Die besten Facebook-Scraper: Apify, Bright Data & Decodo

Mithilfe von Python und einer verwalteten Facebook-Scraping-API können Sie öffentliche Beiträge, Kommentare, Likes und Shares sammeln. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie Facebook-Beiträge anhand von Schlüsselwörtern extrahieren und deren URLs über die Suche Google abrufen.

Anschließend wird erklärt, wie man mithilfe der API detaillierte Beitragsdaten extrahiert, und es werden Tipps zur Skalierung des Prozesses mit Tools wie Apify, Nimble und Decodo gegeben.

Facebook-Scraper-Benchmark-Ergebnisse

Preisvergleich der besten Facebook-Scraper-Tools 2026

Finden Sie die besten Facebook-Scraping-Tools basierend auf unterstützten Seitentypen, Ausgabeformaten, Preisen und Testoptionen.

• Speziell entwickelt: Gibt strukturiertes JSON mit wichtigen Datenfeldern von Facebook-Seiten zurück. Diese APIs sind speziell für Facebook konzipiert und bieten eine höhere Genauigkeit.
• Universell einsetzbar: Nicht Facebook-spezifisch, kann aber durch benutzerdefiniertes Parsing für das Scraping von Facebook-Daten angepasst werden.
• NDJSON & JSONL: Verwendet zeilenweise getrenntes JSON zur effizienten Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze, wobei jede Zeile ein JSON-Objekt darstellt.

Bevor wir die unten aufgeführten Top-Tools genauer betrachten, ist es am einfachsten, sich die Funktionsweise dieser APIs beim Facebook-Scraping anhand ihrer Ausgabe anzusehen. Sie können Beispielausgaben von allen Anbietern herunterladen.

Merkmale der besten Facebook-Scraping-Tools

Der Facebook-Scraper (Bright Data) umfasst 15 spezielle Vorlagen zum Extrahieren öffentlicher Daten von Facebook-Seiten, -Profilen, -Gruppen, dem Marketplace, Veranstaltungen, Reels und Kommentaren. Benutzer können zwischen zwei Erfassungsmodi wählen:

• Scraper-API: Ermöglicht Entwicklern die Automatisierung des groß angelegten Facebook-Daten-Scrapings mit Optionen für Planung, Speicherung, Bereitstellung und Integration.
• No-Code-Scraper : Eine Plug-and-Play-Schnittstelle für Nicht-Entwickler, um Daten direkt von Facebook-URLs über ein Kontrollfeld zu sammeln.

Zusätzlich zum Scrapen von Live-Daten bietet Bright Data auch sofort einsatzbereite Facebook-Datensätze (einschließlich Beiträge, Kommentare, Marktplatz-Einträge, Veranstaltungen und Profile).

Der Facebook-Posts-Scraper (Apify) kann Daten im JSON-, CSV- oder Excel-Format ausgeben. Als Eingabe für den Scraper werden Facebook-Seiten-URLs benötigt, die manuell hinzugefügt, als Liste hochgeladen oder über die API bereitgestellt werden können.

Der Facebook-Scraper kann detaillierte Informationen wie Seitenadressen, E-Mail-Adressen und Telefonnummern aus dem „Info“-Bereich extrahieren, selbst wenn diese Daten im Einführungs-Widget nicht verfügbar sind. Social-Media-Links werden nach Plattform gruppiert, und zusätzliche Daten werden aus den aktualisierten Bereichen „Info“ und „Seitentransparenz“ erfasst.

Der Starter-Tarif, der 39 US-Dollar pro Monat kostet, reduziert die Kosten für das Web-Scraping auf etwa 10 US-Dollar pro 1.000 Seiten und umfasst bis zu 3.900 Seiten pro Monat. Im kostenlosen Tarif können Sie bis zu 500 Seiten scrapen.

Nimbleway bietet eine universelle Scraping-API, die sich an Facebook anpassen lässt. Sie ist zwar nicht speziell für die Plattform entwickelt, eignet sich aber gut für einfaches HTML-zu-JSON-Scraping.

Mit dem Facebook-Datenscraper können Sie gezielt nach bestimmten Bundesstaaten und Städten suchen. Es werden sowohl nutzungsbasierte als auch monatliche Abonnements angeboten.

ScrapingBot ist eine kostengünstige Facebook-Scraping-Software, die Beiträge und Profile unterstützt und sich ideal für Startups oder kleine Datenteams eignet. Sie übernimmt die Proxy-Rotation automatisch und gibt sauberes JSON oder HTML für einfache Integrationen aus.

