Bagaimana cara Anda memo web di Airbnb pada tahun 2025?

Untuk scraper Airbnb, kamu punya dua pilihan: satu alat siap pakai sebagai Bright Data Di mana Apify, atau milikmu sendiri skrip Python dengan Playwright.

Keduanya memungkinkan untuk’mengekstrak data dari Airbnb (harga, daftar produk, ulasan, ketersediaan). Pilihannya tergantung pada tingkat keahlianmu dalam pemrograman dan volume yang ingin dicapai.

Berbagai metode untuk mengikis di Airbnb

itu pengikisan web adalah teknik yang memungkinkan untuk’mengekstrak data secara otomatis dari situs web. Untuk Airbnb, ada dua pendekatan utama yang bisa kamu pilih: melalui alat siap pakai, atau membuat scraper sendiri dengan Python.

1. 1. Menggunakan alat bantu pengikisan web

Kamu tidak mau membuat kode? Yang alat pengikis web dibuat untuk itu. Mereka menangani semua aspek teknis untukmu: rotasi’IP, pengelolaan proxy, terjemahan JavaScript dan pengelakan terhadap hambatan.

Berikut ini empat alat pengikis sangat efektif untuk mengumpulkan data Airbnb hanya dengan beberapa klik:

• Bright Data : solusi paling canggih untuk mengekstrak daftar dalam skala besar, sekaligus yang paling mahal untuk penggunaan standar.
• Apify : yang paling mudah diakses untuk pemula tanpa perlu menulis kode, berkat scraper Airbnb yang sudah dikonfigurasi sebelumnya.
• ScrapingBee : satu Mengikis API sederhana yang mengelola penayangan halaman dinamis.
• ScraperAPI : dirancang khusus untuk ekstraksi data dalam skala besar dan untuk mengatasi sistem perlindungan.

Data Cerah

Bright Data adalah solusi lengkap yang menawarkan proxy perumahan dan pusat data, sebuah peramban untuk scraping dan beberapa API khusus. Platform ini dilengkapi dengan fitur API Pengikis Airbnb, yang dirancang khusus untuk mengekstrak daftar dan data terstruktur di platform tersebut.

Ini adalah pilihan yang paling paling andal dan tercepat, tetapi juga yang paling mahal untuk penggunaan tingkat pemula. Temukan ulasan lengkap dari Bright Data.

Apify

Apify adalah platform yang memungkinkanmu membuat, menjalankan, dan berbagi scraper. Platform ini menawarkan sebuah scraper Airbnb yang sudah siap, dilengkapi dengan rotasi IP dan mekanisme anti-pemblokiran bawaan. Kamu dapat mengekstrak data daftar dan profil host tanpa perlu menulis satu baris kode pun, halaman demi halaman.

Ini jelas merupakan pilihan yang paling mudah dipelajari bagi pemula. Temukan ulasan lengkap dari Apify.

ScrapingBee

ScrapingBee adalah Mengikis API yang mempermudah pengambilan data dari situs dinamis. Fitur ini mengelola proses rendering JavaScript dan rotasi proxy secara otomatis. Kamu mengirimkan permintaan ke API, dan API tersebut akan mengembalikan Hasil tampilan HTML dari halaman tersebut, siap untuk dianalisis guna mengekstrak daftar produkmu.

ScraperAPI

ScraperAPI mengatasi semua tantangan dalam pengambilan data berskala besar: proxy, header, dan user-agent. Situs ini juga menawarkan sebuah API Airbnb yang dioptimalkan untuk melewati sistem keamanan situs tersebut, sehingga kamu bisa fokus sepenuhnya pada pengambilan data yang kamu minati.

Temukan ulasan lengkap dari ScraperAPI.

2. Scraping kode dengan Python dan pustaka-pustakanya

Kamu lebih suka menyimpan sebuah kontrol total tentang prosesnya? Pengambilan data melalui kode dengan Python cocok untukmu. Bahasa pemrograman ini sangat ideal berkat pustaka-pustakanya yang mumpuni, yang memungkinkanmu membuat scraper 100 % yang disesuaikan, yang disesuaikan dengan struktur Airbnb.

