10 Melhores Scrapers de Airbnb (Eu os Testei com Anúncios Reais)

Há alguns meses, um dos nossos utilizadores enviou-me uma captura de ecrã de uma estimativa de receita da AirDNA a projetar US$ 85 mil/ano para um imóvel que, na realidade, rendia algo mais perto de US$ 30 mil. Isso não é um erro de arredondamento — é uma decisão de investimento completamente diferente.

Passei anos a criar ferramentas de automação e dados, e o mercado de arrendamento de curta duração é um dos ambientes de dados mais confusos que já vi. A Airbnb tem em mais de 220 países, o mercado global de arrendamento de curta duração está e continua a crescer, e anfitriões, gestores de imóveis e investidores imobiliários precisam de dados atualizados sobre preços e disponibilidade.

Mesmo assim, muitos continuam a depender de subscrições caras de analytics com números modelados (ou seja: estimados) ou contratam freelancers no Upwork que — como disse um — são "bastante pouco fiáveis" para trabalhos de scraping da Airbnb.

Então testei 10 scrapers de Airbnb em quatro categorias — APIs corporativas, plataformas no-code, extensões de navegador e bibliotecas open source — e comparei-os com resultados reais de pesquisa da Airbnb. Eis o que encontrei.

Por que raspar dados da Airbnb (e quando isso é melhor do que assinar a AirDNA)

O caso de uso para dados da Airbnb é simples: precificação dinâmica, monitorização da concorrência, análise de investimentos, agregação de viagens e investigação académica dependem de saber o que está listado, por que preço, neste exato momento. A pergunta não é se precisa de dados da Airbnb — é como obtê-los.

Muitos operadores de STR pagam de US$ 125 a US$ 350 por mês por plataformas como , ou . Estas ferramentas são mesmo úteis para tendências de mercado e pesquisa direcional. Mas, ao nível de anúncio individual, as queixas são fortes e consistentes. No e no , anfitriões relatam que as previsões da AirDNA falham em porque os modelos confundem datas bloqueadas pelo anfitrião com reservas reais. O da AirDNA analisa 100% dos anúncios diariamente, mas ainda depende de inferência para distinguir entre reservado e bloqueado.

O scraping direto captura o que um hóspede real vê: o preço por noite em tempo real para datas específicas, comodidades visíveis, avaliações, posição no ranking e mudanças de inventário. Veja como se comparam lado a lado:

O argumento mais forte aqui não é "raspagem sempre vence subscrições". É que elas resolvem problemas diferentes. Se o que lhe interessa é a realidade visível ao nível do anúncio — quanto o concorrente cobra hoje à noite, que comodidades destaca, como aparecem as avaliações — provavelmente vai precisar de scraping, mesmo que mantenha uma ferramenta de analytics para contexto de mercado.

O que faz o melhor scraper de Airbnb? Como avaliei estas ferramentas

A Airbnb é um dos sites mais difíceis de raspar na web aberta. Funciona em , renderiza tudo via React, usa fingerprinting de TLS/sessão e . Além disso, os resultados de pesquisa são limitados a cerca de (~15 páginas × ~18 por página), o que torna o scraping em escala de mercado complicado mesmo com uma ferramenta funcional.

Avaliei as 10 ferramentas em oito critérios:

1. Taxa de sucesso na evasão anti-bot — a percentagem de pedidos que devolvem dados reais do anúncio em vez de bloqueios/CAPTCHAs. É o fator mais importante para a Airbnb.
2. Completude dos dados — algumas ferramentas devolvem apenas título e preço; outras capturam comodidades, calendários, informações do anfitrião e muito mais.
3. Custo por 1.000 anúncios — normalizado para permitir comparação entre modelos de cobrança muito diferentes.
4. Facilidade de configuração (tempo até ao primeiro scraping) — desde a instalação de uma extensão em 2 minutos até uma configuração de API com proxy em 30 minutos.
5. Opções de exportação — CSV, JSON, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion e entrega na cloud importam para públicos diferentes.
6. Tratamento de paginação/scroll — crítico porque os resultados de pesquisa da Airbnb são segmentados e dinâmicos.
7. Capacidade de agendamento — necessária para monitorização contínua de preços e acompanhamento de mercado.
8. Tipo de categoria — API corporativa, plataforma no-code, extensão de navegador ou biblioteca open source.

