O monitoramento de concorrentes em marketplaces é uma tarefa fundamental para qualquer vendedor online. Conhecer o sortimento, preços, avaliações e estratégias de outros vendedores permite tomar decisões informadas e superar a concorrência. Neste guia, vamos explorar métodos práticos de coleta de dados sobre vendedores no Wildberries, Ozon, Yandex.Market e outras plataformas, além de formas de contornar as proteções anti-bot.
Por que coletar dados sobre vendedores em marketplaces
Coletar informações sobre concorrentes não é apenas curiosidade, mas uma necessidade para o sucesso nos negócios em marketplaces. Aqui estão as principais razões pelas quais os vendedores monitoram regularmente outros participantes da plataforma:
Análise da política de preços dos concorrentes. Conhecendo os preços de produtos semelhantes vendidos por outros vendedores, você pode ajustar seus preços para aumentar a competitividade. Muitos vendedores bem-sucedidos utilizam precificação dinâmica — mudando automaticamente os preços com base nas ações dos concorrentes.
Estudo do sortimento e tendências. Acompanhar quais produtos aparecem nos concorrentes ajuda a identificar novos nichos e demanda crescente. Se vários vendedores adicionam uma determinada categoria de produtos ao mesmo tempo, isso pode sinalizar uma direção promissora.
Monitoramento de avaliações e reputação. Analisar as avaliações dos produtos dos concorrentes permite entender o que agrada os clientes e o que causa insatisfação. Essas informações podem ser usadas para melhorar seus próprios produtos e descrições.
Avaliação de estratégias de promoção. Estudar como os concorrentes utilizam fotos, descrições, palavras-chave e promoções oferece ideias para suas próprias atividades de marketing. É especialmente útil analisar vendedores bem-sucedidos em seu nicho.
Busca por fornecedores e fabricantes. Às vezes, os dados sobre um vendedor podem levar a fornecedores comuns ou ajudar a entender de onde os concorrentes compram seus produtos. Isso ajuda a otimizar sua própria cadeia de suprimentos.
Quais dados sobre vendedores podem ser coletados
Os marketplaces fornecem diferentes volumes de informações públicas sobre os vendedores. Aqui estão os principais tipos de dados que podem ser coletados para análise de concorrentes:
Informações básicas sobre o vendedor: nome da loja, classificação, número de avaliações, data de registro na plataforma, entidade jurídica (se especificada), informações de contato.
Sortimento de produtos: lista de todos os produtos do vendedor, categorias, marcas, códigos de produto, características, fotos, descrições, disponibilidade em estoque.
Informações de preços: preços atuais, descontos, histórico de alterações de preços, participação em promoções do marketplace, preços considerando códigos promocionais.
Avaliações e classificações: número de avaliações para cada produto, classificação média, texto das avaliações, fotos de clientes, respostas do vendedor às avaliações.
Indicadores de vendas: número de pedidos (se disponível), dinâmica de estoque, popularidade dos produtos, posições nos resultados de busca do marketplace.
Diferentes marketplaces oferecem diferentes níveis de acesso às informações. Por exemplo, no Wildberries é possível ver o número de pedidos recentes, enquanto no Ozon essa informação é oculta. No Avito, a história de atividade do vendedor está disponível, enquanto no Yandex.Market — características detalhadas de entrega.
Métodos de scraping de marketplaces: manual vs automático
Existem várias abordagens para coletar dados sobre vendedores em marketplaces. A escolha do método depende do volume de dados, frequência de atualização e habilidades técnicas.
Coleta manual de dados
A maneira mais simples é navegar manualmente pelas páginas dos vendedores e registrar as informações necessárias em uma planilha do Excel ou Google Sheets. Este método é adequado para pesquisas pontuais ou análise de um pequeno número de concorrentes (5-10 vendedores).
Vantagens da coleta manual: não requer habilidades técnicas, não são necessárias ferramentas adicionais, baixo risco de bloqueio, é possível coletar informações de qualidade considerando o contexto.
Desvantagens: muito lento, trabalhoso, impossível de rastrear mudanças em tempo real, alta probabilidade de erros na entrada manual, não escalável.
Serviços prontos para scraping
No mercado, existem serviços especializados para monitoramento de marketplaces que oferecem soluções prontas para coleta de dados. Exemplos: MpStats, SellerFox, Moneyplace, DataOx, Price Tracker e outros.
