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Comment Scraper AirBnB : 4 meilleures méthodes

Comment Scraper AirBnB : 4 meilleures méthodes

28 juil. 2025
8
min de lecture

Comment Scraper AirBnB : 4 meilleures méthodes

Comment Scraper AirBnB : 4 meilleures méthodes

Comment Scraper AirBnB : 4 meilleures méthodes

Loris Gautier

Freelance No-Code

Illustation pour montre comment scraper airbnb (n8n en arrière plan).
Illustation pour montre comment scraper airbnb (n8n en arrière plan).
Illustation pour montre comment scraper airbnb (n8n en arrière plan).

Sommaire

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Sommaire

Airbnb s'est imposé comme la plateforme incontournable de location courte durée, comptant plus de 7 millions d'annonces actives dans plus de 220 pays et territoires. Avec ses 150 millions d'utilisateurs actifs et plus de 1 milliard d'arrivées d'invités depuis sa création, la plateforme représente une mine d'or de données pour les professionnels du secteur.

Mais pourquoi vouloir scraper Airbnb ? Les raisons sont multiples et variées. Si vous êtes une agence immobilière cherchant à identifier de nouveaux prospects, une solution B2B en quête de leads qualifiés, ou encore si vous développez une application de voyage nécessitant des données en temps réel sur les hébergements disponibles, l'extraction de données Airbnb devient rapidement indispensable. Les investisseurs immobiliers utilisent ces données pour analyser les tendances du marché, optimiser leurs prix et identifier les opportunités d'investissement. Les chercheurs et analystes s'en servent pour comprendre l'impact du tourisme sur les marchés locaux du logement.

Dans cet article complet, nous explorerons les meilleures méthodes pour scraper Airbnb en 2025, en analysant chaque approche sous tous ses angles : efficacité, coût, complexité technique et conformité légale. Que vous soyez développeur expérimenté ou professionnel sans compétences techniques approfondies, vous trouverez ici la solution adaptée à vos besoins spécifiques.

Scraper Airbnb : Quelles données peut-on extraire ?

Données principales des listings :

  • Prix : tarif par nuit, frais de ménage, taxes, prix weekend vs semaine

  • Disponibilité : calendrier complet sur 12 mois, dates bloquées

  • Informations propriété : titre, description, nombre de chambres/lits/salles de bain, superficie

  • Équipements : wifi, parking, cuisine, climatisation, piscine, etc.

  • Photos : URLs des images haute résolution

  • Localisation : quartier, coordonnées GPS approximatives

  • Règlement : heure d'arrivée/départ, animaux acceptés, fêtes autorisées

  • Hôte : nom, photo, statut Super Host, nombre d'annonces, membre depuis

Données de performance

Métriques clés :

  • Note globale et nombre d'avis

  • Notes détaillées : propreté, communication, emplacement, arrivée, qualité/prix

  • Taux de réponse et délai de réponse de l'hôte

  • Politique d'annulation

  • Réservation instantanée : oui/non

Avis et commentaires

Informations extractibles :

  • Texte complet de chaque avis

  • Date de publication

  • Prénom du reviewer

  • Réponse de l'hôte si disponible

  • Langue de l'avis

4 Méthodes pour scraper Airbnb efficacement

1. API de Scraping Airbnb

Les solutions API représentent l'approche la plus professionnelle et la plus fiable pour scraper Airbnb à grande échelle. Des services comme Apify, ScrapingBee, ou Bright Data proposent des API dédiées spécifiquement conçues pour extraire les données d'Airbnb de manière structurée et cohérente.

Avantages majeurs : Ces solutions offrent une infrastructure robuste avec des serveurs distribués, une rotation automatique des proxies, et une gestion intelligente des limites de taux. La maintenance est entièrement prise en charge par le fournisseur, garantissant que votre extraction continue de fonctionner même lorsque Airbnb modifie sa structure HTML. Les données sont généralement livrées dans des formats standardisés (JSON, CSV) prêts à l'emploi.

Inconvénients et limitations : Le coût constitue le principal frein, avec des tarifs mensuels allant de 50€ pour les petits volumes à plusieurs milliers d'euros pour des extractions massives. Les prix varient généralement entre 0,001€ et 0,01€ par requête, ce qui peut rapidement s'accumuler. De plus, vous dépendez entièrement du fournisseur pour la disponibilité du service et les fonctionnalités proposées.

  • Apify : 49$/mois pour 100 000 requêtes

  • ScrapingBee : 29€/mois pour 10 000 crédits API

  • Bright Data : minimum 500$/mois (entreprises)

  • ScraperAPI : 49$/mois pour 100 000 requêtes

2. Extensions Chrome : L'option accessible pour les débutants

Les extensions Chrome comme Instant Data Scraper, Web Scraper, ou Data Miner représentent une solution accessible pour les utilisateurs non techniques souhaitant extraire des données Airbnb ponctuellement. Cette méthode convient parfaitement pour des extractions limitées ou des analyses de marché localisées.