Crawlbase bietet über seine Crawling API ein dediziertes Facebook-Scraping-Tool an, mit dem Benutzer strukturierte JSON-Daten von öffentlichen Facebook-Seiten, Gruppen, Profilen, Veranstaltungen und Hashtags sammeln können.

Die API gibt strukturiertes JSON zurück, das Felder wie „title“, „type“, „membersCount“, „url“ und ein „feeds“-Array enthält, das Beitragsdaten wie „userName“, „text“, „likesCount“, „commentsCount“ und „sharesCount“ enthält.

Preis: 78 $/Monat

Facebook-Scraper-Python-Tutorial

Diese Schritt-für-Schritt-Anleitung zeigt Ihnen, wie Sie Facebook-Beiträge scrapen, Facebook-Gruppen anhand von Schlüsselwörtern scrapen, URLs über Google abrufen und detaillierte Beitragsinformationen mithilfe des Facebook-Beitrags-Scrapers von Bright Data extrahieren können.

So funktioniert der Facebook-Scraper

Das Facebook-Scraper-Skript ist in vier Hauptschritte unterteilt:

1. Einrichtung & Konfiguration : Bibliotheken importieren, Python einrichten und API-Zugangsdaten hinzufügen.
2. Facebook-URLs finden : Verwenden Sie die Suche Google, um Links zum Auslesen von Facebook-Beiträgen zu sammeln.
3. Trigger-Scraping : URLs an die Facebook-Data-Scraper-API senden.
4. Ergebnisse abrufen und speichern : Laden Sie die gesammelten Daten herunter und exportieren Sie sie in eine CSV-Datei.

Schritt 1: Einrichtung und Konfiguration

Hier importieren wir Python-Bibliotheken für HTTP-Anfragen, Datenanalyse und JSON-Verarbeitung. Fügen Sie Ihre API-Zugangsdaten im Dashboard hinzu und konfigurieren Sie einen Proxy-Server für Suchanfragen mit der Adresse Google, die für das Scraping von Facebook-Daten unerlässlich sind.

Anschließend definieren wir unsere Suchparameter: Wir suchen nach Beiträgen zum Thema „agentische Frameworks“ und sammeln fünf Beiträge (diese Zahl können Sie für eine tiefergehende Analyse mit Ihrem Facebook-Scraper erhöhen).

Schritt 2: Google Suche nach Facebook-URLs

Nun suchen wir nach Google, um Facebook-Beitrags-URLs für das Facebook-Daten-Scraping zu finden.

Dieser Schritt führt die eigentliche Einrichtung des Facebook-Scrapings mithilfe der Suche Google durch. Das Skript erstellt eine Anfrage an site:facebook.com, um relevante öffentliche Beiträge zu finden, ruft die HTML-Ergebnisse ab und extrahiert die Beitrags-URLs (einschließlich geteilter Beiträge und Videos).

Doppelte Links werden herausgefiltert, und eine Verzögerung von 2 Sekunden stellt sicher, dass respektvolle und konforme Anfragen an Google gestellt werden.

Schritt 3: Extrahieren der Beitragsdaten

Als nächstes senden wir die gesammelten Facebook-Beitrags-URLs an die API zum Auslesen und Extrahieren der Facebook-Daten.

In diesem Schritt werden Ihre Facebook-URLs an die Facebook-Scraping-API gesendet. Jede URL wird als JSON-Datei übermittelt. Bei erfolgreicher Übertragung gibt der Scraper eine Snapshot-ID zurück, um den Vorgang zu verfolgen. Schlägt die Anfrage fehl, beendet sich das Skript mit einer Fehlermeldung.

Schritt 4: Ergebnisse abrufen und speichern

Dieser Schritt wartet, bis die API das Facebook-Scraping abgeschlossen hat, und speichert die gesammelten Daten.

Es extrahiert Beitragsdetails wie URL, Benutzername, Datum, Likes, Kommentare und Shares und exportiert diese anschließend zur Analyse in eine CSV-Datei. Das Skript beinhaltet Timeout-Behandlung und Fehlerprüfungen, um die Zuverlässigkeit und Effizienz des Facebook-Scrapers zu gewährleisten.

Ist das Auslesen von Facebook-Daten legal?

Das Auslesen von Facebook-Daten ist nur dann legal , wenn es sich um öffentlich zugängliche Daten handelt und die Nutzungsbedingungen von Facebook eingehalten werden. Facebook verbietet ausdrücklich die unbefugte Datenerfassung, das automatisierte Auslesen von Daten und den Zugriff auf private Nutzerinformationen ohne Einwilligung. ¹

Allerdings können Entwickler weiterhin auf ethisch und rechtmäßig über offizielle Facebook-APIs auf bestimmte Arten von Facebook-Daten zugreifen. ²

Welche Maßnahmen ergreift Facebook, um unautorisiertes Scraping zu verhindern?

