Google y otros motores de búsqueda llevan tiempo utilizando rastreadores web o crawlers, que se encargan de explorar la web en busca de términos específicos definidos por los usuarios. Estos rastreadores son bots especiales que navegan de una página a otra, generando asociaciones y categorizando términos de búsqueda. El primer rastreador web fue introducido en 1993 junto con Jumpstation, el primer motor de búsqueda.
Técnicas de rastreo como el web scraping o web harvesting son parte de este proceso. Aquí te explicamos cómo funcionan, sus usos y cómo puedes bloquearlas si es necesario.
¿Sabes realmente qué es el web scraping?
El software de web scraping consiste en bots diseñados para analizar bases de datos y extraer datos. Existen diversos tipos de bots, muchos de ellos altamente personalizables, que se utilizan para:
- Almacenar datos.
- Extraer y transformar contenidos.
- Extraer datos de las API.
- Reconocer estructuras de sitios HTML únicos.
Dado que todos los bots emplean un sistema similar para acceder a la información del sitio, a menudo resulta complicado diferenciar entre bots legítimos y maliciosos.
Durante el web scraping (del inglés scraping = arañar/raspar), se recopilan y almacenan datos de sitios web para su posterior análisis o uso en diferentes contextos. Este proceso permite extraer distintos tipos de información, como términos de búsqueda o URL, datos de contacto como direcciones de correo electrónico o números de teléfono. Estos datos son guardados en tablas o bases de datos locales.
El web scraping implica leer textos de páginas web para extraer información y almacenarla, similar a un proceso automático de copiar y pegar. Cuando se trata de la búsqueda de imágenes, este procedimiento se conoce como image scraping.
Ejemplos de qué es el web scraping
El raspado de precios y el robo de contenido son los dos casos de uso más comunes cuando se trata de web scraping malicioso. Esto ocurre cuando los datos se extraen sin la autorización de los propietarios de sitios web.
1.- Raspado de precios
El raspado de precios es una variante clave para entender el web scraping. Se trata de un método en el que los atacantes, a través de una red de bots, lanzan bots de web scraping para examinar las bases de datos de la competencia. El propósito es acceder a la información de precios, superar a los rivales y aumentar las ventas. Un raspado de precios exitoso puede hacer que las ofertas de los atacantes se destaquen en sitios web de comparación.
Este tipo de ataques es común en industrias donde los precios de los productos son fácilmente comparables. Debido a que el precio influye significativamente en las decisiones de compra, las agencias de viajes y los vendedores de electrónica en línea suelen ser víctimas del raspado de precios.
Por ejemplo, los comerciantes electrónicos de teléfonos inteligentes, que venden productos similares a precios competitivos, son blancos frecuentes. Para mantenerse en el mercado, deben ofrecer sus productos al mejor precio posible.
Dado que los clientes generalmente eligen la oferta más económica, un proveedor puede utilizar un bot para raspar constantemente los sitios web de sus competidores y actualizar casi de inmediato sus propios precios en consecuencia.
2.- Raspado de contenido
El web scraping se ejemplifica claramente a través del raspado de contenido, que básicamente implica el robo masivo de información específica de un sitio web. Entre los blancos más comunes están los catálogos de productos online y los sitios web cuyo negocio depende del contenido digital. Para estas empresas, un ataque de raspado de contenido puede resultar catastrófico.
Tomemos el caso de los directorios de negocios en línea, que dedican considerables recursos de tiempo, dinero y energía a desarrollar sus bases de datos. Un ataque de raspado puede hacer que todo su esfuerzo se pierda. Este contenido robado puede utilizarse para campañas de spam o incluso revenderse a la competencia. Cualquiera de estas situaciones es probable que tenga un impacto negativo en los resultados operativos y diarios de cualquier empresa.
¿Cómo funciona el web scraping?
En el ámbito del scraping existen varios métodos de operación, aunque generalmente se distingue entre scraping manual y automático. El scraping manual se refiere al proceso de copiar y pegar información de manera manual, similar a recortar y guardar artículos de periódicos, y solo se emplea cuando se necesita obtener y guardar información específica. Es un proceso sumamente laborioso que raramente se aplica a grandes volúmenes de datos.
