Il mondo del no-code scraping offre tre approcci distinti e sceglierne quello sbagliato ti farà perdere tempo e budget.
Abbiamo confrontato AI scraping, scraping no-code tradizionale e scraping via API per mostrarti le vere differenze. Zero fuffa, solo fatti su tempo di setup, flessibilità, prezzo e casi d’uso ideali.
Alla fine di questa guida saprai esattamente quale metodo fa per te.
📌 Riepilogo per chi ha fretta
Questo articolo confronta tre metodi di no-code scraping per aiutarti a scegliere quello giusto per le tue esigenze.
La domanda: Quale metodo di no-code scraping dovresti usare nei tuoi progetti?
Cosa abbiamo confrontato: AI scraping, strumenti click-and-point e scraper via API in base a difficoltà di setup, flessibilità, prezzo, casi d’uso e tool consigliati.
La risposta breve:
- AI scraping è il più semplice per chi non è tecnico e si adatta ai cambi di layout
- Gli strumenti click-and-point vanno meglio quando serve controllo preciso e i siti cambiano raramente
- Lo scraping via API è il più economico ma richiede competenze tecniche
Cosa imparerai: Come funziona ogni metodo, cosa li differenzia, quando usarli e quali tool danno i risultati migliori.
Cosa trovi in questo articolo
- AI Scraping: il metodo che capisce il linguaggio naturale
- Scraping No-Code Tradizionale: Click-and-Point Tools
- Scraping via API: la via di mezzo tecnica
- La nostra sintesi su quale metodo scegliere
AI Scraping
L’AI scraping è la forma più recente di estrazione dati no-code. Usa l’intelligenza artificiale per capire cosa vuoi e si occupa di come ottenerlo.
Il concetto
I tool di AI scraping usano large language models e machine learning per estrarre dati dai siti. Tu descrivi cosa ti serve in linguaggio naturale e l’AI gestisce i dettagli tecnici.
Le persone lo chiamano in modi diversi (AI no-code scraping, AI data scraping, AI web scraping), ma il concetto è lo stesso: usare tool AI per fare scraping senza scrivere codice o configurare selettori tecnici.
Cosa lo rende diverso:
↳ Gli scraper tradizionali seguono regole rigide che imposti tu
↳↳ Gli AI scraper capiscono il contesto e si adattano ai cambiamenti
↳↳↳ Risultato: meno manutenzione e molta più flessibilità
L’AI non cerca solo elementi HTML specifici. Capisce che “prezzo prodotto” significa trovare il costo dell’articolo, a prescindere da come il sito struttura quell’informazione.
Difficoltà di setup
L’AI scraping ha il setup più semplice tra i tre metodi.
Workflow tipico:
- Scegli il tuo tool di AI scraping
- Inserisci l’URL del sito
- Descrivi i dati che vuoi in linguaggio naturale
- Avvia lo scraper
Tempo richiesto: 5 minuti per la maggior parte dei siti[1]. Non devi conoscere HTML, selettori CSS o l’architettura del sito. L’AI capisce dove trovare i dati partendo dalla tua descrizione.
Ecco un video in cui uso un AI scraping agent per estrarre dati da un e-commerce in 6,04 minuti 📺
La skill principale: Comunicazione chiara. Se sai descrivere cosa vuoi, puoi avviare l’AI scraping in pochi minuti.
Alcuni template di AI scraping utili
Creiamo spesso template di scraping per i nostri utenti ❤️. Eccone alcuni che potrebbero servirti:
- How to scrape the YC Startup directory
- How to scrape properties from Zillow
- How to scrape real estate agents from Zillow
- How to scrape properties from AirBnB
- How to scrape businesses from Yellow Pages
- How to scrape an e-commerce shop
- How to scrape case studies from a website
Questi template sono disponibili anche nella Datablist app e si avviano in pochi, letterali click. Se vuoi che creiamo un template per te, scrivici qui 👈🏽
Flessibilità
Qui l’AI scraping brilla davvero rispetto agli altri metodi.
