Beste Airbnb Scraper: Bright Data, Apify & Oxylabs

Wir haben sechs Web-Scraping-Anbieter auf Airbnb getestet und insgesamt 1,500 Scrape-Anfragen an alle Anbieter gesendet. Jeder Anbieter erhielt denselben Satz von URLs für Ferienwohnungsinserate und wurde nach Fertigstellungszeit, Erfolgsquote und verfügbaren Metadatenfeldern pro Inserat bewertet.

Airbnb-Scraping-Benchmark

Sie können unsere Benchmark-Methodik lesen, um weitere Details zu unserem Testverfahren zu erhalten.

Verfügbare Metadatenfelder nach Anbieter

Bright Data und Apify lieferten beide strukturiertes JSON für Airbnb. Bright Data lieferte 48 Felder pro Inserat und Apify 36. Die nachstehenden Tabellen gruppieren die einzigartigen Felder jedes Anbieters nach Kategorie, mit den gemeinsam genutzten Feldern am Ende.

Bright Data einzigartige Metadatenfelder

Apify einzigartige Metadatenfelder

Felder, die beide Anbieter zurückgeben

amenities, breadcrumbs, cancellation_policy / cancellationPolicies, description (einfache + HTML-Versionen), highlights, house_rules / houseRules, images, location, timestamp, title, url

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Benchmark-Ergebnisse zum Scraping von Airbnb

Bright Data erreichte die höchste Erfolgsquote auf Airbnb mit 99% und lieferte von allen Anbietern die meisten Metadaten – 48 strukturierte Felder pro Inserat. Die Datentiefe umfasste Host-Details, Preisaufschlüsselungen, Stornierungsbedingungen und Bewertungszusammenfassungen, die andere Anbieter nicht enthielten.

Oxylabs erzielte eine Erfolgsquote von 98% auf Airbnb. Das Ergebnis blieb während des gesamten Tests stabil, ohne nennenswerte Einbrüche. Es führte zwar nicht bei der Datenfülle, lieferte aber zuverlässige Extraktion auf einer Domain, auf der einige Anbieter Probleme hatten.

Decodo erreichte eine Erfolgsquote von 93% auf Airbnb mit einer allgemeinen Scraping-Konfiguration anstelle eines Airbnb-spezifischen Setups. Die Erfolgsquote war niedriger als die der Spitzengruppe, blieb aber für die Mehrheit der Test-URLs nutzbar.

Apify erreichte ebenfalls eine Erfolgsquote von 99% auf Airbnb und war einer von zwei Anbietern, die strukturiertes JSON mit 36 Metadatenfeldern pro Inserat lieferten.

Zyte erzielte eine Erfolgsquote von 98% auf Airbnb. Obwohl es HTML anstelle strukturierter Daten zurückgab, waren die Ergebnisse über das gesamte URL-Set konsistent. Es war eine der zuverlässigeren Optionen auf dieser Domain.

Nimble verzeichnete eine Erfolgsquote von 12% auf Airbnb, was deutlich unter dem Rest des Feldes lag. Die niedrige Erfolgsquote deutet darauf hin, dass die Rendering-Engine von Nimble die Seitenstruktur von Airbnb für die meisten getesteten URLs nicht verarbeiten konnte. Dies war der einzige Anbieter im Benchmark, bei dem Airbnb eine große Extraktions-Herausforderung darstellte.

Benchmark-Methodik

Wir haben sechs Web-Scraping-Anbieter (Apify, Bright Data, Decodo, Oxylabs, Nimble, Zyte) auf airbnb.com getestet.

Datensatz

Wir haben 250 Produktseiten-URLs von Airbnb vorbereitet. Produktseiten sind einzelne Inserate mit Details wie Titel, Preis, Bewertung, Rezensionen und Host-Informationen.

Alle URLs enthielten die Abfrageparameter check_in, check_out und adults, um sicherzustellen, dass die Preisdaten auf der Seite gerendert wurden. Nicht standardmäßige Subdomains (z. B. es.airbnb.com, hr.airbnb.com) wurden während der Datensatzvorbereitung auf www.airbnb.com korrigiert. Alle URLs wurden vor dem Benchmark als zugänglich überprüft.

Gemeinsame Konfiguration

Alle Anbieter erhielten identische URLs aus demselben Datensatz und wurden unter denselben Bedingungen getestet:

• Sequenzielle Ausführung: eine Anfrage nach der anderen, keine parallelen Anfragen
• Verzögerung zwischen den Anfragen: 2 Sekunden
• Rate-Limit-Handling: 30-Sekunden Wartezeit mit bis zu 3 Wiederholungen bei HTTP 429
• Übermittlungs-Timeout: 300 Sekunden
• Ausführungs-Timeout: 600 Sekunden
• Jede URL wurde einmal pro Anbieter getestet

Anbieterkonfigurationen

Apify

Apify verwendete den tri_angle/airbnb-rooms-urls-scraper-Actor, der strukturiertes JSON mit geparsten Feldern zurückgibt. Es war kein CSS-Selektor-Parsing erforderlich. Die Actor-Läufe wurden in 1-Sekunden-Intervallen abgefragt, bis der Status SUCCEEDED erreicht war.

