Guida completa a SERP Scraping con proxy

Asporto chiave

• La raschiatura SERP è essenziale per il monitoraggio SEO, l'analisi dei concorrenti e il monitoraggio dei ranghi, ma i motori di ricerca bloccano attivamente le richieste automatizzate.
• I proxy residenziali sono il tipo di proxy più affidabile per la raschiatura SERP perché utilizzano IP reali assegnati a ISP che i motori di ricerca si fidano.
• I proxy geo-targeted consentono di controllare le classifiche locali in qualsiasi città o paese, che è fondamentale per le campagne locali SEO e multi-mercato.
• Gli IP rotanti per richiesta, la tempistica casuale e l'utilizzo di intestazioni realistiche sono i tre pilastri della raschiatura SERP non rilevabile.
• Un oleodotto di demolizione ben strutturato — con la pianificazione, il controllo della convalutazione e la memorizzazione dei dati strutturata — può monitorare migliaia di parole chiave ogni giorno.

Ciò che è SERP Scraping e Perché si Matters

Pagina dei risultati del motore di ricerca (SERP) raschiamento è il processo di estrazione programmatica dei dati dai risultati del motore di ricerca — compresi elenchi organici, annunci a pagamento, frammenti presenti, pannelli di conoscenza, People Also Ask scatole, pacchetti locali e carousels immagine. Per professionisti SEO, team di marketing e aziende basate sui dati, Raschiatura SERP con proxy è la spina dorsale dell'intelligenza competitiva.

Ecco ciò che i dati SERP permettono:

• Inseguimento casuale: Monitora dove le tue pagine appaiono per le parole chiave di destinazione su dispositivi, posizioni e motori di ricerca.
• Analisi dei concorrenti: Traccia le graduatorie dei concorrenti, copia degli annunci, snippets presenti e la strategia dei contenuti si sposta in tempo reale.
• Analisi del gap dei contenuti: Identificare parole chiave in cui i concorrenti si posizionano ma non lo fai, rivelando opportunità di contenuti.
• Monitoraggio della funzione SERP: Rileva quando Google cambia layout, aggiunge nuove funzionalità, o modifica come i risultati visualizzano per le parole chiave.
• Ricerca di mercato: Analizzare i modelli di intenti di ricerca, gli argomenti di tendenza e le fluttuazioni stagionali della domanda nelle regioni geografiche.

Senza dati SERP affidabili, la strategia SEO diventa intuitiva. Ma i motori di ricerca non offrono API per i dati della classifica. Scraping è l'unico modo per catturare queste informazioni su scala e farlo richiede con successo una robusta infrastruttura proxy.

Come i motori di ricerca rilevano e bloccano i grattacieli

Google, Bing e altri motori di ricerca investono pesantemente nei sistemi anti-bot. Capire i loro metodi di rilevamento è il primo passo verso la costruzione di un raschietto che funziona in modo affidabile.

Rilevazione basata su IP

Il meccanismo di bloccaggio più comune. I motori di ricerca tracciano il volume di richiesta per indirizzo IP. Quando un singolo IP invia decine o centinaia di query di ricerca in un breve periodo, viene segnalato. Gli IP del datacenter sono particolarmente vulnerabili perché i motori di ricerca mantengono database di noti range IP del provider di hosting.

Analisi comportamentale

I moderni sistemi anti-bot analizzano i modelli di richiesta. Perfettamente tempo richieste a intervalli esatti, mancanti movimenti del mouse, dimensioni identiche di viewport, e la pagina istantanea carica tutta l'automazione del segnale. Gli esseri umani corrono con variabilità naturale — i bot in genere non lo fanno.

Sfogliatore Impronte

I motori di ricerca esaminano le impronte digitali TLS, le impostazioni HTTP/2, i modelli di esecuzione JavaScript e le API specifiche del browser. Clienti HTTP semplici come requests o curl produrre impronte digitali che differiscono fondamentalmente da veri browser.

CAPTCHA e Pagine di sfida

Quando l'attività sospetta viene rilevata, i motori di ricerca servono CAPTCHA o pagine di sfida interstiziale. Google reCAPTCHA e hCaptcha sono specificamente progettati per differenziare gli esseri umani da script automatizzati.

