Informação é poder, e esse poder vem acompanhado de grande responsabilidade. Hoje, a vantagem competitiva que as empresas podem obter ao contar com informações atualizadas significa a capacidade de oferecer uma proposta de valor melhor para seus clientes ou ampliar sua base de consumidores. Para se manterem atualizadas ou conquistarem vantagem competitiva, muitas empresas utilizam técnicas de scraping para coletar dados na internet. Essas informações podem fornecer percepções valiosas sobre seu público, seus hábitos on-line e os rastros digitais que costumam deixar ao navegar.
O que é web scraping?
O web scraping é uma técnica de inteligência de fontes abertas (OSINT, na sigla em inglês) que automatiza a extração e a análise de grandes volumes de informações disponíveis na internet. Esse processo permite que empresas coletem dados de sites e redes sociais por meio de ferramentas, extensões e bibliotecas, para realizar pesquisas de mercado, identificar tendências e analisar o posicionamento de marcas e concorrentes.
De acordo com a plataforma Cloudflare Radar, em junho de 2026 o tráfego gerado por bots já havia superado o tráfego humano na internet. Aproximadamente 57,4% do tráfego da web era gerado por bots, enquanto 42,6% era proveniente de usuários. Dentro desse cenário, outro dado merece atenção. Segundo o Thales Bad Bot Report 2026, bots maliciosos representaram aproximadamente 40% de todo o tráfego de bots em 2025.
No entanto, em meio a esse enorme volume de dados e conteúdos obtidos por meio de scraping, também estão os cibercriminosos, que utilizam essas mesmas técnicas para coletar informações valiosas e dados sensíveis, muitas vezes com o objetivo de comprometer a segurança digital das organizações. Por isso, é fundamental adotar medidas para reduzir os riscos tanto para empresas quanto para pessoas.
Legalidade e ética do web scraping
Em teoria, o uso de ferramentas, extensões ou bibliotecas de scraping não é ilegal. No entanto, isso depende da finalidade e da forma como as informações obtidas serão utilizadas. Por exemplo, se uma empresa publica os preços de seus produtos em um marketplace, é legal coletar esses dados utilizando ferramentas e extensões de navegador. Porém, quando o scraping é usado para coletar dados pessoais ou conteúdos protegidos por propriedade intelectual, essa prática pode se tornar maliciosa e violar leis de privacidade.
Embora a coleta desses dados possa ser permitida em determinadas situações, a publicação de informações pessoais sensíveis, de forma intencional ou não, pode ser ilegal de acordo com as leis de proteção de dados. Vale lembrar que o fato de uma informação estar disponível publicamente não significa, necessariamente, que seu uso por meio de scraping seja legal ou ético.
Principais usos do web scraping:
- Monitoramento de preços;
- Conteúdo de redes sociais;
- Notícias e conteúdos especializados por setor.
Como o web scraping malicioso pode afetar uma empresa
O web scraping malicioso pode afetar a organização cujos dados foram coletados e publicados, tanto do ponto de vista das implicações legais quanto dos riscos à segurança.
As principais formas pelas quais o web scraping malicioso pode impactar uma empresa são:
Violação de privacidade: um cibercriminoso pode coletar dados pessoais sem o consentimento do titular, mesmo que essas informações estejam públicas devido a um descuido de quem as publicou.
Fraudes e golpes: as informações obtidas podem ser utilizadas para criar perfis falsos, tornar fraudes financeiras mais convincentes por meio da personalização das abordagens, como no spear phishing, e facilitar ataques de engenharia social.
Impacto no desempenho dos sites: ao acessar e consumir continuamente os recursos de um portal ou rede social, o aumento do tráfego gerado por scrapers pode comprometer o desempenho do site, tornando-o mais lento ou até mesmo temporariamente indisponível.
Prejuízos à reputação: a obtenção de dados pessoais pode ser explorada para fins criminosos, como prejudicar a reputação de uma empresa. Isso pode resultar na perda de clientes devido à falta de confiança na forma como essas informações foram expostas e coletadas, além de gerar consequências legais e financeiras de longo prazo.
O que as organizações podem fazer para minimizar o scraping em seus sites?
