Blibli Best Sellers Tracker

Memantau daftar "Paling Laris" Blibli per kategori dan melaporkan produk mana yang masuk, naik, turun, tetap, atau keluar dari daftar dibanding run sebelumnya.

Dibuat untuk penjual: mengetahui siapa yang menguasai kategori Anda, kapan pesaing baru menyusup ke daftar, dan kapan produk Anda sendiri tergeser.

Kenapa actor ini tidak sekadar mengurutkan "terlaris"

Ini bagian terpenting untuk dipahami sebelum memakainya.

Mengurutkan kategori berdasarkan jumlah terjual tidak menghasilkan daftar "Paling Laris" Blibli. Pada kategori Memory Card:

Peringkat resmi	Terjual
#1	1.899
#2	4.178
#3	315
#8	4.262

Produk peringkat 1 terjual jauh lebih sedikit daripada peringkat 8, dan tiga produk dengan penjualan tertinggi di kategori itu justru tidak berperingkat sama sekali. Blibli memakai perhitungannya sendiri.

Peringkat resmi hanya tersedia di halaman masing-masing produk, pada statistics.bestSelling.rank — angka yang sama yang memunculkan lencana "No. 2 terlaris di Memory Card". Actor ini membaca angka itu, bukan menebaknya dari jumlah terjual.

Konsekuensinya: untuk menyusun daftar sebuah kategori, actor memindai sejumlah produk terlaris di kategori tersebut lalu membaca peringkat resmi tiap produk.

Kelengkapan daftar — dan cara actor membuktikannya

Peringkat Blibli berupa deret rapat 1, 2, 3, …, N. Kalau hasil pindai punya peringkat 1, 2, 4, berarti pemegang peringkat 3 berada di luar jangkauan pemindaian — bukan berarti peringkat 3 tidak ada.

Actor memeriksa hal ini sendiri dan melaporkannya:

• leaderboardComplete — true kalau peringkat 1..N rapat tanpa celah
• leaderboardSize — jumlah produk dalam daftar
• candidatesScanned / candidatesFailed — seberapa dalam pemindaian, dan berapa yang gagal diambil

Kalau ada celah dan ada kandidat yang gagal diambil, log akan menyebutkan bahwa penyebabnya mungkin jaringan, bukan kedalaman — dua masalah dengan solusi berbeda.

Memilih kedalaman

Dari pengujian:

Kategori	Kedalaman 100	Kedalaman 300
Memory Card (ME-1000006)	lengkap, 11 produk	lengkap, 11 produk
Gaming Laptop (GA-1000002)	bolong (rank 15, 16 hilang)	lengkap, 21 produk
SSD (SS-1000001)	kosong	kosong

Default candidatesPerCategory adalah 300. Turunkan untuk hemat, naikkan kalau leaderboardComplete masih false.

Tidak semua kategori punya daftar "Paling Laris". SSD tidak punya satu pun produk berperingkat bahkan pada kedalaman 300. Actor melaporkannya apa adanya alih-alih mengarang daftar dari urutan terjual.

Pelacakan antar-run

Dengan trackChanges aktif (default), actor menyimpan snapshot ke key-value store bernama dan membandingkannya di run berikutnya. Tiap baris hasil membawa:

Status	Arti
BASELINE	Run pertama, belum ada pembanding
NEW	Masuk daftar sejak run lalu
UP / DOWN	Naik/turun peringkat (rankChange, positif = naik)
SAME	Peringkat tidak berubah
DROPPED_OUT	Keluar dari daftar — rank kosong, previousRank terisi

Produk yang keluar tetap dikeluarkan sebagai baris tersendiri. Bagi penjual, justru itu kabar yang paling perlu diketahui, dan baris itu akan lenyap tanpa jejak kalau hanya daftar terbaru yang dilaporkan.

Jadwalkan lewat Apify Scheduler dengan input yang sama; stateStoreName yang sama membuat run-run itu saling menyambung.

Input

Field	Keterangan
categories	URL atau kode kategori, mis. ["ME-1000006"]
discoverCategories	Telusuri sendiri pohon kategori Blibli
rootCategories	Titik awal penelusuran; kosong = seluruh 14 kategori utama
categoryLevel	Kedalaman kategori target (default 3)
maxCategories	Pembatas biaya (default 10)
candidatesPerCategory	Kedalaman pemindaian (default 300)
trackChanges	Bandingkan dengan run sebelumnya (default true)
stateStoreName	Key-value store untuk snapshot
watchMerchantCodes	Tandai isWatched=true untuk kode penjual ini
maxConcurrency	Permintaan paralel (default 10)
proxyConfiguration	Disarankan proxy residensial Indonesia

Mencari kode kategori

Buka kategori di Blibli dan salin URL-nya — actor mengambil kodenya sendiri. Daftar "Paling Laris" ada di kategori level 3, mis. https://www.blibli.com/c3/memory-card/ME-1000006.

