Wir haben mehr als 30 Millionen Webseiten mit 50+ Produkten von sechs Unternehmen für Webdaten-Infrastruktur gescrapet. Wir haben diese Tools einem Benchmark unterzogen, um zu sehen, wie gut sie Unternehmens-Webdaten-Anwendungsfälle bewältigen.
Vergleichen Sie Anbieter nach getesteter Website-Abdeckung, Erfolgsquote bei Anfragen,
Metadaten-Reichhaltigkeit und durchschnittlicher Antwortzeit. Wählen Sie einen Anbieter aus, um seine Ergebnisse für einzelne Domains zu sehen:
Benchmark-Ergebnisse zur Webdatenerfassung
Anmerkungen zur Benchmark-Tabelle:
* Gibt den Prozentsatz der Seitentypen an, bei denen eine Scraping-API mit einer Erfolgsquote von 90 % oder höher verfügbar war.
** Preise sind in Tausend ($) für ein Enterprise Proof of Concept (PoC)-Paket angegeben. Die Preise werden monatlich auf Basis öffentlicher Daten aktualisiert.
*** Anmerkungen zu einzelnen Anbietern:
- Zytes API-basierte Lösung wurde nicht getestet, da der Lasttest mit Residential-Proxys durchgeführt wurde.
- Zyte bietet keine Proxys direkt an, aber wir haben angenommen, dass ihre Proxys preislich ähnlich wie ihre API sind.
- Apify bietet keinen Web-Unblocker oder Mobile-Proxys; daher wurde angenommen, dass diese Produkte wie seine Residential-Proxys bepreist sind.
Erkenntnisse aus 30M Webanfragen
Da die Rechtmäßigkeit der Erhebung von Webdaten weiterhin infrage gestellt wird, verfügen viele Unternehmen noch nicht über eine Webdaten-Strategie und kennen möglicherweise nicht alle Lösungen. Unternehmen, die Webdaten erheben müssen, legen in der Regel Wert darauf, strukturierte, qualitativ hochwertige Daten mit minimalem technischem Aufwand über kostengünstige, zuverlässige Dienste zu erhalten.
Um die oben genannten Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen:
- die Arten von Seiten skizzieren, die sie crawlen müssen
- Web-Scraping-APIs nutzen, wenn sie verfügbar sind, da sie den technischen Aufwand auf der Client-Seite minimieren, indem sie strukturierte Daten liefern, und kostengünstig sind. Sie kosten etwa so viel wie Residential-Proxys, obwohl Residential-Proxys unstrukturierte Daten liefern.
Unsere Erfahrung: Vor diesem Benchmark haben wir für den Datenerhebungsbedarf unseres eigenen Unternehmens auf Unblocker gesetzt. Unser Tech-Team wurde jedes Mal belastet, wenn unsere Ziel-Websites ihr Design änderten. Nachdem wir den Umfang der Web-Scraping-APIs erkannt hatten und sahen, dass sie nicht teurer als Unblocker sind, sind wir dazu übergegangen, Scraping-APIs in unseren Datenerfassungs-Workflows zu verwenden.
Für die verbleibenden Seiten setzen Sie auf:
- Web-Unblocker für schwer zu scrapende Seiten, da sie die Lösung sind, die konsistent in über 90 % der Fälle erfolgreiche Ergebnisse ohne komplexe Konfiguration liefern. Sie sind jedoch auch das teuerste Produkt in den Toolkits der meisten Anbieter.
- Datacenter- oder Residential-Proxys für andere Seiten, wenn das Tech-Team des Unternehmens mit der Konfiguration von Proxys und der Pflege dieser Konfigurationen vertraut ist, um hohe Erfolgsquoten zu gewährleisten.
- Mobile-Proxys für mobile Antworten sowie andere Proxys für speziellere Anwendungsfälle.
Vergleichen Sie Leistung, Preis & Zuverlässigkeit von Webdaten-Anbietern
Bei Web-Scraping-APIs können Sie wählen:
- Bright Data wegen seines marktführenden Angebots an Web-Scraping-APIs zu kostengünstigen Preisen mit detaillierten Ergebnissen. Viele Bright Data-SERP- und E-Commerce-APIs liefern mehr Datenpunkte als die der Wettbewerber.
- Apify wegen seines marktführenden Angebots an Web-Scraping-APIs dank seines Community-getriebenen Scraper-Ansatzes. Die Erfolgsquoten einiger seiner APIs lagen jedoch unter unserem Schwellenwert für eine erfolgreiche API (d. h. unter 90 % Erfolgsquote), und es war der teuerste Anbieter in unserem Benchmark.