Facebook setzt verschiedene Maßnahmen gegen Web-Scraping ein, um solche Versuche, die gegen die Nutzungsbedingungen verstoßen, zu erkennen und zu blockieren. Dazu gehören:

1. Team für externen Datenmissbrauch (EDM): Das Team für externen Datenmissbrauch (EDM) bei Facebook ist dafür verantwortlich, potenziellen Datenmissbrauch aufzudecken und zu verhindern, dass unautorisierte Scraper gegen die Richtlinien von Facebook verstoßen und die Privatsphäre der Nutzer gefährden .
2. Ratenbegrenzungen   Bezeichnet die Anzahl der Interaktionen eines Nutzers mit den Diensten einer Website innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Facebook setzt Ratenbegrenzungen ein, um die übermäßige Nutzung und den Missbrauch seiner APIs zu verhindern.
3. Anfrageblockierung durch Mustererkennung: Facebook setzt Algorithmen ein, um zu verhindern, dass automatisierte Facebook-Scraping-Tools die Systeme überlasten. Diese Technik beinhaltet die Analyse des Datenverkehrs und der vom Server empfangenen Anfragen mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens.

Was ist Facebook-Scraping?

Facebook-Scraping bezeichnet die automatische Erfassung öffentlich verfügbarer Daten von Facebook-Seiten, -Beiträgen, -Profilen oder -Gruppen mithilfe von Code oder speziellen Tools.

Das Scraping kann mit Python-Skripten oder APIs erfolgen, die das Scraping von Facebook-Daten durch die Automatisierung der Proxy-Verwaltung vereinfachen.

Benchmark-Methodik für Facebook-Scraper

Wir haben Web-Data-Scraper verglichen, um ihre Fähigkeit zum Auslesen von Facebook-Profildaten zu bewerten. Wir haben 500 Facebook-Profil-URLs pro Anbieter aufgerufen und jedes Profil einmal getestet.

• Datensatz: Wir verwendeten eine kuratierte Liste von 500 Facebook-Profil-URLs.

• Ziel: Jeder Anbieter sammelte Profil-Metadaten, darunter die Anzahl der Follower, die Anzahl der Likes und den Bio-/Einführungstext.

• Durchläufe: Wir haben pro Profil einen Durchlauf durchgeführt.

Erfolgsraten

Wir haben drei Erfolgsstufen definiert:

1. Erfolgreiche Übermittlung: Wir betrachteten eine Übermittlung als erfolgreich, wenn die API unsere erste Anfrage (HTTP 200/202) ohne Authentifizierungs- oder Ratenbegrenzungsfehler akzeptierte.
2. Ausführungserfolg: Wir betrachteten eine Ausführung als erfolgreich, wenn der Scraping-Job ohne Timeout oder Systemfehler abgeschlossen wurde.
3. Validierung erfolgreich: Wir haben eine Reihe von Regeln angewendet, um Datenqualität und Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen. Ein Ergebnis gilt als gültig, wenn das Pflichtfeld (Seitenname) in einem nicht leeren Format ohne Weiterleitung zurückgegeben wird und das Feld „Follower“ (sofern vorhanden) einen numerischen Wert enthält.

Ein Versuch, der in einer früheren Phase fehlschlägt, kann nicht in späteren Phasen fortgesetzt werden und wird in der abschließenden Validierungsberechnung als fehlgeschlagener Versuch gewertet. Schlägt beispielsweise eine Anfrage bei der Übermittlung fehl, erhält sie eine Validierungspunktzahl von 0. Die endgültige Validierungserfolgsrate umfasst alle Versuche über alle Phasen hinweg.

Validierungskriterien

Wir haben vier Felder pro Profil validiert, um die Genauigkeit und Vollständigkeit der Daten zu beurteilen. Jedes Feld wird anhand der unten stehenden Regeln unabhängig voneinander bewertet.

1. Namensvalidierung

Der Profilname ist das einzige Feld, das für ein positives Validierungsergebnis vorhanden und gültig sein muss. Alle Anbieter extrahieren den Profilnamen: Nimble und Decodo analysieren ihn aus HTML-Meta-Tags, während SerpAPI und Apify ihn als strukturiertes Feld zurückgeben.

