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Proxies Essenciais para E-commerce: Raspagem de Preços e Monitoramento de Concorrentes

CRITICAMENTE IMPORTANTE: - Traduza SOMENTE para o Português, NÃO misture idiomas - NÃO inclua palavras de outros idiomas na tradução - Use SOMENTE caracteres e o alfabeto Português - NUNCA TRADUZA códigos promocionais (ex: ARTHELLO) - mantenha-os como estão Texto para tradução: Neste artigo (Parte 1): Você aprenderá por que os proxies se tornaram criticamente importantes para o e-commerce em 2025, como funciona a raspagem de preços de concorrentes, o monitoramento de estoque, quais métodos os varejistas usam para...

📅14 de novembro de 2025

Neste artigo (Parte 1): Você descobrirá por que os proxies se tornaram cruciais para o e-commerce em 2025, como funciona o *price scraping* de concorrentes, o monitoramento de estoque, quais métodos os varejistas usam para coletar dados de mercado e por que isso é impossível sem proxies. O material é baseado em pesquisas atuais do mercado de e-commerce de 2025.

🛒 E-commerce em 2025: A corrida pelos dados

O mercado de comércio eletrônico em 2025 se tornou um verdadeiro campo de batalha por dados. De acordo com pesquisas, 78% dos varejistas americanos agora utilizam ferramentas de IA para monitoramento de preços, incluindo rastreamento de concorrentes, precificação dinâmica e previsão de demanda. Isso não é apenas uma tendência — é uma questão de sobrevivência.

Por que os dados se tornaram uma arma

O e-commerce se transformou em um ambiente de alta velocidade, onde os preços mudam dezenas de vezes por dia. A Amazon ajusta os preços de seus produtos a cada 10 minutos, o Walmart a cada 15 minutos. Se você não sabe o que os concorrentes estão fazendo agora, você já perdeu.

📊 Números-chave do mercado 2025:

  • 30% das empresas de e-commerce já utilizam precificação dinâmica
  • Aumento de receita de 6-9% para empresas com monitoramento de preços por IA
  • Aumento de lucro de 25% da Amazon devido ao ajuste rápido de preços
  • Aumento de receita de 30% do Walmart com preços dinâmicos
  • $100+ bilhões perdidos pelo e-commerce anualmente devido ao web scraping
  • Melhora de 15-20% na eficiência de precificação com automação

⚠️ É importante entender: Em 2025, monitorar concorrentes não é uma opção, mas uma condição obrigatória para o sucesso. Empresas que não rastreiam o mercado em tempo real perdem clientes, lucro e participação de mercado. O monitoramento automatizado de preços via proxy tornou-se o padrão da indústria.

🔐 Por que o e-commerce precisa de proxies

Todas as plataformas de e-commerce protegem seus dados contra a coleta automatizada. De acordo com estatísticas, mais de 30% do tráfego de websites são tentativas de scraping automatizado (um aumento em relação aos 27,7% em 2022). Os sites usam sistemas complexos de detecção de bots que bloqueiam atividades suspeitas.

O que os sites de e-commerce bloqueiam

❌ Múltiplas requisições de um único IP

Se 100+ requisições por minuto vêm de um único endereço IP, o sistema o reconhece automaticamente como um bot e bloqueia o IP. Um usuário normal não consegue visualizar 100 produtos por minuto.

❌ Padrões de comportamento suspeitos

Sistemas anti-scraping analisam: velocidade de rolagem, movimentos do mouse, cliques, tempo na página. Bots se denunciam com ações perfeitamente regulares.

❌ Fingerprinting do navegador

Os sites coletam a "impressão digital" única do navegador: resolução de tela, fontes instaladas, fuso horário, plugins. Impressões repetidas = bot.

❌ Bloqueio de Data Centers

IPs de faixas AWS, Google Cloud, Azure são bloqueados automaticamente. E-commerces sabem que compradores reais não estão em data centers.

Como os proxies resolvem esses problemas

✅ Distribuição de carga

Em vez de enviar 10.000 requisições de um único IP, você usa um pool de 1.000 proxies. Cada IP envia apenas 10 requisições — parece atividade normal.

✅ IPs Residenciais = Usuários Reais

Proxies residenciais e móveis usam IPs de dispositivos reais. Para o site, parece um comprador comum da Rússia, EUA ou Alemanha.

✅ Distribuição geográfica

Proxies de diferentes países permitem coletar dados considerando preços locais. Amazon mostra preços diferentes nos EUA, Alemanha, Japão — você precisa do IP de cada país.

💰 Raspagem de preços de concorrentes: o que é e para que serve

Raspagem de preços (*Price scraping*) é a coleta automatizada de dados de preços de concorrentes em seus websites. Em 2025, isso se tornou uma prática crítica para qualquer varejista que queira permanecer competitivo.