- Zyte wegen seiner marktführenden Preise
- Andere opportunistisch (z. B. lieferte Decodo die meisten Datenpunkte für Instagram-Posts).
Bei Unblockern gehören zu den führenden Produkten:
- Bright Data ist in realen Tests etwas erfolgreicher als die meisten und deutlich erfolgreicher in schwierigeren Szenarien, z. B. beim Scraping von Websites, die regelmäßig JavaScript-Herausforderungen stellen. Außerdem bietet es den zweitgünstigsten Unblocker im Benchmark.
- Zyte hat den günstigsten Unblocker und den schnellsten Unblocker, der antwortet innerhalb von ~2 Sekunden im Durchschnitt in realen Tests.
Erfahren Sie mehr über Web-Unblocker und sehen Sie detaillierte Ergebnisse.
Proxys: Sie können sich je nach den Präferenzen Ihres technischen Teams und der Preisgestaltung auf jeden der Anbieter verlassen. Dies liegt daran, dass die Ergebnisse je nach folgenden Faktoren stark variieren:
- Zeit: Während Publisher ihre Anti-Scraping-Maßnahmen verbessern, erhalten Webdaten-Infrastrukturanbieter kontinuierlich neue IPs und verfeinern ihre Ansätze. Wir haben denselben Proxy-Typ von demselben Anbieter auf derselben Website mit derselben Konfiguration für Tausende von URLs in verschiedenen Durchläufen verwendet. Es gab Durchläufe, bei denen fast alle Antworten korrekt waren, und einige, bei denen die Erfolgsquote bei ~50 % lag. Die Erfolgsquote hing vom Testzeitpunkt ab.
- Anfrage: Der Erfolg einer Anfrage über einen Proxy hängt davon ab, wie die Anfrage gesendet wird. Beispielsweise wirken sich die Wahl des User-Agents oder die Verzögerung zwischen Anfragen erheblich auf die Erfolgsquote aus.
Was die Zuverlässigkeit betrifft, waren die Dienste aller Benchmark-Anbieter bei 5.000 parallelen Anfragen zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen zeigten alle Dienste eine gewisse Verschlechterung, aber Bright Data, Oxylabs und Decodo wiesen eine höhere Zuverlässigkeit auf, mit minimalen Veränderungen bei Erfolgsquote oder Antwortzeiten.
Erfahren Sie mehr über Proxy-Anbieter und sehen Sie detaillierte Benchmark-Ergebnisse.
Diese Empfehlung ist jedoch bei Nischenanwendungsfällen nicht relevant. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das nicht in unserem Benchmark enthalten ist, qualitativ hochwertigere Mobile-Proxys in Portugal anbieten. Für Nischenfälle empfehlen wir Teams, mit verschiedenen Anbietern zu experimentieren.
So wählen Sie die richtige Datenerfassungslösung
1. Anforderungen von Unternehmen an Webdaten:
Unternehmen umfassen unterschiedliche Geschäfte. Beispielsweise benötigen Unternehmen mit E-Commerce-Aktivitäten und Hedgefonds große Datenmengen, um ihre Modelle zu speisen (z. B. dynamische Preisgestaltung, Bestandsauffüllung). Ihre Anforderungen umfassen:
- Käuferbezogene Dimensionen
- Hohes Volumen
- Batch
- Preis- und Qualitätssensibilität
- Möchten strukturierte Daten erhalten
- Websitebezogene Dimensionen
- Leicht & schwer zu crawlen
- Statisch und dynamisch
- Gemischt
Um diese Anforderungen zu erfüllen, benötigen Unternehmen:
- Fähigkeiten zur Unterstützung ihrer Anforderungen:
- Eine breite Auswahl an Web-Scraping-APIs, die detaillierte Ergebnisse mit einer hohen Erfolgsquote liefern, um strukturierte Daten zu liefern und ihre Qualitätssensibilität zu erfüllen. Messung: Anteil der zu crawlenden Arten von Webseiten, für die eine Web-Scraping-API bereitgestellt wird. Dies hängt von den Arten von Seiten ab, auf die jedes Unternehmen abzielt.
- Einen leistungsstarken Unblocker für schwer zu crawlende Websites. Messung: Erfolgsquote des Crawlers für eine breite Palette von Webseiten, einschließlich der schwierigsten.