Bright Data

Bright Data verwendete die Dataset-API (dataset_id: gd_ld7ll037kqy322v05), die strukturiertes JSON mit geparsten Feldern zurückgibt. Die Dataset-API wurde mit dem /progress/{snapshot_id}-Endpoint in 1-Sekunden-Intervallen abgefragt, bis der Status ready erreicht war. Die Ergebnisse wurden dann vom /snapshot/{snapshot_id}-Endpoint abgerufen.

Decodo (Smartproxy)

Decodo verwendete die Universal-Scraper-API (target: universal, headless: html), die JavaScript-gerendertes HTML zurückgibt. Die Antwort wurde lokal mit CSS-Selektoren geparst. Alle Anfragen enthielten einen Desktop-User-Agent-Header.

Oxylabs

Oxylabs verwendete die Echtzeit-API mit source: airbnb und render: html, die JavaScript-gerendertes HTML zurückgibt. Die Antwort wurde lokal mit CSS-Selektoren geparst.

Nimbleway

Nimble verwendete die Extract-API mit render: true und driver: vx10 (Stealth-Headless-Browser). Die Antwort wurde lokal mit CSS-Selektoren geparst. Es wurde keine domänenspezifische Konfiguration angewendet.

Zyte

Zyte verwendete die Extract-API mit browserHtml: true, die JavaScript-gerendertes HTML über einen headless Chromium-Browser zurückgibt. Die Antwort wurde lokal mit CSS-Selektoren geparst. Es wurde keine domänenspezifische Konfiguration angewendet.

Validierung

HTTP-Statusprüfung

Vor der Validierung wird zuerst der HTTP-Antwortcode des Anbieters überprüft. Antworten mit Statuscodes zwischen 200-399 und 404 gelten als erfolgreiche Übermittlungen und gehen in die Validierungsphase über. Alle anderen Statuscodes (400, 403, 500, 550 usw.) werden als fehlgeschlagene Übermittlungen behandelt, und der Test wird sofort als fehlgeschlagen markiert, ohne in die Validierungsphase einzutreten.

Validierungsregeln

Tests, die HTTP-Statusprüfung bestehen, werden in der folgenden Reihenfolge validiert:

1. 404-Erkennung: Wenn der Seiteninhalt oder ein API-Fehler anzeigt, dass die Seite nicht mehr existiert („page not found“, „does not exist“, „dead_page“), wird der Test als gültig markiert. Der Anbieter hat eine nicht verfügbare Seite korrekt erkannt.
2. Datenextraktion (JSON-API): Bei Anbietern, die strukturiertes JSON zurückgeben, muss mindestens ein Datenfeld vorhanden und nicht leer sein, mit einem gültigen Typ je nach Feld (String oder Integer). Überprüfte Felder sind unter anderem title, price, rating und reviews.
3. Datenextraktion (HTML): Bei Anbietern, die HTML zurückgeben, wird die Antwort mit Airbnb-spezifischen CSS-Selektoren geparst. Wenn mindestens ein Selektor übereinstimmt und einen nicht leeren Wert zurückgibt, besteht der Test.
4. Seitenindikator (nur HTML): Wenn keine Datenelemente extrahiert wurden, aber mindestens einer der vordefinierten CSS-Selektoren für Airbnb mit einem Element auf der Seite übereinstimmte, wird der Test als gültig markiert. Dies bestätigt, dass die Seite gerendert und geladen wurde, auch wenn in den erwarteten Containern keine strukturierten Datenelemente gefunden wurden. Wenn keine der oben genannten Bedingungen erfüllt ist, schlägt der Test fehl. Häufige Fehlerursachen sind Captcha-/Bot-Herausforderungsseiten, unzureichendes JavaScript-Rendering, Proxy-Verbindungsfehler und Crawler-Fehler.

Metriken

Validierungs-Erfolgsquote: Der Prozentsatz der getesteten URLs, bei denen der Anbieter verwendbare Daten zurückgab, berechnet als erfolgreiche Tests dividiert durch die Gesamtzahl der Tests.

Fertigstellungszeit: Die Gesamtzeit vom Senden der Scrape-Anfrage bis zum Empfang der validierten Ergebnisse, gemessen in Sekunden. Bei asynchronen Anbietern wurde der Job-Abschlussstatus in 1-Sekunden-Intervallen abgefragt. Angegeben als arithmetisches Mittel aller Durchläufe in einer Gruppe.

Verfügbare Metadaten: Die Anzahl eindeutiger Feldnamen, die der Anbieter über alle Elemente in einer Antwort zurückgibt. Gilt nur für JSON-API-Antworten.

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FAQs

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Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Vorerfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, in denen sie daran gearbeitet hat, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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