Contoh keluaran

{
  "rank": 2,
  "status": "DOWN",
  "previousRank": 1,
  "rankChange": -1,
  "productSku": "BLL-70058-00122",
  "name": "SanDisk Ultra microSDXC 64GB C10 UHS-I Card 100MB/s",
  "brand": "SanDisk",
  "salePrice": 259000,
  "listPrice": 299000,
  "discountPercentage": 13,
  "rating": 4.8,
  "reviewCount": 465,
  "stockQuantity": 97,
  "soldCount": 4178,
  "merchantCode": "BLL-70058",
  "merchantName": "Blibli (Laptop - Acc) Flagship Store",
  "isWatched": false,
  "categoryCode": "ME-1000006",
  "categoryName": "Memory Card",
  "leaderboardSize": 11,
  "leaderboardComplete": true,
  "candidatesScanned": 300,
  "candidatesFailed": 0,
  "previousRunAt": "2026-08-30T00:00:00.000Z",
  "runStartedAt": "2026-08-31T04:12:00.000Z"
}

Ringkasan per kategori juga disimpan di key-value store run sebagai RUN_SUMMARY, termasuk daftar peringkat yang hilang bila ada.

Harga

Actor ini ditagih per kategori yang dipantau, bukan per baris hasil:

Item	Tarif
Memulai run	$0,05
Tiap kategori yang menghasilkan daftar	$1,00

Alasannya jujur saja: satu kategori berarti ratusan permintaan halaman produk tapi hanya belasan baris hasil. Menagih per baris akan membuat actor ini salah harga secara serius — biaya nyatanya sekitar $0,06 per baris, dua puluh kali lipat tarif per-hasil yang lazim di Apify Store.

Kategori tanpa daftar "Paling Laris" tidak ditagih. Blibli memang punya kategori seperti itu (SSD salah satunya), dan Anda tidak seharusnya membayar untuk jawaban kosong — meski memindainya tetap memakan permintaan.

Batas biaya maksimum run yang Anda pasang di Console juga dihormati sejak awal: kalau anggaran hanya menutup 3 kategori, actor memindai 3 kategori, bukan memindai 10 lalu gagal menagih.

Biaya sumber daya

Satu kategori pada kedalaman 300 memerlukan sekitar 303 permintaan (3 halaman daftar + 300 halaman produk). Sepuluh kategori berarti sekitar 3.000 permintaan.

maxCategories ada khusus supaya penelusuran otomatis tidak diam-diam membengkak — 14 kategori utama Blibli bercabang menjadi ratusan kategori level 3.

Actor berjalan pada 1 GB memori secara default (puncak pemakaian nyata sekitar 200 MB), jadi biaya compute tetap rendah.

Catatan teknis

Actor memakai API pencarian internal Blibli dan state JSON yang ditanam di halaman produk, bukan browser headless. Blibli menolak permintaan yang headernya tidak konsisten dengan XHR browser sungguhan, jadi profil header dikunci ke satu identitas Chrome desktop.

Soal proxy

Pemblokiran Blibli bertumpu pada header, bukan IP — tapi jenis proxy tetap berpengaruh besar pada seberapa lengkap daftar yang terkumpul. Pengujian pada kategori yang sama, kedalaman 300:

Jalur	Daftar terkumpul	Kandidat gagal	Waktu
Tanpa proxy (IP Indonesia)	11 dari 11	0	12 detik
Proxy residensial ID	11 dari 11	1	4m 51s
Proxy datacenter	6 dari 11	banyak	2m 52s

Proxy datacenter jelas paling banyak ditolak — hindari. Residensial adalah default yang disarankan. Tetap perhatikan leaderboardComplete: kalau masih false sementara candidatesFailed besar, turunkan maxConcurrency lalu jalankan ulang.

Actor sengaja memberi sesi toleransi beberapa kesalahan sebelum membuangnya — lewat proxy berputar, tiap IP baru harus melewati pemeriksaan awal lagi, sehingga membuang sesi terlalu cepat justru memperbanyak kegagalan.

Pengembangan lokal

npm install
npm test          # tes unit untuk parsing, penyusunan, dan perbandingan daftar
apify run