Como Fazer Scraping no Zillow: O Guia Definitivo para Dados Imobiliários (2025)
Aprenda a fazer scraping de anúncios, preços e Zestimates no Zillow. Este guia cobre bypass de anti-bots, alternativas de API e estratégias de geração de leads.
Proteção Anti-Bot Detectada
- DataDome
- Detecção de bots em tempo real com modelos ML. Analisa fingerprint do dispositivo, sinais de rede e padrões comportamentais. Comum em sites de e-commerce.
- Cloudflare
- WAF e gestão de bots de nível empresarial. Usa desafios JavaScript, CAPTCHAs e análise comportamental. Requer automação de navegador com configurações stealth.
- Google reCAPTCHA
- Sistema CAPTCHA do Google. v2 requer interação do usuário, v3 funciona silenciosamente com pontuação de risco. Pode ser resolvido com serviços de CAPTCHA.
- Limitação de taxa
- Limita requisições por IP/sessão ao longo do tempo. Pode ser contornado com proxies rotativos, atrasos de requisição e scraping distribuído.
- Behavioral Analysis
- Fingerprinting de navegador
- Identifica bots pelas características do navegador: canvas, WebGL, fontes, plugins. Requer spoofing ou perfis de navegador reais.
Sobre Zillow
Descubra o que Zillow oferece e quais dados valiosos podem ser extraídos.
O Líder do Mercado Imobiliário na América do Norte
O Zillow é o principal marketplace imobiliário e de aluguel nos Estados Unidos e Canadá, oferecendo um banco de dados abrangente com milhões de casas à venda, para alugar e dados históricos. Operada pelo Zillow Group, a plataforma é o destino principal para consumidores que buscam avaliações de imóveis e insights profundos sobre mercados habitacionais locais.
Pontos de Dados Abrangentes
O site contém uma riqueza de dados estruturados, incluindo preços de imóveis, histórico de vendas, atributos físicos (quartos, banheiros, metragem), histórico de impostos e informações de contato de corretores. Essas informações são atualizadas quase em tempo real, tornando-o o padrão da indústria para disponibilidade atual de mercado.
Valor de Negócio dos Dados Coletados
Esses dados são inestimáveis para profissionais imobiliários, analistas e investidores que precisam monitorar flutuações de mercado e realizar modelagens de avaliação em larga escala. Ao extrair o Zestimate (avaliação proprietária do Zillow), as empresas podem realizar o benchmark de valores de propriedades em relação a tendências históricas e à concorrência do mercado local em escala.
Por Que Fazer Scraping de Zillow?
Descubra o valor comercial e os casos de uso para extração de dados de Zillow.
Análise de Investimento Imobiliário
Estratégia de Preços Competitivos
Geração de Leads para Corretores
Monitoramento de Tendências de Mercado
Modelagem de Avaliação de Imóveis
Pesquisa Histórica de Vendas e Impostos
Sistemas de Avaliação Automatizados
Desafios do Scraping
Desafios técnicos que você pode encontrar ao fazer scraping de Zillow.
Proteção anti-bot agressiva usando DataDome e Cloudflare
Renderização de conteúdo dinâmico exigindo execução pesada de JavaScript
Atualizações frequentes de estrutura e ofuscação de classes CSS
Rate limiting rigoroso e bloqueio baseado em IP conforme os padrões de requisição
Desafios de CAPTCHA acionados por assinaturas de navegação automatizada
Scrape Zillow com IA
Sem código necessário. Extraia dados em minutos com automação por IA.
Como Funciona
Descreva o que você precisa
Diga à IA quais dados você quer extrair de Zillow. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.
A IA extrai os dados
Nossa inteligência artificial navega Zillow, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.
Obtenha seus dados
Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.
Por Que Usar IA para Scraping
A IA facilita o scraping de Zillow sem escrever código. Nossa plataforma com inteligência artificial entende quais dados você quer — apenas descreva em linguagem natural e a IA os extrai automaticamente.
How to scrape with AI:
- Descreva o que você precisa: Diga à IA quais dados você quer extrair de Zillow. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.
- A IA extrai os dados: Nossa inteligência artificial navega Zillow, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.
- Obtenha seus dados: Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.