Quais dados são coletados

1. Preços atuais

Preço principal do produto, preço antigo (riscado), percentual de desconto, ofertas especiais.

iPhone 15 Pro 256GB
Preço atual: 89.990 ₽
Preço antigo: 119.990 ₽ (-25%)
Em estoque: 47 unidades
Vendedor: MobileStore24

2. Dinâmica histórica

O rastreamento das mudanças de preço ao longo do tempo permite:

  • Identificar padrões de precificação dos concorrentes
  • Prever promoções e liquidações
  • Determinar o preço mínimo e máximo
  • Compreender a sazonalidade das mudanças de preço

3. Metadados do produto

Descrição, especificações, avaliações, classificações, fotos — tudo isso ajuda a entender como os concorrentes posicionam o produto.

Cenários de uso da raspagem

Cenário Descrição Frequência
Precificação Dinâmica Ajuste automático de preços com base nos preços dos concorrentes A cada 15-30 min
Análise de Mercado Estudo das tendências gerais de preços na categoria 1-2 vezes ao dia
Monitoramento de Promoções Rastreamento de promoções e descontos dos concorrentes A cada hora
Conformidade com MAP Verificação do preço mínimo permitido pelo fabricante 2-4 vezes ao dia
Mix de Produtos Monitoramento do surgimento de novos produtos 1 vez ao dia

🎯 Inteligência competitiva em tempo real

A raspagem de preços é apenas uma parte da inteligência competitiva. Varejistas modernos coletam dados complexos para obter uma imagem completa do mercado.

📊 Promoções de Marketing

Rastreamento de: banners, códigos promocionais, programas de fidelidade, cashback, frete grátis.

  • Quando as promoções são lançadas
  • Quais condições são oferecidas
  • Quais produtos participam
  • Duração da promoção

⭐ Avaliações e Classificações

A análise das avaliações dos concorrentes ajuda a:

  • Entender os pontos fracos do produto
  • Identificar problemas comuns
  • Melhorar o próprio serviço
  • Encontrar novos pontos de venda (*selling points*)

🚚 Condições de Entrega

Monitorar o custo de entrega, valores mínimos de pedido, prazos de entrega e regiões atendidas é crucial para a competitividade.

💳 Formas de Pagamento

Quais métodos de pagamento os concorrentes oferecem: parcelamento, crédito, financiamento online, criptomoedas — tudo afeta a conversão.

📦 Monitoramento de disponibilidade de estoque

O rastreamento da disponibilidade de estoque (*stock availability*) é uma função crítica para o e-commerce. Segundo a NielsenIQ, cada 2% de redução no *out-of-stock* resulta em 1% de aumento nas vendas, o que significa milhões de dólares para grandes varejistas.

Por que isso é importante

💸 Perdas por falta de estoque

  • US$ 1,14 trilhão perdidos por varejistas em 2020 devido à falta de produtos
  • 75% dos compradores desistem da compra se o item não estiver disponível
  • 43% dos compradores vão para um concorrente se o produto estiver indisponível

✅ Vantagens do monitoramento

  • Capturar participação de mercado quando o concorrente está sem estoque
  • Otimizar o próprio estoque com base em dados de mercado
  • Prever a demanda com base na atividade dos concorrentes
  • Identificar produtos com escassez para priorizar compras

O que é monitorado

1. Status de disponibilidade

  • Em estoque / Sem estoque
  • Quantidade limitada (ex: "Restam 3 unidades")
  • Pré-venda / Previsão de chegada
  • Descontinuado

2. Quantidade de unidades

Alguns marketplaces mostram a quantidade exata de itens em estoque. Esta é uma informação valiosa para analisar a rotatividade dos concorrentes.

3. Disponibilidade regional

Um produto pode estar em estoque em São Paulo, mas indisponível em Curitiba. O monitoramento por região oferece vantagem competitiva.

🛡️ Proteção anti-scraping: o que os e-commerces bloqueiam

Todos os grandes marketplaces usam sistemas avançados de anti-scraping. Em 2025, esses sistemas se tornaram ainda mais inteligentes, utilizando IA e aprendizado de máquina para detectar bots.

Métodos de proteção modernos

1. Rate Limiting (Limitação de taxa)

O site permite apenas N requisições por IP em um determinado período.

Amazon: ~100 requisições/hora por IP
Wildberries: ~50 requisições/hora
Ozon: ~80 requisições/hora
Excesso = bloqueio temporário do IP

2. CAPTCHA e Challenge-Response

Em caso de atividade suspeita, aparece um CAPTCHA (reCAPTCHA v3, hCaptcha, CloudFlare Turnstile). Sistemas como DataDome e Kasada usam desafios JavaScript que são difíceis de contornar.

3. TLS Fingerprinting

Análise dos parâmetros da conexão TLS. Bots frequentemente usam bibliotecas (Python requests, curl) que possuem uma impressão digital TLS única, diferente dos navegadores.

4. Análise Comportamental (*Behavioral Analysis*)

A IA analisa: velocidade de rolagem, pausas entre cliques, trajetória do mouse, tempo na página. Um humano não consegue visualizar produtos com uma velocidade perfeitamente regular de 5 segundos por página.

⚠️ Importante: É praticamente impossível contornar essas proteções sem proxies. Mesmo com proxies, é necessária uma configuração correta: rotação de IP, emulação de navegador, randomização de atrasos, uso de proxies residenciais.

