La maggior parte dei siti dei retailer è progettata per vendere, non per condividere i propri dati. Per questo, fare scraping di solito significa assumere uno sviluppatore o mettersi a lottare con il codice.
E a differenza dello scraping degli store Shopify, dove i siti hanno una struttura simile, fare scraping dei siti dei retailer è molto meno prevedibile perché ogni sito è costruito in modo diverso. È qui che entra in gioco l’AI scraping: legge il significato, non il codice.
In questa guida ti mostriamo l’intero processo: perché creare scraper personalizzati non conviene, quali retailer siamo riusciti a scrapare con successo (e quali no) e una procedura completa passo passo per estrarre dati prodotto con l’AI Scraping Agent di Datablist.
📌 Riepilogo per chi va di fretta
Questo articolo spiega come fare scraping dei siti dei retailer usando l’AI Scraping Agent di Datablist.
Problema: i siti dei retailer sono tutti diversi, quindi gli scraper tradizionali si rompono di continuo e le soluzioni sviluppate su misura sono costose da mantenere.
Soluzione: usa l’AI Scraping Agent di Datablist.com per estrarre dati prodotto dai siti dei retailer con prompt scritti in linguaggio naturale.
Cosa imparerai:
- Perché creare uno scraper personalizzato per i siti dei retailer è uno spreco di tempo e denaro
- Quali siti di retailer abbiamo testato e quali dati siamo riusciti a estrarre
- Una guida completa passo passo per scrapare qualsiasi sito di retailer supportato in pochi minuti
Perché Datablist:
- L’AI scraping legge la pagina come farebbe una persona, quindi funziona su strutture di sito diverse
- Gestisce automaticamente la paginazione (fino a 5.000 pagine per esecuzione)
- Nessun codice, nessuna configurazione API: ti bastano un URL e un prompt
Cosa troverai in questa guida
- Perché creare uno scraper personalizzato è uno spreco di risorse
- Come funziona lo scraping dei siti dei retailer
- Scraping dei siti dei retailer: guida passo passo
- Domande frequenti sullo scraping dei siti dei retailer
Perché creare uno scraper personalizzato è uno spreco di risorse
Se hai mai pensato di creare il tuo scraper per estrarre dati prodotto dai siti dei retailer, ecco tre motivi per ripensarci.
È costoso
Creare uno web scraper personalizzato che funzioni sui siti dei retailer non è un progettino da weekend. Questi siti usano caricamento dinamico dei contenuti, rendering JavaScript e protezioni anti-bot che richiedono competenze di sviluppo solide.
Ci sono diversi approcci comuni per provare a fare scraping dei siti dei retailer, ma ognuno ha i suoi limiti:
- Assumere uno sviluppatore freelance: si parte da 2.000 $+ per singolo sito di retailer, e poi paghi di nuovo ogni volta che si rompe
- Usare uno scraper già pronto (Apify, GitHub): funziona finché il sito non cambia, poi smette di funzionare e torni a fare troubleshooting
- Buttare giù uno script al volo con il vibe-coding: CAPTCHA, blocchi IP e griglie prodotto paginate lo faranno crollare in fretta
Se devi fare scraping dei siti dei retailer più di una volta, i costi crescono rapidamente. Ogni retailer ha una struttura diversa, quindi ciascun sito richiede una logica di scraping dedicata.
Richiede troppo tempo
Anche trovando uno sviluppatore, creare uno scraper affidabile richiede settimane. Devi fare reverse engineering del sito del retailer, gestire gli edge case, testare categorie prodotto diverse e affrontare formati dati poco uniformi.
Nel frattempo, l’AI Scraping Agent di Datablist è già pronto, testato e può fare scraping di siti web su larga scala. Puoi passare da zero ai dati prodotto estratti in meno di 10 minuti. Nessuna attesa per la consegna da parte di uno sviluppatore, nessun ping-pong sui requisiti.
Si rompe continuamente
Questo è il vero problema. I siti dei retailer aggiornano regolarmente il layout, a volte anche ogni settimana. Ogni volta che Tesco o Aldi cambia una classe CSS, sposta un elemento di prezzo o riorganizza la griglia prodotto, il tuo scraper personalizzato smette di funzionare.
Questo significa o pagare uno sviluppatore per la manutenzione continua oppure perdere il tuo tempo a fare debug del codice ogni pochi giorni.
Con l’AI scraping questo problema non si pone. Perché l’AI agent legge il contenuto della pagina (e non la struttura HTML), si adatta automaticamente ai cambi di layout. Un prezzo resta un prezzo, anche se cambia la classe CSS che lo contiene.
💡 La differenza chiave
Gli scraper tradizionali seguono regole del tipo: "trova l’elemento con classe .product-price ed estrai il testo". Gli AI scraper seguono il significato: "trova il prezzo del prodotto in questa pagina".
