Como reduzir o consumo de tráfego de proxy em 70% com cache: guia para scraping e automação

Se você faz scraping regularmente no Wildberries, monitora os preços dos concorrentes no Ozon ou automatiza a coleta de dados — você sabe que os custos com proxies podem impactar seriamente o orçamento. Solicitações às mesmas páginas, recarregamento de dados estáticos, atualização de informações que não mudaram — tudo isso consome tráfego e dinheiro. A solução é simples: um cache de dados bem configurado pode reduzir a carga em proxies em 50-70% sem perda de relevância das informações.

Neste guia, vamos explorar maneiras práticas de cache para diferentes tarefas: desde scraping de marketplaces até monitoramento de concorrentes. Você descobrirá quais dados podem ser armazenados em cache com segurança, como configurar o tempo de armazenamento e quais ferramentas utilizar sem habilidades de programação.

Por que o cache é crítico para trabalhar com proxies

Imagine a situação: você monitora os preços de 500 produtos no Wildberries a cada hora. Sem cache, seu scraper faz 500 solicitações através de proxies a cada hora — isso resulta em 12.000 solicitações por dia. Com o custo médio de proxies residenciais, isso se traduz em despesas significativas, especialmente se a maior parte dos dados não muda.

Estatísticas mostram que ao fazer scraping de marketplaces, até 60-70% das solicitações retornam dados idênticos: as descrições dos produtos não mudam, as características permanecem as mesmas, as imagens são estáticas. Somente os preços, estoques e posições nos resultados mudam. Se você armazenar em cache os dados estáticos e atualizar apenas os dinâmicos — a economia de tráfego pode chegar a 50-70%.

O cache resolve três problemas-chave:

• Redução de custos com tráfego de proxies — menos solicitações = menos pagamento por gigabytes
• Redução do risco de bloqueios — menos solicitações ao site-alvo = menor probabilidade de ser banido por frequência
• Aceleração do trabalho do scraper — dados do cache são entregues instantaneamente, sem atrasos em solicitações de rede

Quais dados podem ser armazenados em cache ao fazer scraping

Nem todos os dados são igualmente adequados para cache. É importante dividir as informações em estáticas (mudam raramente) e dinâmicas (atualizadas frequentemente). Uma estratégia de cache inadequada levará a dados desatualizados ou à falta de economia.

A regra de ouro: quanto mais raramente os dados mudam, mais tempo eles podem ser armazenados em cache. As descrições de produtos no Wildberries ou Ozon são atualizadas raramente — podem ser armazenadas em cache por uma ou duas semanas. Os preços mudam com mais frequência, mas mesmo aqui, um cache de 1-3 horas proporcionará uma economia significativa, se você não precisar de monitoramento em tempo real.

Estratégias de cache para diferentes tarefas

O cache eficaz não é apenas "salvar dados por um dia". Para cada tarefa, é necessária uma estratégia própria, levando em conta o equilíbrio entre a atualidade dos dados e a economia de tráfego. Vamos considerar abordagens comprovadas para cenários típicos.

Cache em múltiplos níveis

A estratégia mais eficaz é dividir os dados em vários níveis com diferentes tempos de armazenamento. Isso permite reduzir ao máximo a carga nos proxies, mantendo a atualidade dos dados críticos.

Com essa estratégia, para 1000 produtos, em vez de 1000 solicitações a cada 2 horas, você faz cerca de 300-350 solicitações: a maior parte dos dados é obtida do cache, e através de proxies são feitas apenas as solicitações por preços e estoques atualizados.

Cache com verificação de alterações

Uma abordagem mais avançada é usar solicitações condicionais. Em vez de carregar a página inteira, você envia uma solicitação leve para verificar: os dados mudaram desde a última vez? Se não — use o cache, se sim — carregue a atualização.

Muitos sites suportam cabeçalhos HTTP para solicitações condicionais: If-Modified-Since ou ETag. Se a página não mudou, o servidor retornará o código 304 (Not Modified) sem corpo de resposta — você economiza 95% do tráfego nessa solicitação.

Atualização inteligente do cache

Em vez de atualizar todos os dados em um cronograma, atualize apenas aqueles que têm alta probabilidade de terem mudado. Por exemplo, se um produto está em promoção — verifique o preço a cada hora. Se um produto comum não mudou nas últimas 2 semanas — verifique uma vez por dia.

Ferramentas de cache sem programação

Para configurar o cache, não é necessário ser programador. Ferramentas modernas de scraping e automação possuem funções de cache integradas que podem ser configuradas através de uma interface gráfica.

