Se stai raccogliendo i prezzi degli affitti di appartamenti in diverse città — per analisi di mercato, formazione dei prezzi o rivendita dei dati agli agenti immobiliari — prima o poi ti imbatterai in CAPTCHA, blocchi temporanei e consumo di traffico imprevedibile. In questo articolo analizzeremo uno schema specifico per la raccolta di annunci da Avito, Cian e Yandex.Nedvizhimost in 5 città, e calcoleremo quanti gigabyte di traffico su proxy è realmente necessario prevedere nel budget.
Perché monitorare i prezzi degli affitti in diverse città
Il monitoraggio dei prezzi degli affitti in diverse città non è necessario solo per le agenzie immobiliari. È un compito per gli analisti di mercato, i gestori di aziende, gli investitori immobiliari e i servizi che vendono report sul mercato degli affitti. Confrontare i prezzi a Mosca, San Pietroburgo, Kazan, Ekaterinburg e Novosibirsk consente di vedere la dinamica della domanda, la stagionalità e le anomalie — ad esempio, un brusco calo dei prezzi in un'area a causa dell'immissione massiccia di appartamenti da parte di un unico proprietario.
Per le agenzie immobiliari, questo è anche un modo per reagire rapidamente al dumping dei concorrenti: se in un vicino complesso residenziale appare un annuncio a prezzi inferiori del 15% rispetto al mercato, è necessario vederlo entro un'ora, non dopo una settimana. La visualizzazione manuale degli annunci tramite browser per 5 città richiede 3-4 ore al giorno per un singolo dipendente — l'automazione con proxy riduce questo tempo a 10-15 minuti per controllare i risultati.
Un aspetto importante: le piattaforme di annunci (Avito, Cian, Domclick) si proteggono attivamente dalla raccolta automatica di dati proprio perché tali report competono con i loro servizi di analisi a pagamento. Pertanto, qualsiasi schema di monitoraggio si basa su tre cose: l'imitazione del comportamento di un utente reale, la diversità degli indirizzi IP e il controllo della velocità delle richieste.
Quali fonti di annunci utilizzare
Per avere un quadro completo del mercato degli affitti in 5 città, di solito si utilizzano 2-3 fonti contemporaneamente, poiché nessuna piattaforma copre completamente il mercato:
- Avito Immobiliare — la maggiore copertura per annunci privati, ma la protezione più severa contro il parsing e frequenti CAPTCHA in caso di attività sospette.
- Cian — più presente nelle grandi città, molti annunci da agenzie, la struttura delle pagine è più stabile per la raccolta.
- Yandex.Nedvizhimost — aggregatore, raccoglie annunci da altre piattaforme, utile per il controllo incrociato dei prezzi.
- Domclick — rilevante per le città con milioni di abitanti, meno blocchi, ma anche meno annunci da privati.
Per iniziare, di solito sono sufficienti Avito e Cian — forniscono il 70-80% della copertura del mercato degli affitti nelle città con milioni di abitanti. Le altre fonti vengono collegate quando è necessaria un'analisi più approfondita o il controllo di prezzi anomali.
Schema di raccolta: proxy, strumenti e frequenza
Lo schema di base per il monitoraggio dei prezzi degli affitti in 5 città si basa sulla seguente logica: per ogni città e ogni piattaforma viene assegnato un pool separato di indirizzi IP, le richieste vengono effettuate a intervalli che imitano il comportamento umano, e la raccolta dei dati avviene secondo un programma più volte al giorno.
Nella pratica, lo schema appare così:
- Una soluzione pronta per il parsing degli annunci (senza scrivere codice) viene configurata per raccogliere un elenco di annunci in base ai filtri: città, tipo di alloggio, fascia di prezzo.
- Per ogni città viene scritto un profilo separato con collegamento a proxy geo della regione corrispondente — questo riduce la probabilità di CAPTCHA, poiché l'IP corrisponde alla posizione reale del campione.
- Le richieste vengono distribuite nel tempo: non in un flusso continuo, ma con pause di 3-8 secondi tra le schede degli annunci.
