Com mais de 700,000 análises de software empresarial, Capterra fornece insights e informações valiosas para empresas que buscam encontrar as ferramentas e soluções certas. No entanto, explorar esses dados em grande escala pode ser um desafio sem uma API oficial. Como especialista em web scraping com mais de 5 anos de experiência na extração de dados de sites como o Capterra, compartilharei minhas dicas e estratégias para extrair dados do Capterra de maneira eficaz.
Por que extrair dados do Capterra?
Aqui estão alguns dos principais motivos pelos quais as empresas desejam extrair e analisar dados do Capterra que observei em inúmeros clientes:
- Realize pesquisas competitivas sobre ferramentas e soluções de software empresarial em seu mercado
- Acompanhe o feedback e a opinião dos clientes sobre os produtos que você vende ou está considerando
- Obtenha inteligência de mercado analisando tendências e adoção de software
- Aprimore o roteiro do seu produto com base nas necessidades e pontos problemáticos do usuário
- Otimize o preço e o conjunto de recursos do seu software com base na análise competitiva
- Identifique influenciadores e líderes inovadores que analisam produtos em sua categoria
Com mais de 40 categorias e mais de 700 mil avaliações, Capterra contém uma mina de ouro de dados acionáveis. Extrair e estruturar esses dados permite decisões de negócios mais informadas.
Desafios de extração de dados Capterra
Embora o Capterra forneça uma abundância de informações úteis, raspar o site traz alguns desafios únicos que aprendi a navegar:
- Nenhuma API oficial: Ao contrário de alguns sites, o Capterra não fornece uma API oficial para acesso aos seus dados. Isso significa que você precisará copiar HTML e imitar o comportamento do usuário.
- Uso pesado de JavaScript: Capterra depende muito de JavaScript para carregar seu conteúdo de forma dinâmica. Os raspadores precisam de recursos robustos de renderização de JavaScript para executar scripts.
- Limitação de taxa: Extrair grandes quantidades de dados muito rapidamente pode causar bloqueios. Com base na minha experiência, a raspagem deve ser controlada com cautela para evitar interrupções.
- Captchas: Capterra exibe testes captcha se detectar atividade de raspagem abusiva. Os raspadores precisam de recursos de resolução de captcha para lidar com esses obstáculos.
No entanto, com a estratégia e as ferramentas certas, estes desafios podem ser enfrentados para obter acesso aos dados da Capterra em grande escala.
Estratégias e ferramentas de raspagem
Ao raspar o Capterra, os dois fatores mais importantes são usar ferramentas de raspagem robustas e raspar com responsabilidade. Aqui estão algumas práticas recomendadas que aprimorei ao longo de anos de projetos bem-sucedidos de captura de Capterra:
1. Use proxies e rotação
Os proxies são essenciais para qualquer projeto de web scraping em grande escala. Ao rotear solicitações por meio de vários endereços IP de proxy, você pode raspar com eficiência sem ser bloqueado. Recomendo usar provedores como Oxylabs, Luminati e Smartproxy, que oferecem milhares de proxies.
A rotação contínua de proxies é fundamental – reutilizar os mesmos proxies repetidamente irá queimá-los rapidamente. Aconselho a rotação aleatória de proxies por solicitação para maximizar o espaço IP.
2. Habilite a renderização de JavaScript
Como o Capterra depende muito de JavaScript, os scrapers precisam de recursos robustos de renderização JS. Navegadores sem cabeça como Puppeteer ou Playwright são ideais. Eles podem executar JavaScript totalmente e renderizar páginas como um navegador real.
Descobri que bibliotecas simples de solicitação HTTP acabam com raspagens parciais de páginas, pois não podem executar JavaScript. Navegadores sem cabeça renderizam totalmente o conteúdo dinâmico do Capterra.
3. Implementar atrasos aleatórios
Para imitar o comportamento natural do usuário, introduza atrasos aleatórios entre as solicitações de extração. Com base em meus testes, atrasos de 5 a 15 segundos entre solicitações funcionam bem para evitar bloqueios.
Isso evita raspagem muito rápida e acionamento de limites de taxa. A aleatoriedade também imita melhor os padrões humanos do que intervalos fixos.
4. Desenvolva métodos de resolução de Captcha
Quando o Capterra detecta raspagem abusiva, ele solicitará testes de captcha. Você desejará recursos de resolução de captcha, como Anti-Captcha ou DeathByCaptcha, integrados para resolver esses testes programaticamente.
Isso garante que a raspagem não seja interrompida por captchas. Eu recomendo fazer um orçamento de mais de 70 mil captchas por mês como base para rastreamentos grandes.
5. Raspe em lotes menores
Ao extrair conjuntos de dados maiores, divida-os em lotes menores em várias sessões. Por exemplo, obtenha 250 listagens por sessão versus 1,000.
