eBay Scraping: Top 4 Anbieter im Vergleich

Wir haben eBay mit 4 Web-Scraping-Anbietern getestet, insgesamt 1,400 Anfragen auf Such- und Produktseiten von 7 eBay-Länderseiten, wobei sowohl die Erfolgsquote als auch die End-to-End-Abschlusszeit gemessen wurde.

eBay Scraping Benchmark-Ergebnisse

Sie können mehr über unsere Benchmark-Methodik erfahren.

• Sie können auch unseren vollständigen E-Commerce-Scraping-Benchmark erkunden, der die Top-100 E-Commerce-Domains abdeckt.

Leistung nach Marktplatz

Leistung nach Seitentyp

Welche Daten Sie von eBay scrapen können

Da nur Bright Data und Apify strukturiertes JSON zurückgaben, waren sie die einzigen Anbieter, deren Ausgaben Feld für Feld verglichen werden konnten. Für jeden von ihnen haben wir die Datenfelder betrachtet, die für diesen Anbieter einzigartig sind (gemeinsame Felder wie brand, title und description wurden ausgelassen). Bright Data gab 59 Datenfelder pro Produkt zurück, während Apify 10 zurückgab.

Die übrigen Anbieter gaben keine vorgefertigten JSON-Felder zurück. Ihre Antworten kamen als gerendertes HTML zurück, sodass die Daten durch Parsen der Seite mit CSS-Selektoren extrahiert werden müssen, anstatt strukturierte Felder direkt zu lesen.

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eBay Scraping-Anbieter

Bright Data war in unserem Benchmark der Top-Performer auf eBay und war bei 99.1 % der Anfragen erfolgreich – die höchste Erfolgsquote aller getesteten Anbieter – mit einer mittleren End-to-End-Abschlusszeit von etwa 25 Sekunden.

Bright Data bietet vier Scraper-APIs für eBay an:

• eBay, Collect products by URL (ebay.com): zielt auf einzelne Produktlistenseiten ab und extrahiert strukturierte Produktdaten, einschließlich Titel, Preis, Zustand, Verkäuferinformationen, Käuferfeedback und -bewertungen, Artikeldetails, Versanddetails und Bilder.

• eBay, Discover by category (ebay.com): sammelt Produktdatensätze, indem eine bestimmte eBay-Kategorie anstelle einer einzelnen URL durchsucht wird.

• eBay, Discover by keywords (ebay.com): sammelt Produktdaten aus eBay-Suchergebnissen für angegebene Schlüsselwörter.

• eBay, Discover by shop URL (ebay.com): sammelt den gesamten Produktkatalog, der von einem bestimmten eBay-Verkäufer/Shop gelistet wird.

Vorgefertigte Datensätze für eBay sind auch im Dataset Marketplace von Bright Data verfügbar:

eBay Products dataset: eine vorgefertigte Sammlung von eBay-Listen mit Produktdetails, Preisgestaltung, Verkäuferinformationen und Kundenfeedback. Häufige Anwendungsfälle sind Preisintelligenz, Wettbewerbsbeobachtung und Marktforschung.

Für den Benchmark hat Bright Data die beiden eBay-Seitentypen unterschiedlich behandelt. Produktseiten wurden über die eBay, Collect products by URL-Scraper-API von Bright Data ausgeführt, die strukturiertes JSON mit Feldern auf Listenebene (Titel, Preis, Verkäufer, Bewertungen und Artikeldetails) zurückgab. Such-/Listenseiten wurden nicht über einen dedizierten eBay-Scraper geleitet, sondern über den Bright Data Web Unlocker, der rohes gerendertes HTML zurückgab, das wir dann selbst geparst haben.

Oxylabs bietet einen einzelnen Web Scraper API-Endpunkt (realtime.oxylabs.io/v1/queries), der eBay über zwei Quelltypen abdeckt:

Universal source (source: universal): ein Allzweck-Scraper, der jede eBay-URL, Produkt oder Auflistung, mit optionalem Headless-Rendering (render: html) entgegennimmt.

eBay Search source (source: ebay_search): eine dedizierte eBay-Quelle für Such-/Listungsergebnisse, die durch Abfrageparameter anstelle einer vollständigen URL gesteuert wird.

Decodo bietet einen Site Unblocker für eBay: einen Proxy-Endpunkt (unblock.decodo.com), der jede eBay-URL – Produkt oder Auflistung – direkt über den Proxy abruft und die Seite zurückgibt.

JavaScript-Rendering: der Unblocker kann JavaScript ausführen und die vollständig gerenderte Seite zurückgeben (über ein X-Smartproxy-Js-Render-Flag).

Es stellt einen einzigen, universellen Mechanismus bereit, der für Produkt- und Suchseiten gleichermaßen funktioniert, ohne einen eBay-spezifischen Scraper.