- Integration des Unblockers mit Browsern , um die Interaktion mit Websites für dynamisches Scraping zu ermöglichen. Die Messung würde die Überprüfung der Verfügbarkeit oder des Fehlens dieses Browsers umfassen.
- Kostengünstige Dienste, um ihre Preissensibilität zu erfüllen. Zur Messung wird der Preis für das Crawlen einer Reihe von Webseiten gemessen.
- Zuverlässigkeit:
- Eine belastbare Webdaten-Infrastruktur , um großvolumige Batch-Abfragen zu bewältigen. Die Messung basiert darauf, wie sich die Erfolgsquote während des Lasttests verschlechtert. Die belastbarsten Netzwerke sollten keine drastischen Rückgänge der Erfolgsquoten verzeichnen, wenn sie Zehntausende paralleler Abfragen beantworten.
2. Webdaten-Anforderungen für kleine, hochtechnische Teams:
Wenn Ihre Datenerfassungskosten die Rentabilität Ihres Unternehmens bestimmen und Sie ein hochtechnisches Team sind, empfehlen wir, auf Proxys zu setzen, um Kosten zu senken.
Schließlich sollten alle Käufer auf die Preisgestaltung achten; daher haben wir die Preise für dieselben Pakete für alle großen Webinfrastrukturanbieter berechnet:
Siehe Preismethodik für Details.
Updates aus der Web-Scraping-Branche
Beschränkungen für KI-Crawler werden zu einer zentralen Herausforderung beim Scraping. Große Infrastrukturanbieter und Publisher gehen von passiver robots.txt-Steuerung zu aktiver Kontrolle über.
Beispielsweise bietet Cloudflare KI-Crawler-Blockierung und KI Labyrinth an, das versteckte Nofollow-Links verwendet, um Crawler zu fangen, die No-Crawl-Regeln ignorieren. Diese Änderungen machen Crawler-Identität, robots.txt-Konformität, Berechtigungsverwaltung und Datenherkunft für Scraping-Teams wichtiger.
Jüngste Rechtsstreitigkeiten zeigen, dass sich das Scraping-Risiko über die Frage hinaus ausweitet, ob auf öffentliche Daten zugegriffen werden kann. Plattformen machen zunehmend Vertrags-, Wettbewerbs-, Besitzstörungs-, Urheberrechts- und Anti-Umgehungstheorien gegen groß angelegtes Scraping geltend, insbesondere wenn die Daten für KI-Produkte verwendet oder als Dienstleistung weiterverkauft werden. 1
Web Scraping für maschinelles Lernen (ML)
Scraper sind jetzt LLM-nativ. Tools wie Firecrawl und Crawlbase bieten Funktionen, die rohes HTML automatisch in Markdown oder sauberes JSON konvertieren, speziell formatiert für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.
Web Scraping vs. Screen Scraping
Web Scraping zielt auf zugrunde liegende Datenstrukturen wie das DOM, APIs und JSON ab. Screen Scraping ist heute ein spezialisiertes Werkzeug für die Wiederherstellung von Altsystemen, das die visuelle Benutzeroberfläche als Pixel und Text mittels OCR erfasst und hauptsächlich für Desktop-Anwendungen verwendet wird.
Dimensionen der Webdaten-Anforderungen
Wir behandeln hier nicht jede Art von Webdaten-Anwendungsfall. Viele Webdaten-Nutzer haben mehrere einmalige Anfragen. Das ist nicht der Schwerpunkt dieses Berichts.
Wir haben festgestellt, dass Unternehmen in der Regel wiederkehrende Webdaten-Anforderungen haben, um Stimmungen, Preise oder andere sich schnell ändernde Kennzahlen zu überwachen. Daher haben wir uns auf Unternehmen konzentriert, die kontinuierlich Webdaten nutzen. Diese Dimensionen sind:
Käuferbezogene Dimension
1. Volumen:
- Hohes Volumen, d. h. 100 GB/Monat oder mehr
- Geringes Volumen für jedes geringere Volumen
2. Zeitsensibilität:
- Echtzeit: Wenn Webdaten in roher oder verarbeiteter Form an menschliche Endnutzer geliefert werden, während sie Anwendungen nutzen, sind Echtzeit-Antworten unerlässlich.
- Batch: Die Antwortzeiten sind nicht kritisch, solange Ergebnisse innerhalb von einigen zehn Sekunden eingehen. In den meisten Anwendungsfällen verarbeiten Unternehmen eingehende Webdaten im Batch, um ihre Systeme zu aktualisieren.