L’AI scraping si adatta automaticamente quando:
↳ I siti ridisegnano il layout
↳↳ I contenuti compaiono in posizioni inaspettate
↳↳↳ Pagine diverse usano strutture HTML differenti
Gli scraper no-code o con codice si rompono ai cambiamenti perché cercano elementi HTML specifici. Gli AI scraper capiscono il significato, quindi continuano a funzionare anche quando cambia la struttura tecnica: una volta impostato, un AI scraper resta stabile.
Esempio: Devi estrarre info prodotto da vari e-commerce, ognuno con HTML diverso. Con l’AI scraping usi lo stesso prompt per tutti e l’agente si adatta alla struttura di ciascun sito.
Il limite: L’AI scraping dà il meglio con dati pubblici. Non gestisce bene flussi di autenticazione complessi o contenuti dietro login come farebbe uno scraper custom.
Prezzo
Di solito l’AI scraping costa di più per operazione perché usa risorse computazionali per capire e processare le pagine.
Modelli di prezzo tipici:
- Piani in abbonamento con crediti inclusi
Fattori che incidono sui costi:
- Siti con molto JavaScript costano di più (serve il rendering)
- Paginazione e task multi-step aumentano i costi
- Directory semplici costano meno
Esempio reale: Estrarre 1.000 schede aziendali da una directory può costare 500–1.000 crediti nella maggior parte dei tool di AI scraping. Il costo preciso dipende dalla complessità della pagina e dalla quantità di dati estratti.
Ne vale la pena? Per chi non è tecnico, sì. Paghi per il tempo risparmiato, zero manutenzione e soprattutto per la tranquillità. Potremmo definirlo “scraping senza mal di testa”.
Casi d’uso e best practice
L’AI scraping funziona al meglio in scenari in cui i suoi punti di forza fanno la differenza.
Casi d’uso ideali:
- Scraping di più siti con strutture diverse
- Estrazione dati se non sei tecnico
- Progetti in cui la manutenzione costa
- Siti che cambiano spesso
- Raccolta di dati eterogenei che richiedono comprensione del contesto
- Non vuoi configurare uno scraper no-code tradizionale o un’API
Quando scegliere l’AI scraping: Devi raccogliere dati dai siti dei competitor per market research, ma ognuno usa builder e layout diversi. L’AI scraping gestisce tutto con lo stesso prompt.
Best practice per l’AI scraping:
- Scrivi prompt chiari e specifici su quali dati ti servono
- Fornisci esempi quando possibile per migliorare l’accuratezza[2]
- Parti con piccoli test prima di scalare
- Usa sezioni e label nei prompt per risultati migliori
Qui trovi una guida utile se vuoi approfondire come scrivere prompt per un AI agent 👈🏽
Miglior tool da usare
Per l’AI scraping, Datablist spicca come la scelta migliore per chi non è tecnico[3]
Perché Datablist funziona:
- True natural language prompting[4] (nessuna competenza tecnica richiesta)
- Più AI agent specializzati per task di scraping differenti[5]
- Ecosistema integrato con 60+ lead generation tools
- Gestisce automaticamente rendering JavaScript e paginazione[6]
- Pricing accessibile a partire da $25/mese
- Ha funzionalità di bulk enrichment integrate
Cosa la rende diversa: Datablist non è solo un AI scraper. È una piattaforma completa di lead generation che include AI scraping insieme a email finder, sales navigator scraper e strumenti di cleaning. Puoi fare scraping di una lista e arricchirla subito con i contatti senza cambiare tool.
Il vantaggio principale di Datablist: Ottieni AI scraping più una piattaforma di automazione completa pensata per data enrichment, lead list building o qualsiasi workflow di lead generation, a un costo inferiore rispetto a molti scraper stand‑alone.
📘 AI Scraping è tecnicamente anche No-Code
L’AI scraping è una sottocategoria del no-code scraping perché non richiede codice. È il metodo no-code più semplice: servono solo istruzioni in linguaggio naturale, non la comprensione della struttura dei siti.
Scraping No-Code Tradizionale (Click-and-Point Tools)
Gli scraper click-and-point sono stati la prima soluzione “no-code”. Ti permettono di selezionare visivamente i dati su una pagina invece di scrivere codice. In questa sezione li chiamiamo anche “scraper no-code tradizionali”.