Ecco perché funzionano su siti di retailer diversi senza configurazioni personalizzate.
Come funziona lo scraping dei siti dei retailer
Prima di passare alla procedura pratica, ecco cosa devi sapere su quali retailer funzionano, quali dati puoi estrarre e quali sono i limiti.
Quali dati puoi estrarre dai siti dei retailer
Quando fai scraping dei siti dei retailer con l’AI Agent di Datablist, puoi estrarre informazioni prodotto su più campi in un’unica esecuzione. Ecco quali dati l’agent può recuperare da una classica pagina elenco prodotti di un retailer:
- Product Name - Il nome completo del prodotto così come appare nella pagina
- Product URL - Link diretto alla pagina del prodotto
- Brand Name - Il produttore o brand del prodotto
- Price - Il prezzo retail corrente nella valuta mostrata
- Sale Price - Il prezzo scontato, se c’è una promozione attiva (restituisce "N/A" in caso contrario)
- Product Category - Il reparto o la categoria a cui appartiene il prodotto
- Availability - Se il prodotto è disponibile, esaurito o in pre-ordine
- Rating - Valutazione cliente o punteggio recensioni, dove disponibile
- Image URL - Link diretto all’immagine principale del prodotto
- SKUs - L’ID del prodotto
Questi coprono i dati prodotto essenziali di cui la maggior parte delle persone ha bisogno quando fa scraping di informazioni prodotto da siti retail. Che tu stia facendo monitoraggio prezzi, analisi della concorrenza o data enrichment su un database prodotti esistente, questi campi ti danno una visione completa di ogni scheda prodotto.
Prima di avviare lo scraper puoi definire quali output ti servono, così ottieni solo i dati rilevanti per il tuo use case. Nessun rumore inutile.
I siti dei retailer che abbiamo testato
Abbiamo testato l’AI Scraping Agent di Datablist su 8 siti di retailer in Germania, Regno Unito e Stati Uniti. 5 su 8 hanno funzionato al primo tentativo, senza alcuna configurazione specifica per il sito.
Scraping riuscito (5/8)
✅ Tesco (tesco.com) - Nomi prodotto, prezzi, categorie e disponibilità estratti correttamente
✅ Morrisons (morrisons.com) - Griglia prodotti e paginazione gestite senza problemi
✅ Waitrose (waitrose.com) - Prezzi scontati e categorie prodotto estratti con successo
✅ Netto Marken-Discount (netto-online.de) - Retailer tedesco con struttura diversa, ma ha funzionato al primo tentativo
✅ Aldi (aldi-nord.de) - Schede prodotto, prezzi e SKUs estratti correttamente
Ciascuno di questi siti è costruito in modo completamente diverso, eppure l’AI agent è riuscito a estrarre i prodotti da ogni sito di retailer usando lo stesso prompt, la stessa configurazione e gli stessi output.
Bloccati dalle protezioni anti-bot (3/8)
❌ Walmart (walmart.com) - Forti protezioni anti-bot e caricamento dinamico dei contenuti hanno impedito uno scraping stabile
❌ Costco (costco.com) - Protezioni simili hanno reso difficile un’estrazione affidabile dei dati
❌ Edeka (edeka.de) - La struttura del sito e il metodo di delivery dei contenuti hanno impedito risultati consistenti
Questi 3 siti investono molto in tecnologie anti-scraping. Per la maggior parte dei siti dei retailer, in particolare catene grocery e retailer regionali, l’AI agent funziona bene.
Scraping dei siti dei retailer: guida passo passo
Quando prima dicevo che Datablist è facile da usare, lo intendevo davvero. Il processo è così semplice che bastano 5 passaggi, o più semplicemente: pochi clic. Prima di iniziare, però, assicurati di:
- Avere l’URL della pagina del retailer che vuoi scrapare (di solito funzionano meglio una pagina categoria, una pagina brand o una pagina “tutti i prodotti”)
- Avere un’idea abbastanza chiara di quali informazioni prodotto vuoi estrarre
Scraping dei siti dei retailer: procedura completa
La sezione seguente ti guiderà nell’intero processo di scraping. Non dovrai fare molto, perché mettiamo a disposizione un template già pronto all’uso.
