Wir haben 6 Web-Scraping- Anbieter anhand von 1.000 Seiten des Apple App Store verglichen, insgesamt 6.000 Anfragen, und die Erfolgsquote, die Bearbeitungszeit und die Anzahl der von jedem Anbieter zurückgegebenen Metadatenfelder gemessen.

Apple App Store Scraping Benchmark

Da alle Anbieter eine Erfolgsquote von 100 % erreichten, konzentrierten wir uns in unserem Vergleich auf die Anzahl der zurückgegebenen Metadatenfelder und die End-to-End-Antwortzeiten. Einzelheiten zum Benchmarking-Prozess finden Sie im Abschnitt „Benchmark-Methodik“ .

Datenfelder, die Sie aus dem App Store extrahieren können

Nur Bright Data und SerpApi lieferten strukturierte Daten; die Antworten von Oxylabs, Nimble, Zyte und Decodo wurden über CSS-Selektoren analysiert (Titel, Bewertung und Entwickler wurden extrahiert). Die folgende Tabelle listet die Felder auf, die nur bei einem der beiden Anbieter für strukturierte Daten verfügbar sind.

Beide Anbieter lieferten auch die gleichen Kernfelder, darunter Titel, Entwickler, Bewertung, Preis, Altersfreigabe, In-App-Käufe, Screenshots, Rezensionen, Anzahl der Bewertungen, Datenschutzinformationen und Versionsinformationen.

Anbieter im Apple App Store und Benchmark-Ergebnisse

Bright Data bietet zwei Scraper-APIs für den Apple App Store an:

• Apple App Store, Collect by URL (apps.apple.com): durchsucht App-Produktseiten und gibt detaillierte Metadaten wie Titel, Bewertung, Preis, Screenshots, Monetarisierungsfunktionen und Versionsverlauf zurück.
• Apple App Store-Bewertungen, Sammeln nach URL (apps.apple.com, 608 Felder): Sammelt Nutzerbewertungen von einer bestimmten App-URL.

Bright Data bietet außerdem zwei sofort einsatzbereite Datensätze in seinem Dataset Marketplace an:

• Apple App Store-Datensatz : Vorab gesammelte Metadaten zu App-Popularität, Nutzerfeedback und Monetarisierungsfunktionen. Nützlich für Markttrendanalysen und die Bewertung der App-Performance.
• Apple App Store-Bewertungsdatensatz : Vorab gesammelte Nutzerbewertungen. Nützlich für Stimmungsanalysen, Wettbewerbsvergleiche und Einblicke in die Nutzerinteraktion.

Im Apple App Store Benchmark lieferte Bright Data die höchste Anzahl strukturierter JSON-Metadatenfelder aller getesteten Anbieter mit einer Erfolgsquote von 100 %.

Oxylabs bietet keine dedizierte Apple App Store Scraper API an, daher kann auf den App Store über die Web Scraper API zugegriffen werden.

• Web Scraper API (Universelle Quelle) : Ein generischer Endpunkt, der beliebige URLs verarbeitet, einschließlich Seiten des Apple App Stores. Gibt gerendertes HTML zurück, das anschließend mit benutzerdefinierter Logik analysiert werden muss.

Da die Antwort im HTML-Format vorliegt, wurden Metadatenfelder für Titel, Bewertung und Entwickler mithilfe von CSS-Selektoren extrahiert. Die End-to-End-Latenz lag im mittleren Bereich im Vergleich zu den anderen getesteten Anbietern.

Decodo kündigt in seinem Katalog eine Apple App Store Scraper API als demnächst verfügbar an. Diese API soll App-Rankings, Rezensionen, Bewertungen, Preise und weitere Metadaten für die App-Performance-Analyse und Marktforschung extrahieren. Bis zur Veröffentlichung werden die URLs des Apple App Stores über die Web Scraper API abgerufen.

• Web Scraper API v2 : Ein universeller Web-Scraping-Endpunkt, an den Sie eine beliebige URL senden können. Decodo führt diese dann in einem Headless-Browser aus. Die Antwort wird als vollständig gerendertes HTML zurückgegeben, sodass die Extraktion von Feldern (wie Titel, Bewertung oder Entwickler) clientseitig erfolgt.

Die End-to-End-Reaktionszeit von Decodo lag in einem ähnlichen mittleren Bereich wie die von Oxylabs.

SerpApi stellt drei dedizierte APIs für den Apple App Store bereit:

• Apple App Store Product Page API (engine=apple_product): durchsucht App-Produktseiten von product_id und gibt detaillierte Metadaten zurück, darunter Titel, Entwickler, Bewertung, Anzahl der Bewertungen, Preis, Screenshots, Versionsverlauf, In-App-Käufe, Datenschutzinformationen und ähnliche Apps.
• Apple App Store Reviews API (engine=apple_reviews): Sammelt Nutzerbewertungen für eine bestimmte App und bietet Unterstützung für Sortierung, Paginierung und Filterung nach Land.
• Apple App Store Search API (engine=apple_app_store): Führt Stichwortsuchen im App Store durch und gibt App-Listen zurück, nützlich für die Entdeckung, Ranking-Recherche und das Durchsuchen von Kategorien.