Avaliei estas ferramentas em quatro categorias porque nenhum tipo único serve para toda a gente. Um gestor de imóveis a acompanhar preços da concorrência precisa de algo bem diferente de um engenheiro de dados a construir um pipeline para um fundo imobiliário.

Os 10 melhores scrapers de Airbnb em resumo

Antes de entrar nos detalhes, aqui fica a tabela de referência rápida. Abaixo, aprofundo cada ferramenta.

Agora, o detalhamento individual.

1. Thunderbit

é a ferramenta que a minha equipa e eu construímos, por isso vou ser transparente quanto a isso — mas também vou ser específico sobre o que faz e o que não faz. O motivo de a Thunderbit liderar esta lista é que preenche uma lacuna de categoria que nenhum dos artigos mais bem posicionados sobre scrapers de Airbnb sequer menciona: scrapers baseados em extensão de navegador. Apesar de os utilizadores em fóruns procurarem explicitamente por "Airbnb scraper Chrome extension" e quererem opções sem configuração, nenhum guia concorrente importante cobre esta categoria. Anfitriões de STR e gestores de imóveis têm conforto técnico intermédio — querem ferramentas, não código.

O fluxo de trabalho em 2 cliques

O fluxo central é simples: abra uma página de resultados de pesquisa da Airbnb, clique em "AI Suggest Fields" (a IA deteta automaticamente colunas como título do anúncio, preço, avaliação, comodidades e localização), depois clique em "Scrape". Sem chaves de API, sem configuração de proxy, sem código. Demorei cerca de 2 minutos a configurar um scraping básico, desde a instalação até aos dados numa folha de cálculo.

Veja como isso se compara ao caminho de configuração de uma API corporativa:

Raspagem de subpáginas e enriquecimento de campos

Um dos recursos de que mais me orgulho é a raspagem de subpáginas. Depois de raspar os resultados de pesquisa, pode clicar em "Scrape Subpages" para visitar automaticamente cada página individual do anúncio e enriquecer a tabela com campos mais profundos — comodidades completas, descrições, detalhes do anfitrião — que não aparecem na grelha de resultados. O que normalmente seria um fluxo de várias etapas passa a ser um único clique.

A capacidade AI Suggest Fields também se adapta à página da Airbnb em que estiver — resultados de pesquisa, página de imóvel individual ou perfil de anfitrião. Não precisa de configurar seletores manualmente.

Paginação e o limite de 270 anúncios

A Thunderbit lida com paginação por navegação baseada em cliques ou scroll infinito. Para o limite de 270 anúncios da Airbnb (mais sobre isso adiante), a solução prática é executar raspagens separadas por bairro ou código postal. Como a Thunderbit é orientada por página, isso é simples — basta abrir uma nova URL de pesquisa e raspar novamente.

Principais recursos

• AI Suggest Fields deteta automaticamente colunas para qualquer tipo de página da Airbnb
• Field AI Prompt permite personalizar a extração — por exemplo, categorizar anúncios por tipo de imóvel, traduzir descrições
• Cloud Scraping para páginas publicamente disponíveis (50 páginas por vez), Browser Scraping para sessões autenticadas
• Raspagem agendada para monitorização contínua de preços
• Exportação grátis para Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV, JSON

Preços

Baseado em créditos: . O plano grátis inclui 6 páginas/mês com um bónus de teste de 10 páginas. O Starter custa US$ 15/mês (500 créditos) ou US$ 9/mês no faturamento anual (5.000 créditos/ano). O Pro 1 custa US$ 38/mês (3.000 créditos) ou US$ 16,50/mês no faturamento anual.

Prós e contras

Prós: Configuração mais rápida entre todas as ferramentas testadas. Detecção de campos com IA. Enriquecimento de subpáginas. Exportações grátis para várias plataformas. Sem necessidade de conhecimentos técnicos.

Contras: O preço baseado em créditos significa que raspagens muito grandes exigem plano pago. Baseada em extensão, por isso requer Chrome. Não foi projetada para automação de pipeline em escala corporativa.