Why use AI for scraping:
- Bypass nativo para proteção DataDome e Cloudflare
- Interface visual no-code para fluxos imobiliários complexos
- Rotação gerenciada de proxies residenciais para evitar banimentos de IP
- Agendamento baseado em nuvem para rastrear mudanças diárias de preços
- Exportação direta de dados para CSV, JSON e Google Sheets
Scrapers Web No-Code para Zillow
Alternativas point-and-click ao scraping com IA
Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de Zillow sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.
Workflow Típico com Ferramentas No-Code
Desafios Comuns
Curva de aprendizado
Compreender seletores e lógica de extração leva tempo
Seletores quebram
Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho
Problemas com conteúdo dinâmico
Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas
Limitações de CAPTCHA
A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs
Bloqueio de IP
Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP
Scrapers Web No-Code para Zillow
Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de Zillow sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.
Workflow Típico com Ferramentas No-Code
- Instalar extensão do navegador ou registrar-se na plataforma
- Navegar até o site alvo e abrir a ferramenta
- Selecionar com point-and-click os elementos de dados a extrair
- Configurar seletores CSS para cada campo de dados
- Configurar regras de paginação para scraping de múltiplas páginas
- Resolver CAPTCHAs (frequentemente requer intervenção manual)
- Configurar agendamento para execuções automáticas
- Exportar dados para CSV, JSON ou conectar via API
Desafios Comuns
- Curva de aprendizado: Compreender seletores e lógica de extração leva tempo
- Seletores quebram: Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho
- Problemas com conteúdo dinâmico: Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas
- Limitações de CAPTCHA: A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs
- Bloqueio de IP: Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP
Exemplos de Código
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Cabeçalhos para mimetizar um navegador real e evitar bloqueios imediatos
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:
# Requisição inicial para a página de listagem
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verifica bloqueios do DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Bloqueado pelo anti-bot. Use proxies residenciais ou um headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identifica cartões de propriedades pelo 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'Preço: {price.text if price else "N/A"} | Endereço: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Erro: {e}')
scrape_zillow('90210')Quando Usar
Ideal para páginas HTML estáticas com JavaScript mínimo. Perfeito para blogs, sites de notícias e páginas de produtos e-commerce simples.
Vantagens
- ●Execução mais rápida (sem overhead do navegador)
- ●Menor consumo de recursos
- ●Fácil de paralelizar com asyncio
- ●Ótimo para APIs e páginas estáticas
Limitações
- ●Não pode executar JavaScript
- ●Falha em SPAs e conteúdo dinâmico
- ●Pode ter dificuldades com sistemas anti-bot complexos
Como Fazer Scraping de Zillow com Código
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Cabeçalhos para mimetizar um navegador real e evitar bloqueios imediatos
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:
# Requisição inicial para a página de listagem
response = requests.get(url, headers=headers)
# Verifica bloqueios do DataDome/Cloudflare 403
if response.status_code == 403:
print('Bloqueado pelo anti-bot. Use proxies residenciais ou um headless browser.')
return
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Identifica cartões de propriedades pelo 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'Preço: {price.text if price else "N/A"} | Endereço: {addr.text if addr else "N/A"}')
except Exception as e:
print(f'Erro: {e}')
scrape_zillow('90210')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_zillow():
with sync_playwright() as p:
# Iniciando com um user agent real para contornar verificações 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()
# Navega e aguarda o conteúdo ser totalmente renderizado pelo React
page.goto('https://www.zillow.com/homes/for_sale/90210_rb/', wait_until='networkidle')
# Aguarda os seletores dos cartões de imóveis aparecerem
page.wait_for_selector('[data-test="property-card"]')
# Extrai dados do 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'Preço: {price}, Endereço: {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):
# O Zillow armazena dados em uma tag de script JSON chamada __NEXT_DATA__
# Isso é mais estável do que fazer o scraping do layout HTML
json_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if json_data:
data = json.loads(json_data)
# Navega na estrutura JSON aninhada para encontrar os resultados de anúncios
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 () => {
// Iniciando o navegador com o plugin stealth para evitar detecção do DataDome
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Define um cabeçalho extra para parecer mais 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();
})();O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de Zillow
Explore aplicações práticas e insights dos dados de Zillow.
