Cómo hacer scraping en Zillow: La guía definitiva para datos inmobiliarios (2025)
Aprende cómo hacer scraping de listados de propiedades, precios y Zestimates de Zillow. Esta guía cubre bypass de anti-bot, alternativas de API y estrategias...
Protección Anti-Bot Detectada
- DataDome
- Detección de bots en tiempo real con modelos ML. Analiza huella digital del dispositivo, señales de red y patrones de comportamiento. Común en sitios de comercio electrónico.
- Cloudflare
- WAF y gestión de bots de nivel empresarial. Usa desafíos JavaScript, CAPTCHAs y análisis de comportamiento. Requiere automatización de navegador con configuración sigilosa.
- Google reCAPTCHA
- Sistema CAPTCHA de Google. v2 requiere interacción del usuario, v3 funciona silenciosamente con puntuación de riesgo. Se puede resolver con servicios de CAPTCHA.
- Limitación de velocidad
- Limita solicitudes por IP/sesión en el tiempo. Se puede eludir con proxies rotativos, retrasos en solicitudes y scraping distribuido.
- Behavioral Analysis
- Huella del navegador
- Identifica bots por características del navegador: canvas, WebGL, fuentes, plugins. Requiere spoofing o perfiles de navegador reales.
Acerca de Zillow
Descubre qué ofrece Zillow y qué datos valiosos se pueden extraer.
El líder inmobiliario de Norteamérica
Zillow es el mercado líder de bienes raíces y alquileres en los Estados Unidos y Canadá, proporcionando una base de datos exhaustiva de millones de casas en venta, en alquiler y datos históricos. Propiedad de Zillow Group, la plataforma es el destino principal para los consumidores que buscan valoraciones de viviendas y conocimientos profundos sobre los mercados de vivienda locales.
Puntos de datos exhaustivos
El sitio web contiene una gran cantidad de datos estructurados que incluyen precios de propiedades, ventas históricas, atributos físicos (habitaciones, baños, pies cuadrados), historial de impuestos e información de contacto de los agentes del listado. Esta información se mide en tiempo casi real, lo que la convierte en el estándar de la industria para la disponibilidad actual del mercado.
Valor comercial de los datos extraídos
Estos datos son invaluables para profesionales inmobiliarios, analistas e inversores que necesitan monitorear las fluctuaciones del mercado y realizar modelos de valoración a gran escala. Al extraer el Zestimate (la valoración propia de Zillow), las empresas pueden comparar los valores de las propiedades con las tendencias históricas y la competencia del mercado local a escala.
¿Por Qué Scrapear Zillow?
Descubre el valor comercial y los casos de uso para extraer datos de Zillow.
Análisis de inversión inmobiliaria
Estrategia de precios competitivos
Generación de leads para agentes inmobiliarios
Monitoreo de tendencias del mercado
Modelado de valoración de propiedades
Investigación histórica de ventas e impuestos
Sistemas de tasación automatizados
Desafíos de Scraping
Desafíos técnicos que puedes encontrar al scrapear Zillow.
Protección anti-bot agresiva mediante DataDome y Cloudflare
Renderizado de contenido dinámico que requiere una ejecución intensiva de JavaScript
Actualizaciones frecuentes de estructura y ofuscación de clases CSS
Rate limiting estricto y bloqueos basados en IP según patrones de solicitud
Desafíos CAPTCHA activados por firmas de navegación automatizadas
Scrapea Zillow con IA
Sin código necesario. Extrae datos en minutos con automatización impulsada por IA.
Cómo Funciona
Describe lo que necesitas
Dile a la IA qué datos quieres extraer de Zillow. Solo escríbelo en lenguaje natural — sin código ni selectores.
La IA extrae los datos
Nuestra inteligencia artificial navega Zillow, maneja contenido dinámico y extrae exactamente lo que pediste.
Obtén tus datos
Recibe datos limpios y estructurados listos para exportar como CSV, JSON o enviar directamente a tus aplicaciones.
Por Qué Usar IA para el Scraping
La IA facilita el scraping de Zillow sin escribir código. Nuestra plataforma impulsada por inteligencia artificial entiende qué datos quieres — solo descríbelo en lenguaje natural y la IA los extrae automáticamente.
How to scrape with AI:
- Describe lo que necesitas: Dile a la IA qué datos quieres extraer de Zillow. Solo escríbelo en lenguaje natural — sin código ni selectores.
- La IA extrae los datos: Nuestra inteligencia artificial navega Zillow, maneja contenido dinámico y extrae exactamente lo que pediste.
- Obtén tus datos: Recibe datos limpios y estructurados listos para exportar como CSV, JSON o enviar directamente a tus aplicaciones.
Why use AI for scraping:
- Bypass integrado para la protección de DataDome y Cloudflare
- Interfaz visual sin código para flujos de trabajo inmobiliarios complejos
- Rotación gestionada de residential proxies para evitar bloqueos de IP
- Programación basada en la nube para rastrear cambios de precios diarios
- Exportación directa de datos a CSV, JSON y Google Sheets
Scrapers Sin Código para Zillow
Alternativas de apuntar y clic al scraping con IA
Varias herramientas sin código como Browse.ai, Octoparse, Axiom y ParseHub pueden ayudarte a scrapear Zillow. Estas herramientas usan interfaces visuales para seleccionar elementos, pero tienen desventajas comparadas con soluciones con IA.