É importante adotar técnicas e boas práticas para minimizar os impactos dessa prática maliciosa. Entre as principais medidas estão:
Bloqueio de endereços IP: a maioria dos provedores de serviços em nuvem permite monitorar os endereços IP que acessam seus sites, identificando quando um volume incomum de tráfego é gerado por um determinado IP, algo comum em atividades realizadas por scrapers ou bots. Nesses casos, é possível bloquear esse endereço. No entanto, esse controle pode ser contornado caso os bots ou scrapers utilizem proxies ou VPNs para alterar seus endereços IP, embora isso exija um nível maior de sofisticação e nem sempre seja adotado por cibercriminosos.
Configuração correta do arquivo "robots.txt": a maioria dos sites possui um arquivo chamado "robots.txt", que informa a mecanismos de busca, como Google e Bing, quais recursos podem ser acessados. Esse arquivo permite, por exemplo, controlar o acesso a imagens ou restringir diretórios privados, oferecendo maior controle sobre o conteúdo publicado. Também é possível utilizar esse arquivo para limitar a atuação de scrapers.
Filtragem de requisições por agente de usuário (User-Agent): sempre que um site é acessado, uma solicitação é enviada ao servidor para carregar a página HTML. Essa solicitação inclui informações de identificação, como o endereço IP e o User-Agent, que contém dados sobre o dispositivo e o software utilizados no acesso, incluindo nome do aplicativo, versão, sistema operacional e idioma. Da mesma forma, muitos provedores de nuvem permitem criar filtros com base nessas informações. Assim, o acesso de scrapers pode ser limitado quando forem identificados determinados endereços IP, versões de navegador ou sistemas operacionais.
Uso de CAPTCHA: CAPTCHA é a sigla para "Completely Automated Public Turing Test to Tell Computers and Humans Apart". Trata-se de um mecanismo de segurança utilizado para verificar se quem está acessando um site é uma pessoa e não um bot ou programa automatizado. Esse recurso dificulta que scrapers obtenham grandes volumes de informações de forma rápida e automatizada.
Uso de honeypots: na área de tecnologia, é comum criar serviços falsos, como servidores web ou bancos de dados, propositalmente vulneráveis para atrair ataques. Quando cibercriminosos caem nessa armadilha, os honeypots registram e analisam as ações realizadas, fornecendo informações sobre os ataques e sua origem. Esses dados ajudam a fortalecer os sistemas reais contra ameaças, incluindo scrapers.
Higiene digital e conscientização: assim como existem boas práticas no mundo físico, também existem hábitos que ajudam a proteger informações pessoais no ambiente digital. Entre eles está publicar apenas o mínimo de informações necessário para que o negócio funcione normalmente. Ao adotar medidas para proteger dados pessoais expostos em sites, como nomes, telefones, e-mails ou ramais de colaboradores, é possível reduzir o impacto caso cibercriminosos utilizem scrapers para coletar essas informações. Além disso, conscientizar usuários, independentemente de seu nível na organização, é essencial para que consigam identificar os riscos envolvidos na publicação e no acesso a informações em diferentes sites da internet.
Web scraping: entre oportunidade e risco
O scraping pode ser uma ferramenta importante para que empresas aprimorem sua proposta de valor e ofereçam melhores experiências aos clientes. No entanto, dependendo da forma como é utilizado e da finalidade da coleta de dados, essa prática pode ser considerada legal ou ilegal.
Quando as organizações deixam de adotar medidas adequadas de segurança e de implementar boas práticas para proteger seus dados, recursos e propriedades intelectuais contra agentes maliciosos, a divulgação desse conteúdo estratégico e sensível pode favorecer fraudes e golpes cada vez mais sofisticados. Como consequência, cresce a desconfiança dos usuários e aumentam os riscos de perdas financeiras significativas.
Mesmo nos casos em que o web scraping é utilizado de forma legal, ainda existem diversos aspectos relacionados à conformidade legal que exigem atenção, além da necessidade contínua de adotar critérios editoriais rigorosos e mecanismos eficazes de controle sobre o conteúdo.
Perguntas frequentes (FAQs)
O que significa web scraping?
Web scraping é um termo amplo que engloba diversas técnicas utilizadas para extrair automaticamente qualquer tipo de dado de sites acessíveis ao público.