Il concetto di scraper no-code tradizionali
Lo scraping no-code tradizionale usa interfacce visuali in cui clicchi sugli elementi della pagina per dire allo strumento cosa estrarre.
Workflow di base: Apri il sito nel tool, clicchi sul nome del prodotto, poi sul prezzo, poi sulla descrizione. Il tool registra i click e crea uno scraper basato su quelle selezioni.
Cosa succede dietro le quinte: Il tool converte i tuoi click in selettori CSS o espressioni XPath. Non stai scrivendo codice, ma stai comunque creando regole tecniche rigide che dipendono dal fatto che l’HTML del sito resti invariato.
Perché è “no-code”: Non scrivi Python o JavaScript. Ma devi capire come i siti organizzano le informazioni e, a volte, fare troubleshooting quando certi elementi non vengono selezionati correttamente.
Difficoltà di setup
Gli strumenti click-and-point hanno una curva di apprendimento media che spesso sorprende chi inizia.
Il processo di setup:
- Scarica e installa il tool (molti sono app desktop)
- Apri il sito target nel tool
- Clicca su ogni dato che vuoi estrarre
- Configura la paginazione se serve
- Fai dei test per verificare l’estrazione
- Effettua il debug quando vengono selezionati elementi sbagliati
- Salva ed esegui lo scraper
Tempo richiesto: 30–60 minuti per un sito di complessità media.
❗️ Attenzione a questo
C’è una complessità nascosta nei tool click-and-point: gli elementi non vengono sempre selezionati correttamente. A volte clicchi un numero di telefono e il tool seleziona l’intera sezione contatti, e non puoi risolverlo perché la causa è nel sito, non nello scraper. Se capita, dovrai pulire i dati dopo lo scraping.
Frustrazioni comuni per chi inizia con gli scraper no-code tradizionali:
- Clicchi un elemento e se ne seleziona un altro
- Chattare con i team di supporto diventa routine
- La paginazione non funziona come previsto
- I dati risultano mescolati invece che in campi separati
- Gli scraper si rompono dopo gli aggiornamenti del sito
Per chi è facile: Chi ha confidenza con la tecnologia e guarda qualche tutorial può padroneggiarli. Aspettati qualche ora di apprendimento prima di essere produttivo.
Flessibilità
Gli strumenti click-and-point sono rigidi per definizione. Estraggono esattamente ciò che configuri, come lo configuri.
Cosa succede quando i siti cambiano:
↳ Un redesign del layout può rompere lo scraper
↳↳ Anche piccoli update CSS possono bloccare l’estrazione
↳ ↳↳Devi ricostruire lo scraper da zero
Il peso della manutenzione: I siti si aggiornano di continuo. I grandi e-commerce potrebbero aggiornarsi ogni trimestre. Ogni update significa riconfigurare lo scraper, con lo stesso effort del setup iniziale.
Gestire più siti: Se fai scraping di cinque siti competitor, ti servono cinque configurazioni diverse. Ognuna si rompe in modo indipendente quando quel sito cambia.
Il vantaggio dei click-and-point: Quando i siti cambiano raramente (es. database della PA o directory stabili), gli strumenti click-and-point offrono estrazioni affidabili e consistenti una volta configurati correttamente.
Prezzo
I tool click-and-point usano in genere pricing a abbonamento con piani a tier.
Strutture di prezzo comuni:
- Piani entry: $50–100/mese
- Piani professional: $150–300/mese
- Piani enterprise: $500+/mese
Cosa incide sui costi:
- Numero di task di scraping che puoi creare
- Quante pagine puoi estrarre al mese
- Accesso a scheduling in cloud
- Support prioritario e feature avanzate
Costi nascosti da considerare: Il tempo per mantenere gli scraper quando i siti cambiano. Se passi 5 ore al mese a sistemare scraper rotti, è un costo reale, anche se l’abbonamento sembra conveniente.
Convenienza: Per siti che cambiano di rado, i tool click-and-point possono essere economici dopo il setup. Per siti che cambiano spesso, la manutenzione li rende costosi. In quel caso potresti valutare un AI scraping agent
Casi d’uso e best practice
Gli strumenti click-and-point eccellono quando i loro limiti non pesano.