- La raccolta dei dati per ogni città viene ripetuta 2-4 volte al giorno — questo è sufficiente per monitorare nuovi annunci e variazioni di prezzo, senza creare un carico anomalo sulla piattaforma.
- I risultati vengono salvati in una tabella o in un database con collegamento alla data e all'ora di raccolta per costruire grafici sulla dinamica dei prezzi.
Per gestire più profili di raccolta per città, è comodo utilizzare browser anti-detect come Dolphin Anty, AdsPower o Octo Browser — consentono di associare a ciascuna città un profilo browser separato con cookie unici, user-agent e, soprattutto, proxy collegati alla regione necessaria. Questo è lo stesso principio utilizzato dagli arbitraggisti per il multi-accounting, solo applicato al compito di parsing degli annunci.
Calcolo del consumo di traffico per 5 città
Il consumo di traffico è un parametro chiave nella pianificazione del budget per i proxy, soprattutto se si utilizzano IP residenziali, dove il pagamento avviene in base al volume di dati trasferiti. Consideriamo il calcolo prendendo come esempio il monitoraggio di cinque città con milioni di abitanti: Mosca, San Pietroburgo, Kazan, Ekaterinburg, Novosibirsk.
I dati di base per il calcolo sono:
- Peso medio di una pagina con l'elenco degli annunci (30-50 schede) — 800 KB - 1,5 MB considerando le immagini, se le immagini non vengono bloccate, e circa 150-250 KB senza il caricamento delle immagini.
- Peso medio di una scheda di un singolo annuncio durante il parsing dettagliato — 300-500 KB con foto, 40-70 KB in modalità testuale.
- Numero di annunci da raccogliere per città in un singolo passaggio — 300-800 a seconda delle dimensioni del mercato (Mosca e SPb — di più, Kazan, Ekaterinburg, Novosibirsk — di meno).
| Città | Annunci/passaggio | Traffico senza foto/passaggio | Traffico/giorno (3 passaggi) |
|---|---|---|---|
| Mosca | 800 | ~45 MB | ~135 MB |
| San Pietroburgo | 650 | ~37 MB | ~111 MB |
| Kazan | 350 | ~20 MB | ~60 MB |
| Ekaterinburg | 380 | ~22 MB | ~66 MB |
| Novosibirsk | 400 | ~23 MB | ~69 MB |
In totale, otteniamo circa 440 MB di traffico al giorno per 5 città con tre passaggi al giorno e caricamento delle immagini disattivato. In un mese, questo corrisponde a circa 13 GB. Se raccogli anche le foto degli annunci per un controllo visivo (ad esempio, per distinguere gli appartamenti reali dagli annunci fraudolenti), il consumo aumenta di 6-8 volte — fino a 80-100 GB al mese per 5 città.
Consiglio pratico: all'inizio disattiva il caricamento di immagini e stili a livello di impostazioni del parser o del profilo del browser — questo riduce il traffico di diversi ordini di grandezza senza perdere dati sul prezzo, indirizzo e superficie dell'appartamento. Le foto possono essere caricate selettivamente solo per gli annunci con prezzi sospettosamente bassi.
Quali proxy scegliere per ogni fonte
La scelta del tipo di proxy influisce direttamente su quante CAPTCHA vedrai e su quanto stabilmente procederà la raccolta dei dati. Per il monitoraggio degli annunci in 5 città, diverse piattaforme richiedono approcci diversi.
| Piattaforma | Tipo di proxy raccomandato | Motivo |
|---|---|---|
| Avito | Proxy residenziali | Protezione severa contro gli IP dei data center, sono necessari indirizzi reali dei fornitori |
| Cian | Proxy residenziali | Monitora i modelli delle richieste, è necessaria una geo-localizzazione alla città |
| Yandex.Nedvizhimost | Proxy dei data center | Protezione più debole, si può risparmiare su velocità e costo |
| Domclick | Proxy dei data center | Protezione moderata, alta velocità di raccolta più importante dell'anonimato |
Per Avito, vale la pena menzionare i proxy mobili — se raccogli dati tramite l'app mobile o emuli il traffico mobile, la piattaforma contrassegna meno frequentemente tali richieste come sospette, poiché gli IP mobili degli operatori di rete vengono costantemente riutilizzati da diversi utenti reali. Per le attività di monitoraggio immobiliare, questo è rilevante se gli IP residenziali desktop iniziano a essere frequentemente bloccati in una specifica regione.
