No-Code Scraping è difficile? L’abbiamo reso facile

Qualche mese fa abbiamo lanciato una feature che non ci aspettavamo fosse così potente.

Ora quella feature sta rivoluzionando il mondo del no-code web scraping.

La feature di cui parlo è la nostra sorgente “AI Agent - Site Scraper”. Questo agente di AI scraping può visitare qualsiasi sito per trovare, elaborare ed estrarre i dati di cui hai bisogno.

Dopo qualche mese, ho capito 3 cose:

1. L’intera industria del no-code scraping è una grande bugia
2. Abbiamo costruito il miglior no-code scraper senza nemmeno accorgercene
3. Gli AI scraping agent sono più potenti, semplici e veloci di qualunque tool no-code esistito finora

📌 Riepilogo per chi va di fretta

Questo articolo ti spiega cos’è il vero no-code scraping e dimostra che non servono API, CSS selectors o competenze tecniche. Se sei di corsa, ecco il succo:

Problema: i tool “no-code” di scraping richiedono comunque competenze tecniche, ti costringono a capire la struttura dei siti, a guardare tutorial, a perdere ore per il setup; poi basta un piccolo aggiornamento del sito e si rompe tutto.

Perché è un problema: non dovresti studiare API, CSS selectors o spendere ore in tutorial solo per estrarre dati da un sito. Va contro l’idea stessa di “no-code”.

Soluzione: lo scraping di Datablist, potenziato dall’AI, basato su istruzioni in linguaggio naturale. Descrivi cosa vuoi e l’AI fa il resto.

Cosa impari: smascheriamo le bugie dell’industria no-code, ti mostriamo come appare il vero no-code scraping e ti diamo use case concreti e consigli di prompting.

Perché usare Datablist per il No-Code Scraping: 3 motivi chiave

1. Davvero no-code: basta descrivere in linguaggio naturale
2. Gestisce siti complessi con JavaScript, paginazione e contenuti dinamici
3. Si adatta ai cambi di layout, a differenza degli scraper basati su CSS selectors

Cosa troverai in questo articolo

• L’industria no-code e le sue bugie
• La soluzione facile: usa le parole, non le API
• Use case e consigli d’uso per l’AI scraping
• FAQ sul no-code scraping

L’industria no-code e le sue bugie

Questa sezione smonta miti e trucchetti del no-code scraping. La verità è che la maggior parte dei tool “no-code” non è davvero no-code. Hanno solo impacchettato la complessità tecnica in un formato diverso.

Il codice non è mai stato il problema

Pensaci un attimo: il codice non è mai stato il problema. Se sapessi programmare, faresti scraping con il codice e non cercheresti una soluzione no-code.

Cerchi soluzioni no-code perché non vuoi imparare a programmare solo per fare scraping, ma le persone sono furbe, quindi ti hanno venduto una soluzione “a metà” che comunque ti costringe a:

• Affrontare una curva di apprendimento ripida
• Guardare un sacco di tutorial
• Capire la struttura dei siti web

E a volte persino a usare concetti “simil-codice” come i CSS selectors.

Il vero problema non è mai stato “code vs no-code”.

Il vero problema è sempre stato la curva di apprendimento, la complessità e il mal di testa tecnico.

Cosa ti hanno provato a vendere

Il no-code scraping ha tre approcci principali, e nessuno risolve davvero la complessità.

Scraper basati su API

Questi tool si definiscono “no-code” perché non scrivi Python o JavaScript. Ma ecco cosa non ti dicono.

Devi comunque occuparti di:

• Strutture DOM del sito
• CSS selectors
• Tag HTML

Tecnicamente non stai programmando, ma stai facendo qualcosa di altrettanto tecnico. Stai traducendo esigenze umane in selettori leggibili dalla macchina, che è praticamente programmazione con passaggi extra.

Tool point-and-click

Questo approccio è più semplice, ma ti obbliga comunque a capire come è costruito il sito. Rendono l’operazione un po’ più facile facendoti cliccare sugli elementi, ma il mal di testa resta.