Vantagens dos serviços prontos: funcionam "pronto para uso", não requerem configuração, fornecem análise e visualização de dados, contornam automaticamente a proteção dos marketplaces, são atualizados regularmente quando a estrutura dos sites muda.
Desvantagens: assinatura mensal (de 2000 a 15000 rublos), limitações no número de solicitações, coletam apenas um conjunto padrão de dados, dependência da estabilidade do serviço.
Scraping automático com parsers
Para quem deseja controle total sobre o processo de coleta de dados, existem programas de scraping especializados. Eles carregam automaticamente as páginas do marketplace, extraem as informações necessárias e as salvam em um formato conveniente.
Ferramentas populares para scraping: Octoparse, ParseHub, WebHarvy, Scrapy (para programadores), Selenium (para automação de navegador). Essas ferramentas permitem configurar a coleta exatamente dos dados que você precisa, sem as limitações dos serviços prontos.
Vantagens dos parsers: configuração flexível para qualquer tarefa, é possível coletar dados exclusivos, sem limitações no número de solicitações, compra única ou soluções gratuitas, controle total sobre o processo.
Desvantagens: requer tempo para configuração, habilidades técnicas básicas são necessárias, é preciso configurar manualmente o contorno da proteção, ao mudar a estrutura do site será necessário ajustar as configurações.
Como os marketplaces se protegem contra scraping
Os marketplaces lutam ativamente contra a coleta automática de dados, pois o scraping em massa cria uma carga adicional nos servidores e pode ser utilizado por concorrentes. Aqui estão os principais métodos de proteção que você encontrará:
Limitação por endereço IP. A proteção mais comum é o bloqueio de endereços IP de onde vêm muitas solicitações em um curto período. Wildberries e Ozon monitoram a frequência de solicitações e bloqueiam temporariamente IPs suspeitos por algumas horas ou dias.
Captcha e verificação de bot. Ao detectar atividade suspeita, o marketplace pode mostrar um captcha ou uma página de verificação "Você é um robô?". Isso interrompe o scraping automático até que o captcha seja resolvido manualmente.
Análise de User-Agent e cabeçalhos. Os sites verificam de onde vem a solicitação — de um navegador ou de um programa. Solicitações sem cabeçalhos corretos (User-Agent, Referer, Accept-Language) são frequentemente bloqueadas automaticamente.
Proteção JavaScript e carregamento dinâmico. Muitos marketplaces carregam dados através de JavaScript após a abertura da página. Parsers simples, que apenas baixam HTML, não veem esses dados e recebem páginas vazias.
Armadilhas Honeypot. Páginas podem conter links ocultos, invisíveis para usuários normais, mas acessíveis para parsers. Clicar nesses links identifica o bot e leva ao bloqueio.
Alteração da estrutura HTML. Os marketplaces mudam periodicamente os nomes das classes CSS e a estrutura das páginas para quebrar parsers configurados. Isso requer atualizações regulares nas configurações de coleta de dados.
Escolha de proxies para scraping de dados de vendedores
O uso de proxies é uma condição obrigatória para o sucesso do scraping em marketplaces. Proxies permitem contornar as limitações de endereço IP e fazer solicitações em nome de diferentes usuários. A escolha do tipo de proxy depende da tarefa e do orçamento.
Comparação de tipos de proxies para scraping
| Tipo de proxy | Velocidade | Risco de bloqueio | Preço | Quando usar |
|---|---|---|---|---|
| Proxies de data center | Muito alta | Alta | Baixa | Scraping em massa com rotação, coleta de dados públicos |
| Proxies residenciais | Média | Baixo | Média | Scraping com proteção contra bloqueios, monitoramento prolongado |
| Proxies móveis | Média | Muito baixo | Alta | Scraping com máxima proteção, contorno de proteções complexas |
Proxies de data center para scraping
Esta é a opção mais rápida e barata para scraping de grandes volumes de dados. Proxies de data center estão localizados em servidores de provedores de hospedagem e oferecem alta velocidade de carregamento de páginas.
Quando são adequados: para coleta de dados públicos que não requerem autenticação; ao usar um pool de 50-100+ IPs com rotação automática; para scraping de pequenos marketplaces com proteção fraca.