Rotazione IP e frequenza delle richieste senza ban
Un errore comune nel monitoraggio dei prezzi degli affitti è cercare di raccogliere tutte e 5 le città dallo stesso indirizzo IP in modo sequenziale. Le piattaforme vedono un brusco aumento delle richieste da un unico IP a diverse sezioni geografiche del sito e considerano questo come automazione anche rispettando le pause tra le richieste.
Uno schema di rotazione funzionante appare così:
- Assegna un IP separato (o un piccolo pool di 3-5 IP) a ciascuna città per l'intero ciclo di raccolta — è logico, poiché un utente reale di Kazan non può fisicamente guardare annunci a Novosibirsk contemporaneamente.
- Cambia IP all'interno del pool ogni 30-50 richieste di schede di annunci, e non ad ogni richiesta — un cambio troppo frequente di IP appare sospetto.
- Fai pause di 4-10 secondi tra le richieste delle schede e 1-3 minuti tra i passaggi in diverse sezioni del sito.
- Avvia la raccolta per 5 città non rigorosamente in parallelo, ma con un leggero spostamento temporale — 5-15 minuti tra l'inizio della raccolta per ciascuna città.
Con questo approccio, per 5 città di solito è sufficiente un pool di 15-25 IP residenziali con rotazione per sessione, se il volume di raccolta non supera i 500-800 annunci per città per passaggio. Per una raccolta più aggressiva (ad esempio, monitoraggio orario), il pool dovrebbe essere aumentato a 40-50 IP, in modo che il carico su ciascun indirizzo rimanga entro limiti simili al comportamento di un utente normale.
Errori comuni nel monitoraggio degli annunci
Sulla base di casi tipici, è possibile identificare alcuni errori che portano più frequentemente a blocchi e interruzioni nella raccolta dei dati in diverse città:
- Un IP per tutte le città — la piattaforma vede una geolocalizzazione illogica e limita l'accesso più rapidamente rispetto all'uso di IP locali per ogni regione.
- Raccolta troppo frequente — il monitoraggio ogni 10-15 minuti è raramente giustificato per il mercato degli affitti, i prezzi non cambiano così rapidamente e il carico sulla fonte aumenta proporzionalmente.
- Ignorare User-Agent e intestazioni del browser — la discrepanza tra l'IP dell'operatore mobile e l'user-agent desktop aumenta immediatamente il rischio di blocco.
- Assenza di un pool di proxy di riserva — se tutto il traffico passa attraverso un solo tipo di proxy senza un pool di riserva, in caso di blocco massiccio la raccolta dei dati si ferma completamente per diverse ore.
- Raccolta senza limitazione delle foto — porta a un sovraccarico di traffico di 5-8 volte senza valore aggiunto per l'analisi dei prezzi.
Questi errori possono essere facilmente corretti nella fase di configurazione — è sufficiente suddividere in anticipo il pool di proxy per città, limitare la frequenza delle richieste e disattivare il caricamento di contenuti superflui.
Conclusione e raccomandazioni
Il monitoraggio dei prezzi degli affitti tramite annunci in 5 città è un compito che può essere risolto senza scrivere codice, se si costruisce correttamente lo schema: un proxy geo separato per città, una frequenza ragionevole delle richieste, disattivazione di file multimediali superflui e rotazione degli IP all'interno del pool assegnato. Con questo approccio, il consumo di traffico si attesta tra i 10-15 GB al mese senza foto e 80-100 GB con caricamento completo delle immagini degli annunci.
Per iniziare la raccolta di dati su Avito e Cian, raccomandiamo di utilizzare proxy residenziali — forniscono la percentuale più bassa di CAPTCHA quando si lavora con piattaforme immobiliari sensibili alla geo-localizzazione. Se il budget è limitato o la fonte ha una protezione debole (ad esempio, aggregatori come Yandex.Nedvizhimost), si può passare a proxy dei data center più economici senza perdere qualità nella raccolta dei dati.