Points forts : La gratuité constitue l'atout majeur de cette approche. L'interface visuelle permet de sélectionner les éléments à extraire sans écrire une ligne de code. L'installation se fait en quelques clics, et les premières extractions peuvent être réalisées en moins de 10 minutes. Certaines extensions proposent des fonctionnalités avancées comme la pagination automatique ou l'export direct vers Google Sheets.

Limitations importantes : Cette méthode nécessite une intervention manuelle pour chaque URL, rendant l'extraction de grandes quantités de données extrêmement chronophage. Même en utilisant le mode liste de certaines extensions, l'accès aux données reste limité aux informations visibles sur la page de résultats, excluant les détails complets de chaque annonce. Les performances dépendent directement de votre connexion internet et de la puissance de votre ordinateur.

Processus détaillé : Après installation de l'extension, naviguez vers une page de résultats Airbnb. L'extension détecte automatiquement les éléments répétitifs (annonces). Vous pouvez ensuite affiner la sélection en pointant les champs spécifiques à extraire (prix, titre, note). L'extraction se lance d'un clic, mais nécessite de rester sur la page pendant tout le processus.

  • Instant Data Scraper : gratuit, extraction basique

  • Web Scraper : gratuit avec options payantes

  • Data Miner : 15 pages/mois gratuit

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3. Code personnalisé : La solution sur mesure

Développer un scraper personnalisé offre une flexibilité totale et un contrôle complet sur le processus d'extraction. Cette approche convient aux équipes disposant de compétences techniques et de besoins spécifiques non couverts par les solutions existantes.

Avantages techniques : Un code personnalisé peut être optimisé précisément pour vos besoins, extrayant uniquement les données pertinentes et dans le format exact requis. L'utilisation de bibliothèques comme Scrapy (Python), Puppeteer (JavaScript), ou Selenium permet de gérer des scénarios complexes incluant l'interaction avec des éléments dynamiques. L'intégration directe avec vos systèmes existants devient transparente.

Défis considérables : Le développement initial nécessite des compétences avancées en programmation et une compréhension approfondie du web scraping. La gestion des proxies rotatifs est cruciale pour éviter les blocages IP, représentant un coût additionnel de 100 à 500€ mensuels pour des proxies résidentiels de qualité. La maintenance continue s'avère chronophage, Airbnb modifiant régulièrement sa structure pour contrer le scraping automatisé.

Stack technique recommandée : Python avec Scrapy pour le framework de base, Scrapy-Splash ou Selenium pour le rendu JavaScript, ProxyMesh ou Bright Data pour la rotation des proxies, PostgreSQL pour le stockage des données, et Docker pour le déploiement scalable. Prévoyez au minimum 2-3 semaines de développement pour une solution robuste.

Pour illustrer concrètement l'approche par code personnalisé, voici un exemple de scraper Airbnb basique en Python utilisant les bibliothèques requests et BeautifulSoup :

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import time
import json
from urllib.parse import urlencode

class AirbnbScraper:
    def __init__(self):
        self.session = requests.Session()
        self.headers = {
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36',
            'Accept-Language': 'fr-FR,fr;q=0.9,en;q=0.8',
            'Accept-Encoding': 'gzip, deflate, br',
        }
        self.session.headers.update(self.headers)
    
    def search_listings(self, location, checkin, checkout):
        """
        Recherche des annonces Airbnb pour une localisation donnée
        """
        # Construction de l'URL de recherche
        base_url = "https://www.airbnb.fr/s/"
        params = {
            'query': location,
            'checkin': checkin,
            'checkout': checkout,
            'adults': '2'
        }
        
        search_url = f"{base_url}{location}?{urlencode(params)}"
        
        try:
            # Requête avec gestion d'erreur
            response = self.session.get(search_url)
            response.raise_for_status()
            
            # Parser le HTML
            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
            
            # Extraire les données des annonces
            listings = []
            
            # Sélecteurs CSS pour les éléments (à adapter selon la structure actuelle)
            listing_cards = soup.find_all('div', {'itemprop': 'itemListElement'})
            
            for card in listing_cards:
                listing_data = self.extract_listing_data(card)
                if listing_data:
                    listings.append(listing_data)
                
                # Pause pour éviter d'être bloqué
                time.sleep(1)
            
            return listings
            
        except requests.RequestException as e:
            print(f"Erreur lors de la requête : {e}")
            return []
    
    def extract_listing_data(self, card):
        """
        Extrait les données d'une carte d'annonce
        """
        try:
            data = {}
            