Limiti tariffari e bandi temporanei

Anche senza blocchi duri, i motori di ricerca possono rallentare le risposte, restituire i risultati degradati, o servire contenuti diversi per i bot sospetti. I divieti temporanei possono durare da minuti a giorni a seconda della gravità.

Perché i proxy sono essenziali per SERP Scraping

I proxy risolvono il problema fondamentale del rilevamento basato su IP distribuendo le vostre richieste in migliaia di indirizzi IP diversi. Invece di inviare 10.000 query da un IP, si invia una query ciascuno da 10.000 IP diversi. Al motore di ricerca, ogni richiesta sembra un utente individuale che esegue una singola ricerca.

Oltre la distribuzione IP, i proxy forniscono:

• Diversità geografica: Accedi ai risultati della ricerca come appaiono paesi specifici, città e regioni.
• Gestione delle sessioni: Mantenere o ruotare sessioni IP a seconda della necessità di consistenza o varietà.
• Scalabilità: Aumentare il volume di query aggiungendo più capacità proxy piuttosto che gestire l'infrastruttura.
• Nome: Impedisci ai motori di ricerca di collegare l'attività di scraping alla tua organizzazione.

Per un'occhiata dettagliata alla selezione del servizio proxy giusto per la demolizione dei carichi di lavoro, vedere la nostra guida su i migliori proxy per la raschiatura web nel 2026.

Tipi di proxy per SERP Scraping: un confronto

Non tutti i proxy si esibiscono ugualmente per la raschiatura SERP. Il tipo di proxy scelto influisce direttamente sui tassi di successo, sulla velocità, sui costi e sul rischio di rilevamento. Per un'immersione profonda in architetture proxy, leggi il nostro paragone residenziale vs datacenter vs mobile proxy.

I proxy residenziali sono la scelta consigliata per la raschiatura SERP. Essi offrono il miglior equilibrio di tasso di successo, dimensione della piscina, geo-targeting granularity, e l'efficienza dei costi. La rete proxy residenziale di ProxyHat si estende 195+ paesi con targeting di livello urbano, rendendolo ideale per localizzato monitoraggio SERP campagne. Controlla il nostro piani di prezzi per opzioni basate sul volume.

Geo-Targeted SERP Scraping

I risultati della ricerca variano drasticamente per posizione. Un utente alla ricerca di "miglior ristorante pizza" a New York vede risultati completamente diversi da qualcuno a Londra o Tokyo. Per le aziende che operano su più mercati, la raschiatura SERP geo-targeted non è facoltativa — è essenziale.

Perché Location Matters per SERP Data

• Risultati del pacchetto locale: Google locale 3 pacchetti cambia interamente in base alla posizione del ricercatore.
• Variazioni della classifica organica: La stessa parola chiave può produrre diversi risultati organici in diverse città all'interno dello stesso paese.
• Ad landscape: Copia ad concorrente, strategie di offerta e estensioni di annunci differiscono per mercato.
• Caratteristiche SERP: Snippets, pannelli di conoscenza e persone Chiedi risultati variano per regione e lingua.

Implementazione Geo-Targeted Scraping

Supporti ProxyHat geo-targeting di livello urbano attraverso il suo gateway proxy. Specifica la posizione desiderata nella configurazione del proxy e le richieste vengono indirizzate tramite IP in quella geografia. Questo approccio è molto più affidabile di appending parametri di posizione per gli URL di ricerca, perché i motori di ricerca utilizzano anche geolocalizzazione IP per determinare quali risultati servire.

Ad esempio, per controllare le classifiche a Berlino, in Germania, indirizzare la tua richiesta attraverso un IP residenziale basato a Berlino. Il motore di ricerca vede un indirizzo IP tedesco e serve il SERP tedesco localizzato — esattamente ciò che un vero utente a Berlino avrebbe visto.

Guida all'attuazione: SERP Scraping con ProxyHat

Qui di seguito sono implementazioni pratiche in Python, Node.js e Go utilizzando il gateway proxy di ProxyHat. Ogni esempio dimostra come raschiare i risultati di ricerca di Google con una corretta rotazione del proxy, intestazioni e gestione degli errori. Per la documentazione completa SDK, visita Docs.proxyhat.com.