Melhor para: Anfitriões de STR, gestores de imóveis e investidores imobiliários que querem insights competitivos sem programar.

2. Apify

é uma plataforma de scraping na cloud com um marketplace de "Actors" prontos — scripts em contentores que configura através de um formulário visual. Para a Airbnb, o cenário é fragmentado: a opção atual mais visível é , com nota 4,4/5 em 12 avaliações, mantido pela Apify. Também existe , que neste momento está marcado como "Under maintenance."

Essa fragmentação importa porque a fiabilidade da Apify para Airbnb depende de qual Actor escolher e da rapidez com que o mantenedor reage quando a Airbnb muda o frontend. A vantagem é a flexibilidade: configure localização, datas, intervalo de preço e tipo de quarto pelo formulário de entrada, agende execuções recorrentes e exporte para .

• Preços: A precificação visível do Actor tri_angle/airbnb-scraper mostra . O inclui US$ 5/mês em créditos de computação — cerca de 4.000 resultados antes de overhead. Os planos pagos começam em US$ 49/mês.
• Prós: Configuração visual, agendamento recorrente, múltiplos formatos de exportação, bom plano grátis.
• Contras: Actors mantidos pela comunidade podem falhar quando a Airbnb atualiza; a recuperação depende do mantenedor. Não é um produto Airbnb pronto a usar.

Melhor para: Analistas e pequenas equipas que querem raspagens recorrentes automatizadas sem escrever código.

3. Bright Data

tem o pacote de produto mais forte, especificamente voltado para Airbnb, nesta lista inteira. Oferece três caminhos para dados da Airbnb: uma Airbnb Scraper API pronta a usar (mais de 60 campos estruturados, pagamento por resultado), um Airbnb Dataset (snapshot pré-recolhido) e uma infraestrutura mais ampla de proxy/navegador para construções personalizadas.

O benchmark da em 11 APIs em 7 alvos difíceis deu à Bright Data uma — a mais alta documentada. Esse benchmark não é exclusivo da Airbnb, por isso vale como evidência direcional e não como garantia, mas é o melhor número publicamente disponível.

• Preços: A começa em US$ 2,50/1 mil registos no modelo pay-as-you-go, com tarifas mais baixas em faixas de volume maiores. O começa com pedido mínimo de US$ 500. A entrega inclui JSON, NDJSON, CSV e Parquet.
• Prós: Maior taxa de sucesso documentada, cobertura mais profunda de campos (mais de 60), modelo pay-per-result (zero cobrança para pedidos falhados), vários caminhos de acesso.
• Contras: Custo por pedido mais alto do que ferramentas económicas. Onboarding mais íngreme para utilizadores não técnicos. Focada no ambiente corporativo.

Melhor para: Equipas corporativas que precisam de dados estruturados e em alto volume da Airbnb e valorizam SLAs.

4. Oxylabs

é a opção mais forte de "infraestrutura de proxy primeiro, alvo Airbnb depois". A sua fica dentro da biblioteca mais ampla Web Scraper API e divulga uma pool de proxies com mais de 177 milhões, o Oxy Parser para saída estruturada e lotes de até 5.000 URLs.

Se já pensa em termos de APIs, lotes, SLAs e pools de proxy, a Oxylabs é uma alternativa sólida à Bright Data. costumam elogiar a fiabilidade e o suporte, embora o preço orientado para empresas possa ser excessivo para operadores mais pequenos.

• Preços: A , com teste que inclui até 2.000 resultados e sem cartão de crédito. O preço publicado por resultado para alvos gerais começa em sem JS e US$ 0,35/1 mil com JS. começam em US$ 30 por 5 GB.
• Prós: Fiabilidade corporativa, grande pool de proxies, boa opção para scraping sustentado em alto volume, ótimo suporte.
• Contras: Não há plano grátis relevante (contacto comercial para planos maiores), configuração mais técnica, preços orientados para o ambiente corporativo.

Melhor para: Equipas de alto volume com necessidade de suporte corporativo e infraestrutura de API já existente.

