaces, recomendamos la rotación por solicitudes: es más predecible. Si está scrapeando Wildberries, cambie la IP cada 50 solicitudes. Para plataformas menos protegidas (AliExpress), puede aumentar a 200-300 solicitudes por IP.

Paso 4: Configuración de retrasos entre solicitudes

Incluso con la rotación de proxies, no se pueden enviar solicitudes en un flujo continuo. Un usuario real toma tiempo para revisar la ficha del producto, leer reseñas, comparar precios. Su scraper debe imitar este comportamiento.

Retrasos óptimos para diferentes marketplaces:

• Wildberries: 2-5 segundos entre solicitudes, variación aleatoria ±1 segundo
• Ozon: 3-7 segundos (debido a CAPTCHA en solicitudes rápidas)
• AliExpress: 1-3 segundos (protección más tolerante)

Utilice retrasos aleatorios, no fijos. Si cada solicitud se realiza exactamente cada 3 segundos, también es una señal de un bot. Agregue aleatoriedad: de 2 a 5 segundos con distribución uniforme.

Rotación de IP y límites de solicitudes: cómo no ser bloqueado

Incluso con la configuración correcta de proxies, se puede recibir un bloqueo si no se tienen en cuenta las características de funcionamiento de los sistemas anti-scraping. Los marketplaces analizan no solo la frecuencia de las solicitudes, sino también los patrones de comportamiento.

Límites de solicitudes para diferentes tipos de proxies

Cada tipo de proxy tiene sus límites seguros de uso. Superar estos límites aumenta drásticamente la probabilidad de bloqueo.

Estas cifras son aproximadas. Los límites reales dependen del marketplace específico y la hora del día. Durante las horas pico (noche, fines de semana), se puede aumentar la actividad, ya que hay más usuarios reales en la plataforma.

Estrategias de rotación para diferentes volúmenes de scraping

La estrategia de rotación depende de cuántos datos necesita recopilar. Para monitorear los 100 mejores productos en una categoría, es suficiente con un esquema simple. Para scrapear todo el catálogo (decenas de miles de posiciones), se necesita un sistema más complejo.

Pequeño volumen (hasta 1000 productos al día): Utilice de 5 a 10 proxies residenciales con rotación cada 100 solicitudes. Esto es suficiente para monitorear tendencias en 2-3 categorías.

Volumen medio (1000-10000 productos al día): Pool de 20-50 proxies residenciales, rotación cada 50 solicitudes. Agregue pausas aleatorias de 1-2 horas entre sesiones de scraping.

Gran volumen (más de 10000 productos al día): Combinación de proxies residenciales (para solicitudes críticas) y proxies de centros de datos (para recopilación masiva). Utilice más de 100 proxies con rotación agresiva y distribución de carga a lo largo del tiempo.

Qué datos recopilar para el análisis de tendencias

Hacer scraping solo por hacer scraping no tiene sentido. Es importante recopilar las métricas correctas que ayudarán a identificar productos en tendencia antes de que el nicho se llene de competidores.

Métricas clave para determinar tendencias

Para cada ficha de producto, recopile los siguientes datos:

• Nombre y artículo del producto — para identificación y seguimiento de la dinámica
• Precio (actual y con descuento) — las tendencias a menudo comienzan con una fuerte disminución de precios
• Cantidad de reseñas — el aumento de reseñas en una semana indica un incremento en ventas
• Calificación promedio — los productos con calificación de 4.5+ se vuelven tendencia más rápido
• Cantidad de pedidos (si está disponible) — indicador directo de demanda
• Existencias en almacenes — una disminución brusca de existencias = aumento de demanda
• Posición en los resultados para consultas clave — los productos en el top 10 reciben el 80% de los clics
• Fecha de aparición del producto — nuevos productos con rápido crecimiento en ventas = potencial tendencia

Recopile estos datos diariamente y guárdelos en una base de datos (PostgreSQL, MySQL) o Google Sheets para proyectos simples. El análisis de la dinámica durante 7-14 días mostrará productos con demanda creciente.

Cómo identificar una tendencia en sus primeras etapas

Los vendedores exitosos ganan dinero con las tendencias precisamente porque entran en el nicho antes que los competidores. Cuando ya se habla de una tendencia en canales de Telegram, es tarde para ganar dinero con ella: el margen cae debido a la competencia.