Limitações: IPs de data center são facilmente identificáveis pelos marketplaces e são frequentemente bloqueados; Wildberries e Ozon filtram ativamente esses IPs; é necessário um grande pool de endereços e a velocidade de solicitações pode ser lenta.
Proxies residenciais para scraping
Proxies residenciais utilizam endereços IP de provedores de internet domésticos reais. Para os marketplaces, essas solicitações parecem ações de compradores comuns, o que reduz significativamente o risco de bloqueio.
Quando são adequados: para monitoramento regular de concorrentes no Wildberries e Ozon; ao coletar dados que requerem autenticação; para projetos de longo prazo com coleta diária de dados; quando a estabilidade e o baixo risco de bloqueios são importantes.
Características de uso: é possível fazer solicitações mais lentas, simulando o comportamento de usuários reais; adequados para scraping através de automação de navegador (Selenium, Puppeteer); oferecem acesso a versões regionais dos marketplaces.
Proxies móveis para casos complexos
Proxies móveis utilizam endereços IP de operadoras móveis. Este é o tipo mais confiável de proxy para contornar proteções, pois os marketplaces são extremamente cautelosos ao bloquear IPs móveis — um único endereço pode ser compartilhado por milhares de usuários reais.
Quando são adequados: ao coletar dados de marketplaces com proteções muito rigorosas; quando outros tipos de proxies já estão bloqueados; para coleta de dados através de aplicativos móveis de marketplaces; quando a máxima confiabilidade é necessária.
Limitações: custo mais alto em comparação com proxies residenciais; geralmente, um único IP é compartilhado por vários usuários (IP compartilhado); a velocidade pode ser menor do que a dos proxies com fio.
Serviços e ferramentas prontas para coleta de dados
Para aqueles que não desejam configurar o scraping por conta própria, existem soluções prontas. Vamos considerar serviços populares para monitoramento de diferentes marketplaces.
Serviços para Wildberries
MpStats — um dos serviços mais populares para análise do Wildberries. Permite monitorar vendas de concorrentes, acompanhar preços, analisar avaliações e encontrar nichos promissores. Preço a partir de 3990 rublos por mês. Fornece relatórios e gráficos prontos, não requer habilidades técnicas.
SellerFox — serviço focado na análise de vendedores. Mostra a dinâmica de vendas, estoques, histórico de preços. Possui função de monitoramento de vendedores específicos e notificações sobre mudanças. Preço a partir de 2500 rublos por mês.
Moneyplace — plataforma abrangente para análise de marketplaces com foco na busca de produtos para venda. Inclui monitoramento de concorrentes, análise de nichos, acompanhamento de tendências. Assinatura a partir de 5000 rublos por mês.
Serviços para Ozon
Ozon Seller — o painel oficial do vendedor Ozon fornece análise básica de concorrentes. É possível ver os preços médios na categoria e as posições dos seus produtos em relação a outros vendedores. Gratuito para vendedores Ozon.
DataOx — serviço especializado para scraping do Ozon e outros marketplaces. Coleta dados sobre produtos, preços, vendedores. Funciona através de API, adequado para integração com seus próprios sistemas. O preço depende do volume de solicitações.
Price Tracker — serviço para monitorar mudanças de preços no Ozon. É possível adicionar produtos de concorrentes e receber notificações sobre reduções ou aumentos de preços. Existe um plano gratuito com limitações.
Parsers universais
Octoparse — parser visual sem necessidade de programação. Permite configurar a coleta de dados de qualquer site, incluindo marketplaces. Existem modelos prontos para plataformas populares. Versão gratuita com limitações, versão paga a partir de $75 por mês.
ParseHub — similar ao Octoparse, com uma interface mais simples. Adequado para iniciantes. Capaz de trabalhar com sites JavaScript e autenticação. A versão gratuita permite criar até 5 projetos, versão paga a partir de $149 por mês.
WebHarvy — programa desktop para scraping. Funciona no seu computador, não requer serviços em nuvem. Adequado para tarefas pontuais. Compra única de cerca de $139, versão de teste gratuita por 15 dias.
Instruções passo a passo: configuração de scraping com proxies
Vamos considerar um exemplo prático de configuração de scraping de dados de vendedores no Wildberries usando uma ferramenta pronta e proxies. Para este exemplo, usaremos o Octoparse — um dos parsers visuais mais acessíveis.