5. ScraperAPI

é a mais transparente entre as APIs para programadores no que toca aos multiplicadores de custo. Envia uma URL, ela trata da rotação de IP, CAPTCHAs e cabeçalhos, e devolve o HTML renderizado. Você escreve a sua própria lógica de parsing por cima.

O é explícito sobre como os custos aumentam para domínios protegidos, renderização JS, proxies premium e rotas ultra premium. Os pedidos falhados ; respostas 200 e 404 bem-sucedidas são cobradas.

• Preços: . Plano Hobby a US$ 49/mês (100 mil créditos), Startup a US$ 149/mês (1 milhão de créditos), Business a US$ 299/mês (3 milhões de créditos).
• Prós: Plano grátis permanente generoso, controlo total de parsing, API bem documentada, cobrança transparente.
• Contras: Exige programação para fazer parsing do HTML da Airbnb. Não há saída estruturada — você cria e mantém o seu próprio parser. As proteções da Airbnb fazem com que o custo por anúncio possa ser alto.

Melhor para: Programadores que querem manter a lógica de parsing internamente e apenas terceirizar a camada de transporte/renderização/CAPTCHA.

6. ZenRows

reúne todos os recursos anti-bot — — numa única subscrição. É a alternativa mais acessível para programadores que precisam de contornar a proteção Cloudflare da Airbnb sem pagar preços corporativos.

e normalmente destacam a facilidade de integração e o suporte responsivo, embora alguns notem que as proteções mais agressivas ainda podem causar problemas em escala.

• Preços: O teste grátis inclui . Plano Developer a US$ 69/mês, Startup a US$ 229/mês, Business a US$ 599/mês. Os pedidos falhados ou reprocessados não consomem saldo; respostas 404 e 410 contam como bem-sucedidas.
• Prós: Ponto de entrada acessível, fortes capacidades anti-bot, teste gratuito permanente, recursos integrados.
• Contras: Ainda exige parsing personalizado (sem saída estruturada específica para Airbnb). Pode ter dificuldade com as proteções mais agressivas da Airbnb em volumes muito elevados.

Melhor para: Programadores com orçamento limitado que querem evasão anti-bot sem montar a sua própria infraestrutura de proxy.

7. Octoparse

ocupa um meio-termo entre uma extensão leve e uma API para programadores. Oferece um construtor visual de fluxos de trabalho — clique nos elementos da página para definir regras de extração — além de execução na cloud, agendamento e complementos para .

A Octoparse tem um e . O problema é que os layouts dinâmicos da Airbnb podem quebrar seletores visuais quando a interface muda, exigindo manutenção.

• Preços: O plano grátis inclui . Os planos pagos começam em , dependendo da página que consultar (a inconsistência é deles, não minha). As exportações incluem Excel, CSV, JSON, HTML, XML, base de dados e Google Sheets.
• Prós: Sem necessidade de código, construtor visual bom para aprendizagem, execução na cloud, agendamento, template para Airbnb disponível.
• Contras: Os layouts dinâmicos da Airbnb quebram seletores visuais com frequência. Exige manutenção quando a UI da Airbnb muda. Configuração mais lenta do que ferramentas com IA. A inconsistência de preços confunde.

Melhor para: Utilizadores não técnicos que querem mais controlo do que uma extensão simples, mas não querem escrever código.

8. ParseHub

é o clássico scraper de desktop quase grátis que muitos iniciantes testam primeiro. Corre um navegador incorporado que lida com renderização JavaScript, e treina o scraper clicando em elementos da página. O cobre explicitamente campos de pesquisa de sites de reservas, menus suspensos de datas, cliques AJAX e pop-ups — portanto, a Airbnb está dentro da faixa de capacidade, se não for o ponto ideal.

Os workers raspam cerca de , e o agendamento pago pode correr com frequência de .

• Preços: O plano grátis permite com limites de execução reduzidos. Os planos pagos começam em US$ 189/mês — um salto grande.
• Prós: O plano grátis lida com renderização JS, bom para iniciantes e pequenos projetos pontuais, motor de fluxo de trabalho decente.
• Contras: Apenas desktop (sem cloud no plano grátis), lento para raspagens grandes, pode quebrar quando a Airbnb muda seletores, plano pago caro face às alternativas.