3. Qualitätssensibilität:
- Qualitätssensibel: Alle Webdaten-Lösungen liefern manchmal leere Antworten, wenn sie von Websites blockiert werden. Unternehmen, die nur begrenzte Zeit für erneute Anfragen aufwenden möchten, bevorzugen Lösungen mit höheren Erfolgsquoten.
- Preissensibel: Wenn ihre sonstigen Anforderungen erfüllt sind, möchten diese Unternehmen den niedrigsten Preis und sind bereit, ihre Datenerfassungssysteme mehrfach auszuführen, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen.
- Preis- und qualitätssensibel: Unternehmen, die optimale Kombination aus hohen Erfolgsquoten und Preis wollen.
4. Technisches Engagement:
- Möchten Sie benutzerdefinierte Scraper erstellen? Das technische Team ist erfahren im Einsatz von Proxys, um Anti-Scraping-Technologien zu umgehen, und kann eine eigene interne Lösung erstellen. Sie sind bereit, Aufwand zu betreiben, um sich weiterentwickelnde Anti-Scraping-Ansätze zu überwinden.
- Möchten Sie HTML-Parser erstellen: Das technische Team möchte HTML-Daten erhalten, um sie selbst zu parsen. Sie sind bereit, Webseiten kontinuierlich neu zu parsen, wenn sich das Seitendesign ändert.
- Möchten Sie strukturierte Daten erhalten: Das Team möchte strukturierte Daten (z. B. JSON-Dateien) erhalten, um sie in ihre Anwendungen zu integrieren.
Websitebezogene Dimension:
5. Schwierigkeit:
- Schwer zu crawlende Websites wie Amazon setzen zahlreiche Anti-Scraping-Technologien ein. Unblocker sind notwendig, um von ihnen konsistent Daten mit hohen Erfolgsquoten zu erhalten.
- Leicht zu crawlende Websites können mit Proxys gecrawlt werden
- Leicht & schwer zu crawlende Websites
6. Interaktivität:
- Statische Websites machen den größten Teil des Webs aus und liefern Daten über Änderungen in der URL.
- Dynamische Websites erfordern, dass Nutzer Maus oder Tastatur verwenden, um zusätzliche Informationen preiszugeben.
- Statische und dynamische Websites
7. Scraper-Verfügbarkeit:
- Verfügbar: Für jeden Ziel-Webseitentyp existiert ein benutzerdefinierter Scraper.
- Nicht verfügbar: Es gibt keine Scraper für einen der Ziel-Webseitentypen.
- Gemischt: Für einige Ziele existiert der Scraper; für andere nicht.
Als bevorzugte Quelle hinzufügenMethodik
Dieser Webdaten-Benchmark umfasst die folgenden Benchmarks, und die Methodik für jeden Benchmark wird auf der jeweiligen Seite erläutert:
- E-Commerce-Scraper
- Suchmaschinen-Scraper
- Social-Media-Scraper
- Web-Unblocker
- Groß angelegte Webdatenerfassung
Preismethodik
Fast alle Preise basieren auf öffentlich zugänglichen Paketen.
Allerdings geben nicht alle Anbieter Preise auf denselben Niveaus bekannt. Während ein Anbieter Preise für 100 GB Residential-Proxy-Nutzung angeben kann, bietet ein anderer möglicherweise Preise für 50 GB an. In Fällen, in denen ihre Preise nicht öffentlich waren, nehmen wir private Preisinformationen, die Anbieter mit uns teilen, in den Benchmark auf, sofern dies das Ranking der Anbieter nicht verändert.
Unsere Begründung ist, dass wir Folgendes teilen möchten:
- Die genauesten möglichen Preisinformationen mit unseren Lesern
- Preisniveaus, die mit den öffentlich verfügbaren Preisen übereinstimmen und ständig überwacht werden können.
Einheitenumrechnungen
Für dasselbe Produkt können Anbieter Preise in GB oder in Anfragen angeben; wir mussten diese Werte umrechnen.
Wir gehen von einer durchschnittlichen Seitengröße von ~400KB aus, basierend auf unserer Messung von 1.700 E-Commerce-URLs. Daher gingen wir davon aus, dass 1GB 2.5k Anfragen entspricht.