Attuazione di Python

Usare il ProxyHat Python SDK:

import requests
from proxyhat import ProxyHat
client = ProxyHat(api_key="your_api_key")
def scrape_serp(keyword, location="us", num_results=10):
    """Scrape Google SERP for a given keyword with geo-targeting."""
    proxy = client.get_proxy(
        country=location,
        session_type="rotating"
    )
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "
                      "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "
                      "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
        "Accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
        "Accept-Encoding": "gzip, deflate, br",
    }
    params = {
        "q": keyword,
        "num": num_results,
        "hl": "en",
        "gl": location,
    }
    response = requests.get(
        "https://www.google.com/search",
        params=params,
        headers=headers,
        proxies={"https": proxy.url},
        timeout=30,
    )
    if response.status_code == 200:
        return response.text
    elif response.status_code == 429:
        print(f"Rate limited. Rotating IP and retrying...")
        return None
    else:
        print(f"Error: {response.status_code}")
        return None
# Scrape rankings for multiple keywords
keywords = ["residential proxies", "web scraping tools", "SERP API"]
for kw in keywords:
    html = scrape_serp(kw, location="us")
    if html:
        print(f"Captured SERP for: {kw} ({len(html)} bytes)")

Node.js Attuazione

Usare il SDK del nodo del proxy:

const { ProxyHat } = require("@proxyhat/sdk");
const axios = require("axios");
const { HttpsProxyAgent } = require("https-proxy-agent");
const client = new ProxyHat({ apiKey: "your_api_key" });
async function scrapeSERP(keyword, location = "us") {
  const proxy = await client.getProxy({
    country: location,
    sessionType: "rotating",
  });
  const agent = new HttpsProxyAgent(proxy.url);
  try {
    const response = await axios.get("https://www.google.com/search", {
      params: {
        q: keyword,
        num: 10,
        hl: "en",
        gl: location,
      },
      headers: {
        "User-Agent":
          "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) " +
          "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) " +
          "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36",
        Accept: "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8",
        "Accept-Language": "en-US,en;q=0.9",
      },
      httpsAgent: agent,
      timeout: 30000,
    });
    return response.data;
  } catch (error) {
    if (error.response?.status === 429) {
      console.log("Rate limited — rotating proxy...");
    } else {
      console.error(`Request failed: ${error.message}`);
    }
    return null;
  }
}
// Monitor multiple keywords concurrently
async function monitorKeywords(keywords, location) {
  const results = await Promise.allSettled(
    keywords.map((kw) => scrapeSERP(kw, location))
  );
  results.forEach((result, i) => {
    if (result.status === "fulfilled" && result.value) {
      console.log(`Captured SERP for: ${keywords[i]}`);
    }
  });
}
monitorKeywords(["residential proxies", "SERP tracking", "proxy API"], "us");

Attuazione

Usare il ProxyHat Go SDK:

package main
import (
    "fmt"
    "io"
    "net/http"
    "net/url"
    "time"
    "github.com/proxyhatcom/go-sdk/proxyhat"
)
func scrapeSERP(client *proxyhat.Client, keyword, location string) ([]byte, error) {
    proxy, err := client.GetProxy(proxyhat.ProxyOptions{
        Country:     location,
        SessionType: "rotating",
    })
    if err != nil {
        return nil, fmt.Errorf("proxy error: %w", err)
    }
    proxyURL, _ := url.Parse(proxy.URL)
    transport := &http.Transport{
        Proxy: http.ProxyURL(proxyURL),
    }
    httpClient := &http.Client{
        Transport: transport,
        Timeout:   30 * time.Second,
    }
    searchURL := fmt.Sprintf(
        "https://www.google.com/search?q=%s&num=10&hl=en&gl=%s",
        url.QueryEscape(keyword), location,
    )
    req, _ := http.NewRequest("GET", searchURL, nil)
    req.Header.Set("User-Agent",
        "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) "+
            "AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) "+
            "Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36")
    req.Header.Set("Accept",
        "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,*/*;q=0.8")
    req.Header.Set("Accept-Language", "en-US,en;q=0.9")
    resp, err := httpClient.Do(req)
    if err != nil {
        return nil, err
    }
    defer resp.Body.Close()
    if resp.StatusCode == 429 {
        return nil, fmt.Errorf("rate limited — rotate proxy and retry")
    }
    return io.ReadAll(resp.Body)
}
func main() {
    client := proxyhat.NewClient("your_api_key")
    keywords := []string{"residential proxies", "SERP scraping", "proxy rotation"}
    for _, kw := range keywords {
        body, err := scrapeSERP(client, kw, "us")
        if err != nil {
            fmt.Printf("Error scraping '%s': %v\n", kw, err)
            continue
        }
        fmt.Printf("Captured SERP for '%s' (%d bytes)\n", kw, len(body))
    }
}

Parsing SERP Data

L'HTML crudo dai motori di ricerca è utile solo una volta parsed in dati strutturati. Un tipico SERP contiene più tipi di risultati, ciascuno che richiede la propria logica di estrazione.