Por otro lado, en el scraping automático, se utilizan softwares o algoritmos que analizan diversas páginas web para extraer información. Dependiendo del tipo de sitio web y del contenido, se recurre a diferentes softwares especializados. Dentro del scraping automático, se distinguen varios métodos de operación:
- Texto: aquellos que poseen experiencia con la línea de comandos pueden emplear la función grep de Unix para buscar términos específicos en Python o Perl. Aunque requiere más trabajo comparado con el uso de softwares, es un método sencillo para extraer datos.
- Bots : son programas dedicados a realizar y automatizar determinadas tareas. En el contexto del web harvesting, los bots examinan páginas web de manera automática y recolectan datos.
- Analizador sintáctico: los parsers se utilizan para transformar un texto en una nueva estructura. Por ejemplo, en los análisis HTML, el software lee un documento HTML y almacena la información. Un analizador DOM utiliza la representación de contenidos desde el navegador del cliente para extraer datos.
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¿Con qué fin se utiliza el web scraping?
El web scraping se aplica en una amplia gama de tareas, como la recopilación rápida de información especial o datos de contacto. En el entorno profesional, el scraping se emplea frecuentemente para obtener ventajas sobre la competencia. Permitiendo que, a través del harvesting de datos, una empresa pueda revisar todos los productos de un competidor y compararlos con los suyos. También en el ámbito financiero, el web scraping es muy útil: mediante la lectura de datos desde sitios web externos, permite organizarlos en tablas para su posterior análisis y procesamiento.
Un buen ejemplo de web scraping es Google. Este buscador utiliza la tecnología para mostrar comparaciones de precios de hoteles y vuelos, así como información meteorológica. Igualmente, muchos de los actuales portales de comparación de precios emplean el scraping para presentar información de diversos sitios web y proveedores.
¿Es legal el web scraping?
El scraping no siempre es legal. Primero, los scrapers deben considerar los derechos de propiedad intelectual de los sitios web. Este proceso tiene consecuencias negativas para algunas tiendas online y proveedores, especialmente si el posicionamiento de su página se ve afectado por los agregadores. No es inusual que una empresa interponga una demanda contra un portal de comparaciones para detener el web scraping. En un caso de este tipo, el Tribunal Superior Regional de Fráncfort determinó en 2009 que una aerolínea debía permitir el scraping por parte de portales de comparación, ya que su información es de libre acceso. Sin embargo, la aerolínea podía implementar medidas técnicas para evitarlo.
El web scraping es legal siempre y cuando los datos obtenidos estén libremente disponibles para terceros en la web. Para asegurar la legalidad del web scraping, es crucial tener en cuenta lo siguiente:
- Cumplir con los derechos de propiedad intelectual. Si los datos están protegidos por estos derechos, no se pueden publicar en ningún otro sitio.
- Los operadores de las páginas tienen el derecho de implementar procesos técnicos que impidan el web scraping, los cuales no deben ser eludidos.
- Si se requiere el registro de usuarios o un contrato de utilización para acceder a los datos, estos no pueden ser aprovechados mediante scraping.
- No está permitido el ocultamiento de publicidad, términos y condiciones o descargos de responsabilidad mediante tecnologías de scraping.
Aunque el scraping está permitido en muchos casos, puede ser utilizado con propósitos destructivos o incluso ilegales. Por ejemplo, a menudo se usa esta tecnología para enviar spam. Los emisores pueden utilizarla para recolectar direcciones de correo electrónico y enviar mensajes de spam a estos destinatarios.
¿Cómo se puede bloquear el web scraping?
Para evitar el scraping, los operadores de sitios web pueden implementar diversas estrategias. Por ejemplo, se puede emplear el archivo robots.txt para impedir el acceso a bots de buscadores. Adicionalmente, el scraping automático se puede contrarrestar mediante bots de software. Bloquear direcciones IP de bots también es una opción viable.
Los datos sensibles, como los números de teléfono, se pueden proteger de forma selectiva presentándolos en forma de imagen o como CSS, lo cual dificulta el scraping de esta información. Además, existen numerosos proveedores de servicios antibot de pago que pueden establecer un firewall.