🔄 Tipos de proxies para e-commerce

🏢 Proxies de Data Center

Custo: $1.5/GB
Velocidade: Muito alta (1-10 Gbps)
Sucesso: 60-70% para e-commerce

✅ Adequado para: scraping não agressivo, análise de dados, pequenos volumes
❌ Inadequado para: grandes marketplaces com proteção rigorosa

🏠 Proxies Residenciais

Custo: $2.7/GB
Velocidade: Média
Sucesso: 95-98% para e-commerce

✅ Adequado para: Amazon, eBay, Wildberries, Ozon, scraping agressivo
✅ Escolha ideal para a maioria das tarefas

📱 Proxies Móveis

Custo: $3.8/GB
Velocidade: Média-baixa
Sucesso: 99% para e-commerce

✅ Adequado para: sites mais protegidos, *sneaker drops*, produtos de edição limitada
✅ Máxima anonimidade e sucesso

📈 Impacto de negócios do monitoramento de preços

💎 ROI da automação

6-9%

Aumento de receita

Com a implementação de monitoramento por IA

15-20%

Melhora na eficiência

Da precificação

30%

Redução de excessos

Otimização de estoque

25%

Aumento de lucro

Amazon (ajuste rápido)

🎁 ProxyCove para e-commerce: Pools especiais para raspagem de marketplaces. Proxies residenciais da Rússia para Wildberries e Ozon ($2.7/GB), internacionais para Amazon e eBay. Registre-se → e ganhe +$1.3 com o código promocional ARTHELLO

Continua na próxima parte...

Na próxima parte: um guia prático para raspagem de marketplaces específicos — Amazon, Wildberries, Ozon. Você aprenderá sobre as peculiaridades de cada plataforma, como configurar a precificação dinâmica, quais ferramentas usar, exemplos de código e configurações.

Nesta parte (Parte 2): Guia prático para raspagem de marketplaces específicos — Amazon, Wildberries, Ozon. Você aprenderá sobre as peculiaridades de cada plataforma, como configurar a precificação dinâmica, quais ferramentas usar, exemplos de código e configurações.

🛒 Raspagem da Amazon: peculiaridades e proteção

A Amazon é um dos marketplaces mais protegidos do mundo. O sistema anti-bot da Amazon é tão avançado que exige preparação séria para uma raspagem bem-sucedida.

Peculiaridades da proteção da Amazon

🛡️ Proteção em múltiplas camadas

  • PerimeterX (HUMAN Security) — sistema avançado de detecção de bots
  • Rate limiting — limites rígidos de ~100 requisições/hora por IP
  • CAPTCHA reCAPTCHA v3 — aparece em atividade suspeita
  • TLS fingerprinting — análise dos parâmetros da conexão HTTPS
  • Browser fingerprinting — impressão digital do navegador e dispositivo
  • Behavioral analytics — IA que analisa o comportamento do usuário

✅ O que é necessário para uma raspagem bem-sucedida

  • Proxies Residenciais são obrigatórios — proxies de data center são bloqueados instantaneamente
  • Grande pool de IPs — mínimo de 500-1000 proxies para raspagem séria
  • Navegador *Headless* — Puppeteer, Playwright com Chrome real
  • Rotação de User-Agent — imitação de diferentes dispositivos
  • Atrasos aleatórios — 3 a 10 segundos entre requisições
  • Gerenciamento de Cookies — salvar sessões para reduzir suspeitas

Exemplo de código para Amazon (Python)

import requests from bs4 import BeautifulSoup import random import time # Proxies residenciais ProxyCove PROXIES = [ "http://user:pass@gate.proxycove.com:12321", "http://user:pass@gate.proxycove.com:12322", "http://user:pass@gate.proxycove.com:12323", # ... mais 500+ proxies para rotação ] USER_AGENTS = [ 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36', 'Mozilla/5.0 (X11; Linux x86_64) AppleWebKit/537.36', ] def scrape_amazon_product(asin): proxy = random.choice(PROXIES) headers = { 'User-Agent': random.choice(USER_AGENTS), 'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9', 'Accept': 'text/html,application/xhtml+xml', 'Referer': 'https://www.amazon.com/' } url = f'https://www.amazon.com/dp/{asin}' try: response = requests.get( url, headers=headers, proxies={'http': proxy, 'https': proxy}, timeout=15 ) if response.status_code == 200: soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser') # Raspagem de dados title = soup.find('span', {'id': 'productTitle'}) price = soup.find('span', {'class': 'a-price-whole'}) rating = soup.find('span', {'class': 'a-icon-alt'}) availability = soup.find('div', {'id': 'availability'}) return { 'asin': asin, 'title': title.text.strip() if title else None, 'price': price.text.strip() if price else None, 'rating': rating.text.strip() if rating else None, 'in_stock': 'In Stock' in availability.text if availability else False } except Exception as e: print(f"Erro: {e}") return None # Atraso obrigatório time.sleep(random.uniform(3, 8)) # Uso product_data = scrape_amazon_product('B08N5WRWNW') print(product_data)

⚠️ Importante: Para raspagem séria da Amazon, recomenda-se usar Puppeteer/Playwright com um navegador completo em vez de requests. A rotação de proxy a cada requisição também é obrigatória. ProxyCove oferece rotação automática através de um endpoint unificado.