Il problema più grande? Se cambia la struttura del sito, devi rifare tutto da zero. Significa:

• Riguardare il tutorial
• Riconfigurare tutti i selettori
• Sperare che stavolta funzioni

Estensioni browser

Sono sostanzialmente tool point-and-click che vivono nel browser invece che in un’app dedicata. Molte sono gratuite, come Instant Data Scraper.

I problemi principali:

• Basta un cambio sul sito e devi rifare tutto da capo
• Funzionalità e scala limitate
• Rischi di blocco dell’IP

📘 Il pattern da notare

Tutti e tre gli approcci ti costringono a capire la struttura tecnica dei siti. Hanno solo ripacchettato la complessità tecnica in interfacce diverse. Non è risolvere il problema; è spostarlo. AI Scraping

Quello che vuoi davvero

Diciamoci la verità: vuoi scraping senza mal di testa, non semplicemente “no-code”. Ecco cosa significa davvero “no-headache” scraping:

Zero mal di testa

• Non costringermi a capire i CSS selectors
• Non farmi guardare 3 ore di tutorial
• Non romperti quando il sito cambia design

Zero curva di apprendimento

• Devo poter iniziare subito
• Non devo imparare nuove skill tecniche

In sostanza, vuoi descrivere l’obiettivo a parole tue e ottenere i risultati. Tutto il resto è attrito inutile che l’industria ha normalizzato.

La soluzione: sostituire il no-code scraping con l’AI scraping

La soluzione al problema del no-code scraping non è un’interfaccia point-and-click migliore o un’API più pulita. La soluzione è eliminare del tutto lo strato tecnico e usare il linguaggio naturale.

Perché l’AI scraping rende il no-code davvero no-code

Come suggerisce il nome, con AI scraping è l’AI a fare scraping del sito, non tu. Tu diventi il manager, non l’operatore tecnico.

Con il no-code scraping alimentato dall’AI, ti basta dire al sistema cosa fare, come farlo e quando farlo. L’AI gestisce tutta la complessità tecnica dietro le quinte.

Non serve capire:

• CSS selectors o struttura HTML
• Architettura DOM del sito
• Endpoint API o documentazione tecnica

Tu fornisci istruzioni in linguaggio naturale e l’AI scraping capisce il resto. È così che il no-code scraping avrebbe dovuto funzionare fin dall’inizio.

Chi porta questa soluzione: Datablist.com

Come dicevo all’inizio, non volevamo “distruggere” l’industria no-code; è successo per caso: un nostro utente doveva fare scraping di un sito e abbiamo costruito la soluzione.

Abbiamo creato un AI Agent che può:

• Capire istruzioni in linguaggio naturale
• Navigare automaticamente siti complessi
• Gestire pagine pesanti in JavaScript
• Processare contenuti paginati
• Estrarre dati in modo intelligente
• …

La svolta non è stata costruire uno scraper “migliore”.

È stata eliminare completamente la necessità di competenze tecniche.

Tu dici all’AI cosa vuoi e lei capisce come ottenerlo.

Niente CSS selectors. Niente ispezione del DOM. Niente tutorial.

Cos’è Datablist

Datablist è una piattaforma per automatizzare workflow di lead generation, data enrichment e cleaning, pensata per profili non tecnici come sales, marketing e recruiting.

Ti permette di trovare, pulire ed arricchire dati usando oltre 60 tool, dagli AI Agents agli Email Finders, dagli AI processors alle Technology enrichments, e molto altro.

In più, Datablist ti consente di costruire workflow automatici su schedulazione o on-demand. Alcuni use case pratici amati dagli utenti Datablist:

1. Creare liste di lead
2. Personalizzare email con l’AI
3. Pulire e deduplicare i CRM
4. Fare scraping di offerte lavoro da 19 job board in una volta
5. Estrarre migliaia di aziende da Pagine Gialle
6. Fare scraping delle ricerche su LinkedIn Sales Navigator senza rischi per l’account

Il punto è chiaro: se devi ottenere, pulire o arricchire dati, o automatizzare workflow basati sui dati, e ti serve facilità, velocità e affidabilità, Datablist è il posto giusto.