Pakete
Wir haben uns zwei Pakete angesehen: das Enterprise-PoC-Paket und das Enterprise-Paket. Das Enterprise-PoC-Paket ist so konzipiert, dass es einen Enterprise-PoC-Umfang weitgehend repräsentiert:
- 100 GB Residential-Proxys
- 100 GB Mobile-Proxys
- 500 GB Datacenter-Proxys
- 500k Unblocker-Anfragen
- 500k Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten
Das Enterprise-Paket ist das Paket mit dem höchsten Volumen und öffentlicher Preisgestaltung. In jeder Produktkategorie haben wir die höchsten von jedem Anbieter angebotenen Volumina ermittelt und das höchste Volumen als Volumen im Enterprise-Paket für dieses Produkt verwendet:
- 1.000 GB Residential-Proxys
- 1.000 GB Mobile-Proxys
- 5.000 GB Datacenter-Proxys
- 2.5M Unblocker-Anfragen
- 2.5M Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten
Einschränkungen
Wenn Unternehmen solche Dienste in hohen Volumina beschaffen, erhalten sie wahrscheinlich Rabatte. Solche Enterprise-Rabatte sind nicht öffentlich und werden im Benchmark nicht berücksichtigt.
Anbieterspezifische Annahmen
Die Preisgestaltung einiger Anbieter ist komplex, was bestimmte Annahmen erfordert:
- Apify:
- Für Datacenter-Proxys haben wir angenommen, dass der Nutzer ein Paket für 499 $/Monat kauft und 0.25 $/GB für die Plattformnutzung zahlt.
- Für Scraper: Wir haben den Durchschnittspreis dieser beiden Scraper genommen: junglee~amazon-crawler und tri_angle~walmart-product-detail-scraper
- Oxylabs bepreist seinen Unblocker auf GB-Basis. Daher haben wir die Preisgestaltung in ein Pro-Anfrage-Modell umgerechnet, wobei wir eine durchschnittliche Seitengröße von ~400 KB angenommen haben.
- Zyte: Die 4th Preisstufe wurde für die Websites in unserem Benchmark empfohlen. Wir haben den HTTP-Antwortdienst genutzt.
Einschränkungen und nächste Schritte
AIMultiples Erfahrung kann in diesen Fällen von der Erfahrung eines Durchschnittsnutzers abweichen: Nutzer können
- Aufgrund von Caching schnellere Antworten erhalten. Unsere Arbeit zielte darauf ab, das Caching bei allen Anbietern zu umgehen, um faire Bedingungen zu schaffen.
- Weniger erfolgreiche Antworten erhalten, wenn Daten von weniger beliebten Websites extrahiert werden, da deren Anfragen aufgrund von Website-Zustandsproblemen blockiert werden können.
- Konfigurationsfehler machen, KYC-Anforderungen versäumen oder blockiert werden, wenn sie anfangs ein hohes Anfragevolumen senden. All dies kann ihre Erfahrung und Erfolgsquoten beeinträchtigen. Support-Teams können all diese Probleme schnell lösen.
Schließlich wird die Netzwerkqualität schwanken, und dieser Benchmark ist eine Reihe von Momentaufnahmen, die während eines Monats aufgenommen wurden. Er sollte für diesen Monat repräsentativ sein, aber die Netzwerkqualität kann sich nach dem Benchmark ändern.
Danksagungen & Haftungsausschlüsse für Transparenz
Alle Anbieter haben zu diesem Benchmark beigetragen, indem sie einen Teil oder alle verwendeten Credits bereitgestellt haben. Wir danken ihnen für die Unterstützung unserer Forschung.
Alle Anbieter in diesem Benchmark sind AIMultiple-Kunden. Unser Team stellt Objektivität sicher.
Diese Forschung zitieren
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@misc{dilmegani2026,
author = {Dilmegani, Cem},
title = {{Web-Scraping-Roadmap}},
year = {2026},
month = may,
howpublished = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
note = {AIMultiple. Abgerufen am 13. Mai 2026}
}Referenzlinks
Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen zitiert, darunter Business Insider, Forbes, Washington Post, globalen Unternehmen wie Deloitte, HPE und NGOs wie dem World Economic Forum sowie supranationalen Organisationen wie der European Commission.
Während seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen über ein Jahrzehnt lang bei McKinsey & Company und Altman Solon in Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte auch einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.
Er leitete die Technologiestrategie und Beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Zudem führte er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos an, das innerhalb von 2 Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung anwuchs. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.
Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er schloss sein Studium an der Bogazici University als Computer-Ingenieur ab und hat einen MBA von der Columbia Business School.
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