SerpApi stellt keine vorgefertigten Datensätze für den Apple App Store bereit; alle Daten werden bei Bedarf über diese Live-Endpunkte abgerufen.

Für SerpApi verwendeten wir die Apple App Store Product Page API. Die Antwort ist vollständig strukturiertes JSON, das clientseitig nicht geparst werden muss und 27 Metadatenfelder pro App enthält. Die End-to-End-Latenz war die niedrigste aller getesteten Anbieter und lag oft unter einer Sekunde pro Anfrage.

Nimble hat kein spezifisches Produkt im Apple App Store, aber der App Store kann wie folgt ausgelesen werden:

• Extract-API : Senden Sie eine beliebige URL mit render: true und einem Browsertreiber (wir haben vx10 verwendet). Die Antwort enthält den gerenderten HTML-Code der Seite; die Feldextraktion erfolgt clientseitig.

Wir haben Apple App Store-Seiten mit Nimble mithilfe der Extract API mit Stealth-Rendering gescraped.

Zyte bietet zwei verschiedene Ansätze zum Scrapen des Apple App Store, beide über ihre einheitliche Zyte API:

• Zyte API mit browserHtml : ein einziger Endpunkt, an dem Sie eine beliebige URL einreichen und Zyte diese durch einen echten Headless-Browser führt, JavaScript ausführt und das vollständig gerenderte HTML zurückgibt.
• Zyte API mit httpResponseBody : derselbe Endpunkt ohne Browser-Rendering, der den rohen HTTP-Body zurückgibt.

Benchmark-Methodik zum Scraping des Apple App Store

Wir haben 1.000 Produktseiten-URLs aus dem Apple App Store an sechs Web-Scraping-Anbieter gesendet und dabei insgesamt 6.000 Anfragen generiert. Alle am Test beteiligten Anbieter hatten eine Mindestgröße von 100 Mitarbeitern. Jedem Anbieter wurde derselbe URL-Satz übermittelt, und drei Dimensionen wurden gemessen: Erfolgsrate, Gesamtbearbeitungszeit und die Anzahl der von jedem Anbieter gelieferten Metadatenfelder.

Antworttypen

Zwei der sechs Anbieter (Bright Data und SerpApi) lieferten vollständig strukturiertes JSON. Die übrigen vier lieferten die Seite als gerendertes HTML, das wir anschließend mit CSS-Selektoren analysierten, die auf drei Kernfelder abzielten: Titel, Bewertung und Entwickler.

Validierung

Jede Anfrage musste drei Kontrollpunkte passieren, um als erfolgreich zu gelten:

• Einreichung : Der HTTP-Status musste im Bereich 200–399 liegen oder ein sauberer 404-Fehler sein.
• Ausführung : Bei Anbietern, die asynchrone Jobs ausführen, musste der Snapshot ohne Fehler oder Timeouts vollständig erstellt werden.
• Datenprüfung : Die Antwort musste tatsächlich Anwendungsdaten enthalten. Auf der JSON-Seite musste mindestens einer der folgenden Werte belegt sein: title, rating, developer oder number_of_reviews. Auf der HTML-Seite musste mindestens einer der CSS-Selektoren mit Inhalten auf der Seite übereinstimmen.

Fertigstellungszeit

Die Zeit wurde in Echtzeit gemessen, vom Absenden der Anfrage bis zum Empfang der endgültigen Antwort. Bei asynchronen Anbietern umfasst dies naturgemäß den gesamten Aufwand für Warteschlangen und Abfragen.

URL-Auswahl

Die 1.000 URLs stammen aus dem gesamten Apple App Store und decken Kategorien wie Spiele, Soziale Netzwerke, Produktivität, Finanzen, Fitness sowie Foto & Video ab. Die Apps sind sehr unterschiedlich beliebt. Die URLs wurden mittels Stichwortsuche ermittelt.

Testbedingungen

Um einen fairen Vergleich zu gewährleisten, unterlagen alle Anbieter den gleichen Rahmenbedingungen:

• Sequenzielle Ausführung, eine Anfrage nach der anderen, keine Parallelität
• 2 Sekunden Pause zwischen aufeinanderfolgenden Anfragen
• HTTP 429 wurde für 30 Sekunden zurückgestellt, mit bis zu 3 Wiederholungsversuchen
• 300 Sekunden Wartezeit nach Einreichung
• 600 Sekunden Timeout bei der Ausführung
• Ein Durchlauf pro URL und Anbieter

FAQs

Nazlı Şipi

KI-Forscher

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie an der Umwandlung komplexer Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse gearbeitet hat.

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