Señales de una tendencia emergente:

• Aumento del número de reseñas del 50-100% en una semana con una base pequeña (10-50 reseñas)
• Aparición de 5-10 nuevos vendedores en el nicho en las últimas 2 semanas
• Disminución brusca de existencias en los líderes de categoría (de 1000+ a 100-200 unidades)
• Aumento de posiciones en los resultados: el producto subió de la posición 50 a la 10 en una semana
• Menciones del producto en redes sociales (TikTok, Instagram) — indicio indirecto

Configure notificaciones automáticas (bot de Telegram, email) al detectar tales señales. Esto le dará una ventaja de 1-2 semanas sobre la mayoría de los competidores.

Errores comunes en el scraping y cómo evitarlos

La mayoría de los bloqueos en el scraping ocurren debido a los mismos errores. Analizaremos los problemas más comunes y sus soluciones.

Error 1: Uso de una sola IP para todas las solicitudes

Los principiantes a menudo compran 1-2 proxies y tratan de scrapear todo el catálogo a través de ellos. El resultado es predecible: bloqueo en una hora. Los marketplaces pueden identificar fácilmente bots por la actividad anómala desde una sola IP.

Solución: Utilice al menos 10-20 proxies incluso para proyectos pequeños. Distribuya la carga de manera uniforme: no más de 100-200 solicitudes por IP por hora.

Error 2: Scraping en horario nocturno

Muchos inician scrapers por la noche para obtener datos frescos por la mañana. El problema es que durante la noche (de 2 a 6 a.m. hora de Moscú) el tráfico en los marketplaces es mínimo. Su actividad se vuelve más notable en medio de una carga general baja.

Solución: Inicie el scraping en horas pico: de 18:00 a 23:00, cuando hay la máxima cantidad de usuarios reales en la plataforma. Sus solicitudes se mezclarán en el flujo general de tráfico.

Error 3: Ignorar User-Agent y otros encabezados

Los scrapers envían solicitudes por defecto con User-Agent como "Python-requests/2.28" o "Selenium WebDriver". Esto es una clara indicación de un bot. Los marketplaces bloquean automáticamente tales solicitudes.

Solución: Utilice User-Agents realistas de navegadores modernos. Cambie el User-Agent en cada rotación de proxy. También agregue encabezados Accept-Language, Referer y otros característicos de navegadores reales.

Error 4: Scraping solo de la primera página de resultados

Muchos se limitan a recopilar datos de los 50 mejores productos en la categoría. Este es un error: las tendencias a menudo surgen en la 3-5 página de resultados, donde la competencia es menor y los productos recién comienzan a ganar popularidad.

Solución: Scrape al menos las primeras 5-10 páginas de resultados (200-500 productos en la categoría). Siga los productos que suben rápidamente de la 5ª página a la 1-2; estas son las tendencias emergentes.

Error 5: Falta de manejo de CAPTCHA y bloqueos

Incluso con la configuración correcta de proxies, a veces aparece un CAPTCHA o un bloqueo temporal. Si el scraper no puede manejar tales situaciones, simplemente fallará con un error y perderá datos.

Solución: Agregue manejo de errores al scraper. Al recibir un CAPTCHA, cambie a otro proxy y repita la solicitud después de 5-10 minutos. Guarde resultados intermedios para no perder datos en caso de fallo.

Conclusión

La recopilación de datos sobre productos en tendencia a través de proxies no es solo un proceso técnico, sino una ventaja competitiva para los vendedores de marketplaces. Mientras algunos monitorean manualmente a sus competidores, usted obtiene datos estructurados sobre decenas de miles de productos diariamente y detecta tendencias en sus primeras etapas.

Puntos clave a recordar: elija el tipo de proxy según la protección del marketplace (residenciales para Wildberries y Ozon, proxies de centros de datos para plataformas menos protegidas), configure la rotación de IP correctamente teniendo en cuenta los límites de solicitudes, agregue retrasos aleatorios entre solicitudes e imite el comportamiento de un usuario real, recopile datos en horas pico, cuando su actividad es menos notable en el tráfico general.

Comience con poco: configure el scraping de 1-2 categorías de productos utilizando de 10 a 20 proxies. Perfeccione el proceso, asegúrese de que no haya bloqueos y escale gradualmente el sistema. La automatización de la recopilación de datos se amortiza en el primer mes gracias a un acceso más rápido a nichos de tendencia.

Si planea recopilar datos regularmente de Wildberries, Ozon u otros marketplaces protegidos, recomendamos utilizar proxies residenciales — ofrecen un alto nivel de confianza por parte de las plataformas y un riesgo mínimo de bloqueos. Para el scraping masivo de sitios menos protegidos, son adecuados los proxies de centros de datos con la configuración correcta de rotación.