Casi d’uso ideali:
- Scraping di siti stabili che si aggiornano raramente
- Progetti in cui serve controllo molto preciso sull’estrazione
- Situazioni in cui estrai dallo stesso sito in modo ripetuto
- Workflow desktop in cui gli strumenti cloud non sono necessari
Quando i click-and-point sono la scelta giusta: Devi estrarre dati da un database pubblico che si aggiorna spesso ma non cambia mai struttura. Una volta configurato bene, lo strumento estrarrà i nuovi dati ogni giorno, a patto che riesca a selezionare correttamente gli elementi giusti.
Best practice:
- Documenta le configurazioni degli scraper per quando si romperanno
- Imposta monitoraggi per rilevare quando smettono di funzionare
- Metti a budget tempo per la manutenzione mensile
- Testa bene prima di scalare su grandi volumi
Quando evitare i click-and-point: Se devi fare scraping di molti siti moderni che si aggiornano spesso (per esempio e-commerce), la manutenzione diventa pesante. Ogni update richiede intervento manuale.
Miglior tool da usare
Octoparse è il tool click-and-point più affermato sul mercato.
A proposito, qui trovi un articolo in cui ho confrontato i migliori no-code scrapers per facilità d’uso, integrazioni e prezzo 👈🏽
Perché Octoparse:
- Interfaccia matura con anni di sviluppo
- Ampia libreria di tutorial per gli scenari più comuni
- Applicazione desktop con funzionalità potenti
- Buona documentazione e community
I trade-off: Octoparse richiede tempo per essere imparato. L’interfaccia è potente ma complessa. Il pricing parte da $83/mese, non proprio economico per individui e piccoli team.
Per chi è indicato: Team a proprio agio con la tecnologia che devono estrarre da siti stabili e possono giustificare curva di apprendimento e costo dell’abbonamento.
💡 Gli scraper tradizionali hanno ancora il loro perché
Gli strumenti click-and-point non sono “cattivi”; semplicemente vivono all’ombra di metodi più semplici come l’AI scraping. Per siti “vecchi” e immutabili, come certe directory della PA, funzionano ancora bene.
Scraping via API
Lo scraping basato su API è la via di mezzo tra code e no-code. Tecnicamente è no-code (non scrivi la logica di scraping), ma serve competenza tecnica per usarlo.
Il concetto
Gli scraper via API offrono endpoint preconfigurati per siti o casi d’uso specifici.
Come funziona: Fai una chiamata API con dei parametri (l’URL da analizzare e i campi desiderati) e il servizio restituisce dati strutturati. La logica di scraping è già pronta; tu la configuri tramite parametri.
Tecnicamente è no-code, ma devi saper fare chiamate API, gestire token di autenticazione, interpretare risposte JSON e integrare i risultati nel tuo workflow. Servono conoscenze di programmazione o familiarità con tool come Postman.
Approcci API comuni:
-
API specifiche per singoli siti (es. LinkedIn scraper APIs)
-
API generiche per fare scraping di qualsiasi URL
-
API basate su template per siti popolari
Ambiguità nel naming: Alcuni lo chiamano “no-code” perché non scrivi la logica. Altri “low-code” perché richiede skill tecniche. La verità sta nel mezzo.
Difficoltà di setup
Lo scraping via API richiede competenze che lo allontanano dal vero “no-code”.
Il processo di setup:
- Registrati e ottieni le credenziali API
- Leggi la documentazione per capire i parametri
- Testa le chiamate con Postman o curl
- Gestisci autenticazione e rate limiting
- Effettua il parsing della risposta JSON o XML
- Integra i risultati nella tua app o workflow
- Implementa gestione degli errori per le richieste fallite
Tempo richiesto: 1–2 ore se sei a tuo agio con le API, molto di più se stai imparando.
Competenze tecniche richieste:
- Comprendere REST API e richieste HTTP
- Lavorare con strutture dati JSON
- Gestire token di autenticazione e header
- Programmazione di base per integrare i risultati nel workflow
Flessibilità
Gli scraper via API offrono flessibilità media, che dipende totalmente dal provider.