Peculiaridades regionais da Amazon

Marketplace URL Proxies Necessários Proteção
Amazon.com amazon.com Residenciais dos EUA Muito Alta
Amazon.de amazon.de Residenciais da Alemanha Muito Alta
Amazon.co.uk amazon.co.uk Residenciais do Reino Unido Muito Alta
Amazon.co.jp amazon.co.jp Residenciais do Japão Alta

🇷🇺 Raspagem do Wildberries: o líder russo

Wildberries é o maior marketplace russo, com cerca de 40% de participação de mercado (junto com Ozon, eles controlam 80% do mercado). Em 2025, a plataforma tem mais de 50.000 marcas e 343 milhões de visitas mensais.

Peculiaridades do Wildberries

📊 Estrutura de dados

Wildberries usa uma arquitetura *API-driven*. Os dados dos produtos são carregados via API JSON, o que simplifica a raspagem em comparação com o scraping HTML.

  • API de produtos: card.wb.ru/cards/detail
  • API de preços: basket-*.wb.ru/vol*/part*/*/info/ru/card.json
  • API de avaliações: feedbacks*.wb.ru
  • Busca: search.wb.ru/exactmatch/ru/common/v4/search

✅ Nível de proteção

Médio. Wildberries tem *rate limiting* (~50 requisições/hora por IP), mas não uma proteção tão agressiva quanto a Amazon. Proxies residenciais da Rússia funcionam muito bem.

Exemplo de código para Wildberries

import requests import random import time # Proxies residenciais russos ProxyCove PROXY_POOL = [ "http://user:pass@ru.proxycove.com:12321", # Moscou "http://user:pass@ru.proxycove.com:12322", # São Petersburgo "http://user:pass@ru.proxycove.com:12323", # Novosibirsk ] def get_wb_product(article_id): """Obter dados do produto pelo ID do artigo WB""" proxy = random.choice(PROXY_POOL) # Calcula vol e part para a API vol = article_id // 100000 part = article_id // 1000 url = f'https://basket-{vol:02d}.wb.ru/vol{vol}/part{part}/{article_id}/info/ru/card.json' headers = { 'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', 'Accept': 'application/json', 'Origin': 'https://www.wildberries.ru', 'Referer': 'https://www.wildberries.ru/' } try: response = requests.get( url, headers=headers, proxies={'http': proxy, 'https': proxy}, timeout=10 ) if response.status_code == 200: data = response.json() return { 'article': article_id, 'name': data.get('imt_name'), 'brand': data.get('selling', {}).get('brand_name'), 'price': data.get('extended', {}).get('basicPriceU', 0) / 100, 'sale_price': data.get('extended', {}).get('clientPriceU', 0) / 100, 'rating': data.get('reviewRating'), 'feedbacks': data.get('feedbackCount') } except Exception as e: print(f"Erro: {e}") return None time.sleep(random.uniform(2, 5)) # Busca de produtos por consulta def search_wb(query, page=1): """Busca de produtos no WB""" proxy = random.choice(PROXY_POOL) url = 'https://search.wb.ru/exactmatch/ru/common/v4/search' params = { 'appType': 1, 'curr': 'rub', 'dest': -1257786, 'page': page, 'query': query, 'resultset': 'catalog', 'sort': 'popular', 'spp': 0, 'suppressSpellcheck': 'false' } response = requests.get( url, params=params, proxies={'http': proxy, 'https': proxy}, timeout=10 ) if response.status_code == 200: data = response.json() products = data.get('data', {}).get('products', []) return [{ 'article': p['id'], 'name': p['name'], 'brand': p['brand'], 'price': p['priceU'] / 100, 'sale_price': p['salePriceU'] / 100, 'rating': p.get('rating'), 'feedbacks': p.get('feedbacks') } for p in products] return [] # Uso product = get_wb_product(123456789) search_results = search_wb('iPhone 15 Pro', page=1)

💡 Dica de profissional

Para raspagem em escala do Wildberries, use proxies residenciais russos ProxyCove ($2.7/GB). Eles garantem mais de 95% de sucesso nas requisições. Para monitorar 1.000 produtos por dia, um pool de 50-100 proxies com rotação é suficiente.

🟣 Raspagem do Ozon: a Amazon da Rússia

O Ozon é o segundo maior marketplace da Rússia em volume de visitas mensais (316 milhões). A plataforma é frequentemente chamada de "Amazon russa" devido à sua ampla gama de produtos, de eletrônicos a alimentos.

Peculiaridades do Ozon

🛡️ Proteção do Ozon

Acima da média. O Ozon utiliza CloudFlare para proteção, incluindo desafios JavaScript e CAPTCHA. A proteção se intensificou em 2025.

