Полное руководство по скрапингу SERP с использованием proxy

Ключевые выводы

• Скрапинг SERP незаменим для мониторинга SEO, анализа конкурентов и отслеживания позиций — но поисковые системы активно блокируют автоматизированные запросы.
• Резидентные proxy — наиболее надёжный тип прокси для скрапинга SERP, поскольку они используют реальные IP-адреса, выданные интернет-провайдерами, которым поисковые системы доверяют.
• Геотаргетированные proxy позволяют проверять локальные позиции в любом городе или стране, что критически важно для локального SEO и мультирыночных кампаний.
• Ротация IP при каждом запросе, рандомизация таймингов и использование реалистичных заголовков — три столпа незаметного скрапинга SERP.
• Грамотно спроектированный пайплайн скрапинга — с расписанием, контролем конкурентности и структурированным хранением данных — способен мониторить тысячи ключевых слов ежедневно.

Что такое скрапинг SERP и почему он важен

Скрапинг страниц результатов поиска (SERP) — это процесс программного извлечения данных из поисковой выдачи, включая органические результаты, рекламные объявления, расширенные сниппеты, панели знаний, блоки «Люди также спрашивают», локальные результаты и карусели изображений. Для SEO-специалистов, маркетинговых команд и бизнеса, принимающего решения на основе данных, скрапинг SERP с использованием proxy — это фундамент конкурентной разведки.

Вот что позволяют делать данные SERP:

• Отслеживание позиций: Мониторинг того, где ваши страницы появляются по целевым ключевым словам на разных устройствах, в разных локациях и поисковых системах.
• Анализ конкурентов: Отслеживание позиций конкурентов, рекламных текстов, расширенных сниппетов и изменений контент-стратегии в реальном времени.
• Анализ контентных пробелов: Выявление ключевых слов, по которым конкуренты ранжируются, а вы — нет, что открывает возможности для создания контента.
• Мониторинг SERP-фич: Обнаружение моментов, когда Google меняет разметку, добавляет новые элементы или модифицирует отображение результатов по вашим ключевым словам.
• Исследование рынка: Анализ паттернов поискового намерения, трендовых тем и сезонных колебаний спроса в различных географических регионах.

Без надёжных данных SERP SEO-стратегия превращается в гадание. Но поисковые системы не предоставляют API для получения данных о ранжировании. Скрапинг — единственный способ получить эту информацию в масштабе, и для его успешного проведения необходима надёжная прокси-инфраструктура.

Как поисковые системы обнаруживают и блокируют скраперы

Google, Bing и другие поисковые системы вкладывают значительные средства в антибот-системы. Понимание их методов обнаружения — первый шаг к созданию скрапера, который будет работать стабильно.

Обнаружение по IP

Самый распространённый механизм блокировки. Поисковые системы отслеживают объём запросов с каждого IP-адреса. Когда один IP отправляет десятки или сотни поисковых запросов за короткий период, он попадает в чёрный список. Датацентровые IP особенно уязвимы, потому что поисковые системы ведут базы данных известных диапазонов IP хостинг-провайдеров.

Поведенческий анализ

Современные антибот-системы анализируют паттерны запросов. Идеально выверенные запросы через равные интервалы, отсутствие движений мыши, одинаковые размеры окна и мгновенная загрузка страниц — всё это сигнализирует об автоматизации. Люди просматривают веб с естественной вариативностью — боты, как правило, нет.

Фингерпринтинг браузера

Поисковые системы анализируют TLS-отпечатки, настройки HTTP/2, паттерны выполнения JavaScript и специфичные для браузера API. Простые HTTP-клиенты вроде requests или curl создают отпечатки, фундаментально отличающиеся от реальных браузеров.

CAPTCHA и страницы-челленджи

При обнаружении подозрительной активности поисковые системы показывают CAPTCHA или промежуточные страницы с проверкой. Google reCAPTCHA и hCaptcha специально разработаны для различения людей и автоматизированных скриптов.

Ограничение скорости и временные блокировки

Даже без жёстких блокировок поисковые системы могут замедлять ответы, возвращать ухудшенные результаты или отдавать другой контент предполагаемым ботам. Временные блокировки могут длиться от нескольких минут до нескольких дней в зависимости от серьёзности нарушения.