Step 1: Registrati e crea una Collection
Per prima cosa, registrati su Datablist.com
Poi crea una New Collection
Step 2: Vai su AI Agent - Site Scraper
- Clicca su See all sources
- Scorri verso il basso e seleziona AI Agent - Site Scraper
A questo punto dovresti vedere un’interfaccia diversa, simile a questa
Step 3: Seleziona il template e configura il task
- Clicca sul Template Drop-Down e seleziona "Retail Product Scraper"
- Incolla l’URL della pagina prodotto del retailer nel primo campo
- Seleziona il numero di pagine che vuoi scrapare
📘 Informazioni sulla paginazione nei siti dei retailer
La maggior parte dei siti dei retailer mostra 20-50 prodotti per pagina. Se una categoria contiene 500 prodotti, dovrai scrapare 10-25 pagine. L’AI Scraping Agent di Datablist gestisce la paginazione automaticamente e può scrapare fino a 5.000 pagine in una singola esecuzione.
Se vuoi approfondire l’AI scraping, abbiamo scritto un articolo sulle regole per scrivere prompt per AI agents 👈🏽
- Scorri verso il basso e clicca su Continue
💡 Controlla le Advanced Settings prima di cliccare su Continue
Assicurati che siano abilitate queste impostazioni:
- LLM: OpenAI: GPT 4.1 mini (miglior rapporto performance/prezzo)
- Max iterations: 10
- Website Scraper Option: Render HTML (questo è fondamentale per fare scraping dei siti dei retailer, perché la maggior parte carica i prodotti in modo dinamico con JavaScript)
Step 4: Seleziona gli output
Datablist creerà automaticamente le proprietà di output.
Clicca sulle icone X per rimuovere gli output che non vuoi nella tua Collection
Step 5: Avvia l’import
Una volta completati i passaggi sopra, clicca su Run Import Now per avviare lo scraping
Dopo qualche minuto, i risultati appariranno così. Da qui puoi usare le workflow automation features di Datablist per pulire, arricchire ed esportare i dati.
💡 Evita i duplicati nelle esecuzioni ripetute
Se prevedi di scrapare di nuovo lo stesso retailer in futuro (per monitoraggio prezzi, controllo stock, ecc.):
- Scegli una colonna con identificatore univoco (Product URL è l’opzione migliore)
- Clicca sull’intestazione della colonna e seleziona: Rename - Settings - Delete
- Seleziona: Do not allow duplicate values
- Clicca su: Save Property
In questo modo, rieseguendo lo scraper aggiungerai solo nuovi prodotti invece di duplicare quelli già presenti. In combinazione con le workflow automation features di Datablist, puoi pianificare esecuzioni ricorrenti senza fare nulla manualmente.
E se stai unendo i dati di più retailer in un unico file, abbiamo scritto anche una guida su come rimuovere i duplicati dai file CSV 👈🏽
Cosa ricordare
Ecco i punti chiave da tenere a mente la prossima volta che dovrai fare scraping dei siti dei retailer:
- Gli scraper personalizzati sono un pozzo senza fondo nel retail. Strutture diverse richiedono scraper diversi, ogni aggiornamento del layout li rompe e non c’è alcuna workflow automation integrata. Non vale l’investimento.
- L’AI scraping legge il significato, non l’HTML. Per questo funziona su Tesco, Aldi, Morrisons e altri retailer senza configurazioni specifiche per sito.
- L’intero processo richiede meno di 10 minuti. URL, prompt, output, esecuzione. Tutto qui.
- Non tutti i retailer sono scrapabili. Walmart, Costco ed Edeka hanno protezioni anti-bot molto forti. Conviene essere realistici su ciò che è possibile fare.
Domande frequenti sullo scraping dei siti dei retailer
Quanto costa fare scraping del sito di un retailer?
L’AI Agent di Datablist.com usa un sistema di crediti basato sul consumo. Il costo per pagina varia in base alla quantità di dati che l’agent estrae e al numero di iterazioni necessarie. I piani Datablist partono da 25 $/mese e includono 5000 crediti gratuiti. Se ti servono più crediti, i pacchetti top-up partono da 20 $ per 20.000 crediti, con sconti fino al 35% per i pacchetti più grandi.
Quanto tempo serve per estrarre prodotti dal sito di un retailer?
La maggior parte delle pagine categoria dei retailer con 50-200 prodotti viene scrapata in 5-10 minuti. Le esecuzioni più grandi con paginazione attiva (500+ prodotti su più pagine) possono richiedere 10-20 minuti. Il setup iniziale richiede altri 3-5 minuti al primo utilizzo, poi bastano pochi secondi per i run successivi sullo stesso retailer.
C’è un limite al numero di prodotti che posso scrapare?
Datablist.com supporta fino a 100.000 righe per Collection e l’AI Agent può scrapare fino a 5.000 pagine in una singola esecuzione. Per la maggior parte dei siti dei retailer, è più che sufficiente per acquisire un intero catalogo prodotti.
Servono competenze di coding per fare scraping dei siti dei retailer?