O que significa content scraping?
Content scraping é a prática em que bots automatizados copiam, em grande escala, textos, imagens, preços ou outros conteúdos de um site ou perfil em redes sociais, normalmente sem autorização. Diferentemente dos rastreadores de mecanismos de busca, que apenas indexam páginas, os scrapers extraem o conteúdo para reutilizá-lo, republicá-lo ou explorá-lo em outros ambientes.
Content scraping é a mesma coisa que web scraping?
Content scraping é um tipo de web scraping. No entanto, web scraping é o termo mais amplo para a extração automatizada de qualquer tipo de dado de sites, enquanto content scraping se refere especificamente à cópia de conteúdos publicados, como artigos, imagens, anúncios e preços, geralmente para reutilização sem autorização.
Web scraping é ilegal?
O web scraping não é automaticamente ilegal. No entanto, por ser uma atividade quase sempre automatizada, existe o risco de copiar e reproduzir conteúdos protegidos por direitos autorais, coletar dados pessoais ou desrespeitar os termos de uso de um site, o que pode resultar em violações de leis relacionadas a direitos autorais, privacidade e uso indevido de sistemas computacionais. O fato de uma informação estar disponível publicamente não significa que ela possa ser livremente coletada e reutilizada.
Content scraping é ilegal?
Assim como o web scraping, pode ser. Embora coletar informações de páginas públicas não seja automaticamente ilegal, copiar conteúdos protegidos por direitos autorais, coletar dados pessoais ou ignorar os termos de uso de um site pode violar leis de direitos autorais, privacidade e uso indevido de sistemas computacionais. Esses riscos aumentam ainda mais quando o conteúdo coletado é utilizado para alimentar modelos de linguagem de grande porte (LLMs), com o objetivo de gerar automaticamente novos conteúdos. Sem uma revisão editorial criteriosa para evitar plágio ou outras violações, aquilo que parece uma solução rápida e barata pode gerar prejuízos significativos.
Qual é um exemplo de content scraping?
Alguns exemplos de content scraping incluem um bot de um concorrente copiando todo o catálogo de produtos e preços de uma empresa para praticar preços mais baixos (price scraping), um site de spam republicando artigos integralmente ou um bot coletando nomes e e-mails de funcionários para montar listas de alvos de campanhas de phishing.
Como saber se meu site está sendo alvo de scraping?
Alguns indícios incluem picos de tráfego provenientes de um único endereço IP ou de uma mesma faixa de IPs, solicitações em velocidade muito superior à de um usuário comum, User-Agents incomuns ou ausentes, acessos às páginas em uma sequência atípica e aumentos repentinos no consumo de banda. A análise de logs do servidor, o monitoramento de tráfego e ferramentas de gerenciamento de bots ajudam a identificar esse tipo de comportamento.
Como impedir o content scraping?
Não existe uma única medida capaz de impedir completamente um scraper determinado. Por isso, o ideal é adotar uma estratégia em camadas, que inclua monitoramento e limitação de tráfego, bloqueio de endereços IP e User-Agents suspeitos, uso de CAPTCHAs em pontos sensíveis, implementação de honeypots e adoção de soluções de gerenciamento de bots ou de um firewall de aplicações web (WAF). Também é recomendável publicar apenas as informações realmente necessárias. Vale lembrar que o arquivo robots.txt apenas orienta o comportamento de bots legítimos e não impede a atuação de scrapers maliciosos.
Como reduzir o web scraping?
Existem diversas maneiras de reduzir o web scraping, sendo a abordagem em camadas a mais recomendada. Entre as medidas estão configurar regras no arquivo robots.txt para desencorajar rastreadores, utilizar um WAF para detectar e bloquear bots, implementar limitação de requisições e CAPTCHAs, monitorar tráfego suspeito e proteger conteúdos mais valiosos por meio de autenticação ou paywalls. Eliminar totalmente a atividade de scrapers costuma ser uma tarefa complexa, demorada e de alto custo.
Por onde devo começar?
Avalie o retorno sobre o investimento (ROI) do seu conteúdo e priorize a implementação dos controles recomendados para reduzir a extração automatizada de dados e o acesso de rastreadores de IA exatamente onde isso é mais importante.