Почему proxy необходимы для скрапинга SERP

Proxy решают фундаментальную проблему обнаружения по IP, распределяя ваши запросы между тысячами различных IP-адресов. Вместо отправки 10 000 запросов с одного IP вы отправляете по одному запросу с 10 000 разных IP. Для поисковой системы каждый запрос выглядит как обычный пользователь, выполняющий единичный поиск.

Помимо распределения IP, proxy обеспечивают:

• Географическое разнообразие: Доступ к результатам поиска так, как они отображаются в конкретных странах, городах и регионах.
• Управление сессиями: Поддержка или ротация IP-сессий в зависимости от того, нужна вам постоянность или разнообразие.
• Масштабируемость: Увеличение объёма запросов за счёт добавления прокси-мощности, а не управления инфраструктурой.
• Анонимность: Предотвращение связывания активности скрапинга с вашей организацией поисковыми системами.

Подробнее о выборе подходящего прокси-сервиса для задач скрапинга читайте в нашем руководстве по лучшим proxy для веб-скрапинга в 2026 году.

Типы proxy для скрапинга SERP: сравнение

Не все proxy одинаково эффективны для скрапинга SERP. Тип используемых прокси напрямую влияет на процент успешных запросов, скорость, стоимость и риск обнаружения. Подробный разбор прокси-архитектур читайте в нашем сравнении резидентных, датацентровых и мобильных proxy.

Характеристика	Резидентные proxy	Датацентровые proxy	Мобильные proxy
Источник IP	Реальные IP от провайдеров	Облачные/хостинг-провайдеры	IP мобильных операторов
Риск обнаружения	Низкий	Высокий	Очень низкий
Успешность в Google	95-99%	40-70%	98-99%
Скорость	Средняя (50-200 мс)	Быстрая (10-50 мс)	Медленнее (100-500 мс)
Стоимость за ГБ	Средняя	Низкая	Высокая
Размер пула IP	Миллионы	Тысячи	Сотни тысяч
Геотаргетинг	Страна + город	Только страна	Страна + оператор
Лучше всего для	Массовый скрапинг SERP	Не-Google поисковики, тесты	Google Maps, локальная выдача

Резидентные proxy — рекомендуемый выбор для скрапинга SERP. Они предлагают оптимальный баланс между процентом успешных запросов, размером пула, точностью геотаргетинга и стоимостью. Сеть резидентных proxy ProxyHat охватывает 195+ стран с таргетингом на уровне городов, что делает её идеальной для локализованных кампаний отслеживания SERP. Ознакомьтесь с нашими тарифными планами для вариантов с оплатой по объёму.

Геотаргетированный скрапинг SERP

Результаты поиска кардинально различаются в зависимости от местоположения. Пользователь, ищущий «лучшая пиццерия» в Нью-Йорке, видит совершенно другие результаты, чем кто-то в Лондоне или Токио. Для бизнеса, работающего на нескольких рынках, геотаргетированный скрапинг SERP — не опция, а необходимость.

Почему локация важна для данных SERP

• Локальные результаты: Локальная тройка Google полностью меняется в зависимости от местоположения пользователя.
• Вариации органического ранжирования: Один и тот же запрос может давать разные органические результаты в разных городах одной страны.
• Рекламный ландшафт: Рекламные тексты конкурентов, стратегии ставок и расширения объявлений различаются по рынкам.
• SERP-фичи: Расширенные сниппеты, панели знаний и блоки «Люди также спрашивают» варьируются по регионам и языкам.

Реализация геотаргетированного скрапинга

ProxyHat поддерживает геотаргетинг на уровне городов через свой прокси-шлюз. Вы указываете нужную локацию в конфигурации proxy, и ваши запросы направляются через IP в соответствующем регионе. Этот подход значительно надёжнее, чем добавление параметров локации к URL поиска, поскольку поисковые системы также используют геолокацию IP для определения того, какие результаты выдавать.

Например, чтобы проверить позиции в Берлине, направьте запрос через берлинский резидентный IP. Поисковая система увидит немецкий IP-адрес и вернёт локализованную немецкую выдачу — именно то, что увидит реальный пользователь в Берлине.

Практическое руководство: скрапинг SERP с ProxyHat

Ниже приведены практические реализации на Python, Node.js и Go с использованием прокси-шлюза ProxyHat. Каждый пример демонстрирует, как скрапить результаты поиска Google с правильной ротацией proxy, заголовками и обработкой ошибок. Полную документацию по SDK смотрите на docs.proxyhat.com.