Melhor para: Iniciantes que querem aprender scraping visual num plano grátis e não se importam com execução apenas no desktop.

9. Instant Data Scraper

é a forma mais rápida de testar se uma página visível pode ser exportada com praticamente nenhuma configuração. Instale a extensão grátis do Chrome, abra uma página de resultados de pesquisa da Airbnb e ela deteta automaticamente dados tabulares para exportação em CSV ou Excel. Sem conta, sem configuração.

O problema: a Airbnb normalmente não é o tipo de página onde o Instant Data Scraper brilha. Utilizadores no relatam falhas com rolagens internas e contentores dinâmicos. Especificamente na Airbnb, muitas vezes acaba com dados confusos ou incompletos porque não há deteção de campos por IA, nem raspagem de subpáginas, nem tratamento anti-bot relevante.

• Preços: Totalmente grátis, sem necessidade de conta.
• Prós: Grátis, zero configuração, resultados instantâneos para extrações simples.
• Contras: Sem deteção de campos por IA (extrai o que "vê" — muitas vezes confuso), sem raspagem de subpáginas, sem personalização, suporte limitado à paginação nos resultados de scroll infinito da Airbnb, sem agendamento, sem tratamento anti-bot.

Melhor para: Exportações rápidas e pontuais de listas visíveis quando só precisa de um dump bruto de dados e não precisa de precisão ou profundidade.

10. pyairbnb

é uma biblioteca Python open source que raspa a página inicial da Airbnb para obter o hash persistente da operação GraphQL para StaysSearch e depois faz pedidos diretos ao endpoint v3 de pesquisa da Airbnb. Não é automação de navegador — é interação direta com a API, o que dá aos utilizadores avançados o máximo de controlo.

O repositório mostra cerca de , com . O inclui correções de 2025 como "fixing to the new Airbnb's data response", e incluem reclamações sobre inconsistência de preços. Ativa, mas frágil — essa é a descrição honesta.

• Preços: Software grátis. Os custos reais são largura de banda de proxy e tempo de engenharia.
• Prós: Grátis e open source, totalmente personalizável, sem lock-in de fornecedor, expõe diretamente parâmetros de pesquisa como limites de mapa e entradas de data.
• Contras: Exige proficiência em Python. Sem rotação de proxy integrada nem evasão anti-bot. Quebra quando a estrutura HTML/API da Airbnb muda. Sem SLA de suporte. É preciso manter por conta própria.

Melhor para: Programadores que querem máximo controlo e mínimo lock-in de fornecedor, e que se sentem confortáveis a manter um scraper que vai falhar de vez em quando.

Que padrões surgem entre estas ferramentas

Depois de testar todas as 10, algumas coisas ficaram claras para mim. As ferramentas agrupam-se em dois campos: as que abstraem a complexidade da Airbnb (Thunderbit, Bright Data, Apify) e as que entregam as peças brutas e dizem "boa sorte" (ScraperAPI, ZenRows, pyairbnb). As ferramentas do meio (Octoparse, ParseHub) tentam fazer os dois e acabam por exigir mais manutenção do que qualquer um dos extremos.

O outro padrão: a categoria de extensão de navegador está mesmo mal servida. Nenhum dos artigos concorrentes mais bem posicionados sequer a menciona, apesar da clara procura dos utilizadores — e é exatamente essa lacuna que construímos a Thunderbit para preencher.

Custo por 1.000 anúncios da Airbnb: como estes scrapers realmente se comparam

Esta é a tabela que eu gostaria que existisse quando comecei a pesquisar este espaço. Nenhum artigo concorrente normaliza o custo por 1.000 anúncios entre ferramentas, embora esse seja o número que realmente importa quando está a orçamentar.

Algumas ressalvas: nem todo o fornecedor mede a mesma unidade. Alguns cobram por resultado, outros por crédito, outros por largura de banda. Ferramentas no-code de desktop cobram por plano, não por linhas extraídas. Normalizei onde o fornecedor expõe uma fórmula utilizável e marquei o resto como dependente do fluxo de trabalho.