In più, Datablist ha risolto “per caso” il problema del no-code web scraping.

💡 Datablist in 35 parole

Datablist è una piattaforma per automatizzare workflow di lead generation, con oltre 60 tool: AI Agents, Waterfall Enrichment per trovare email e telefoni, strumenti di data cleaning per deduplica, e altro ancora.

Perché scegliere Datablist

L’approccio di Datablist al no-code scraping è diverso dagli altri sul mercato, perché non abbiamo mai venduto mal di testa ben impacchettati; abbiamo puntato direttamente sull’AI scraping.

Cosa significa per te:

Vero no-code

• Zero competenze tecniche richieste
• Nessuna conoscenza di HTML o CSS necessaria
• Le tue automazioni non si rompono a ogni update del sito

Ti basta fare prompt

• Scrivi cosa vuoi in linguaggio naturale
• L’AI comprende contesto e intento

Template per molti scraper

• Prompt pre-costruiti per use case comuni
• Template per directory scraping
• Template per e-commerce
• Template per estrazione di case study

La soluzione più semplice per fare scraping di directory

• Funziona su Yellow Pages, Yelp, TripAdvisor, Alibaba
• Gestisce automaticamente la paginazione

Niente giochetti di export-import tra 10 tool

• I dati finiscono in una griglia tipo spreadsheet
• Modifica, filtra e arricchisci in un unico posto
• Accesso a un intero ecosistema di lead generation

Use case e consigli d’uso

Usare Datablist per fare scraping di siti, directory o persino scalare ricerche AI è semplice: l’approccio è sempre lo stesso. Descrivi ciò che vuoi nel modo più preciso possibile.

Prompting 101 rapido

Prima di parlare degli use case per cui puoi usare l’AI scraping agent, ecco quanto è facile dargli istruzioni.

Regole di prompting:

Un buon prompt è semplice. Non serve essere esperti. Basta essere chiari su ciò che vuoi. Ecco alcuni consigli per scrivere prompt migliori:

Sii specifico

• Non dire “prendi info prodotto”
• Di’ “estrai nome prodotto, prezzo e disponibilità”
• Includi esempi quando puoi

Così ottieni i dati giusti senza che l’agente interpreti male.

Usa sezioni chiare

• Organizza il prompt in sezioni
• Goal: l’obiettivo
• Data Points: quali informazioni ti servono
• Format: come vuoi i dati
• Constraints: cosa evitare o includere

Le sezioni aiutano l’agente a capire meglio la richiesta. Non è obbligatorio, ma aumenta molto l’accuratezza.

Dai esempi

L’agente non sa tutto. Alcuni siti sono complessi. Con esempi riduci i falsi positivi, aumenti l’accuratezza e abbassi i costi.

Ecco una guida dettagliata per scrivere un prompt per un AI agent 👈🏽

💡 Pro Tip: gestione della paginazione

L’AI Agent di Datablist gestisce automaticamente i contenuti paginati. Abilita la paginazione nelle impostazioni e imposta il numero massimo di pagine: l’agente navigherà tutte le pagine ed estrarrà i dati da ciascuna.

Use case di no-code scraping

Le possibilità del no-code scraping sono quasi infinite. Ecco gli use case di AI scraping più richiesti ed efficaci che abbiamo visto finora:

Directory

• Scraping di aziende da Pagine Gialle
• Scraping dei ristoranti su Yelp
• Scraping di immobili da AirBnB
• Scraping di hotel su TripAdvisor
• Scraping di cataloghi fornitori su Alibaba
• Scraping di immobili su Zillow
• Scraping di agenti immobiliari da Zillow

Siti e-commerce

• Estrarre cataloghi prodotti da store Shopify
• Scraping prodotti da Amazon

Altro

• Estrarre tutti i case study da un sito
• Estrarre espositori da siti di fiere

📘 Come fare scraping di più siti

Se devi fare scraping di molti siti simili, puoi usare anche l’AI Research Agent di Datablist per processare una lista di siti. Questo agente ha funzionalità extra che ti permettono di scalare l’AI search.