Assolutamente no. Con Datablist.com, l’intero processo è no-code. Incolli un URL, scrivi un prompt che descrive quali prodotti estrarre dal sito del retailer, selezioni gli output e avvii il task. Se sai scrivere, puoi fare scraping del sito di un retailer con Datablist.com.
L’AI può fare scraping di qualsiasi sito di retailer?
La maggior parte dei siti dei retailer funziona bene con l’AI scraping, soprattutto le catene grocery e i retailer regionali. Tuttavia, alcuni grandi retailer come Walmart, Costco ed Edeka hanno protezioni anti-bot molto forti che impediscono un’estrazione dati affidabile. Il consiglio è testare prima un piccolo batch per verificare se il retailer che ti interessa è supportato.
Qual è la differenza tra AI scraping e web scraping tradizionale?
Gli scraper tradizionali si basano su regole fisse come elementi HTML, classi CSS o selettori XPath. Quando un sito cambia layout, lo scraper si rompe. L’AI scraping funziona in modo diverso: legge la pagina come farebbe una persona e può dedurre che un numero accanto al nome di un prodotto sia probabilmente il prezzo, anche se l’HTML cambia. Questo rende gli AI scraper più resilienti e utilizzabili su siti diversi senza configurazioni personalizzate.
Posso fare scraping di siti di retailer che bloccano i bot?
Dipende dal livello di protezione. Alcuni siti dei retailer usano sistemi base di rilevamento bot che l’opzione Render HTML di Datablist riesce a gestire. Altri (come Walmart e Costco) usano sistemi anti-bot avanzati che bloccano la maggior parte delle forme di accesso automatizzato. Se non sei sicuro, esegui prima un test batch da 10 elementi per vedere se il nostro scraping agent riesce a lavorare su quel sito.
L’AI può fare scraping di un sito web?
Sì. Strumenti di scraping basati sull’AI come l’AI Scraping Agent di Datablist possono visitare una pagina web, leggerne il contenuto ed estrarre dati strutturati in base a istruzioni in linguaggio naturale. L’AI gestisce automaticamente rendering JavaScript, paginazione e layout diversi.
Qual è il modo più veloce per fare scraping di un sito web?
Se parliamo nello specifico di siti di retailer, il metodo no-code più rapido è l’AI scraping. Tu fornisci l’URL, descrivi in linguaggio naturale quali dati vuoi ottenere e l’agent li estrae automaticamente. Con Datablist.com, l’intero processo dal setup ai risultati richiede meno di 10 minuti.
Che cos’è l’AI scraping?
L’AI scraping è un metodo per estrarre dati dai siti web usando l’intelligenza artificiale invece dei tradizionali scraper basati su regole. Invece di affidarsi a selettori HTML fissi, l’AI scraping usa modelli linguistici per comprendere il contenuto di una pagina ed estrarre le informazioni richieste. Questo lo rende più flessibile, più semplice da usare e più resistente ai cambiamenti dei siti. Piattaforme come Datablist offrono l’AI scraping tramite i loro AI Scraping Agents.
Quali sono i retailer più grandi del mondo?
I retailer più grandi al mondo per fatturato sono:
- 🇺🇸 Walmart - $648B
- 🇺🇸 Amazon - $620B
- 🇺🇸 Costco - $254B
- 🇩🇪 Schwarz Group (Lidl + Kaufland) - €175.4B
- 🇺🇸 Home Depot - $157.6B
- 🇺🇸 Kroger - $150.8B
- 🇩🇪 Aldi (Nord + Süd) - €112B
- 🇫🇷 Carrefour - €94.1B
- 🇬🇧 Tesco - £63.6B
- 🇪🇸 Mercadona - €38.8B
Quali sono i retailer più grandi in Europa?
I principali retailer europei variano da paese a paese. Ecco i nomi più importanti per fatturato:
- 🇩🇪 Germania: Schwarz Group/€175.4B, Aldi/~€117.6B, REWE Group/€96.0B, Edeka/€75.3B, Netto Marken-Discount/€17.6B
- 🇬🇧 Regno Unito: Tesco/£63.6B, Sainsbury's/£33.3B, Asda/£21.7B, Morrisons/£15.8B
- 🇫🇷 Francia: Carrefour/€94.1B (globale), E.Leclerc/€50B+, Auchan/€32.3B, Système U/€25.9B
- 🇪🇸 Spagna: Mercadona/€38.8B, Carrefour Spain/€11.7B
Fonti
[1] Aggiungere le fonti qui dopo la revisione finale. Fare riferimento a pagine prodotto, documentazione pricing ed eventuali fonti esterne usate durante la ricerca.
[2] Datablist.com pricing: Growth Plan 50 $/mese con 20.000 crediti. Pacchetti top-up da 20 $ per 20.000 crediti. Dettagli completi su datablist.com/pricing