  • Páginas de Desafio CloudFlare
  • Rate limiting de ~80 requisições/hora
  • Browser fingerprinting
  • Requer navegador *headless* para contornar

📡 API e Estrutura

O Ozon também utiliza API JSON para carregar dados, mas exige a passagem do desafio CloudFlare para obter cookies válidos.

Exemplo com Playwright para Ozon

from playwright.sync_api import sync_playwright import random PROXY_POOL = [ { 'server': 'http://ru.proxycove.com:12321', 'username': 'your_username', 'password': 'your_password' }, # ... mais proxies ] def scrape_ozon_product(product_url): """Raspagem de produto Ozon com Playwright""" proxy = random.choice(PROXY_POOL) with sync_playwright() as p: browser = p.chromium.launch( headless=True, proxy=proxy ) context = browser.new_context( user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36', viewport={'width': 1920, 'height': 1080} ) page = context.new_page() try: # Navega até a página do produto page.goto(product_url, wait_until='domcontentloaded', timeout=30000) # Espera o carregamento dos dados page.wait_for_selector('h1', timeout=10000) # Extração de dados title = page.locator('h1').first.inner_text() price_elem = page.locator('[data-widget="webPrice"]').first price = price_elem.inner_text() if price_elem else None rating_elem = page.locator('[data-widget="webReviewInfo"]').first rating = rating_elem.inner_text() if rating_elem else None availability = page.locator('[data-widget="webAddToCart"]').first in_stock = availability is not None return { 'url': product_url, 'title': title, 'price': price, 'rating': rating, 'in_stock': in_stock } except Exception as e: print(f"Erro: {e}") return None finally: browser.close() # Uso data = scrape_ozon_product('https://www.ozon.ru/product/12345678/') print(data)

🌐 Raspagem do eBay e outras plataformas

Comparação de Marketplaces

Plataforma Proteção Tipo de Proxy Método Sucesso
Amazon Muito Alta Residenciais Navegador *Headless* 85-90%
Wildberries Média Residenciais RU Requisições API 95-98%
Ozon Alta Residenciais RU Navegador *Headless* 90-93%
eBay Média Residenciais API/HTML 92-95%
AliExpress Baixa Data Center/Residenciais Requisições API 97-99%
Walmart Alta Residenciais EUA Navegador *Headless* 88-92%

💹 Precificação Dinâmica 2025

Após coletar os dados de preços dos concorrentes, o próximo passo é a reprecificação automática dos seus próprios produtos. Em 2025, isso é feito com o auxílio de IA e regras.

Estratégias de Precificação Dinâmica

1. Baseada no Concorrente (*Competitor-based*)

O preço é definido em relação aos concorrentes: por exemplo, 5% abaixo do preço mínimo da categoria.

IF competitor_min_price > 0:
    my_price = competitor_min_price * 0.95
    my_price = max(my_price, cost_price * 1.2)

2. Baseada na Demanda (*Demand-based*)

Aumento de preços com alta demanda, redução com baixa demanda. Analisa-se: número de visualizações, adições ao carrinho, velocidade de vendas.

3. Baseada no Nível de Estoque (*Inventory-level*)

Se há muito estoque, reduzimos o preço para acelerar a rotatividade. Se há pouco, aumentamos para maximizar o lucro.

4. Baseada no Tempo (*Time-based*)

Sazonalidade, dia da semana, hora do dia. Exemplo: eletrônicos são mais baratos na segunda-feira, mais caros na sexta à noite.

Exemplo de algoritmo de reprecificação

def calculate_dynamic_price(product_data, competitor_prices, inventory_level): """ Cálculo do preço dinâmico """ # Restrições básicas MIN_MARGIN = 0.15 # Margem mínima de 15% MAX_DISCOUNT = 0.30 # Desconto máximo de 30% cost_price = product_data['cost'] base_price = product_data['base_price'] # Análise de concorrentes if competitor_prices: avg_competitor = sum(competitor_prices) / len(competitor_prices) min_competitor = min(competitor_prices) # Estratégia: ser 3% mais barato que a média target_price = avg_competitor * 0.97 else: target_price = base_price # Ajuste de estoque if inventory_level > 100: # Muito estoque - desconto adicional de 5% target_price *= 0.95 elif inventory_level < 10: # Pouco estoque - aumento de preço de 5% target_price *= 1.05 # Verificação da margem mínima min_price = cost_price * (1 + MIN_MARGIN) target_price = max(target_price, min_price) # Verificação do desconto máximo max_discount_price = base_price * (1 - MAX_DISCOUNT) target_price = max(target_price, max_discount_price) return round(target_price, 2) # Uso product = { 'cost': 1000, 'base_price': 1500 } competitor_prices = [1450, 1480, 1420, 1490] inventory = 150 new_price = calculate_dynamic_price(product, competitor_prices, inventory) print(f"Novo preço: {new_price} rub") # ~1334 rub

🛠️ Ferramentas e bibliotecas

🐍 Python

  • Requests - Cliente HTTP
  • BeautifulSoup4 - Raspagem HTML
  • Scrapy - Framework de scraping
  • Playwright/Selenium - Automação de navegador