Conclusione: il no-code scraping va rinominato

Il no-code scraping andrebbe chiamato “no-tech-headache” scraping, perché è questo che le persone vogliono davvero. Non cerchi no-code scraping perché non sai programmare; lo cerchi perché non vuoi imparare skill tecniche solo per estrarre dati.

Se lo scraping non è la tua attività principale, non dovresti doverci perdere ore, e la soluzione non è un’API migliore o un’interfaccia point-and-click più pulita.

La soluzione è eliminare del tutto lo strato tecnico, cioè l’AI scraping.

E con Datablist puoi farlo davvero, e:

• Ottenere risultati in minuti, non ore
• Scalare da un sito a migliaia
• Descrivere cosa vuoi in linguaggio naturale
• Adattarti automaticamente ai cambi di layout dei siti

Il problema del no-code scraping è finalmente risolto. E ci siamo riusciti per caso.

FAQ sul no-code scraping

Datablist può fare scraping di directory?

Sì, l’AI Scraping Agent di Datablist può fare scraping di directory in modo efficiente e l’agente gestisce automaticamente la paginazione, così puoi estrarre migliaia di schede senza configurazioni manuali.

Per esempio, abbiamo estratto dati da:

• Recensioni, hotel, ristoranti e altro su TripAdvisor
• Liste di aziende su Pagine Gialle
• Cataloghi di immobili su Airbnb
• Database fornitori su Alibaba
• Informazioni business su Yelp
• … e molti altri

Posso estrarre dati da più pagine in automatico?

Sì, l’AI Scraping Agent di Datablist supporta la paginazione automatica. Imposta il numero massimo di pagine nella configurazione e l’agente navigherà tutte le pagine, estraendo i dati da ciascuna senza intervento manuale.

Funziona per:

• Cataloghi prodotti e-commerce
• Listing di directory su più pagine
• Risultati di ricerca con paginazione
• Archivi di blog
• …

Quanto costa usare l’AI Scraping Agent di Datablist?

Il pricing degli AI agent di Datablist è usage-based e varia in base alla complessità del task di scraping. Per directory come Pagine Gialle i costi sono molto contenuti: per 1000 schede si va in genere tra 800–1000 crediti. Per siti JavaScript-heavy come store Shopify, i costi possono essere più alti.

Cos’è il no-code scraping?

Il no-code scraping è l’estrazione di dati da siti senza scrivere codice o usare skill tecniche. Il vero no-code scraping significa descrivere cosa vuoi in linguaggio naturale e ottenere risultati, senza capire HTML, CSS selectors o API.

Datablist gestisce siti web pesanti in JavaScript?

Sì, l’AI Agent di Datablist può fare scraping di siti pesanti in JavaScript. Abilita l’opzione “Render HTML” nelle impostazioni avanzate per far sì che l’agente attenda il caricamento del JavaScript prima di estrarre i dati.

Questo è essenziale per i siti moderni costruiti con React, Vue o Angular che caricano contenuti in modo dinamico dopo il primo caricamento.

Differenza tra no-code scraping e scraping tradizionale?

Lo scraping tradizionale richiede conoscenze di coding (Python, JavaScript) o competenze tecniche (CSS selectors, XPath). Il no-code scraping elimina questa necessità offrendo interfacce visuali o, nel caso di Datablist, comprensione in linguaggio naturale.

Come l’AI scraping differisce dagli scraper a CSS selector?

Gli scraper basati su CSS selectors dipendono dall’esatta struttura dell’HTML. Se il sito cambia layout, lo scraper si rompe.

L’AI scraping capisce il significato dei contenuti, non solo la posizione. Può riconoscere “questo è il prezzo” anche se cambiano i nomi delle classi HTML. È più resiliente e non richiede manutenzione.

Il no-code scraping è legale?

La legalità dipende da cosa estrai e come usi i dati. Lo scraping di dati pubblici è generalmente legale, ma dovresti:

• Rispettare i file robots.txt
• Evitare lo scraping dietro login
• Usare i dati in modo etico e conforme alle leggi sulla privacy
• Non sovraccaricare i server con richieste eccessive