Octoparse — scraper com construtor visual

Octoparse é uma ferramenta popular para scraping de sites sem código. Nas configurações da tarefa, há uma seção "Advanced Settings" → "Cache Management", onde você pode especificar:

• Quais elementos da página armazenar em cache (imagens, blocos de texto, tabelas)
• Tempo de armazenamento do cache (de 1 hora a 30 dias)
• Condições de atualização (por cronograma ou ao alterar determinados campos)

Exemplo de configuração para scraping no Ozon: armazenamos em cache o bloco com a descrição do produto por 7 dias, o bloco com o preço — por 2 horas. O Octoparse automaticamente ignorará solicitações para descrições se já estiverem em cache e atualizará apenas os preços através de proxies.

ParseHub — cache para sites complexos

O ParseHub é especializado em scraping de sites com conteúdo dinâmico (JavaScript, AJAX). Na seção "Project Settings", há a opção "Data Caching":

• Smart Cache — identifica automaticamente elementos estáticos e os armazena em cache
• Custom Cache Rules — você especifica manualmente os seletores CSS dos elementos para o cache
• Cache Duration — tempo de vida do cache de 30 minutos a 90 dias

O ParseHub funciona bem com marketplaces que possuem muito JavaScript: Wildberries, AliExpress, Yandex.Market. A ferramenta identifica sozinha quais dados são carregados dinamicamente e armazena em cache as solicitações repetidas.

Screaming Frog — para especialistas em SEO

Se você usa o Screaming Frog para analisar sites concorrentes ou monitorar posições, o cache integrado economizará muito tráfego. Nas configurações "Configuration" → "Spider" → "Advanced", ative:

• Cache Pages — salvar HTML das páginas localmente
• Cache Images & CSS — não recarregar recursos estáticos
• Use Cached Data — ao reescanear, usar dados salvos

Especialmente útil ao monitorar regularmente os mesmos sites: a primeira varredura carrega tudo através de proxies, as subsequentes — apenas as páginas que mudaram.

Cache ao fazer scraping de marketplaces

Marketplaces são a tarefa mais popular para scraping entre negócios de e-commerce. Wildberries, Ozon, Yandex.Market têm uma estrutura de dados semelhante, o que permite aplicar uma estratégia de cache universal.

Scraping no Wildberries com consumo mínimo de tráfego

Tarefa típica: monitorar 500 produtos concorrentes. Sem cache — 500 solicitações a cada 2 horas = 6000 solicitações por dia. Com o cache correto — até 1500-2000 solicitações por dia.

O Wildberries fornece preços e estoques através de uma solicitação API leve separada (cerca de 2-5 KB em vez de 200-500 KB da página completa). Se você armazenar em cache a parte pesada e solicitar apenas os preços — a economia de tráfego pode chegar a 90-95%.

Otimização do scraping no Ozon

O Ozon tem uma proteção mais agressiva contra scraping, portanto, cada solicitação extra aumenta o risco de bloqueio. O cache aqui não só economiza dinheiro, mas também reduz a probabilidade de banimento.

Uma característica do Ozon: os cartões de produtos frequentemente contêm blocos idênticos (descrição da marca, características padrão da categoria). Se você está fazendo scraping de 100 produtos da mesma marca — a descrição da marca será idêntica. Armazene em cache esses blocos repetidos separadamente:

• Descrição da marca → cache por 30 dias
• Características padrão da categoria (por exemplo, "Composição" para roupas) → cache por 14 dias
• Descrição única de um produto específico → cache por 7 dias
• Preço e disponibilidade → solicitação a cada 2-4 horas

Avito: cache de anúncios

Ao fazer scraping do Avito (monitoramento de concorrentes, rastreamento de novos anúncios), é importante considerar que os anúncios são frequentemente removidos da publicação. Não faz sentido armazenar em cache dados de um anúncio removido.

Estratégia: armazene em cache apenas anúncios ativos e verifique regularmente seu status com uma solicitação leve. Se o anúncio foi removido — limpe o cache. Isso evitará a sobrecarga do banco de dados e acelerará o trabalho do scraper.

Otimização do monitoramento de preços dos concorrentes

O monitoramento de preços é uma tarefa onde o cache oferece o máximo efeito. Os preços não mudam a cada minuto, mas precisam ser verificados regularmente. A configuração correta do cache permite rastrear mudanças sem solicitações desnecessárias.

Frequência de verificação adaptativa

Nem todos os produtos requerem a mesma frequência de monitoramento. Produtos com preços dinâmicos (eletrônicos, itens em promoção) precisam ser verificados com mais frequência. Produtos com preços estáveis (materiais de construção, móveis) — com menos frequência.

