Beste Facebook-Scraper: Apify, Bright Data & Decodo

Mit Python und einer verwalteten Facebook-Scraping-API können Sie öffentliche Beiträge, Kommentare, Likes und Shares sammeln. Dieses Tutorial zeigt, wie Sie Facebook-Beiträge nach Stichwort scrapen und ihre URLs über die Google-Suche abrufen.

Anschließend wird erklärt, wie Sie detaillierte Beitragsdaten mithilfe der API extrahieren, zusammen mit Tipps zur Skalierung des Prozesses mit Tools wie Apify, Nimble und Decodo.

Ergebnisse des Facebook-Scraper-Benchmarks

Preisgestaltung der besten Facebook-Scraper-Tools 2026

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

• Dediziert: Gibt strukturierte JSON mit wichtigen Datenfeldern von Facebook-Seiten zurück. Diese APIs sind speziell für Facebook konzipiert und bieten eine höhere Genauigkeit.
• Allzweck: Nicht Facebook-spezifisch, kann aber durch benutzerdefiniertes Parsen für das Scraping von Facebook-Daten angepasst werden.
• NDJSON & JSONL: Verwendet durch Zeilenumbrüche getrenntes JSON für die effiziente Speicherung und Verarbeitung großer Datensätze, wobei jede Zeile ein JSON-Objekt darstellt.

Bevor Sie die Top-Tools unten untersuchen, ist der einfachste Weg zu verstehen, wie diese APIs das Facebook-Scraping handhaben, ihre Ausgabe anzusehen. Sie können Beispielausgaben von allen Anbietern herunterladen.

Funktionen der besten Facebook-Scraping-Tools

Bright Data Facebook-Scraper deckt 15 dedizierte Vorlagen zum Extrahieren öffentlicher Daten von Facebook-Seiten, -Profilen, -Gruppen, Marketplace, Veranstaltungen, Reels und Kommentaren ab. Nutzer können zwischen zwei Sammelmodi wählen:

• Scraper-API: Ermöglicht Entwicklern, das Scraping von Facebook-Daten in großem Maßstab mit Planung, Speicherung, Bereitstellung und Integrationsoptionen zu automatisieren.
• No-Code-Scraper: eine Plug-and-Play-Oberfläche für Nicht-Entwickler, um Daten direkt von Facebook-URLs über ein Bedienfeld zu sammeln.

Zusätzlich zum Scraping von Live-Daten bietet Bright Data auch sofort einsatzbereite Facebook-Datensätze (einschließlich Beiträgen, Kommentaren, Marketplace-Einträgen, Veranstaltungen und Profilen).

SerpApi Facebook-Profil-API extrahiert strukturierte Daten aus Facebook-Profilen und -Seiten und gibt Ergebnisse im JSON-Format zurück. In unserem Benchmark kombinierte SerpApi eine hohe Erfolgsquote mit umfassender Metadatenabdeckung.

Sie liefert Felder wie Profilname, URL, Follower, Likes, Verifizierungsstatus, Einführungstext, Kategorie, Kontaktdaten, Links und Fotos. Je nach Profiltyp bietet sie außerdem Erstellerdetails oder allgemeine „About“-Informationen.

Apify Facebook-Posts-Scraper kann Daten in JSON, CSV oder Excel ausgeben. Eingaben für den Scraper müssen Facebook-Seiten-URLs sein, die manuell hinzugefügt, als Liste hochgeladen oder über die API bereitgestellt werden können.

Der Facebook-Scraper kann detaillierte Informationen wie Seitenadressen, E-Mails und Telefonnummern aus dem Bereich „About“ extrahieren, selbst wenn diese Daten im Intro-Widget nicht verfügbar sind. Social-Media-Links werden nach Plattform gruppiert, und zusätzliche Daten werden aus den aktualisierten Bereichen „About“ und „Page Transparency“ gesammelt.

Der Starter-Plan, der $39 pro Monat kostet, reduziert die Scraping-Rate auf etwa $10 pro 1.000 Seiten und umfasst bis zu 3.900 Seiten pro Monat. Im kostenlosen Plan können Sie bis zu 500 Seiten scrapen.

Nimbleway bietet eine Allzweck-Scraping-API, die an Facebook angepasst werden kann. Sie ist nicht speziell auf die Plattform zugeschnitten, eignet sich jedoch gut für leichtes HTML-zu-JSON-Scraping.