Passo 1: Preparação das ferramentas
Baixe e instale o Octoparse a partir do site oficial. Registre-se e faça login no programa. A versão gratuita permite criar até 10 tarefas de scraping, o que é suficiente para começar.
Obtenha acesso ao proxy. Para scraping do Wildberries, são recomendados proxies residenciais com endereços IP russos. Você precisará: endereço IP do servidor proxy, porta, login e senha (se a autenticação for necessária).
Passo 2: Configuração do proxy no Octoparse
Abra o Octoparse e vá para as configurações (ícone de engrenagem no canto superior direito). Selecione a seção "Network" ou "Proxy". Ative a opção "Use proxy server" (Usar servidor proxy).
Insira os dados do seu proxy: no campo "Proxy Host" insira o endereço IP, no campo "Port" insira a porta. Se o proxy exigir autenticação, marque a opção "Authentication required" e insira o login e a senha. Salve as configurações.
Verifique a conexão: clique no botão "Test" ou "Verificar". O programa deve confirmar a conexão bem-sucedida ao proxy. Se aparecer um erro, verifique a precisão dos dados inseridos.
Passo 3: Criação da tarefa de scraping
Crie uma nova tarefa: clique em "New Task" ou "Criar tarefa". Insira a URL da página do vendedor no Wildberries, cujos dados você deseja coletar. Por exemplo, a página com todos os produtos de uma loja específica.
O Octoparse abrirá um navegador embutido e carregará a página especificada através do proxy. Aguarde o carregamento completo da página. Se tudo estiver configurado corretamente, você verá o conteúdo do Wildberries, como se estivesse acessando com o endereço IP do proxy.
Passo 4: Seleção dos dados a serem coletados
Use a ferramenta de seleção de elementos do Octoparse: clique no nome do produto na página. O programa identificará automaticamente todos os elementos semelhantes (todos os nomes dos produtos) e os destacará. Clique em "Select all" (Selecionar todos).
Repita o processo para outros dados: preços, classificações, número de avaliações, imagens. Cada vez, o Octoparse adicionará um novo campo na tabela de dados à direita. Verifique se todos os dados necessários foram selecionados.
Se os produtos estiverem distribuídos em várias páginas, configure a paginação: encontre o botão "Próxima página" e indique ao Octoparse que ele deve navegar por ele. O programa coletará automaticamente os dados de todas as páginas.
Passo 5: Configuração dos parâmetros de coleta
Defina atrasos entre as solicitações: nas configurações da tarefa, encontre "Action Settings" e defina "Wait time" (Tempo de espera) para 3-5 segundos entre o carregamento das páginas. Isso simula o comportamento de um usuário real e reduz o risco de bloqueio.
Configure o User-Agent: nas configurações avançadas, escolha um User-Agent aleatório do navegador Chrome ou Firefox. Isso torna as solicitações mais semelhantes às ações de usuários comuns.
Ative o tratamento de erros: habilite a opção "Retry on error" (Tentar novamente em caso de erro) com 2-3 tentativas. Se a página não carregar na primeira vez, o Octoparse tentará novamente automaticamente.
Passo 6: Início do scraping
Salve a tarefa e clique em "Run" (Executar). Selecione o modo de execução: "Local" (no seu computador) para volumes pequenos ou "Cloud" (na nuvem) para tarefas maiores. O modo em nuvem funciona mais rápido, mas está disponível apenas na versão paga.
Acompanhe o processo: o Octoparse mostrará o progresso da coleta de dados em tempo real. Você verá quantas páginas foram processadas e quantos registros foram coletados. Se ocorrerem erros, o programa mostrará uma notificação.
Após a conclusão, exporte os dados: clique em "Export" e escolha o formato — Excel, CSV, JSON ou upload direto para um banco de dados. Os dados serão salvos no seu computador em um formato conveniente para análise.
Passo 7: Automação da coleta regular
Para monitoramento regular de concorrentes, configure um cronograma: nas configurações da tarefa, selecione "Schedule" (Cronograma) e indique a frequência de execução — diariamente, semanalmente ou em um horário específico.
Configure notificações: ative o envio de notificações por e-mail sobre a conclusão do scraping ou a ocorrência de erros. Isso permitirá que você reaja rapidamente a problemas.