Реализация на Python

С использованием 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)")

Реализация на Node.js

С использованием ProxyHat Node SDK:

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");

Реализация на Go

С использованием 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))
    }
}

Парсинг данных SERP

Сырой HTML от поисковых систем полезен только после парсинга в структурированные данные. Типичная страница SERP содержит несколько типов результатов, каждый из которых требует собственной логики извлечения.

Ключевые элементы SERP для извлечения

Элемент	Точки данных	Применение
Органические результаты	Заголовок, URL, описание, позиция	Отслеживание позиций, мониторинг конкурентов
Расширенные сниппеты	Контент, URL источника, тип сниппета	Оптимизация контента, таргетинг на нулевую позицию
Люди также спрашивают	Вопросы, развёрнутые ответы	Идеи для контента, оптимизация FAQ
Платная реклама	Заголовок, описание, отображаемый URL, позиция	Конкурентный анализ PPC
Локальный блок	Название компании, рейтинг, адрес, телефон	Отслеживание локального SEO
Панель знаний	Данные сущности, изображения, ключевые факты	Мониторинг бренда, entity SEO
Результаты изображений	URL изображения, страница-источник, alt-текст	Image SEO, оптимизация визуального поиска
Товарные результаты	Товар, цена, продавец, рейтинг	Конкурентная разведка в e-commerce

Пример парсинга на Python

Извлечение органических результатов с помощью BeautifulSoup:

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

Обратите внимание, что Google регулярно меняет структуру HTML. Продакшн-парсеры требуют регулярного обновления. Рекомендуем сохранять сырой HTML наряду с распарсенными данными, чтобы иметь возможность повторного парсинга при изменении селекторов.

Масштабирование мониторинга SERP

Отслеживать несколько ключевых слов просто. Мониторинг тысяч запросов в разных локациях, на разных устройствах и в разных поисковых системах требует продуманной архитектуры.

Расписание и управление конкурентностью

Проектируйте пайплайн скрапинга с учётом следующих принципов:

• Распределяйте запросы: Не отправляйте все запросы одновременно. Используйте случайные задержки от 2 до 8 секунд между запросами, чтобы имитировать поведение человека при поиске.
• Ограничивайте конкурентность: Запускайте 5-15 одновременных запросов. Более высокая конкурентность увеличивает вероятность срабатывания rate limits, даже при ротации proxy.
• Планируйте стратегически: Скрапьте один и тот же запрос в одно и то же время каждый день для получения консистентных данных отслеживания позиций. Утренние часы (5-9 утра по местному времени) обычно дают более стабильные результаты.
• Реализуйте логику повторных попыток: Используйте экспоненциальный backoff с jitter для неудачных запросов. Переключайтесь на новый proxy при каждой повторной попытке.

Архитектура хранения данных

Для мониторинга SERP в масштабе структурируйте хранение данных на трёх уровнях:

1. Архив сырого HTML: Сохраняйте полный HTML страницы SERP с временными метками. Это позволит повторно парсить данные при улучшении логики извлечения или при изменении разметки Google.
2. Структурированные результаты: Парсите и сохраняйте отдельные элементы результатов в реляционной базе данных. Каждая запись включает ключевое слово, локацию, дату, позицию, URL, заголовок и сниппет.
3. Аналитический слой: Агрегируйте данные для отчётности — средняя позиция за период, показатели видимости, распределение позиций и метрики доли голоса конкурентов.

Оптимизация трафика и затрат

Страницы SERP относительно легковесны (50-150 КБ на запрос), но в масштабе расход трафика накапливается. Оптимизируйте затраты следующими способами:

• Запрашивайте только HTML — отключайте загрузку изображений, CSS и JavaScript, когда это возможно.
• Используйте Accept-Encoding: gzip, deflate, br для уменьшения объёма передачи на 60-80%.
• Кэшируйте результаты для запросов, не требующих данных в реальном времени.
• Скрапьте мобильную выдачу (меньший размер страниц), когда данные десктопной версии не нужны.

Модель оплаты за ГБ ProxyHat отлично подходит для скрапинга SERP, поскольку отдельные запросы потребляют минимум трафика. Типичная кампания мониторинга 10 000 ключевых слов ежедневно расходует примерно 1-2 ГБ трафика в день.