            # Titre de l'annonce
            title_element = card.find('div', {'data-testid': 'listing-card-title'})
            data['title'] = title_element.text.strip() if title_element else 'N/A'
            
            # Prix
            price_element = card.find('span', class_='_tyxjp1')
            if price_element:
                data['price'] = price_element.text.strip()
            
            # Note et nombre d'avis
            rating_element = card.find('span', {'aria-label': lambda x: x and 'sur 5' in x})
            if rating_element:
                data['rating'] = rating_element.text.strip()
            
            # Type de logement
            property_type = card.find('span', {'data-testid': 'listing-card-subtitle'})
            if property_type:
                data['property_type'] = property_type.text.strip()
            
            # URL de l'annonce
            link_element = card.find('a', {'data-testid': 'listing-card-link'})
            if link_element:
                data['url'] = 'https://www.airbnb.fr' + link_element.get('href', '')
            
            # Image principale
            img_element = card.find('img')
            if img_element:
                data['image_url'] = img_element.get('src', '')
            
            return data
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors de l'extraction : {e}")
            return None
    
    def scrape_listing_details(self, listing_url):
        """
        Scrape les détails complets d'une annonce
        """
        try:
            response = self.session.get(listing_url)
            response.raise_for_status()
            
            soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
            
            details = {}
            
            # Description complète
            description = soup.find('div', {'data-section-id': 'DESCRIPTION_DEFAULT'})
            if description:
                details['description'] = description.text.strip()
            
            # Équipements
            amenities = []
            amenities_section = soup.find_all('div', {'id': 'AMENITIES_DEFAULT'})
            for section in amenities_section:
                items = section.find_all('div', class_='_gw4xx4')
                amenities.extend([item.text.strip() for item in items])
            details['amenities'] = amenities
            
            # Informations sur l'hôte
            host_section = soup.find('div', {'data-section-id': 'HOST_PROFILE_DEFAULT'})
            if host_section:
                host_name = host_section.find('h2')
                details['host_name'] = host_name.text.strip() if host_name else 'N/A'
            
            # Règles de la maison
            rules_section = soup.find('div', {'data-section-id': 'POLICIES_DEFAULT'})
            if rules_section:
                rules = rules_section.find_all('li')
                details['house_rules'] = [rule.text.strip() for rule in rules]
            
            return details
            
        except Exception as e:
            print(f"Erreur lors du scraping des détails : {e}")
            return {}
    
    def save_to_json(self, data, filename='airbnb_listings.json'):
        """
        Sauvegarde les données en JSON
        """
        with open(filename, 'w', encoding='utf-8') as f:
            json.dump(data, f, ensure_ascii=False, indent=2)
        print(f"Données sauvegardées dans {filename}")

# Utilisation du scraper
if __name__ == "__main__":
    scraper = AirbnbScraper()
    
    # Rechercher des annonces à Paris
    listings = scraper.search_listings(
        location="Paris",
        checkin="2025-08-01",
        checkout="2025-08-05"
    )
    
    print(f"Nombre d'annonces trouvées : {len(listings)}")
    
    # Scraper les détails de chaque annonce (limité aux 5 premières)
    detailed_listings = []
    for listing in listings[:5]:
        if 'url' in listing:
            print(f"Scraping des détails pour : {listing['title']}")
            details = scraper.scrape_listing_details(listing['url'])
            listing.update(details)
            detailed_listings.append(listing)
            
            # Pause importante entre les requêtes
            time.sleep(3)
    
    # Sauvegarder les résultats
    scraper.save_to_json(detailed_listings)
    
    # Afficher un exemple de résultat
    if detailed_listings:
        print("\nExemple de données extraites :")
        print(json.dumps(detailed_listings[0], indent=2, ensure_ascii=False))

Limitations importantes :

  • Ce code est simplifié et nécessite l'ajout de proxies rotatifs pour éviter les blocages

  • Les sélecteurs CSS changent régulièrement, nécessitant une maintenance constante

  • Pour un usage production, intégrez des mécanismes de retry, gestion d'erreurs robuste et stockage en base de données

Amélioration avec proxies :

proxies = {
    'http': 'http://user:pass@proxy-server:port',
    'https': 'https://user:pass@proxy-server:port'
}
response = self.session.get(url, proxies=proxies)

4. Outils no-code : Le compromis idéal

Les plateformes no-code comme Octoparse, ParseHub, ou Phantombuster offrent un équilibre intéressant entre facilité d'utilisation et capacités avancées. Ces outils permettent de créer des workflows d'extraction complexes via une interface visuelle intuitive.

Bénéfices clés : Aucune compétence en programmation n'est requise, rendant le web scraping accessible aux analystes et marketeurs. Les templates pré-configurés pour Airbnb permettent de démarrer immédiatement. La gestion automatique de la pagination, des proxies, et de la parallélisation accélère considérablement les extractions. Les fonctionnalités de scheduling permettent d'automatiser les extractions récurrentes.