Para usuários avançados: configure o upload automático de dados para Google Sheets ou seu sistema CRM. O Octoparse suporta integração via API e webhooks.
Importante: Mesmo ao usar proxies, mantenha intervalos razoáveis entre as solicitações. Recomenda-se não mais de 1 solicitação a cada 3-5 segundos. Scraping muito agressivo pode levar ao bloqueio, mesmo com proxies de qualidade.
Aspectos legais do scraping de marketplaces
O scraping de sites está na zona cinzenta da legislação. Por um lado, as informações públicas nos sites estão disponíveis para todos os usuários. Por outro, a coleta automática em massa de dados pode violar os termos de serviço da plataforma.
O que diz a lei
Na Rússia, não há uma lei específica que proíba diretamente o scraping de sites. A coleta de informações publicamente disponíveis não é, por si só, uma violação. No entanto, existem alguns riscos jurídicos:
Violação dos termos de serviço. A maioria dos marketplaces proíbe explicitamente a coleta automática de dados em seus Termos de Serviço. Tecnicamente, isso não é um crime, mas a plataforma pode bloquear sua conta se você estiver registrado como vendedor.
Criação de carga no servidor. Se seu scraping criar uma carga significativa na infraestrutura do site (atividade semelhante a DDoS), isso pode ser qualificado como crime cibernético sob o artigo 273 do Código Penal da Federação Russa. No entanto, isso requer uma carga realmente enorme.
Uso dos dados coletados. O scraping em si é uma coisa, mas o uso dos dados é outra. Se você publicar os dados coletados ou usá-los para concorrência desleal, isso pode levar a ações judiciais por parte dos detentores de direitos.
Como minimizar os riscos
Para reduzir os riscos legais ao fazer scraping de marketplaces, siga estas recomendações:
Colete apenas dados públicos. Não tente contornar a autenticação ou acessar seções restritas. Colete apenas as informações que estão disponíveis para qualquer visitante do site sem registro.
Não crie carga excessiva. Use atrasos entre as solicitações, não inicie dezenas de fluxos paralelos de scraping. Sua atividade não deve afetar o funcionamento do site para usuários comuns.
Use os dados para análise interna. As informações coletadas devem ser usadas para o seu negócio — análise de concorrentes, formação de preços, estudo de mercado. Não publique conjuntos de dados publicamente e não os venda.
Não se passe por outro usuário. Não use contas de terceiros para scraping. Se a autenticação for necessária, use sua própria conta ou faça scraping sem autenticação.
Estude o robots.txt. Embora esse arquivo não tenha força legal, ele mostra a atitude do proprietário do site em relação à coleta automática de dados. Seguir as diretrizes do robots.txt demonstra boa-fé.
Alternativas ao scraping
Alguns marketplaces oferecem APIs oficiais para obtenção de dados. Por exemplo, o Yandex.Market possui uma API para parceiros, e o Ozon fornece uma API para vendedores. Usar APIs oficiais é uma maneira legal e segura de obter dados.
Também existem serviços especializados de análise de marketplaces (MpStats, SellerFox) que assumem os riscos jurídicos e fornecem dados dentro de seus acordos de licença. Usar esses serviços transfere a responsabilidade para o provedor do serviço.
Conclusão
A coleta de dados sobre vendedores em marketplaces é uma ferramenta importante de inteligência competitiva para qualquer negócio online. O monitoramento regular de preços, sortimento e estratégias dos concorrentes permite tomar decisões fundamentadas e manter a competitividade.
A escolha do método de scraping depende de suas tarefas e recursos: a coleta manual é adequada para pesquisas pontuais, serviços prontos — para monitoramento regular sem habilidades técnicas, e a configuração de parsers por conta própria — para controle total e flexibilidade.
A chave para um scraping bem-sucedido é a escolha e configuração adequadas de proxies. Para a maioria das tarefas em marketplaces russos, a solução ideal são os proxies residenciais com endereços IP russos — eles oferecem baixo risco de bloqueios a um custo razoável e permitem monitoramento de concorrentes a longo prazo sem problemas técnicos.
Lembre-se de manter limites razoáveis ao fazer scraping: use atrasos entre as solicitações, não crie carga excessiva nos servidores dos marketplaces e aplique os dados coletados de maneira ética — para análise e desenvolvimento de seu próprio negócio, e não para concorrência desleal.