Google vs Bing vs другие поисковые системы

Хотя Google доминирует в глобальном поиске, комплексная стратегия мониторинга SERP должна учитывать и другие поисковые системы в зависимости от ваших целевых рынков.

Поисковая система	Глобальная доля	Сложность антибота	Требования к proxy	Примечания
Google	~91%	Очень высокая	Резидентные обязательны	Самая агрессивная антибот-защита. Ротация резидентных IP обязательна.
Bing	~3,5%	Средняя	Резидентные рекомендованы	Менее агрессивный, но датацентровые IP блокируются при больших объёмах.
Yandex	~1,5%	Высокая	Резидентные обязательны	Доминирует в России. Требуются proxy с российскими IP для локальных результатов.
Baidu	~1%	Высокая	Резидентные обязательны	Доминирует в Китае. Нужны китайские proxy; уникальная система CAPTCHA.
DuckDuckGo	~0,6%	Низкая	Любой тип proxy	Минимальная антибот-защита. Нет персонализации по локации.
Yahoo/Naver/Ecosia	~2%	Низкая-средняя	Резидентные рекомендованы	Naver доминирует в Южной Корее. Yahoo актуален в Японии.

Для Google в частности — который является основной целью большинства операций скрапинга SERP — резидентные proxy от качественного провайдера обязательны. Датацентровые proxy дают неприемлемо высокий процент блокировок, делающий данные ненадёжными.

Лучшие практики надёжного скрапинга SERP

Эти практики, проверенные на масштабных операциях скрапинга SERP, стабильно отличают надёжные пайплайны от тех, которые постоянно ломаются:

1. Ротация IP при каждом запросе

Никогда не используйте один и тот же IP для последовательных поисковых запросов в Google. Режим ротации сессий ProxyHat назначает свежий резидентный IP из пула для каждого запроса. Это единственный наиболее важный фактор поддержания высокого процента успешных запросов.

2. Рандомизация таймингов запросов

Добавляйте случайные задержки между запросами, используя распределение, имитирующее поведение человека. Равномерная случайная задержка от 3 до 10 секунд работает хорошо. Избегайте фиксированных интервалов — они тривиально обнаруживаются.

3. Использование реалистичных заголовков браузера

Поддерживайте пул актуальных строк User-Agent и ротируйте их. Включайте реалистичные заголовки Accept, Accept-Language и Accept-Encoding. Согласовывайте User-Agent с заголовками — не указывайте Chrome, отправляя заголовки в стиле Firefox.

4. Грамотная обработка ошибок

Реализуйте многоуровневую стратегию повторных попыток:

• HTTP 429 (Too Many Requests): Смена IP, ожидание 10-30 секунд, повтор.
• Обнаружена CAPTCHA: Смена IP, переключение на другой User-Agent, повтор через 30-60 секунд.
• HTTP 503 (Service Unavailable): Пауза на 60 секунд, затем повтор с новым IP.
• Таймаут соединения: Немедленный повтор с другим proxy.

5. Мониторинг процента успешных запросов

Отслеживайте процент успешных запросов скрапинга постоянно. Здоровый пайплайн скрапинга SERP с резидентными proxy должен поддерживать 95%+ успешность на Google. Если показатель падает ниже 90%, проверьте паттерны запросов, заголовки и конфигурацию proxy.

Правовые и этические аспекты

Скрапинг SERP занимает неоднозначное правовое поле. Вот ключевые принципы, которых следует придерживаться:

• Публичные данные: Результаты поиска — это общедоступная информация. Скрапинг публичных данных в целом легален в большинстве юрисдикций, что подтверждено решением Девятого окружного суда США по делу hiQ Labs v. LinkedIn (2022).
• Условия использования: Условия использования Google запрещают автоматизированный доступ. Хотя нарушение условий использования, как правило, не является уголовным преступлением, оно может привести к блокировке IP и, в крайних случаях, к гражданскому иску.
• Частота и объём: Скрапьте ответственно. Не перегружайте серверы чрезмерным количеством запросов. Используйте задержки между запросами и ограничивайте конкурентность.
• Использование данных: Важно, как вы используете собранные данные. Использование данных SERP для конкурентного анализа, мониторинга SEO и исследования рынка — это стандартная бизнес-практика. Перепубликация защищённого авторским правом контента из результатов поиска — нет.
• GDPR и конфиденциальность: Если ваш скрапинг SERP захватывает персональные данные (например, имена в локальных результатах), убедитесь, что обработка данных соответствует применимым нормам конфиденциальности.