Cosa puoi controllare: La maggior parte consente di specificare i campi da estrarre, impostare rate limit, scegliere formati di output e configurare alcuni comportamenti via parametri.
Cosa non puoi controllare: La logica sottostante è una black box. Se l’API non supporta un sito o un tipo di dato, sei bloccato. Non puoi modificarne il funzionamento.
Quando i siti cambiano: I buoni provider mantengono gli scraper e si adattano ai cambiamenti. I cattivi potrebbero non aggiornare per settimane, lasciandoti con uno scraper rotto.
Rischio di dipendenza: Dipendi totalmente dal provider. Se chiude, cambia prezzi o smette di mantenere certi scraper, il tuo workflow si ferma e non hai alternative.
Quando la flessibilità è cruciale: Se devi estrarre da siti non supportati o in modi che l’API non consente, sei senza opzioni. In questi casi, uno scraper custom o l’AI scraping potrebbero essere scelte migliori.
Prezzo
Lo scraping via API è spesso l’opzione più conveniente per volumi alti e task semplici.
Modelli di prezzo tipici:
- Pay‑per‑request (spesso pochi centesimi per scrape riuscito)
- Abbonamenti mensili con richieste incluse
- Sistemi a crediti con sconti volume
Confronto costi: Per 10.000 pagine semplici/mese, le soluzioni via API possono costare $50. Lo stesso volume con AI scraping potrebbe costare $70–80, ma il setup è molto più rapido.
Quando l’API è la più economica:
- Progetti di lungo periodo in cui il tempo di sviluppo non è un problema
- Scraping ad alto volume di siti semplici e stabili
- Uso di scraper preconfigurati per siti popolari
Quando diventa costosa: Se ti serve scraping custom non ben supportato dall’API, sprecherai tempo e budget per farla funzionare. La soluzione “economica” diventa inutile se non è adatta al caso d’uso.
Costi nascosti: Tempo di sviluppo per integrare e mantenere l’API. Se non sei tecnico, dovrai assumere qualcuno, cambiando totalmente l’equazione dei costi.
Casi d’uso e best practice
Lo scraping via API rende al meglio con team tecnici che lavorano su volumi alti e attività ripetitive.
Casi d’uso ideali:
- Scraping su larga scala (migliaia o milioni di pagine)
- Integrazione dello scraping in applicazioni
- Progetti in cui conta il costo per pagina più della facilità d’uso
Best practice:
- Testa a fondo prima di scegliere un provider
- Implementa gestione robusta degli errori
- Monitora i tassi di successo per rilevare rotture
- Prevedi un piano B se il provider chiude o cambia termini
Quando evitare le API: Se non sei tecnico e non hai developer in team, lo scraping via API ti frusterà. Il risparmio non conta se non riesci a usare lo strumento.
Miglior tool da usare
Il “migliore” scraper via API dipende da cosa devi estrarre, ma queste sono opzioni solide:
-
Per lo scraping generico: ScrapingBee e Bright Data offrono API affidabili per la maggior parte dei siti. Gestiscono proxy, rendering del browser e misure anti‑bot automaticamente.
-
Per piattaforme specifiche: Cerca API specializzate (LinkedIn scrapers, Amazon scrapers, ecc.). Sono ottimizzate per quelle piattaforme e ne gestiscono le sfide tipiche.
Cosa valutare:
- Documentazione chiara ed esempi
- Uptime e support affidabili
- Prezzi trasparenti senza costi nascosti
- Buoni tassi di successo sui tuoi siti target
La realtà: Anche i migliori scraper via API richiedono skill tecniche. Se “fare chiamate API” ti sembra complicato, scegli l’AI scraping: avrai più controllo e serenità.
💡 Lo scraping via API è conveniente ma tecnico
Lo scraping basato su API offre il miglior costo per pagina nei progetti ad alto volume, ma servono competenze per usarlo bene. Non sceglierlo solo perché è economico se poi non riesci a implementarlo; ricorda il detto: chi più spende, meno spende.
In sintesi: quale metodo dovresti scegliere?
Dopo aver confrontato i tre metodi, ecco come scegliere quello giusto per il tuo caso.