📦 Node.js

  • Axios - Cliente HTTP
  • Cheerio - jQuery para Node
  • Puppeteer - Automação Chrome
  • Got/node-fetch - Requisições HTTP

☁️ Soluções SaaS

  • ScrapingBee - API para scraping
  • Bright Data - Proxies + Scraping
  • Oxylabs - Solução empresarial
  • Apify - Plataforma de scraping

⚙️ Configuração do scraper com proxies ProxyCove

Passo a passo

1. Cadastro no ProxyCove

  1. Acesse proxycove.com/login
  2. Cadastre-se e faça login no painel de controle
  3. Adicione fundos com o código promocional ARTHELLO (+$1.3 de bônus)
  4. Selecione o tipo de proxy: residenciais para marketplaces

2. Obtenção das credenciais

No painel, encontre a seção "Proxies" e copie os dados de conexão:

Host: gate.proxycove.com
Porta: 12321 (ou endpoint de rotação)
Usuário: your_username
Senha: your_password
Formato: http://username:password@gate.proxycove.com:12321

3. Configuração da rotação

ProxyCove oferece rotação automática de IP através de um endpoint dedicado. Cada requisição recebe um novo IP do pool.

✅ Melhores práticas para raspagem

1. Respeite o robots.txt

Verifique o arquivo robots.txt do site e siga as diretrizes. É ético e legalmente correto.

2. Limite a velocidade

Não faça mais de 1 requisição a cada 3-5 segundos por IP. Use atrasos aleatórios.

3. Rotação de IP é obrigatória

Use um pool de proxies e troque o IP regularmente. O ideal é um novo IP para cada requisição.

4. Tratamento de erros

Sempre trate exceções, repita requisições com *exponential backoff*.

5. Raspe à noite

Se possível, execute os scrapers à noite no fuso horário do alvo — menor carga nos servidores.

6. Armazene dados em cache

Não solicite os mesmos dados repetidamente. Use um banco de dados para armazenar os resultados.

🎁 ProxyCove para raspagem profissional: Proxies residenciais com rotação, 99% de uptime, suporte 24/7. Pools especiais para a Rússia (Wildberries/Ozon) e internacionais (Amazon/eBay). Comece por $2.7/GB → Código promocional ARTHELLO dá +$1.3 de bônus.

A parte final está chegando!

Na parte final: compras de edição limitada (*sneaker bots*), automação de monitoramento e reprecificação, estudos de caso reais de varejistas, cálculo de ROI da implementação de soluções de proxy e conclusões finais.

Na parte final: Você aprenderá sobre a compra de produtos limitados via *sneaker bots*, como automatizar o monitoramento e a reprecificação, estudará casos reais de varejistas, o cálculo de ROI da implementação de soluções de proxy e recomendações finais para o negócio de e-commerce em 2025.

👟 Sneaker Bots e produtos limitados

Sneaker bots são programas automatizados para comprar produtos de edição limitada: tênis, consoles de videogame, placas de vídeo, itens colecionáveis. Em 2025, esta é uma indústria com um faturamento de centenas de milhões de dólares.

Como funcionam os *sneaker bots*

Processo de compra

  1. Monitoramento de lançamento (*release*) — o bot rastreia o surgimento do produto no site
  2. Adição instantânea ao carrinho — em milissegundos após o lançamento
  3. Preenchimento automático de dados — endereço, pagamento, entrega
  4. Checkout — finalização da compra mais rápido que um humano
  5. Múltiplos pedidos — através de diferentes contas e proxies

⚡ Velocidade é a chave do sucesso

Lançamentos limitados esgotam em segundos. Por exemplo, os *drops* da Nike SNKRS terminam em 30-90 segundos. Um humano fisicamente não consegue competir com bots.

  • Yeezy 350 — esgotado em 10 segundos
  • PlayStation 5 (2024-2025) — esgotado em 2 minutos
  • NVIDIA RTX 4090 — esgotado em 5 minutos
  • Supreme box logo — esgotado em 15 segundos

Por que proxies são necessários para *sneaker bots*

1. Múltiplas contas

As lojas limitam as compras: 1 par de tênis por conta. Bots criam 50-100 contas, cada uma precisa de um IP exclusivo.

2. Contorno de *rate limits*

Sem proxies, o bot envia 100 requisições por segundo de um IP e é bloqueado instantaneamente. Com proxies, são 2 requisições de 50 IPs diferentes.

3. Distribuição geográfica

Nike lança o produto primeiro nos EUA às 9:00 EST, depois na Europa às 9:00 CET. Proxies dos EUA e Europa dão duas chances.

4. Proteção Anti-Bot

Nike, Adidas, Supreme usam proteção avançada. Apenas proxies residenciais/móveis passam nas verificações.

Plataformas populares de *sneaker bots*

Cybersole

Suporte a 400+ sites

~$500-1000

Kodai

Shopify, Supreme, Footsites

~$600-1200

Balko

Nike, Adidas, Shopify

~$400-800

NSB (Nike Shoe Bot)

Especializado em Nike

~$300-600

⚠️ Importante: Para o funcionamento bem-sucedido de *sneaker bots*, são necessários proxies móveis ou residenciais de alta qualidade. Proxies de data center são bloqueados instantaneamente. ProxyCove oferece pools especiais para *sneaker copping* com rotação a cada 10 minutos.

