Cómo raspar los resultados de productos de Google Lens?
Specialist in Anti-Bot Strategies
Google Lens es una herramienta gratuita que te permite analizar imágenes para extraer datos como texto e identificar objetos, personas, animales, plantas, etc. También puedes usarla para buscar coincidencias visuales similares a la proporcionada.
Esta potente herramienta es invaluable tanto para consumidores como para empresas, ofreciendo información sobre la disponibilidad de productos, precios y reseñas. Sin embargo, extraer datos manualmente de Google Lens puede ser lento e ineficiente.
Esta guía te guiará a través del proceso de raspado de los resultados de productos de Google Lens usando la API Scrapeless Google Lens, proporcionándote las herramientas y técnicas para automatizar esta tarea de manera efectiva.
¡Sigue desplazándote!
Comprendiendo la búsqueda de productos de Google Lens
Google Lens utiliza tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes para identificar productos dentro de las imágenes. Una vez que se reconoce un producto, Google Lens muestra una lista de resultados relevantes, incluyendo nombres de productos, precios, minoristas y reseñas. Estos datos son cruciales para la investigación de mercado, la comparación de precios y el análisis de la competencia.
Sin embargo, la naturaleza dinámica de Google Lens y sus posibles medidas anti-raspado hacen que la extracción automatizada de datos sea un desafío.
Desafíos en el raspado de Google Lens
- Contenido dinámico: Google Lens se basa en JavaScript para cargar datos dinámicamente. Usa herramientas como Selenium o Puppeteer para asegurarte de que tu raspador espere a que se carguen todos los elementos antes de extraer la información.
- Medidas anti-raspado: Evita la detección rotando agentes de usuario y usando proxies para distribuir las solicitudes a través de múltiples IPs.
- Limitación de velocidad: Envía solicitudes a un ritmo controlado para evitar bloqueos de IP. Introduce retrasos entre las solicitudes para imitar el comportamiento humano.
¿Por qué deberíamos usar una API?
Hay varias razones por las que podrías querer usar una API, especialmente la API Scrapeless Google Lens:
- No necesitas crear un analizador desde cero y mantenerlo.
- Omitir el bloqueo de Google: resolver CAPTCHAs o bloquear IP.
- Pagar por proxies y solucionadores de CAPTCHA.
- No necesitas usar la automatización del navegador.
La API Scrapeless maneja todo en el backend, el tiempo de respuesta es muy rápido, menos de ~3.3 segundos por solicitud, y no hay necesidad de automatización del navegador, por lo que será mucho más rápido.
¿Cómo raspar los resultados de productos de Google Lens?
Tu primera reacción puede ser intentar usar la programación para lograr la tarea de rastreo. Sin embargo, debido a las limitaciones de tiempo y energía🚫. La mayoría de los usuarios inteligentes han optado por usar APIs baratas y rápidas para completar la extracción compleja de datos. Se puede completar con una configuración simple:
Requisitos previos
Primero, establezcamos una conexión con la API de Google Lens y usemos la fuente google_lens. Puedes seguir las instrucciones proporcionadas en nuestra documentación.
Paso 1: Crea tu token de API de Google Lens
Para comenzar, necesitarás obtener tu clave API desde el Panel de Scrapeless:
- Inicia sesión en el Panel de Scrapeless.
- Navega a Administración de claves API.
- Haz clic en Crear para generar tu clave API única.
- Una vez creada, simplemente haz clic en la clave API para copiarla.
Paso 2: Escribe un script de Python para integrar la API Scrapeless
Python
import json
import requests
class Payload:
def __init__(self, actor, input_data):
self.actor = actor
self.input = input_data
def send_request():
host = "api.scrapeless.com"
url = f"https://{host}/api/v1/scraper/request"
token = "your_token"
headers = {
"x-api-token": token
}
input_data = {
"engine": "google_lens",
"hl": "en",
"country": "us",
"search_type": "products",
"url": "https://m.media-amazon.com/images/I/61iBtxCUabL._AC_UF894,1000_QL80_.jpg",
}
payload = Payload("scraper.google.lens", input_data)
json_payload = json.dumps(payload.__dict__)
response = requests.post(url, headers=headers, data=json_payload)
if response.status_code != 200:
print("Error:", response.status_code, response.text)
return
print("body", response.text)
if __name__ == "__main__":
send_request()Método alternativo: Usando Playground
También puedes optar por usar Scrapeless Playground para completar la extracción de datos de productos de Google Lens.
- Después de crear el token de API, haz clic en Deep SerpApi
- Encuentra el actor Google Lens
- Agrega los parámetros que necesitas para completar la configuración de la solicitud.
- Haz clic en Iniciar búsqueda y espera a que se carguen los resultados.