Contraintes à considérer : Les coûts mensuels varient de 75€ à 300€ selon les volumes et fonctionnalités. La personnalisation reste limitée comparée à un code sur mesure. Les performances peuvent être inférieures aux solutions purement techniques, particulièrement pour des volumes très importants.

Comparaison des options : Octoparse (à partir de 75/mois)excelledansl′extractiondedonneˊescomplexesavecsonmodeavanceˊ.ParseHub(149/mois) excelle dans l'extraction de données complexes avec son mode avancé. ParseHub (149 /mois)excelledansl′extractiondedonneˊescomplexesavecsonmodeavanceˊ.ParseHub(149/mois pour le plan standard) offre une excellente gestion du JavaScript. Phantombuster (56€/mois) se distingue par ses intégrations avec d'autres plateformes et ses capacités d'automatisation marketing.

  • Octoparse : 75$/mois, template Airbnb disponible

  • ParseHub : 149$/mois, gestion JavaScript avancée

  • Webscraper.io : 50$/mois, cloud-based

  • ImportFromWeb (Google Sheets) : 29€/mois

Est-ce légal de scraper Airbnb ?

Le cadre juridique du web scraping

La question de la légalité du scraping génère souvent de la confusion, mais le cadre juridique s'est progressivement clarifié ces dernières années. En principe, l'extraction de données publiquement accessibles est légale dans la plupart des juridictions. L'arrêt hiQ Labs vs LinkedIn aux États-Unis a établi un précédent important : les données publiques sur internet peuvent être scrapées légalement, même contre la volonté du propriétaire du site.

En Europe, le RGPD ajoute une couche de complexité concernant les données personnelles. Bien que les informations publiques sur Airbnb (noms d'hôtes, descriptions d'annonces) soient techniquement accessibles, leur traitement à grande échelle doit respecter les principes de minimisation des données et de finalité légitime. Il est crucial de distinguer entre l'extraction de données factuelles (prix, disponibilités) et les informations personnelles identifiables.

Les conditions d'utilisation d'Airbnb interdisent explicitement le scraping automatisé, mais la force exécutoire de ces clauses varie selon les juridictions. En France, la jurisprudence tend à considérer que l'accès à des données publiques ne peut être restreint par de simples CGU, particulièrement pour des usages non commerciaux ou de recherche.

Bonnes pratiques et précautions essentielles

Pour minimiser les risques juridiques et techniques, adoptez une approche éthique et responsable du scraping. Respectez les fichiers robots.txt, même s'ils n'ont pas force de loi, ils indiquent la volonté du site. Limitez la fréquence de vos requêtes pour ne pas impacter les performances du site. Un délai de 2-5 secondes entre chaque requête constitue une pratique courtoise.

Les restrictions de compte représentent le risque principal. Airbnb peut détecter et bloquer les comportements automatisés, entraînant la suspension temporaire ou définitive de l'accès. L'utilisation de proxies résidentiels rotatifs et de user-agents variés réduit considérablement ce risque. Évitez d'utiliser des comptes personnels pour le scraping ; créez des comptes dédiés si nécessaire.

La protection des données extraites est votre responsabilité. Ne republiez jamais des données personnelles sans base légale. Anonymisez les informations sensibles. Si vous commercialisez les données extraites, assurez-vous de disposer d'une base juridique solide et consultez un avocat spécialisé en droit du numérique.

Conclusion : Choisir la bonne méthode pour scraper Airbnb

Le scraper Airbnb optimal dépend entièrement de vos besoins spécifiques, de vos ressources et de vos compétences techniques. Pour des extractions ponctuelles et de faible volume, les extensions Chrome offrent une solution gratuite et immédiate. Les professionnels nécessitant des données fiables et volumineuses privilégieront les API SaaS malgré leur coût. Les équipes techniques avec des besoins spécifiques investiront dans le développement d'une solution sur mesure. Les outils no-code représentent souvent le meilleur compromis pour la majorité des cas d'usage.

Quelle que soit la méthode choisie, gardez à l'esprit que le scraping efficace d'Airbnb nécessite une approche évolutive. La plateforme continue d'innover et de modifier ses structures, nécessitant une adaptation constante de vos outils et méthodes. Investissez dans une solution scalable qui pourra grandir avec vos besoins.

L'avenir du scraping Airbnb s'oriente vers des solutions toujours plus intelligentes, intégrant l'intelligence artificielle pour comprendre et extraire automatiquement les données pertinentes, même face à des changements de structure. Restez informé des évolutions technologiques et juridiques pour maintenir l'efficacité et la conformité de vos opérations d'extraction de données.