Berikut ini adalah pustaka-pustaka yang sangat diperlukan:

• requests : untuk mengirim Permintaan HTTP ke URL tujuan. Ini merupakan dasar dari setiap operasi scraping.
• BeautifulSoup : untuk menganalisis («parser») konten HTML diambil, telusuri struktur halaman, dan ambil data yang kamu inginkan.
• Selenium Di mana Playwright : untuk mensimulasikan peramban sungguhan dengan tampilan JavaScript. Hal ini sangat penting bagi Airbnb: situs ini bersifat dinamis; tanpa itu, kamu hanya akan melihat halaman kosong.

Mari kita lihat secara konkret bagaimana cara melakukan scraping pada judul, harga, dan tautan daftar properti yang tersedia di suatu kota (mis. Paris) untuk tanggal-tanggal tertentu.

Langkah 1: menganalisis URL Airbnb

Langkah pertama adalah memahami bagaimana Airbnb mengatur URL. Berikut ini adalah contoh yang umum:

https://www.airbnb.fr/s/Paris--France/homes?checkin=2025-09-01&checkout=2025-09-05&adults=2

Parameter-parameter yang perlu diperhatikan:

• s / Paris - Perancis yang lokasi yang dicari.
• checkin dan Periksa yang tanggal kedatangan dan keberangkatan.
• orang dewasa yang jumlah orang dewasa.

Kamu juga bisa menambahkan parameter lain secara manual (filter, harga maksimum, dll.) untuk menyempurnakan hasil pencarianmu. Airbnb menampilkan hasil pencariannya dalam beberapa halaman: pastikan untuk mengatur pembagian halaman di scraper-mu untuk menelusuri beberapa halaman daftar dan tidak hanya terbatas pada halaman pertama.

Langkah 2: Mengonfigurasi lingkungan Python

Pasang pustaka yang diperlukan melalui pengelola paket pip :

pip instal permintaan penulis naskah beautifulsoup4

Langkah 3: skrip Python

Berikut ini adalah contoh skrip yang menyertakan:

• Simulasi browser dengan Playwright.
• Rotasi proxy melalui layanan khusus.
• Manajemen tajuk (header) dan user-agent.
• Pemilih CSS atau XPath untuk pengambilan data.
• Istirahat acak untuk menghindari kemacetan.

from playwright.sync_api import sync_playwright
import random
import waktu
import csv

def scrape_airbnb(city_url, proxy_list):
    with sync_playwright() as pw:
        browser = pw.chromium.launch(headless=True)
        page = browser.new_page()
        page.set_extra_http_headers({'User-Agent': '...'})
        proxy = random.choice(proxy_list)
        page.goto(city_url, proxy = {'server': proxy})
        time.sleep(random.uniform(3, 6))
        Ekstraksi # melalui CSS atau XPath
        titles = page.query_selector_all('._1c2n35az')
        harga = page.query_selector_all('._1p7iugi')
        data = [{'judul': t.inner_text(), 'harga': p.inner_text()} for t, p in zip(judul, harga)]
        browser.close()
    mengembalikan data

Perhatikan selektor CSS. Kelas-kelas Airbnb (di sini ._1c2n35az dan ._1p7iugi) adalah dihasilkan secara dinamis dan berubah setiap kali situs tersebut di-deploy. Sebelum menjalankan skripmu, periksa halaman tersebut (tekan tombol F12 lalu «Inspektur») untuk menemukan pemilih saat ini.

Langkah 4: menyimpan data

Kamu dapat mengekspor data yang telah diekstraksi dalam dua format umum: CSV (Comma-Separated Values) atau JSON (JavaScript Notasi Objek). Format JSON sangat berguna terutama jika data kamu memiliki struktur bersarang (misalnya, beberapa ulasan per daftar).

Untuk mengekspor ke CSV :

with open('airbnb_prices.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    penulis = csv.DictWriter(f, fieldnames = ['judul', 'harga'])
    penulis.writeheader()
    penulis.writeows(data)

Untuk mengekspor ke JSON :

import json

with open('airbnb_prices.json', 'w', encoding='utf-8') as f:
    json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)

Mengapa memo di Airbnb?