Essa abordagem reduz o número de solicitações em 40-60% em comparação com uma frequência fixa de verificação. Ao monitorar 1000 produtos, em vez de 12.000 solicitações por dia (a cada 2 horas), você faz 5000-7000.

Cache com notificações de mudanças

Em vez de atualizar constantemente todos os preços, configure um sistema: verifique os preços em um cronograma, mas atualize o cache apenas quando houver mudanças. Se o preço não mudou — você estende a validade do cache atual sem uma nova solicitação ao site.

Muitos scrapers (Octoparse, ParseHub) suportam o modo "Atualizar apenas se houver mudanças". A ferramenta faz uma solicitação, compara os novos dados com o cache, e se não houver diferença — não sobrescreve o cache, apenas atualiza o tempo da última verificação.

Erros comuns ao configurar o cache

Um cache inadequado pode levar a dados desatualizados, perda de informações importantes ou, ao contrário, à falta de economia. Vamos discutir erros frequentes e como evitá-los.

Erro 1: Cache muito longo para dados dinâmicos

Armazenar em cache preços por 24 horas ao monitorar concorrentes — uma má ideia. Em um dia, o preço pode mudar de 3 a 5 vezes, especialmente em nichos de alta concorrência. Você obterá economia de tráfego, mas perderá a atualidade dos dados.

Solução: Determine a frequência real de mudança dos dados. Faça um teste: monitore 50-100 produtos a cada hora durante uma semana e veja com que frequência os preços mudam. Com base nisso, escolha o tempo de cache ideal.

Erro 2: Cache sem versionamento

Se você simplesmente sobrescreve o cache a cada atualização, perde o histórico de mudanças. Isso é crítico para analisar a dinâmica de preços: é impossível construir um gráfico de mudança de preço por mês se os dados antigos são apagados.

Solução: Armazene versões do cache com timestamps. Por exemplo, em vez do arquivo product_12345.json, crie product_12345_2024-01-15.json. Isso permitirá analisar o histórico e, se necessário, reverter para uma versão anterior dos dados.

Erro 3: Ignorar o tamanho do cache

Armazenar em cache milhares de produtos com páginas HTML completas rapidamente preencherá o disco. Um cache para 10.000 produtos pode ocupar de 5 a 10 GB, se você salvar páginas completas com imagens e scripts.

Solução: Armazene apenas os dados necessários. Em vez de salvar a página HTML inteira, extraia campos específicos (nome, preço, descrição) e salve em um formato estruturado (JSON, CSV). Isso reduzirá o tamanho do cache em 10-20 vezes.

Erro 4: Ausência de tratamento de erros do cache

Se o cache estiver corrompido (falha de gravação, erro de disco), o scraper pode usar dados incorretos ou até falhar. Isso é especialmente crítico ao monitorar automaticamente: você pode receber dados desatualizados por dias sem saber.

Solução: Adicione uma verificação de integridade ao cache. Salve um checksum (hash) dos dados junto com o cache. Ao ler, verifique: se o hash não corresponder — o cache está corrompido, uma nova solicitação através de proxies é necessária.

Conclusão

Um cache bem configurado é uma maneira simples de reduzir os custos com proxies em 50-70% sem perda de qualidade dos dados. Princípios-chave: divida os dados em estáticos e dinâmicos, use cache em múltiplos níveis com diferentes tempos de armazenamento, adapte a frequência de atualização à dinâmica real das mudanças.

Para a maioria das tarefas de scraping de marketplaces e monitoramento de preços, não são necessárias soluções técnicas complexas — ferramentas modernas como Octoparse ou ParseHub possuem funções de cache integradas que podem ser configuradas em 10-15 minutos através de uma interface gráfica.

Comece com o básico: armazene em cache as descrições dos produtos por uma semana, os preços — por 2-3 horas. Acompanhe os resultados por uma semana e ajuste as configurações com base nas estatísticas reais de mudanças. Mesmo um cache básico proporcionará uma economia de 30-40% no tráfego, enquanto um cache otimizado pode chegar a 70%.

Se você está fazendo scraping de marketplaces ou monitorando os preços dos concorrentes, recomendamos usar proxies residenciais em conjunto com o cache — isso garantirá um funcionamento estável sem bloqueios e custos mínimos com tráfego. Para tarefas onde a velocidade é crítica e grandes volumes de dados são necessários, proxies de datacenter são mais rápidos e baratos com a configuração correta de rotação e cache.