Wird ein Web-Scraper erkannt oder gelingt es ihm nicht, die Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen, liefert die Antwort in der Regel die Anmeldeseite oder Startseite der Plattform anstelle des angeforderten Profils. Wir identifizieren diese Fälle, indem wir prüfen, ob der zurückgegebene Name mit bekannten Weiterleitungsseitentiteln wie „Anmelden“ oder „Willkommen bei Facebook“ übereinstimmt, und werten jede solche Übereinstimmung als Fehler.

2. Anhänger

• Gültig, wenn kein Wert angegeben ist (das Feld ist möglicherweise nicht auf allen Profilen öffentlich sichtbar).
• Gültig , wenn vorhanden und enthält mindestens ein numerisches Zeichen (z. B. „1.4K“, 500, „2.576“).
• Ungültig , falls vorhanden, aber ohne numerischen Wert.

Die Extraktion variiert je nach Anbieter:

• Nimble: Regex on og:title / og:description HTML meta tags (pattern: \d+[KkMmBb]? followers)
• Decodo: Regex on og:description content (pattern: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*followers)
• SerpAPI: Strukturiertes Feld profile_results.followers
• Apify: Strukturierte Feldfolger

Validierungsentscheidungslogik

is_valid = name_passed AND followers_passed

Wo:

• name_passed = True, wenn name eine gültige Zeichenkette ist, die keine Weiterleitung darstellt, oder wenn die profile_info-Liste von Apify nicht leer ist.
• followers_passed = True, wenn followers nicht vorhanden (None) ODER vorhanden mit einem numerischen Wert

Profile mit defekten oder nicht verfügbaren URLs wurden automatisch übersprungen. Die Erkennung erfolgte bei der Einreichung durch Abgleich der Fehlermeldungen.

• HTTP-404-Fehler
• „Nicht gefunden“, „Existiert nicht“, „Ungültige URL“
• „Beitrag nicht verfügbar“, „Inhalt entfernt“, „Beitrag entfernt“, „Beitrag gelöscht“
• „Seite nicht gefunden“, „Beitrag nicht verfügbar“, „Dieser Beitrag ist nicht mehr verfügbar“

Allerdings gab es in unserem Datensatz keine defekten URLs, sodass keine Profile von der Analyse ausgeschlossen wurden.

Verfügbare Metadatenfelder

Wir zählten die Anzahl der von jedem Anbieter zurückgegebenen strukturierten Felder (nicht null) im normalisierten Ausgabeschema. Die Anbieterbewertungen unterscheiden sich je nachdem, ob sie eine dedizierte Facebook-API anbieten oder auf allgemeines HTML-Scraping setzen.

Nimble und Decodo rufen Profilseiten als rohes HTML ab und extrahieren Felder mithilfe von regulären Ausdrücken, die auf Open Graph Meta-Tags angewendet werden.

SerpAPI und Apify verwenden spezielle Facebook-Datenprodukte, die strukturiertes JSON mit individuell beschrifteten Feldern zurückgeben. Dadurch können sie ein breiteres Spektrum an Metadaten bereitstellen, ohne unstrukturiertes HTML parsen zu müssen.

Die Anzahl der Metadaten pro Ergebnis wurde über alle 500 Durchläufe für jeden Anbieter gemittelt und in der Ergebnisübersicht als verfügbare Metadatenfelder angegeben.

Statistische Methodik

Die Konfidenzintervalle wurden mittels Bootstrap-Perzentil-Resampling berechnet:

• Methode: Bootstrap-Perzentil
• Resamples: 10.000
• Konfidenzniveau: 95 %
• Metrik: Validierungserfolgsrate (binär: 1 = gültig, 0 = ungültig)
• Stichprobengröße: N = 500 pro Anbieter

FAQs

Referenzlinks

1.

Was ist Scraping und wie kann ich meine Infos auf Facebook schützen? | Facebook-Hilfebereich

2.

Conditions générales et politiques - Développement d’applications avec Meta - Documentation - Meta for Developers

Sedat Dogan

CTO

Folgen auf

Sedat ist ein führender Experte für Technologie und Informationssicherheit mit Erfahrung in Softwareentwicklung, Web-Datenerfassung und Cybersicherheit. Sedat: – Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsexperte mit umfassenden Kenntnissen in Programmiersprachen und Serverarchitekturen. – Berät Führungskräfte und Vorstandsmitglieder von Unternehmen mit hohem Datenverkehr und geschäftskritischen Technologieanwendungen wie Zahlungsinfrastruktur. – Besitzt neben seiner technischen Expertise auch ausgeprägtes betriebswirtschaftliches Verständnis.

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Recherchiert von

Gulbahar Karatas

Branchenanalyst

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Gülbahar ist eine KI-Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit.

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