A conclusão: se raspa menos do que alguns milhares de anúncios por mês, o modelo de créditos da Thunderbit ou a precificação por Actor da Apify são os mais transparentes. Em escala corporativa, o modelo pay-per-result da Bright Data é difícil de bater, porque só paga por respostas bem-sucedidas.

Como lidar com o limite de 270 anúncios da Airbnb

Se tentou raspar todos os anúncios de uma cidade na Airbnb, provavelmente já esbarrou nisto. A Airbnb limita os resultados de pesquisa a cerca de — algo como 15 páginas × 18 anúncios por página. Isto significa que uma pesquisa por "Austin, TX" nunca vai devolver mais do que 270 resultados, mesmo que Austin tenha milhares de anúncios ativos.

Os artigos concorrentes mencionam "paginação" como desafio, mas nunca explicam como ferramentas específicas resolvem este limite. Aqui ficam os contornos práticos:

Caixas geográficas delimitadas

Divida uma cidade em grelhas ou bairros. Faça raspagens separadas para cada área — "East Austin", "Downtown Austin", "South Congress" etc. Cada pesquisa devolve até 270 anúncios, por isso 10 pesquisas por bairros podem gerar até 2.700 anúncios únicos. A própria da Airbnb confirma que pode refinar por área no mapa.

Segmentação por intervalo de datas e filtros

Varie as datas de check-in/check-out e aplique filtros diferentes (tipo de quarto, faixa de preço, comodidades) para mostrar subconjuntos diferentes de anúncios. Uma pesquisa por "casa inteira, US$ 100–US$ 200/noite" devolve um conjunto diferente de "quarto privado, US$ 50–US$ 100/noite".

Como cada ferramenta lida com o limite

• Thunderbit: Orientada por página, por isso executar raspagens bairro a bairro é simples. A raspagem de paginação lida com navegação por clique ou scroll infinito dentro de cada pesquisa.
• Bright Data e Oxylabs: Geram programaticamente conjuntos de consultas segmentadas em escala através de parâmetros de API.
• Apify: Os Actors aceitam diferentes localizações, datas e filtros pelo formulário de entrada.
• pyairbnb: Exibe diretamente parâmetros de pesquisa como limites de mapa e entradas de data — poderoso para programadores.
• Instant Data Scraper: O mais fraco aqui — sem modelação de lotes nem orquestração.

Que dados da Airbnb realmente consegue raspar? Campos de saída de exemplo

Uma das frustrações mais comuns que vejo em fóruns é descobrir, só depois, que certos campos simplesmente não estão disponíveis. O da Airbnb confirma que os hóspedes não recebem a morada exata até a reserva ser confirmada, e as não são partilhadas até depois da reserva.

Aqui fica uma análise honesta, campo a campo:

É aqui que o recurso de raspagem de subpáginas da Thunderbit faz diferença. Primeiro, raspe os resultados de pesquisa para obter títulos, preços e avaliações; depois clique em "Scrape Subpages" para visitar automaticamente cada anúncio individual e extrair campos mais profundos — comodidades, descrição completa, detalhes do anfitrião — que não aparecem na grelha de resultados. O que normalmente exigiria uma tarefa de scraping separada para cada anúncio passa a ser um único clique.

A AI Suggest Fields da Thunderbit também se adapta ao tipo de página. Abra uma página de resultados e ela deteta colunas ao nível do anúncio. Abra a página de um imóvel individual e ela deteta detalhes de comodidades. Sem configuração manual de seletores.

Que scraper de Airbnb deve escolher?

Depois de semanas com estas ferramentas, aqui está o meu framework honesto de decisão:

Anfitriões de STR e gestores de imóveis que querem insights rápidos da concorrência sem programar: comece com a Thunderbit. O fluxo em 2 cliques e o enriquecimento de subpáginas cobrem a maioria das necessidades de análise competitiva. O Instant Data Scraper funciona para exportações muito simples e pontuais.

Investidores imobiliários que precisam de dados contínuos ao nível do mercado: Bright Data ou Oxylabs. A infraestrutura de API, a precificação por resultado e a saída estruturada foram feitas para este caso de uso.