Scegli l’AI Scraping se:
- Non sei tecnico e vuoi l’opzione più semplice
- Il tempo di manutenzione per te costa
- I siti che estrai cambiano spesso
- Ti serve flessibilità per modificare facilmente i campi
Ideale per: Utenti non tecnici, piccoli team, lead list building, ricerche di mercato, competitive intelligence e progetti in cui contano tempo e semplicità più di pochi centesimi a pagina.
Miglior tool: Datablist per una vera esperienza no‑code con istruzioni in linguaggio naturale.
Scegli i tool Click-and-Point se:
- Fai scraping di siti stabili che cambiano di rado
- Sei a tuo agio con concetti tecnici
- Accetti la manutenzione quando i siti si aggiornano
- Preferisci app desktop rispetto a strumenti web
Ideale per: Team con buona confidenza tecnica, siti istituzionali o governativi stabili, progetti in cui il tempo di configurazione non è la priorità.
Miglior tool: Octoparse per feature mature e documentazione estesa.
Scegli lo scraping via API se:
- Sei tecnico o hai developer in team
- Lavori su grandi volumi (migliaia di pagine al giorno)
- Il costo per pagina è la priorità
- Devi integrare lo scraping nelle applicazioni
Ideale per: Team tecnici, progetti ad alto volume, integrazione in applicazioni, contesti in cui c’è tempo per lo sviluppo e il costo/pagina è cruciale.
Tool consigliati: ScrapingBee o Bright Data per scraping generico, API specializzate per piattaforme specifiche.
La nostra raccomandazione per la maggior parte degli utenti
Per l’80% degli utenti, l’AI scraping è la scelta giusta. Facilità d’uso, flessibilità e manutenzione minima ripagano il costo per pagina leggermente più alto.
Il panorama del no-code scraping è cambiato. Quello che prima richiedeva skill tecniche o ore di configurazione oggi si fa in minuti con istruzioni chiare.
Ecco 3 motivi semplici per cui l’AI scraping è il miglior punto di partenza:
- È il metodo più semplice
- È il metodo più flessibile
- Non richiede manutenzione
E quando vuoi scalare oltre 10.000 al giorno, puoi passare agli scraper via API.
Domande frequenti
Qual è il metodo di no-code scraping più efficiente?
L’efficienza dipende da cosa misuri. Lo scraping via API è il più economico per volumi alti se sei tecnico. L’AI scraping è il più veloce da impostare e mantenere se non sei tecnico. Per la maggior parte degli utenti, l’AI scraping offre l’efficienza migliore, eliminando barriere tecniche e manutenzione.
L’AI scraping è migliore del no-code scraping?
L’AI scraping è un tipo di no-code scraping, semplicemente la sua versione più avanzata. Di solito la domanda reale è: “L’AI scraping è meglio degli strumenti click-and-point?” La risposta è sì nella maggior parte dei casi: si adatta ai cambi dei siti, richiede meno competenze, meno manutenzione e spesso costa meno dei click-and-point.
L’AI scraping è costoso?
L’AI scraping costa di più per pagina rispetto alle API, ma meno del costo totale degli strumenti click-and-point. Per 1.000 schede in una directory, aspettati 800–1.200 crediti (il costo varia per tool e complessità). Il valore sta nello zero‑maintenance e nel fatto che non servono competenze tecniche, risparmiando tempo e denaro.
Cos’è l’AI no-code scraping?
AI no-code scraping, cioè AI scraping, significa usare l’AI per estrarre dati dai siti senza scrivere codice o configurare selettori tecnici. Descrivi in inglese semplice quali dati vuoi, l’AI capisce l’intento e gestisce i dettagli tecnici. Unisce l’accessibilità dei tool no-code con l’intelligenza di adattarsi automaticamente a strutture diverse.
Posso combinare più metodi di scraping?
Sì, e molti team lo fanno. Usa l’AI scraping per esplorazione, siti nuovi e quando serve flessibilità. Quando individui task ripetitivi e ad alto volume, valuta di spostarli su metodi via API per risparmiare, tenendo presente che richiedono competenze tecniche e più tempo.