Elementi di SERP chiave da estrarre

Esempio di Parsing in Python

Utilizzando BeautifulSoup per estrarre risultati organici:

from bs4 import BeautifulSoup
def parse_organic_results(html):
    """Extract organic search results from Google SERP HTML."""
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    results = []
    for position, div in enumerate(soup.select("div.g"), start=1):
        title_el = div.select_one("h3")
        link_el = div.select_one("a[href]")
        snippet_el = div.select_one("div[data-sncf]") or div.select_one(".VwiC3b")
        if title_el and link_el:
            results.append({
                "position": position,
                "title": title_el.get_text(strip=True),
                "url": link_el["href"],
                "snippet": snippet_el.get_text(strip=True) if snippet_el else None,
            })
    return results
def parse_people_also_ask(html):
    """Extract People Also Ask questions."""
    soup = BeautifulSoup(html, "html.parser")
    questions = []
    for item in soup.select("[data-sgrd] [role='heading']"):
        questions.append(item.get_text(strip=True))
    return questions

Si noti che Google cambia frequentemente la sua struttura HTML. I parser di livello di produzione hanno bisogno di manutenzione regolare. Considera di memorizzare l'HTML grezzo insieme ai dati parsed in modo da poter riparlare quando i selettori cambiano.

Monitoraggio SERP scalabile

Tracciare una manciata di parole chiave è semplice. Il monitoraggio di migliaia di parole chiave in più posizioni, dispositivi e motori di ricerca richiede un'architettura deliberata.

Scheduling e Concurrency

Progettare il vostro rottame con questi principi:

• Richieste di punteggio: Non sparare tutte le domande contemporaneamente. Utilizzare ritardi casuali tra 2-8 secondi a richiesta per imitare il comportamento di ricerca umana.
• Concorrenza di limite: Eseguire 5-15 richieste contemporaneamente. Maggiore convalutazione aumenta la possibilità di attivare i limiti di velocità, anche con i proxy rotanti.
• Pianifica strategicamente: Scrape la stessa parola chiave allo stesso tempo ogni giorno per i dati di tracciamento di rango coerente. Ore di mattina (5-9 AM ora locale) tipicamente mostrano risultati più stabili.
• L'attuazione della logica: Utilizzare backoff esponenziale con jitter per richieste fallite. Ruotare a un nuovo proxy su ogni retry.

Architettura dei dati

Per il monitoraggio SERP in scala, strutturare la memorizzazione dei dati intorno a tre strati:

1. Archivio HTML crudo: Conservare l'HTML SERP completo con timestamp. Questo consente di riparlare i dati quando la logica di estrazione migliora o quando Google cambia il suo markup.
2. Risultati strutturati: Parsare e memorizzare singoli elementi di risultato in un database relazionale. Ogni record include parole chiave, posizione, data, posizione, URL, titolo e snippet.
3. Livello di analisi: Dati aggregati per la segnalazione — posizione media nel tempo, punteggi di visibilità, distribuzione della classifica e metriche di condivisione della voce dei concorrenti.

Larghezza di banda e ottimizzazione dei costi

Le pagine SERP sono relativamente leggere (50-150 KB per richiesta), ma in scala, la larghezza di banda aumenta. Ottimizzare i costi per:

• Richiedendo solo l'HTML — disabilitare le immagini, CSS e JavaScript quando possibile.
• Utilizzo Accept-Encoding: gzip, deflate, br per ridurre le dimensioni di trasferimento del 60-80%.
• Caching risultati per parole chiave che non hanno bisogno di dati in tempo reale.
• Scraping mobile SERP (piccole dimensioni della pagina) quando i dati del desktop non sono necessari.