Flujo de Trabajo Típico con Herramientas Sin Código
Desafíos Comunes
Curva de aprendizaje
Comprender selectores y lógica de extracción lleva tiempo
Los selectores se rompen
Los cambios en el sitio web pueden romper todo el flujo de trabajo
Problemas con contenido dinámico
Los sitios con mucho JavaScript requieren soluciones complejas
Limitaciones de CAPTCHA
La mayoría de herramientas requieren intervención manual para CAPTCHAs
Bloqueo de IP
El scraping agresivo puede resultar en el bloqueo de tu IP
Scrapers Sin Código para Zillow
Varias herramientas sin código como Browse.ai, Octoparse, Axiom y ParseHub pueden ayudarte a scrapear Zillow. Estas herramientas usan interfaces visuales para seleccionar elementos, pero tienen desventajas comparadas con soluciones con IA.
Flujo de Trabajo Típico con Herramientas Sin Código
- Instalar extensión del navegador o registrarse en la plataforma
- Navegar al sitio web objetivo y abrir la herramienta
- Seleccionar con point-and-click los elementos de datos a extraer
- Configurar selectores CSS para cada campo de datos
- Configurar reglas de paginación para scrapear múltiples páginas
- Resolver CAPTCHAs (frecuentemente requiere intervención manual)
- Configurar programación para ejecuciones automáticas
- Exportar datos a CSV, JSON o conectar vía API
Desafíos Comunes
- Curva de aprendizaje: Comprender selectores y lógica de extracción lleva tiempo
- Los selectores se rompen: Los cambios en el sitio web pueden romper todo el flujo de trabajo
- Problemas con contenido dinámico: Los sitios con mucho JavaScript requieren soluciones complejas
- Limitaciones de CAPTCHA: La mayoría de herramientas requieren intervención manual para CAPTCHAs
- Bloqueo de IP: El scraping agresivo puede resultar en el bloqueo de tu IP
Ejemplos de Código
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headers para imitar un navegador real y evitar bloqueos instantáneos
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Solicitud inicial a la página de listados
response = requests.get(url, headers=headers)
# Comprobar bloqueos 403 de DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bloqueado por anti-bot. Usa residential proxies o un navegador headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificar tarjetas de propiedad por el atributo data-test
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_zillow('90210')Cuándo Usar
Mejor para páginas HTML estáticas donde el contenido se carga del lado del servidor. El enfoque más rápido y simple cuando no se requiere renderizado de JavaScript.
Ventajas
- ●Ejecución más rápida (sin sobrecarga del navegador)
- ●Menor consumo de recursos
- ●Fácil de paralelizar con asyncio
- ●Excelente para APIs y páginas estáticas
Limitaciones
- ●No puede ejecutar JavaScript
- ●Falla en SPAs y contenido dinámico
- ●Puede tener dificultades con sistemas anti-bot complejos
Cómo Scrapear Zillow con Código
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Headers para imitar un navegador real y evitar bloqueos instantáneos
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
}
def scrape_zillow(zip_code):
url = f'https://www.zillow.com/homes/{zip_code}_rb/'
try:
# Solicitud inicial a la página de listados
response = requests.get(url, headers=headers)
# Comprobar bloqueos 403 de DataDome/Cloudflare
if response.status_code == 403:
print('Bloqueado por anti-bot. Usa residential proxies o un navegador headless.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identificar tarjetas de propiedad por el atributo data-test
for card in soup.find_all('article', {'data-test': 'property-card'}):
price = card.find('span', {'data-test': 'property-card-price'})
addr = card.find('address', {'data-test': 'property-card-addr'})
print(f'Price: {price.text if price else "N/A"} | Address: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Error: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Lanzando con un user agent real para evadir comprobaciones básicas
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
# Navegar y esperar a que el contenido sea renderizado completamente por React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Esperar a que aparezcan los selectores de las tarjetas de propiedad
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Extraer datos del DOM renderizado
listings = page.query_selector_all('[data-test="property-card"]')
for listing in listings:
price_el = listing.query_selector('[data-test="property-card-price"]')
address_el = listing.query_selector('address')
price = price_el.inner_text() if price_el else "N/A"
address = address_el.inner_text() if address_el else "N/A"
print(f'Price: {price}, Address: {address}')
browser.close()
scrape_zillow()Python + Scrapy
import scrapy
import json
class ZillowSpider(scrapy.Spider):
name = 'zillow'
start_urls = ['https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/']
def parse(self, response):
# Zillow almacena datos en una etiqueta de script JSON llamada __NEXT_DATA__
# Esto es más estable que extraer la estructura HTML
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Navegar por la estructura JSON anidada para encontrar los resultados del listado
results = data.get('props', {}).get('pageProps', {}).get('searchPageState', {}).get('cat1', {}).get('searchResults', {}).get('listResults', [])
for item in results:
yield {
'price': item.get('price'),
'address': item.get('address'),
'zpid': item.get('zpid'),
'bedrooms': item.get('beds'),
'bathrooms': item.get('baths')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
// Lanzando el navegador con el plugin stealth para evitar la detección de DataDome
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Configurar un header extra para parecer más humano
await page.setExtraHTTPHeaders({
'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9'
});
await page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', { waitUntil: 'networkidle2' });
const properties = await page.evaluate(() => {
const cards = Array.from(document.querySelectorAll("[data-test='property-card']"));
return cards.map(card => ({
price: card.querySelector("[data-test='property-card-price']")?.innerText,
address: card.querySelector("address")?.innerText
}));
});
console.log(properties);
await browser.close();
})();Qué Puedes Hacer Con Los Datos de Zillow
Explora aplicaciones prácticas e insights de los datos de Zillow.