Descoberta de Arbitragem de Investimento
Investidores imobiliários podem identificar propriedades subvalorizadas comparando os preços de venda diretamente com os históricos de Zestimates.
Como implementar:
- 1Fazer o scraping de anúncios ativos para CEPs específicos diariamente.
- 2Armazenar dados em um banco de dados de séries temporais para análise de tendências.
- 3Comparar preços de listagem com valores históricos do Zestimate.
- 4Configurar alertas automatizados para imóveis com preço 10% abaixo da média local.
Use Automatio para extrair dados de Zillow e construir essas aplicações sem escrever código.
O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de Zillow
- Descoberta de Arbitragem de Investimento
Investidores imobiliários podem identificar propriedades subvalorizadas comparando os preços de venda diretamente com os históricos de Zestimates.
- Fazer o scraping de anúncios ativos para CEPs específicos diariamente.
- Armazenar dados em um banco de dados de séries temporais para análise de tendências.
- Comparar preços de listagem com valores históricos do Zestimate.
- Configurar alertas automatizados para imóveis com preço 10% abaixo da média local.
- Geração de Leads para Hipotecas
Instituições financeiras podem identificar proprietários que listaram imóveis recentemente para oferecer refinanciamento ou novos produtos de empréstimo.
- Extrair novos dados de anúncios 'À Venda' de hora em hora.
- Cruzar informações de proprietários com registros públicos de impostos e escrituras.
- Enriquecer os leads com informações de contato verificadas.
- Automatizar campanhas de alcance personalizadas para serviços de hipoteca.
- Auditoria de Precisão do Zestimate
Avaliadores usam dados extraídos para verificar a confiabilidade de avaliações automatizadas em bairros específicos.
- Coletar dados de 'Vendidos Recentemente' dos últimos 6 meses.
- Calcular a diferença entre o Preço de Venda e o último Zestimate.
- Mapear margens de erro geograficamente para identificar vieses de avaliação.
- Usar os dados para ajustar modelos de avaliação humana.
- Otimização do Mercado de Aluguel
Gestores de propriedades monitoram flutuações de preços de aluguel para definir taxas ideais para seus portfólios.
- Fazer o scraping de anúncios de aluguel em CEPs selecionados semanalmente.
- Analisar tendências de preços para diferentes contagens de quartos/banheiros.
- Identificar bairros de alta demanda com base na velocidade de rotatividade dos anúncios.
- Ajustar os preços do portfólio dinamicamente com base em dados de mercado em tempo real.
- Monitoramento Competitivo de Imobiliárias
Agências imobiliárias acompanham o inventário e o desempenho de anúncios de imobiliárias rivais.
- Filtrar anúncios do Zillow por nomes de agentes ou escritórios concorrentes.
- Extrair o campo 'Dias no Zillow' e mudanças de status (ex: Pendente, Vendido).
- Realizar benchmark da velocidade média de vendas em relação ao próprio desempenho.
- Visualizar mudanças na participação de mercado usando ferramentas de business intelligence.
Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA
Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.
Dicas Pro para Scraping de Zillow
Dicas de especialistas para extrair dados com sucesso de Zillow.
Mire na tag de script __NEXT_DATA__, que contém um enorme blob JSON de resultados de busca, para obter uma estabilidade muito maior.
Use proxies residenciais de alta qualidade para contornar a detecção comportamental do DataDome, que costuma sinalizar IPs de data center.
Introduza movimentos aleatórios do mouse e atrasos nos cliques para imitar padrões de navegação humanos.
Rotacione as strings de User-Agent e garanta que os TLS fingerprints correspondam à assinatura do navegador declarada.
Monitore os parâmetros de consulta da URL de busca para gerar links diretos para extração de dados filtrados (ex: faixas de preço).
Realize o scraping durante horários de baixa atividade (madrugada no horário local) para reduzir o risco de rate limiting agressivo.
Depoimentos
O Que Nossos Usuarios Dizem
Junte-se a milhares de usuarios satisfeitos que transformaram seu fluxo de trabalho
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.
Relacionados Web Scraping
How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper
How to Scrape Progress Residential Website
How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data
How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide
How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide
How to Scrape Sacramento Delta Property Management
How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper
How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Perguntas Frequentes Sobre Zillow
Encontre respostas para perguntas comuns sobre Zillow