Zyte wurde über einen einzigen Endpunkt, die Zyte API (api.zyte.com/v1/extract), aufgerufen, die für jede eBay-Seite gleich verwendet wurde. Jede Anfrage übergab die Ziel-URL sowie den gewünschten Extraktionstyp, mit browserHtml: true, sodass die Seite vor der Extraktion in einem Headless-Browser gerendert wurde.

Für den Benchmark hat Zyte die beiden eBay-Seitentypen mit zwei Extraktionsmodi auf derselben API behandelt:

• Product pages wurden mit der Extraktion product (extractFrom: browserHtml, ai: true) angefordert.

• Search/listing pages wurden mit der Extraktion productList (extractFrom: browserHtml, ai: true) angefordert.

In unserem Benchmark war Zyte bei 95.4 % der eBay-Anfragen erfolgreich, mit einer mittleren End-to-End-Abschlusszeit von etwa 17 Sekunden.

Nimble wurde über einen einzigen Echtzeit-Endpunkt, die Nimble Web API (api.webit.live/api/v1/realtime/web), aufgerufen, die für jede eBay-Seite gleich verwendet wurde. Jede Anfrage übergab die Ziel-URL mit render: true (damit die Seite in einem Headless-Browser gerendert wurde), parse: true (Anforderung einer strukturierten Analyse), format: json, einer locale und einer country, die auf die eBay-Seite abgestimmt war, die gescraped wurde (US, GB, DE, FR, IT, ES, CA).

Für den Benchmark wurden beide eBay-Seitentypen auf die gleiche Weise gesendet. Produktseiten und Such-/Listenseiten verwendeten die identische Anfrageform auf diesem Endpunkt, wobei sich nur die URL und das Land unterschieden; Nimble erhielt keinen seitentypspezifischen Extraktionsmodus für Produkt- gegenüber Suchseiten.

Nimble war bei 14.3 % der eBay-Anfragen erfolgreich, mit einer mittleren End-to-End-Abschlusszeit von etwa 92 Sekunden im eBay Scraping Benchmark.

Apify war bei 93.1 % der eBay-Anfragen erfolgreich, mit einer mittleren End-to-End-Abschlusszeit von etwa 61 Sekunden.

Es wurde über einen einzigen Akteur, das E-Commerce Scraping Tool (apify~e-commerce-scraping-tool), aufgerufen, das synchron über /v2/acts/apify~e-commerce-scraping-tool/run-sync-get-dataset-items ausgeführt wurde. Derselbe Akteur wurde für jede eBay-Seite verwendet.

Die beiden eBay-Seitentypen wurden dem Akteur in unterschiedlichen Eingabefeldern übergeben. Produktseiten wurden in detailsUrls bereitgestellt und Such-/Listenseiten in listingUrls. Jeder Durchlauf wurde mit scrapeMode: AUTO konfiguriert und enthielt eine countryCode, die für einige Domains (US, GB, DE, FR) mit der eBay-Seite übereinstimmte, für ebay.ca, ebay.es und ebay.it jedoch auf us zurückfiel.

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eBay Scraping Benchmark-Methodik

URL-Validierung

Wir haben bestätigt, dass die Produktseiten live waren und einen Preis anzeigten und dass die Listenseiten live waren und mehrere unterschiedliche Produkte zurückgaben anstatt einer leeren Seite oder eines einzelnen Produkts. Wir haben Staging- und QA-Subdomains sowie gemischte Gebietsschemata entfernt und jede abgetastete URL aus dem ausgelieferten Satz ausgeschlossen.

Benchmark-Durchführung

Jeder Anbieter rief dieselben frischen URLs ab, wobei bei jedem Durchlauf eine gleiche Anzahl von Produkt- und Listenseiten aus jeder eBay-Domain stammte. Wenn ein Anbieter einen dedizierten E-Commerce-Scraper für eBay anbot, verwendeten wir diesen; andernfalls verwendeten wir den Web-Unblocker/Universal-Source-Scraper des Anbieters. Alle Anbieter wurden von demselben Serverstandort aus ausgeführt, sodass der Standort keinem Anbieter einen Vorteil verschaffte.

Ein reiner HTTP-Status galt nicht als Erfolg. HTTP-Antworten im Bereich 200-399 sowie 404 wurden als gültige HTTP-Antwort behandelt, aber ein gültiger Status war allein nie ausreichend. Für jede URL haben wir die erwarteten Daten im Voraus als Grundwahrheit definiert: Bei einer strukturierten (JSON)-Antwort haben wir überprüft, ob das Zielfeld gültig war, und bei einer HTML-Antwort, ob der definierte CSS-Selektor vorhanden war. Eine Antwort wurde nur dann als Erfolg gewertet, wenn diese Überprüfung bestanden wurde.

Eine Blockseite, ein Captcha oder eine leere Hülle wurde auch mit einem gültigen Status mit null Punkten bewertet.

Die End-to-End-Antwortzeit wird über erfolgreiche Anfragen gemeldet, außer in der Aufschlüsselung pro Domain, wo sie über alle Anfragen gemeldet wird.

Diese Forschung zitieren

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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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