Una pregunta de RevOps sobre el mercado suele sonar sencilla. ¿Cuántos proveedores de nuestra categoría publican un plan gratuito? ¿Quién sigue vendiendo por usuario? ¿Cuáles reservan el SSO al plan Enterprise?
Las respuestas están repartidas en cuarenta páginas de precios. Alguien las abre una a una y las pega en una hoja de cálculo. Un trimestre después la hoja está desactualizada y nadie sabe de dónde salió cada celda.
Una API de investigación de mercado para RevOps debería convertir eso en un script: una pregunta, hecha a la página de cada proveedor, que devuelva una fila por proveedor con la frase que la responde.
¿Qué tipo de API de investigación de mercado necesita RevOps?
Hay dos tipos, y la mayoría de las páginas que posicionan para esta búsqueda venden el primero. Los proveedores de datos licencian datasets: datos firmográficos, señales de intención, estimaciones de tamaño de mercado. Tú consultas su base de datos, y ellos deciden qué entra en ella.
CrawlForge es del segundo tipo. No tiene datos de mercado, ni fichas de empresa, ni cifras de TAM. Lee las páginas públicas que le indiques. Eso lo convierte en la herramienta adecuada cuando la respuesta está publicada en las webs de los propios proveedores y ningún dataset tiene una columna para ella: el empaquetado, los límites de cada plan y qué funciones están detrás de qué nivel.
¿Cómo haces una misma pregunta a toda una categoría?
Usa scrape con un formato question. La API alojada no ejecuta ningún modelo para esto. Ordena las frases de la página según tu pregunta y devuelve las cinco mejores de forma literal, cada una con un offset dentro del markdown de la página.
curl -X POST https://crawlforge.dev/api/v1/tools/scrape \
-H "X-API-Key: cf_live_YOUR_KEY" \
-H "Content-Type: application/json" \
-d '{
"url": "https://vendor-a.com/pricing",
"formats": [
"markdown",
{ "type": "question", "question": "Is SSO included on every plan or only on enterprise?" }
]
}'La respuesta está en formats.answer.evidence: hasta cinco frases, cada una con un score, un offset y un length. Pedir markdown en la misma llamada no cuesta nada más y te permite leer las líneas que rodean cada offset.
Ejecuta eso sobre tu lista de proveedores y escribe una fila por proveedor: URL, pregunta, mejor evidencia, fecha de comprobación. En n8n es un nodo HTTP Request dentro de un bucle; la configuración de n8n está en la documentación.
¿Por qué no dejar que un modelo escriba la respuesta?
Porque después nadie puede auditar esa celda. Un modelo puede poner en una fila un precio que la página nunca publicó, y el falso parece exactamente igual que uno real. El post sobre due diligence explica ese fallo en detalle. Importa igual cuando la fila alimenta la política de descuentos de un deal desk.
La respuesta extractiva es menos cómoda y más fácil de auditar. Recibes pasajes ordenados, no un veredicto. Cuando le preguntamos a nuestra propia página de precios si hay un plan gratuito, la frase mejor puntuada fue "That's the free tier." ("Ese es el plan gratuito."). Era correcta, pero no significa nada sin el contexto al que apunta su offset. Trata la evidencia como un localizador. Una persona, o un modelo que lea solo esas cinco frases, rellena la celda, y la frase de origen va en la fila, a su lado.
Hay dos límites que conviene tener en cuenta. La API alojada aplana las tablas a texto, así que un precio que solo aparece en una tabla de precios vuelve como una serie de celdas y no como una fila limpia; el MCP server mantiene intactas las filas de las tablas. Y haz una sola pregunta por llamada, para que cada fila corresponda a una pregunta.
¿Cuánto cuesta un estudio de una categoría?
Un formato question suma 1 credit a los 2 del scrape, así que cada página cuesta 3.
| Estudio | Páginas | Preguntas | Credits |
|---|---|---|---|
| Una pregunta, una categoría | 40 | 1 | 120 |
| Repaso de precios y empaquetado | 40 | 3 | 360 |
| Ese repaso, cada trimestre durante un año | 40 | 3 × 4 | 1.440 |
Los 1.000 credits únicos del plan gratuito cubren dos repasos completos de precios y empaquetado, y aún te sobran credits.
¿Qué no va a hacer?
No va a dimensionar un mercado ni te va a decir quién está comprando. Si la pregunta es cuántas empresas de EMEA tienen más de 200 empleados, compra el dataset. Tampoco vigila las páginas entre un estudio y el siguiente. Para "avísame cuando un competidor cambie sus precios", usa monitores alojados, y los perfiles por cuenta van en un pipeline de enriquecimiento.
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