Mengekstrak data dari Airbnb membuka berbagai kemungkinan penggunaan yang konkret, baik untuk keperluan profesional maupun proyek pribadi. Berikut adalah kasus penggunaan yang paling umum:

• Analisis pasar dan pemantauan persaingan : data yang dikumpulkan membantu kamu memahami kondisi pasar sewa, serta membandingkan harga iklan dan menganalisis persaingan di wilayah tertentu.
• Pengembangan produk : berdasarkan daftar yang telah diekstraksi, kamu dapat membuat sebuah perbandingan harga atau alat analisis bagi para pelancong dan tuan rumah.
• Penelitian dan jurnalisme data : data yang diperoleh digunakan untuk studi perkotaan atau ekonomi, serta menyelidiki praktik-praktik perdagangan.
• Otomatisasi skala besar : dengan alat yang tepat, kamu bisa menerapkan sebuah pemantauan otomatis dan proses ekstraksi yang berkelanjutan dari ribuan halaman daftar.

Data apa saja yang dapat dikikis di Airbnb?

Pada daftar publik, kamu bisa mengekstrak sebagian besar informasi yang ditampilkan pada setiap iklan:

• Informasi mengenai daftar produk: judul, deskripsi, gambar, jenis akomodasi, jumlah kamar.
• Rincian tuan rumah : nama dan profil tuan rumah, jumlah ulasan, riwayat iklan.
• Harga dan ketersediaan : harga per malam, biaya kebersihan, tanggal yang tersedia pada jadwal pemesanan.
• Komentar dan catatan: ulasan wisatawan dan nilai keseluruhan dari daftar.
• Lokasi geografis: lokasi, garis lintang, dan garis bujur perkiraan dari tempat tinggal tersebut.

Data ini mencakup sebagian besar hal yang kamu butuhkan untuk menganalisis pasar: harga, struktur daftar produk, ulasan, dan ketersediaan selama beberapa bulan.

Apakah scraping di Airbnb itu legal?

Mengumpulkan data publik yang tidak dilindungi hak cipta umumnya dianggap sah. Meskipun demikian, Syarat dan Ketentuan Penggunaan Airbnb secara tegas melarang pengambilan data secara otomatis tanpa izin tertulis.

Perlu dibedakan dua aspek. Dari segi hukum murni, putusan pengadilan Amerika Serikat hiQ v. LinkedIn (2022) telah membatasi ruang lingkup CFAA: pengambilan data yang dapat diakses publik tidak dianggap sebagai akses ilegal ke suatu sistem. Namun, hal ini bukanlah lampu hijau mutlak. Tindakan hukum lain tetap berlaku: hukum perjanjian (Ketentuan Penggunaan yang kamu setujui), tanggal hak cipta atau perlindungan basis data.

Dalam praktiknya, melakukan scraping di Airbnb dalam skala besar terutama membuatmu berisiko terhadap pemblokiran alamat IP-mu, hingga CAPTCHA, atau bahkan surat peringatan jika penggunaannya menjadi masif atau bersifat komersial.

Dari segi etika, ada beberapa prinsip sederhana yang membantu kamu tetap berada dalam batas-batas yang semestinya:

• Berikan jarak antar permintaan agar server tidak kelebihan beban.
• Patuhi berkas tersebut robots.txt.
• Hanya ambil data yang kamu butuhkan benar-benar membutuhkan.
• Jangan pernah mengumpulkan data pribadi yang sensitif.

Scraping yang bertanggung jawab adalah scraping yang dilakukan secara diam-diam dan terukur. Untuk mengetahui lebih lanjut mengenai hal ini, silakan baca artikel kami yang membahas tentang legalitas web scraping.

itu penggosokan web di Airbnb masih tersedia pada [tahun]. Jika kamu baru memulai, mulailah dengan Apify dan scraper-nya yang sudah dikonfigurasi sebelumnya.

Jika kamu ingin mengekstrak data dengan kendali penuh, pilihlah Python dengan Playwright.