Descubrimiento de arbitraje de inversión
Los inversores inmobiliarios pueden identificar propiedades infravaloradas comparando los precios de los listados directamente con los Zestimates históricos.
Cómo implementar:
- 1Extraer listados activos para códigos postales específicos diariamente.
- 2Almacenar datos en una base de datos de series temporales para análisis de tendencias.
- 3Comparar los precios de los listados con los valores históricos de Zestimate.
- 4Configurar alertas automatizadas para propiedades con precios un 10% por debajo de la mediana local.
Usa Automatio para extraer datos de Zillow y crear estas aplicaciones sin escribir código.
Qué Puedes Hacer Con Los Datos de Zillow
- Descubrimiento de arbitraje de inversión
Los inversores inmobiliarios pueden identificar propiedades infravaloradas comparando los precios de los listados directamente con los Zestimates históricos.
- Extraer listados activos para códigos postales específicos diariamente.
- Almacenar datos en una base de datos de series temporales para análisis de tendencias.
- Comparar los precios de los listados con los valores históricos de Zestimate.
- Configurar alertas automatizadas para propiedades con precios un 10% por debajo de la mediana local.
- Generación de leads hipotecarios
Los prestamistas pueden identificar a propietarios que han listado propiedades recientemente para ofrecer refinanciación o nuevos productos de préstamo.
- Extraer datos de nuevos listados 'En Venta' cada hora.
- Contrastar a los propietarios con registros públicos de impuestos y escrituras.
- Enriquecer los leads con información de contacto verificada.
- Automatizar campañas de alcance personalizado para servicios hipotecarios.
- Auditoría de precisión de Zestimate
Los tasadores utilizan datos extraídos para verificar la fiabilidad de las valoraciones automáticas en vecindarios específicos.
- Extraer datos de 'Vendidos recientemente' de los últimos 6 meses.
- Calcular el delta entre el precio de venta y el último Zestimate.
- Mapear los márgenes de error geográficamente para identificar sesgos de valoración.
- Usar los datos para ajustar modelos de tasación humana.
- Optimización del mercado de alquiler
Los administradores de propiedades monitorean las fluctuaciones de los precios de alquiler para establecer tarifas óptimas para sus carteras.
- Extraer listados de alquiler en códigos postales específicos semanalmente.
- Analizar tendencias de precios para diferentes conteos de habitaciones/baños.
- Identificar vecindarios de alta demanda basados en la velocidad de rotación de los listados.
- Ajustar los precios de la cartera dinámicamente basados en datos del mercado en tiempo real.
- Monitoreo de corretajes competitivos
Las agencias inmobiliarias rastrean el inventario y el rendimiento de los listados de corretajes rivales.
- Filtrar listados de Zillow por nombres de agentes u oficinas de la competencia.
- Extraer 'Días en Zillow' y cambios de estado (por ejemplo, Pendiente, Vendido).
- Comparar la velocidad promedio de ventas con el propio desempeño.
- Visualizar los cambios en la cuota de mercado utilizando herramientas de business intelligence.
Potencia tu flujo de trabajo con Automatizacion IA
Automatio combina el poder de agentes de IA, automatizacion web e integraciones inteligentes para ayudarte a lograr mas en menos tiempo.
Consejos Pro para Scrapear Zillow
Consejos expertos para extraer datos exitosamente de Zillow.
Apunta a la etiqueta de script __NEXT_DATA__ que contiene un enorme bloque JSON de resultados de búsqueda para una mejor estabilidad.
Utiliza residential proxies de alta calidad para evadir la detección de comportamiento de DataDome que marca las IPs de centros de datos.
Introduce movimientos aleatorios del ratón y retrasos en los clics para imitar patrones de navegación humanos.
Rota las cadenas de User-Agent y asegúrate de que los TLS fingerprints coincidan con la firma del navegador declarada.
Monitorea los parámetros de consulta de la URL de búsqueda para generar enlaces directos para la extracción de datos filtrados (por ejemplo, rangos de precios).
Realiza el scraping durante horas de menor actividad (noche tarde EST) para reducir el riesgo de un rate limiting agresivo.
Testimonios
Lo Que Dicen Nuestros Usuarios
Unete a miles de usuarios satisfechos que han transformado su flujo de trabajo
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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