Isso faz com que a atividade pareça mais natural do que raspar tudo rapidamente. Descobri que tamanhos de lote em torno de 100-300 funcionam bem.
Ferramentas de raspagem como ParseHub, ScraperAPI e Octoparse incorporam muitas das melhores práticas descritas acima, tornando-as ótimas opções para projetos Capterra.
Quais dados você pode extrair?
Agora que cobrimos algumas dicas para uma raspagem eficaz, vamos discutir quais dados você pode realmente extrair do Capterra.
Aqui estão alguns dos principais tipos de dados disponíveis:
- Listagens de diretórios – Nomes, descrições, categorias para listagens de software
- Detalhes do produto – Preços, recursos, detalhes da versão, suporte de plataforma, etc. para produtos específicos
- Detalhes do vendedor – Informações sobre fornecedores e desenvolvedores de software
- comentários do utilizador – Avaliações detalhadas deixadas por usuários fornecendo feedback sobre o software
- Detalhes da revisão – Nome do revisor, cargo, empresa, classificação e muito mais
- Registros de alterações de versão – Detalhes sobre atualizações de software e alterações de recursos
Esses dados podem ser extraídos dos diretórios, páginas de produtos e páginas de fornecedores do Capterra. A fonte mais rica de dados não estruturados está nas mais de 700 mil análises de software da Capterra.
Avaliações de raspagem Capterra
Vamos nos aprofundar na análise das avaliações do Capterra, que contêm dados de sentimento incrivelmente valiosos.
Para dar uma ideia de escala, o Capterra atualmente indexa mais de 730,000 avaliações de usuários verificadas em milhares de produtos de software empresarial em fevereiro de 2024. Isso o torna um dos maiores conjuntos de dados de revisão para software B2B online.
A estruturação desses dados permite análises poderosas como:
- Análise de sentimento – as avaliações são em sua maioria positivas ou negativas?
- Análise de recursos – Sobre quais recursos do produto os usuários mais falam?
- Análise da concorrência – Como se comparam as avaliações do seu produto?
- Análise de tendências – as avaliações estão melhorando ou piorando com o tempo?
Por exemplo, você poderia extrair todos 2,251 comentários para o "Google Analytics" para ver reclamações e desejos comuns em relação aos recursos. Ou analise as classificações ao longo do tempo para ver se melhoraram após a reformulação do produto.
As possibilidades são infinitas com tantos dados de revisão estruturados ao seu alcance.
Dicas para uma raspagem de revisão eficaz
Aqui estão algumas dicas que refinei ao coletar mais de 100,000 análises do Capterra para estruturar esses dados de maneira eficaz:
- Use ferramentas robustas de scraping, como o Puppeteer, para renderizar páginas de revisão com muito JavaScript
- Extraia campos-chave como nome do revisor, texto e classificação em dados estruturados (CSV, JSON)
- Limpe e processe texto – remova HTML, normalize codificações, desduplicar etc.
- Armazene dados em bancos de dados como MongoDB para filtragem e análise mais fáceis
- Use proxies e atrasos para evitar detecção ao extrair grandes volumes de revisão
- Divida em lotes de cerca de 250 avaliações e alterne os trabalhos de scraping para distribuí-los ao longo do tempo
Considerações legais
Ao copiar o Capterra ou qualquer site, é importante garantir que você esteja em conformidade legal com base na minha experiência:
- Termos de Uso – Revise os ToS do Capterra para entender como eles permitem o uso de dados
- Gestão de dados – Remova identificadores diretos de dados copiados para preservar o anonimato
- Não distribuição – Não republice diretamente o conteúdo completo copiado do Capterra
- Estratégias de Atribuição – Se reutilizar trechos, atribua-os adequadamente ao Capterra
- Uso interno – Raspar dados para análise interna versus distribuição externa
Contanto que você trabalhe com responsabilidade e cumpra os ToS de um site, extrair dados para análise competitiva interna normalmente é um uso justo aceitável.
Recomendações de encerramento
As ferramentas de raspagem fornecem os meios para desbloquear a riqueza de dados de pesquisa de mercado do Capterra. Com as melhores práticas responsáveis de web scraping, você pode extrair análises de produtos, listagens de diretórios e outros conteúdos para fins de inteligência competitiva e pesquisa de mercado.
Com base na minha experiência, abordar a raspagem gradualmente, usar ferramentas como proxies e navegadores headless e girar em pequenos lotes ajuda a evitar interrupções em seus esforços de coleta de dados.
Eu recomendo fortemente consultar profissionais como eu, especializados em captura de Capterra para garantir uma extração de dados tranquila e legal. Os insights obtidos valem bem o investimento em experiência.
Equipadas com dados estruturados do Capterra, as empresas obtêm insights competitivos exclusivos para criar produtos melhores, informados diretamente pelo feedback dos clientes e pelas tendências do mercado.