Con Google Search Console, se pueden configurar alertas para notificar a los operadores de sitios web si se detecta el uso de sus datos para scraping. Por favor, ten en cuenta el aviso legal relativo a este artículo.
¿Dónde se utiliza Web Scraping?
En el ámbito de los motores de búsqueda, un uso legítimo es el empleo de herramientas web como Google, que rastrea diversos sitios web, analiza sus contenidos y los almacena.
Otros ejemplos notables de compañías que emplean Web Scraping incluyen aquellos sitios dedicados a la comparación de precios, como de hoteles, alquileres de vehículos o vuelos. Además, hay empresas que recopilan información de sus competidores o de sus usuarios a través de menciones en redes sociales, entre otros medios.
¿Cómo protegernos contra el web scraping?
1.- Es importante actuar de forma legal
Para evitar el raspado de datos, la manera más sencilla es tomar medidas legales. Una opción es emprender un litigio legal para demostrar que el raspado web está prohibido. Puedes, por ejemplo, demandar a los posibles raspadores si has especificado claramente en tus términos de servicio que esta práctica no está permitida. Un caso similar es el de LinkedIn, que el año pasado demandó a un grupo de raspadores, alegando que la extracción de datos a través de solicitudes automatizadas equivalía a piratería.
2.- Prevenir ataques de las solicitudes que lleguen
Incluso si has establecido un aviso legal que prohíba el raspado de tus servicios, es posible que un atacante insista en proceder. Mediante el filtrado a través del firewall, puedes identificar posibles direcciones IP y evitar que las solicitudes lleguen a tu servicio.
Aunque se trata de una tarea manual, los servicios en la nube modernos disponen de herramientas para bloquear posibles amenazas. Por ejemplo, si gestionas tus servicios en Amazon Web Services, el Escudo de AWS te asistirá en la protección de tu servidor contra ataques potenciales.
3.- Usar tokens de falsificación de solicitud (CSRF)
Para prevenir que herramientas automatizadas hagan solicitudes arbitrarias a las URL de los usuarios invitados, es fundamental utilizar tokens CSRF en tu aplicación. Este token CSRF puede incluirse como un campo oculto en un formulario.
Antes de agruparlo con la solicitud, es necesario cargar y analizar el marcado para encontrar el token correcto y sortear un token CSRF. Este proceso precisa habilidades de programación y el uso de herramientas profesionales.
4.- Usa el archivo .htaccess para evitar el raspado
.htaccess es un archivo de configuración esencial para tu servidor web. Una vez que hayas identificado los raspadores utilizando Google Webmasters, puedes modificar este archivo para evitar que accedan a tus datos. Existen múltiples técnicas que puedes aplicar para detener el proceso de raspado mediante el cambio en la configuración del archivo. Generalmente, este archivo no está habilitado por defecto, por lo que deberás activarlo para que se puedan interpretar los cambios que realices en tu directorio.
5.- Prevenir hotlinking
Cuando tu contenido es raspado, los atacantes copian directamente los enlaces en línea a las imágenes y otros archivos en su sitio web. Dicho recurso, al mostrarse en el sitio del atacante, se vincula directamente a tu página.
Este método de mostrar un recurso alojado en un servidor distinto en su propio sitio se denomina hotlinking. Al evitar un enlace activo, cuando una de tus imágenes es mostrada en otro sitio web, no se carga desde tu servidor.
6.- Bloquear direcciones IP específicas
Si has determinado las direcciones IP o los patrones de direcciones IP usados para raspar, puedes bloquearlas fácilmente a través de tu archivo .htaccess.
7.- Limita el número de solicitudes de una dirección IP
Puedes limitar el número de solicitudes provenientes de una dirección IP como alternativa. Sin embargo, es importante considerar que esto puede no ser efectivo si el atacante dispone de múltiples direcciones IP. En casos de solicitudes anormales desde una dirección IP, también puedes implementar un captcha.
Debes bloquear el acceso desde direcciones IP reconocidas de servicios de alojamiento y rastreo en la nube. Esto garantizará que un atacante no pueda utilizar dichos servicios para eliminar o copiar tus datos.
