Análisis de User-Agent Simplificado: Chrome, Edge, Firefox y Dispositivos Explicados

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2025-10-31 14:15

La cadena de User-Agent (abreviada como UA) que la gente suele escuchar es una "tarjeta de presentación" esencial utilizada por cada navegador y dispositivo al comunicarse con los servidores. Analizar correctamente la cadena de User-Agent no solo puede ayudar a mejorar la experiencia del usuario, sino también a mejorar la seguridad del sitio web y la precisión en el marketing.

Sin embargo, dado que todos utilizan diferentes navegadores y dispositivos, muchas personas todavía no tienen claro cómo analizarlos correctamente. A continuación, permítanme explicar cómo analizar las cadenas del User-Agent de diferentes navegadores y dispositivos.

¿Qué es el análisis de cadenas User-Agent?

En términos simples, la cadena User-Agent es un fragmento de información en texto que el navegador o dispositivo envía al servidor al acceder a una página web.

La cadena UA para el navegador Chrome es la siguiente:

Esta cadena informa claramente al servidor que el visitante está utilizando Windows 10, el navegador Chrome y el motor de renderizado WebKit.

Dos,Análisis del User-Agentmétodos comunes

1. Coincidencia y análisis de expresiones regulares

Coincidir el nombre del navegador, el número de versión y el sistema operativo utilizando expresiones regulares. El método es simple, pero es propenso a errores de juicio cuando se enfrenta a cadenas UA complejas y variables.

Ejemplo:

Puede coincidir con el número de versión del navegador Chrome.

2. Análisis de bibliotecas de terceros

Para mejorar la precisión, muchos desarrolladores eligen usar bibliotecas de análisis maduras, como UAParser.js para JavaScript o user-agents para Python.
Estas bibliotecas se pueden acceder fácilmente:

Nombre y versión del navegador
Tipo de sistema operativo
Tipo de dispositivo (teléfono móvil, tableta, PC, etc.)

3. Análisis de la Plataforma Profesional (Recomendaciones)

Para aplicaciones a nivel empresarial o escenarios de seguridad, confiar únicamente en expresiones regulares o bibliotecas de código abierto puede no ser suficiente para manejar UAs falsificados o situaciones de alta complejidad.
En este momento, plataformas profesionales como ToDetect para la detección de huellas dactilares del navegador se han vuelto especialmente importantes.

No solo analiza las cadenas de UA, sino que también combina la tecnología de huellas digitales del navegador para lograr una identificación más precisa de los dispositivos y entornos de los usuarios, mejorando enormemente la profesionalidad y la fiabilidad del análisis.

3. Ejemplo de tabla de análisis de UA de navegador y dispositivo

Tipo	Example UA string	núcleo	Sistema	Equipamiento	Explicación del análisis
Chrome Desktop	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36	Blink	Windows 10	PC	Sistema Windows, navegador Chrome, dispositivo de escritorio
Edge Desktop	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Safari/537.36 Edg/117.0.2045.60	Blink	Windows 10	PC	Edge navegador, dispositivos de escritorio, motor Blink
Firefox Desktop	Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:117.0) Gecko/20100101 Firefox/117.0	Gecko	Windows 10	PC	Navegador Firefox, dispositivo de escritorio
Safari Desktop	Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 13_6) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.0 Safari/605.1.15	WebKit	macOS 13	PC	Safari browser, dispositivo de escritorio
iPhone	Mozilla/5.0 (iPhone; CPU iPhone OS 17_0 like Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, like Gecko) Version/17.0 Mobile/15E148 Safari/605.1.15	WebKit	iOS 17	Teléfono móvil	iPhone, dispositivo móvil, Aviso de campo móvil terminal móvil
iPad	Mozilla/5.0 (iPad; CPU OS 17_0 como Mac OS X) AppleWebKit/605.1.15 (KHTML, como Gecko) Version/17.0 Mobile/15E148 Safari/605.1.15	WebKit	iPadOS 17	tablet	iPad, dispositivos tablet, Mobile field para indicar móvil端.
Teléfono Android	Mozilla/5.0 (Linux; Android 13; Pixel 7) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/117.0.0.0 Mobile Safari/537.36	Blink	Android 13	Teléfono móvil	Teléfono Android, dispositivo móvil, el campo Mobile indica móvil端.

4. Técnicas para el análisis de User-Agent en diferentes navegadores y dispositivos

1. Identificación UA de teléfonos móviles y tabletas

El UA de teléfonos móviles y tabletas generalmente incluye el campo Mobile o Tablet.

Ejemplo:

Reconociendo el sistema iOS a través de iPhone OS.
Determinar un dispositivo móvil a través de Mobile.

2. Identificación del Navegador de Escritorio

El UA del navegador de escritorio está relativamente estandarizado, pero hay diferencias significativas entre los motores de los navegadores:

Chrome, Edge, Opera: Utilizan el motor Blink.
Firefox: Utiliza el motor Gecko
Safari: utiliza el motor WebKit

Durante el análisis, se pueden hacer juicios precisos combinando la información del núcleo y la versión del navegador.

3. Manejo de UA falsificadas

Al algunos usuarios o rastreadores pueden modificar su UA para eludir restricciones, en ese momento una plataforma de análisis profesional (como ToDetect detección de huellas dactilares del navegador) puede verificar la autenticidad del UA a través de datos multidimensionales.
Por ejemplo: Al combinar la resolución de pantalla, la información del complemento, la huella digital de Canvas y otros métodos, se mejora significativamente la precisión de la detección de UA falsificado.

Resumen

Para el análisis del User-Agent, aunque los métodos tradicionales (expresiones regulares, bibliotecas de código abierto) pueden satisfacer necesidades básicas, enfrentar el ecosistema de navegadores complejo y en constante cambio y el riesgo de UAs falsificados, el uso de herramientas profesionales como ToDetect para la detección de huellas digitales del navegador puede proporcionar una mayor precisión y profesionalismo.

Dominar correctamente el método de análisis del User-Agent no solo puede mejorar la experiencia del usuario, sino también ayudar a los sitios web a obtener una ventaja en la optimización SEO, el análisis de datos y la protección de seguridad.