- Exporta los resultados
Paso 3. Obtener resultados de raspado
Los siguientes son algunos de los resultados de rastreo, que son solo para referencia de demostración:
JSON
{
"search_metadata": {
"status": "success",
"created_at": "2025-03-18 09:11:05 UTC",
"processed_at": "2025-03-18 09:11:05 UTC",
"google_lens_url": "https://lens.google.com/uploadbyurl?hl=en-sg&url=https%3A%2F%2Fm.media-amazon.com%2Fimages%2FI%2F61iBtxCUabL._AC_UF894%2C1000_QL80_.jpg",
"total_time_taken": 6.667
},
"search_parameters": {
"engine": "google_lens",
"url": "https://m.media-amazon.com/images/I/61iBtxCUabL._AC_UF894,1000_QL80_.jpg",
"search_type": "products"
},
"visual_matches": [
{
"position": 1,
"title": "Apple Airpods 4 : Target",
"link": "https://www.target.com/p/ap2022-true-wireless-bluetooth-headphones/-/A-85978615",
"currency": "USD",
"price": "$130*",
"extracted_price": 130,
"stock_information": "In stock",
"source": "Target",
...¿Es legal raspar datos de Google Lens?
Raspar datos de Google Lens no es ilegal, pero existen varias pautas legales y éticas que deben seguirse. Los usuarios deben comprender las Condiciones del servicio de Google, las leyes de privacidad de datos y los derechos de propiedad intelectual para garantizar que sus actividades cumplan con la normativa. Siguiendo las mejores prácticas y manteniéndose informados sobre los desarrollos legales, puede minimizar el riesgo de problemas legales asociados con el raspado web.
Scrapeless Deep SerpAPI: Una potente solución de datos de búsqueda en tiempo real
Deep SerpApi es una plataforma de datos de búsqueda en tiempo real diseñada para aplicaciones de IA y modelos de generación de aumento de recuperación (RAG), que proporciona datos de resultados de búsqueda de Google precisos y estructurados en tiempo real, compatibles con más de 20 tipos de SERP de Google, incluyendo Búsqueda de Google, Google Trends, Google Shopping, Google Flights, Google Hotels, Google Maps, etc.
¿Cuáles son las ventajas de Deep SerpApi?
- Actualización de datos en tiempo real: basada en actualizaciones de datos en las últimas 24 horas, garantizando la puntualidad y precisión de la información.
- Compatibilidad con múltiples idiomas y ubicaciones geográficas: admite varios idiomas y ubicaciones geográficas, y puede personalizar los resultados de búsqueda según la ubicación, el tipo de dispositivo y el idioma del usuario.
- Respuesta de 1-2 segundos: El tiempo de respuesta promedio es de solo 1-2 segundos, adecuado para la recuperación de datos a alta frecuencia y a gran escala.
- Integración perfecta: compatible con lenguajes de programación principales como Python, Node.js, Golang, etc., y se puede integrar fácilmente en proyectos existentes.
- Alto rendimiento de costo: El precio es tan bajo como $0.1 por cada 1.000 consultas, lo que lo convierte en la solución SERP más rentable del mercado.
¡Obtén tu bono ahora!
¡El programa de desarrolladores patrocinados está en progreso! Los primeros 100 usuarios reciben 500.000 consultas de llamadas API gratuitas, perfectas para probar y escalar proyectos.
Puedes integrar Deep SerpApi en tus herramientas de IA, aplicaciones o cualquier proyecto en el que estés trabajando. ¡Admitimos frameworks como Dify (Langchain, Langflow, FlowiseAI, y muchos más están por venir!). También puedes integrar Scrapeless de otras maneras que se adapten a tu proyecto.
Una vez que se complete tu integración, comparte tu trabajo con nosotros a través de GitHub o redes sociales, y proporciona una prueba de integración. A cambio, te proporcionaremos 500.000 consultas gratuitas durante 1 mes para ayudarte a maximizar los beneficios de nuestros productos.
Únete a nuestra comunidad y obtén detalles de nuestra administradora: Emily Fann!
Conclusiones
Este tutorial presenta cómo usar la API de Google Lens de Scrapeless para raspar resultados. Siguiendo nuestros pasos, puedes usar fácilmente la API de Scrapeless para configurar el entorno, extraer datos relevantes y guardarlos en un archivo para acceder fácilmente a ellos.
Además, Scrapeless Deep SerpApi Playground nos ahorra muchos pasos innecesariamente complicados. Solo necesitas realizar configuraciones de parámetros simples para obtener resultados de datos precisos.
En Scrapeless, solo accedemos a datos disponibles públicamente y cumplimos estrictamente con las leyes, regulaciones y políticas de privacidad del sitio web aplicables. El contenido de este blog es sólo para fines de demostración y no implica ninguna actividad ilegal o infractora. No ofrecemos garantías y renunciamos a toda responsabilidad por el uso de la información de este blog o enlaces de terceros. Antes de realizar cualquier actividad de scraping, consulte a su asesor legal y revise los términos de servicio del sitio web de destino u obtenga los permisos necesarios.