Pequenas equipas ou operadores solo que querem raspagens recorrentes automatizadas: Apify (para automação de pipeline) ou Thunderbit (para raspagem agendada sem código).

Programadores que querem controlo total e personalização: ScraperAPI ou ZenRows para a camada de transporte, pyairbnb para interação direta com a API.

Utilizadores com orçamento limitado a testar o terreno: plano grátis da Thunderbit, Instant Data Scraper, pyairbnb ou o plano grátis permanente da ScraperAPI.

No fim, tudo se resume a três perguntas: Quão rápido precisa de pôr isto de pé? Quanto está disposto a gastar por anúncio? Quão fundo precisa de ir nos dados?

Conclusão

Em 2026, os dados da Airbnb são uma mistura estranha de oportunidade e fricção. A plataforma tem e , mas extrair dados limpos e estruturados dela ainda exige lidar com Cloudflare, limites de resultados e renderização dinâmica. As subscrições de analytics resolvem parte do problema, mas trazem os seus próprios problemas de precisão.

As 10 ferramentas desta lista cobrem todo o espectro — desde uma extensão Chrome em 2 cliques até APIs corporativas e bibliotecas Python open source. A escolha certa depende do seu conforto técnico, do orçamento e da profundidade de que precisa.

Se quiser ver como é uma abordagem moderna baseada em extensão de navegador, experimente o numa página real de pesquisa da Airbnb. Acho que vai ficar surpreendido com o quanto consegue extrair em poucos minutos. E, se a Thunderbit não for a opção ideal, pelo menos agora tem outras nove alternativas com comparações honestas de custo e capacidade.

Boa raspagem — e que os seus dados de tarifa por noite estejam sempre mais atualizados do que os modelos da AirDNA.

FAQs

1. É legal raspar a Airbnb?

Os da Airbnb (atualizados em 5 de fevereiro de 2026) proíbem explicitamente o uso de "bots, crawlers, scrapers ou outros meios automatizados" para aceder ou recolher dados da plataforma. O quadro jurídico mais amplo sobre scraping de dados publicamente disponíveis ainda está a evoluir, mas os utilizadores devem entender o risco contratual. Este artigo não é aconselhamento jurídico — se estiver a raspar em escala ou para fins comerciais, consulte um advogado familiarizado com a sua jurisdição.

2. Posso raspar a Airbnb de graça?

Sim, em pequena escala. O cobre 6 páginas/mês, o é totalmente grátis, a oferece um plano grátis permanente de 1.000 créditos/mês e a é open source. Os compromissos são sempre fiabilidade, profundidade dos dados ou carga de engenharia — ferramentas grátis não oferecem a mesma completude ou o mesmo tratamento anti-bot das opções pagas.

3. Que dados NÃO consigo raspar da Airbnb?

As moradas exatas da rua ficam . E-mails de contacto do anfitrião . Alguns dados financeiros (como detalhes de pagamento do anfitrião) também não estão acessíveis. Coordenadas GPS por vezes podem ser inferidas a partir dos pinos do mapa, mas não são garantidas. Veja a secção de campos de saída de exemplo acima para uma análise completa.

4. Como contorno o limite de 270 anúncios da Airbnb na pesquisa?

Divida a cidade-alvo em bairros ou códigos postais e faça pesquisas separadas para cada área. Também pode variar intervalos de datas e aplicar filtros diferentes (tipo de quarto, faixa de preço) para mostrar subconjuntos distintos de anúncios. Ferramentas como Thunderbit, Bright Data e Apify tornam isso relativamente fácil através de tratamento de paginação ou parâmetros de pesquisa configuráveis. Veja a acima.

5. Preciso saber programar para raspar a Airbnb?

Não — extensões de navegador como a e ferramentas no-code como e não exigem programação. APIs para programadores (ScraperAPI, ZenRows) e ferramentas open source (pyairbnb) exigem competências técnicas. Para a maioria dos anfitriões de STR e gestores de imóveis, uma ferramenta no-code ou baseada em extensão cobre o trabalho.

Leitura adicional

Se quiser aprofundar-se em abordagens e ferramentas de web scraping, estes guias valem a leitura:

Também pode ver tutoriais e demonstrações no .

Saiba mais