8.- Crear honeypots
Un «honeypot» es un enlace a contenido ficticio que el usuario típico no puede ver, ya que está oculto en el HTML. Este enlace se hace visible para los programas que analizan el sitio web. Al redirigir un raspador hacia estos honeypots, no solo puedes identificar a los raspadores, sino también hacer que malgasten sus recursos en páginas sin información relevante. Por lo tanto, es crucial desactivar dichos enlaces en tu archivo robots.txt para evitar que los motores de búsqueda terminen indexando estos honeypots.
9.- Cambiar la estructura del HTML con frecuencia
Para dificultar el acceso de los raspadores a los datos, puedes cambiar con frecuencia la estructura del HTML. La mayoría de los rastreadores analizan el HTML que se obtiene del servidor. De esta manera, un atacante deberá evaluar nuevamente la estructura de tu sitio web para extraer los datos, lo cual es una de las claves para entender qué es el web scraping.
10.- Proporcionar APIs
Estableciendo ciertas reglas, puedes permitir la extracción selectiva de datos de tu sitio. Una manera de hacerlo es creando APIs basadas en suscripciones para supervisar y controlar el acceso a tus datos. Además de monitorear el uso del servicio que ofreces, las APIs también te permiten restringirlo según sea necesario.
Para evitar complicaciones y problemas de web scraping, es crucial confiar en plataformas que te proporcionen la seguridad necesaria y los servicios adecuados para cada campaña de marketing. En Doc Marketing, estamos aquí para ayudarte con eso.
Preguntas Frecuentes (FAQ)
¿Cómo se diferencia el Web Scraping de otras técnicas de extracción de datos y en qué consiste?
El Web Scraping permite recolectar datos de páginas web automáticamente, extrayendo el contenido HTML para filtrar y almacenar la información requerida. A diferencia de otras técnicas, se centra en el contenido web y es capaz de recopilar datos específicos de manera eficaz. 3.
¿Qué usos legítimos tiene el Web Scraping?
Los usos legítimos del Web Scraping incluyen la comparación de precios en e-commerce, el monitoreo de menciones en redes sociales, la recopilación de datos de mercado y análisis competitivo, así como la indexación de contenido por motores de búsqueda.
¿Cómo se pueden realizar tareas de Web Scraping de forma ética y legal?
Para realizar Web Scraping éticamente y cumplir con la ley, es necesario respetar las políticas de uso de los sitios web, especialmente el archivo robots.txt
, que define las directrices sobre qué partes del sitio pueden ser raspadas. También es crucial no saturar los servidores con demasiadas solicitudes y usar los datos de manera responsable.
¿Qué lenguajes de programación y tecnologías se utilizan habitualmente en Web Scraping?
Python es el lenguaje más popular para Web Scraping debido a su facilidad y a la disponibilidad de bibliotecas especializadas como Beautiful Soup, Scrapy y Selenium. Estas herramientas simplifican la extracción y el procesamiento de los datos obtenidos.
¿Cuáles son los pasos iniciales para comenzar un proyecto de Web Scraping?
Primero se debe definir claramente el objetivo del scraping y seleccionar las fuentes de datos web. También es vital familiarizarse con la estructura HTML de las páginas de interés, elegir las herramientas y bibliotecas adecuadas, y considerar las implicaciones legales y éticas del scraping.
¿Dónde se puede aprender más sobre Web Scraping y cómo practicar esta técnica?
Datademia ofrece un curso especializado de Web Scraping con Python, diseñado para enseñar las habilidades necesarias para recolectar datos de la web efectivamente. Este curso proporciona una base sólida desde el uso de bibliotecas hasta la implementación de proyectos reales de scraping.
¿Qué desafíos se enfrentan al realizar Web Scraping y cómo superarlos?
Los desafíos incluyen manejar sitios web dinámicos que utilizan JavaScript, lidiar con la paginación y el scrolling infinito, evitar los mecanismos anti-scraping y actualizar el scraper ante cambios en la estructura del sitio web. Superar estos desafíos requiere técnicas avanzadas de scraping, el uso de proxies y un buen conocimiento de las tecnologías web modernas.
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