🔓 Contornando limites de compra

Muitos marketplaces impõem limites à quantidade de produtos que podem ser comprados por conta ou endereço IP. Isso é feito para combater *resellers* e garantir uma distribuição justa dos produtos.

Tipos de limites

1. Limite por conta

Exemplo: "Máximo de 2 unidades do produto por pedido"
Solução: Múltiplas contas com e-mails, telefones, endereços de entrega e IPs diferentes

2. Limite por endereço IP

Exemplo: "Apenas 1 pedido pode ser feito por IP por dia"
Solução: Pool de proxies residenciais com rotação para cada pedido

3. Limite por endereço de entrega

Exemplo: "Máximo de 5 unidades do produto por endereço de entrega"
Solução: Uso de diferentes endereços (escritório, amigos, serviços de redirecionamento)

4. Limite por cartão de pagamento

Exemplo: "Máximo de 3 pedidos podem ser pagos com um cartão por dia"
Solução: Cartões virtuais (Privacy.com nos EUA, Revolut na Europa)

Estratégia para contornar limites

✅ Abordagem correta

  1. Cada pedido = sessão única: Novo IP, nova impressão digital de navegador, novos cookies
  2. Proxies residenciais são obrigatórios: IPs de data center são facilmente identificados como uma única fonte
  3. Atrasos temporais: 5-15 minutos entre pedidos de contas diferentes
  4. User agents variados: Imitação de diferentes dispositivos (iPhone, Android, Windows, Mac)
  5. Comportamento realista: Não ir direto para o checkout, mas visualizar 2-3 produtos antes da compra

🤖 Automação completa do monitoramento

Varejistas profissionais automatizam todo o ciclo: da raspagem à reprecificação. Isso permite processar dezenas de milhares de produtos sem intervenção humana.

Arquitetura do sistema automatizado

Componentes do sistema

1. Módulo de Raspagem (Python + Scrapy/Playwright)
  ├── Pool de proxies ProxyCove (1000+ IPs)
  ├── Rotação de User-Agent e *fingerprints*
  ├── Lógica de repetição (*Retry logic*) com *exponential backoff*
  └── Armazenamento em PostgreSQL/MongoDB

2. Banco de Dados (PostgreSQL)
  ├── Tabela products (SKU, nome, categoria)
  ├── Tabela prices (preço, timestamp, concorrente)
  ├── Tabela stock (disponibilidade, quantidade)
  └── Tabela competitors (URL, configurações de raspagem)

3. Motor Analítico (Python/pandas)
  ├── Cálculo de preços médios por categoria
  ├── Identificação de anomalias e tendências
  ├── Previsão de demanda (ML)
  └── Recomendações de precificação

4. Reprecificação (API do Marketplace)
  ├── Aplicação da estratégia de precificação
  ├── Verificação da margem mínima
  ├── Atualização de preços via API
  └── Log de todas as alterações

5. Monitoramento e Alertas (Grafana + Telegram)
  ├── Dashboards com métricas
  ├── Alertas para mudanças críticas
  └── Relatórios de concorrentes

Exemplo de configuração (YAML)

# config.yaml - Configuração de monitoramento scraping: competitors: - name: "Wildberries" url: "https://www.wildberries.ru" frequency: "every 30 minutes" proxy_type: "residential_russia" products: "category_electronics" - name: "Ozon" url: "https://www.ozon.ru" frequency: "every 1 hour" proxy_type: "residential_russia" products: "category_electronics" - name: "Amazon" url: "https://www.amazon.com" frequency: "every 2 hours" proxy_type: "residential_usa" products: "category_electronics" proxies: provider: "ProxyCove" pool_size: 1000 rotation: "per_request" types: residential_russia: endpoint: "http://user:pass@ru.proxycove.com:12321" cost_per_gb: 2.7 residential_usa: endpoint: "http://user:pass@us.proxycove.com:12321" cost_per_gb: 2.7 pricing_strategy: default_rule: "competitor_based" min_margin: 0.15 # 15% max_discount: 0.30 # 30% rules: - condition: "competitor_price < our_price" action: "set_price = competitor_price * 0.97" - condition: "stock_level > 100" action: "apply_discount = 5%" - condition: "stock_level < 10" action: "increase_price = 5%" notifications: telegram: enabled: true bot_token: "YOUR_BOT_TOKEN" chat_id: "YOUR_CHAT_ID" alerts: - "competitor_price_drop > 10%" - "out_of_stock" - "scraping_errors > 5%"

📊 Estudos de caso reais de varejistas

Caso #1: Eletrônicos (Rússia)

📱 Empresa

Loja média de eletrônicos com catálogo de 5.000 produtos, vendendo em Wildberries, Ozon e site próprio.