Практическая реальность: тысячи компаний ежедневно скрапят SERP для легитимной бизнес-аналитики. Ключ — делать это ответственно: умеренный объём запросов, соблюдение rate limits и использование данных в аналитических целях.

Собираем всё вместе: продакшн-пайплайн

Вот упрощённая архитектура продакшн-системы мониторинга SERP:

1. Очередь ключевых слов: Храните целевые запросы, локации и частоту скрапинга в базе данных или очереди сообщений (Redis, RabbitMQ или SQS).
2. Пул воркеров: Разверните 3-10 рабочих процессов, которые извлекают запросы из очереди, скрапят через ротируемые резидентные proxy ProxyHat и обрабатывают повторные попытки.
3. Прокси-слой: Настройте шлюз ProxyHat с ротацией сессий и геотаргетингом. Каждый запрос воркера получает свежий IP из целевой локации.
4. Сервис парсинга: Отдельный сервис, принимающий сырой HTML, извлекающий структурированные данные SERP и сохраняющий их в базе данных.
5. Аналитический дашборд: Визуализация трендов ранжирования, отслеживание изменений позиций и генерация алертов при значительных движениях.

Эта архитектура масштабируется горизонтально — добавляйте воркеров и прокси-трафик по мере роста списка ключевых слов. С пулом резидентных proxy ProxyHat можно масштабироваться от сотен до сотен тысяч ежедневных запросов, корректируя ваш тарифный план.

Полную документацию API, включая аутентификацию, управление сессиями и параметры геотаргетинга, смотрите на docs.proxyhat.com.

Часто задаваемые вопросы

Легален ли скрапинг SERP?

Скрапинг общедоступных результатов поиска в целом легален для целей бизнес-аналитики. Суды США подтвердили законность скрапинга публичных данных в делах вроде hiQ v. LinkedIn. Тем не менее важно соблюдать разумные ограничения скорости, не скрапить персональные данные без соответствующих мер защиты и использовать данные в легитимных аналитических целях, а не для перепубликации защищённого авторским правом контента.

Зачем нужны proxy для скрапинга SERP?

Поисковые системы ограничивают количество запросов с одного IP-адреса. Без proxy ваш скрапер будет заблокирован в течение нескольких минут. Резидентные proxy распределяют ваши запросы между тысячами реальных IP-адресов провайдеров, делая каждый запрос похожим на обычный пользовательский поиск. Это особенно критично для Google, у которого самая агрессивная антибот-защита среди крупных поисковых систем.

Сколько ключевых слов можно отслеживать ежедневно с резидентными proxy?

При правильной настройке с ротацией резидентных proxy можно стабильно отслеживать 10 000-50 000+ ключевых слов в день. Ограничивающие факторы — бюджет на прокси-трафик и настройки конкурентности. Типичная страница SERP Google занимает 50-150 КБ, поэтому мониторинг 10 000 запросов ежедневно требует примерно 1-2 ГБ трафика. Тарификация по трафику ProxyHat линейно масштабируется с вашими потребностями мониторинга.

В чём разница между ротируемыми и липкими сессиями proxy для скрапинга SERP?

Ротируемые сессии назначают новый IP-адрес для каждого запроса — это идеально для скрапинга SERP, поскольку каждый поисковый запрос должен выглядеть как от другого пользователя. Липкие сессии сохраняют один и тот же IP на определённый период, что полезно при необходимости многостраничных действий (например, пагинация по результатам поиска) с постоянной идентичностью. Для стандартного отслеживания позиций рекомендуются ротируемые сессии.

Можно ли скрапить локальные результаты поиска для конкретных городов?

Да. ProxyHat поддерживает геотаргетинг на уровне городов через свою сеть резидентных proxy. Направляя запрос через IP в конкретном городе, поисковая система возвращает результаты так, как они отображаются пользователю в этой локации. Это незаменимо для мониторинга локального SEO, где позиции значительно различаются между городами. Комбинируйте геотаргетированные proxy с параметрами Google gl и uule для максимальной точности локации.