ProxyHat pay-per-GB modello di prezzi è adatto per la raschiatura SERP perché le singole richieste utilizzano la larghezza di banda minima. Una tipica campagna di monitoraggio 10.000 parole chiave al giorno consuma circa 1-2 GB di traffico al giorno.

Google vs Bing vs altri motori di ricerca

Mentre Google domina la ricerca globale, una strategia di monitoraggio SERP completa dovrebbe tenere conto di altri motori a seconda dei vostri mercati target.

Per Google in particolare — che è l'obiettivo primario per la maggior parte delle operazioni di raschiatura SERP — prossi residenziali da un fornitore di qualità non sono negoziabili. I proxy Datacenter producono tassi di blocco inaccettabilmente elevati che rendono i dati inaffidabili.

Migliori Pratiche per Risparmio SERP Affidabile

Dopo aver eseguito operazioni di raschiatura SERP in scala, queste pratiche separano costantemente le tubazioni affidabili da quelle che si rompono costantemente:

1. Ruota IP per richiesta

Non riutilizzare mai lo stesso IP per ricerche consecutive su Google. La modalità di sessione di rotazione di ProxyHat assegna un IP residenziale fresco dalla piscina per ogni richiesta. Questo è il singolo fattore più importante nel mantenere alti tassi di successo.

2. Randomize richiesta tempistica

Aggiungi ritardi casuali tra le richieste utilizzando una distribuzione che imita il comportamento umano. Un ritardo casuale uniforme tra 3-10 secondi funziona bene. Evitare intervalli fissi — sono trivialmente rilevabili.

3. Utilizzare intestazioni realistiche del browser

Mantenere una piscina di stringhe User-Agent attuali e ruotarli. Includere realistico Accettare, accettare-language, e accettare-codifica intestazioni. Abbina l'Utente-Agent alle intestazioni — non pretendono di essere Chrome durante l'invio di intestazioni in stile Firefox.

4. Errore della maniglia con grazia

Attuazione di una strategia multi-tier retry:

• HTTP 429 (troppo molte richieste): Ruotare IP, attendere 10-30 secondi, riprovare.
• CAPTCHA rilevato: Ruotare IP, passare a un diverso utente-agente, riprovare dopo 30-60 secondi.
• HTTP 503 (Servizio Non disponibile): Indietro per 60 secondi, poi riprovare con un IP fresco.
• Tempo di connessione: Riprovare immediatamente con un proxy diverso.

5. Monitorare i tassi di successo

Traccia il tuo tasso di successo raschiando continuamente. Una sana pipeline di raschiamento SERP con proxy residenziali dovrebbe mantenere il 95% di successo su Google. Se i tassi scendono al di sotto del 90%, indaga i modelli di richiesta, le intestazioni e la configurazione del proxy.

Considerazioni giuridiche ed etiche

Il raschiamento SERP occupa uno spazio legale sfumato. Ecco i principi fondamentali da seguire:

• Dati pubblici: I risultati della ricerca sono informazioni accessibili al pubblico. La diffusione dei dati pubblicamente disponibili è generalmente legale nella maggior parte delle giurisdizioni, come afferma l'U.S. Ninth Circuit in hiQ Labs v. LinkedIn (2022).
• Termini di servizio: Google ToS vieta l'accesso automatizzato. Mentre le violazioni di ToS non sono generalmente reati criminali, possono causare divieti IP e, in casi estremi, azioni civili.
• Tasso e volume: Scrape responsabilmente. Non sovrastare server con tassi di richiesta eccessivi. Utilizzare ritardi tra le richieste e limitare la convalutazione.
• Utilizzo dei dati: Come si utilizzano i dati raschiati. Utilizzando i dati SERP per l'analisi competitiva, il monitoraggio SEO e la ricerca di mercato è la pratica aziendale standard. La sostituzione di contenuti protetti da copyright dai risultati di ricerca non è.
• GDPR e privacy: Se il tuo raschio SERP cattura i dati personali (nomi nei risultati del pacchetto locale, ad esempio), assicurati che il trattamento dei tuoi dati sia conforme alle normative sulla privacy applicabili.

La realtà pratica: migliaia di aziende raschiano SERP ogni giorno per legittima intelligenza aziendale. La chiave è di farlo responsabilmente — volume di richiesta moderato, limiti di tasso di rispetto, e utilizzare i dati per scopi analitici.