❌ Problema

Monitoramento manual de preços em mais de 50 marketplaces. O gerente gastava 4 horas por dia, mas cobria apenas os 500 produtos principais. Os outros 4.500 eram reprecificados uma vez por semana.

  • Perda de vendas devido a preços muito altos
  • Perda de margem devido a descontos desnecessários
  • Reação lenta às mudanças do mercado

✅ Solução

Implementação de monitoramento automatizado com proxies ProxyCove:

  • Pool de 200 proxies residenciais russos ($2.7/GB)
  • Raspagem de 15 concorrentes a cada 2 horas
  • Reprecificação automática via API
  • Alertas Telegram para mudanças críticas

📈 Resultados em 3 meses

+23%

Aumento de vendas

+8%

Aumento de margem

-95%

Tempo gasto em monitoramento

Caso #2: Vestuário de Moda (Internacional)

👔 Empresa

Grande marca de moda com vendas em 15 países através do site próprio e Amazon em 8 regiões.

❌ Problema

Revendedores não autorizados vendiam seus produtos na Amazon abaixo dos preços oficiais. A marca perdia o controle da precificação e da imagem.

✅ Solução

Monitoramento de todos os vendedores na Amazon, identificando infratores do MAP (Preço Mínimo Anunciado):

  • 500 proxies residenciais de 8 países ($2.7/GB)
  • Raspagem diária da Amazon.com, .de, .co.uk, .fr, .it, .es, .co.jp, .ca
  • Detecção automática de vendedores com preços abaixo do MAP
  • Medidas legais contra infratores

📈 Resultados em 6 meses

-67%

Infrações de MAP

+15%

Preço médio

+31%

Lucro da marca

💰 ROI e retorno do investimento da solução

Cálculo de custos e benefícios

💸 Custos (mensais)

Proxies ProxyCove (200 residenciais, ~500GB) $1,350
Servidor para raspagem (VPS 8GB RAM) $80
Banco de dados PostgreSQL (gerenciado) $50
Desenvolvimento/suporte (amortização) $500
CUSTO TOTAL $1,980

📈 Benefícios (com faturamento de $100.000/mês)

Aumento de vendas +15% ($15.000) Margem adicional de 20% = $3,000
Melhora na precificação +5% de margem $5,000
Economia de tempo do gerente (4h/dia) $800
Redução de situações de *out-of-stock* $1,200
BENEFÍCIO TOTAL $10,000

🎯 Indicadores de ROI

405%

ROI no primeiro mês

7 dias

Retorno do investimento

$96K

Lucro adicional/ano

🔮 O futuro do monitoramento de e-commerce

🤖 Análise *AI-powered*

GPT-5 e Claude Opus analisarão não apenas preços, mas também descrições de produtos, avaliações e estratégias de marketing dos concorrentes.

📸 Pesquisa Visual (*Visual search*)

A IA encontrará produtos idênticos por foto, mesmo que o concorrente tenha um nome e descrição diferentes.

⚡ Tempo real em todos os lugares

O monitoramento e a reprecificação em tempo real (a cada 30 segundos) se tornarão o padrão para todas as categorias.

🌍 Inteligência Global

Uma plataforma unificada para monitorar todos os marketplaces globais (200+ plataformas) com tradução e análise automáticas.

🎯 Conclusões e recomendações

📝 Conclusões Finais

1️⃣ Proxies são uma necessidade, não uma opção

Em 2025, a raspagem de e-commerce sem proxies é impossível. Os sistemas anti-bot se tornaram muito inteligentes. Proxies residenciais são o padrão mínimo para marketplaces.

2️⃣ Automação = Vantagem Competitiva

O monitoramento manual não escala. Empresas com automação obtêm um aumento de 15-25% na receita e reduzem custos em 30%.

3️⃣ ROI alcançado em uma semana

Com a configuração correta, o investimento em proxies e automação se paga em 7 a 14 dias. O ROI anual ultrapassa 400%.

4️⃣ ProxyCove — A escolha ideal

Pools especializados para e-commerce, proxies residenciais russos para WB/Ozon, e internacionais para Amazon/eBay. 99% de uptime, suporte 24/7. A partir de $1.5/GB.

🏆 Configuração Recomendada

🏠

Residenciais

Pool principal

$2.7/GB

📱

Móveis

Para *sneaker bots*

$3.8/GB

🏢

Data Center

Testes

$1.5/GB

🎁 Oferta especial para e-commerce: Ao se registrar no ProxyCove com o código promocional ARTHELLO, você recebe um bônus de +$1.3. Isso é suficiente para testar a raspagem de ~500 produtos com proxies residenciais. Comece agora →

Comece a monitorar seus concorrentes hoje mesmo!

Registre-se no ProxyCove, adicione fundos com o código promocional ARTHELLO e receba um bônus de +$1.3. Suporte técnico 24/7 em português para ajudar na configuração.

Sobre o autor: O artigo foi preparado por especialistas da ProxyCove com base na análise do mercado de e-commerce de 2025, pesquisas da Deloitte, NielsenIQ, dados sobre precificação dinâmica e casos reais de nossos clientes. Todos os números e estatísticas são atuais a janeiro de 2025.