Mettere tutto insieme: una linea di produzione-Ready

Ecco un'architettura semplificata per un sistema di monitoraggio SERP di produzione:

1. Parola chiave: Memorizza le parole chiave, le posizioni e raschiare le frequenze in un database o in una coda di messaggi (Redis, RabbitMQ, o SQS).
2. Vasca da lavoro: Distribuisci 3-10 processi di lavoro che tirano le parole chiave dalla coda, raschiano attraverso i proxy residenziali rotanti di ProxyHat e gestiscono i retries.
3. Strato del proxy: Configurare il gateway di ProxyHat con sessioni di rotazione e geo-targeting. Ogni richiesta del lavoratore ottiene un IP fresco dalla posizione di destinazione.
4. Servizio Parser: Un servizio separato che riceve HTML grezzo, estrae i dati SERP strutturati e lo memorizza nel tuo database.
5. dashboard di analisi: Visualizza le tendenze della classifica, la posizione della traccia cambia e genera avvisi quando si verificano movimenti significativi.

Questa architettura scala orizzontalmente — aggiungere più lavoratori e banda proxy come la vostra lista parola chiave cresce. Con il pool proxy residenziale di ProxyHat, è possibile scalare da centinaia a centinaia di migliaia di domande giornaliere regolando il vostro piano di traffico.

Per la documentazione completa delle API tra cui autenticazione, gestione delle sessioni e parametri di geo-targeting, visita Docs.proxyhat.com.

Domande frequenti

SERP sta raschiando legale?

SERP raschiamento dei risultati di ricerca disponibili pubblicamente è generalmente legale per scopi di business intelligence. I tribunali degli Stati Uniti hanno confermato la legalità della raccolta dei dati pubblici in casi come hiQ v. LinkedInTuttavia, è importante rispettare limiti di tasso ragionevoli, evitare di raschiare i dati personali senza misure di conformità, e utilizzare i dati per scopi analitici legittimi piuttosto che ripubblicare il contenuto protetto da copyright.

Perché ho bisogno di proxy per la demolizione SERP?

I motori di ricerca limitano il numero di query da un unico indirizzo IP. Senza i proxy, il raschietto sarà bloccato in pochi minuti. I proxy residenziali distribuiscono le vostre richieste in migliaia di IP reali assegnati a ISP, facendo apparire ogni richiesta come una normale ricerca degli utenti. Questo è particolarmente critico per Google, che ha il rilevamento anti-bot più aggressivo tra i principali motori di ricerca.

Quante parole chiave posso rintracciare ogni giorno con proxy residenziali?

Con una configurazione correttamente configurata utilizzando i proxy residenziali rotanti, è possibile monitorare in modo affidabile 10.000-50.000 parole chiave al giorno. I fattori limitanti sono il vostro budget di banda proxy e le impostazioni di convalutazione. Una tipica pagina di Google SERP è di 50-150 KB, quindi il monitoraggio di 10.000 parole chiave al giorno richiede circa 1-2 GB di traffico proxy. ProxyHat prezzi basati sul traffico scala in linea con le tue esigenze di monitoraggio.

Qual è la differenza tra sessioni di proxy rotanti e appiccicose per la demolizione SERP?

Le sessioni di rotazione assegnano un nuovo indirizzo IP per ogni richiesta — ideale per la raschiatura SERP perché ogni query di ricerca dovrebbe apparire da un utente diverso. Le sessioni appiccicose mantengono lo stesso IP per una durata impostata, che è utile quando è necessario eseguire azioni multi-pagina (come impaginare attraverso i risultati di ricerca) da un'identità coerente. Per il tracciamento di rango standard, sono raccomandate sessioni di rotazione.

Posso raschiare i risultati di ricerca locali per città specifiche?

Si'. ProxyHat supporta geo-targeting di livello urbano attraverso il suo rete proxy residenziale. Routing la vostra richiesta attraverso un IP in una determinata città, il motore di ricerca restituisce i risultati come si vedrebbe a un utente in quella posizione. Questo è essenziale per il monitoraggio SEO locale, dove le classifiche variano in modo significativo tra le città. Combinare i proxy geo-targeted con gl e uule Parametri di Google per la massima precisione della posizione.