Mit dem Facebook-Datenscraper können Sie bis auf bestimmte Bundesstaaten und Städte zielen. Sie bieten Pay-as-you-go- und Monatspläne an.

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

Crawlbase bietet dediziertes Facebook-Scraping über seine Crawling-API, mit der Nutzer 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 mit 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 nach Stichwort scrapen, URLs über Google abrufen und detaillierte Beitragsinformationen mit dem Facebook-Post-Scraper von Bright Data extrahieren.

Wie der Facebook-Scraper funktioniert

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

1. Einrichtung & Konfiguration: Importieren Sie Bibliotheken, richten Sie Python ein und fügen Sie API-Anmeldeinformationen hinzu.
2. Facebook-URLs finden: Verwenden Sie die Google-Suche, um Links zum Scrapen von Facebook-Beiträgen zu sammeln.
3. Scraping auslösen: Senden Sie URLs an die Facebook-Datenscraper-API.
4. Ergebnisse abrufen & speichern: Laden Sie die gescrapten Daten herunter und exportieren Sie in eine CSV-Datei.

Schritt 1: Einrichtung & Konfiguration

Hier importieren wir Python-Bibliotheken für HTTP-Anfragen, das Parsen von Daten und den Umgang mit JSON. Fügen Sie Ihre API-Anmeldeinformationen aus dem Dashboard hinzu und konfigurieren Sie einen Proxy-Server für Google-Suchen, der für das Scraping von Facebook-Daten unerlässlich ist.

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

Schritt 2: Google-Suche nach Facebook-URLs

Jetzt durchsuchen wir Google, um Facebook-Beitrags-URLs für das Scraping von Facebook-Daten zu finden.

Dieser Schritt führt das eigentliche Facebook-Scraping-Setup mithilfe der Google-Suche durch. Das Skript erstellt eine site:facebook.com-Abfrage, 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, konforme Anfragen an Google gestellt werden.

Schritt 3: Extrahieren von Beitragsdaten

Als Nächstes senden wir die gesammelten Facebook-Beitrags-URLs an die API zum Scrapen und Extrahieren von Facebook-Daten.

Dieser Schritt sendet Ihre Facebook-URLs an die Facebook-Scraping-API. Jede URL wird als JSON gesendet; bei Erfolg gibt der Scraper eine Snapshot-ID zurück, um Ihren Scraping-Auftrag zu verfolgen. Wenn die Anfrage fehlschlägt, beendet sich das Skript mit einer Fehlermeldung.

Schritt 4: Ergebnisse abrufen & speichern

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

Er extrahiert Beitragsdetails wie URL, Benutzername, Datum, Likes, Kommentare und Shares und exportiert dann alles in eine CSV-Datei zur Analyse. Das Skript umfasst Timeout-Behandlung und Fehlerprüfungen, damit Ihr Facebook-Scraper zuverlässig und effizient bleibt.

Ist Facebook-Scraping legal?

Das Scrapen von Facebook ist nur legal, wenn es sich um die Erfassung öffentlich zugänglicher Daten handelt und den Nutzungsbedingungen von Facebook entspricht. Facebook verbietet ausdrücklich die unbefugte Datenerfassung, automatisiertes Scraping und den Zugriff auf private Nutzerinformationen ohne Einwilligung.¹

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

Welche Maßnahmen ergreift Facebook, um unbefugtes Scraping zu verhindern?

Facebook setzt mehrere Anti-Scraping-Maßnahmen ein, um Scraping-Versuche zu erkennen und zu blockieren, die gegen seine Nutzungsbedingungen verstoßen. Dazu gehören:

1. External Data Misuse (EDM)-Team: Das External Data Misuse (EDM)-Team bei Facebook ist dafür verantwortlich, potenziellen Datenmissbrauch zu erkennen und zu verhindern, dass unbefugte Scraper die Richtlinien von Facebook verletzen und die Privatsphäre der Nutzer gefährden.
2. Ratenlimits beziehen sich auf die Anzahl, wie oft ein Nutzer mit den Diensten einer Website interagieren kann innerhalb eines bestimmten Zeitraums. Facebook wendet Ratenlimits an, um die Übernutzung und den Missbrauch seiner APIs zu verhindern.
3. Anfrageblockierung durch Mustererkennung: Facebook setzt Algorithmen ein, um zu verhindern, dass automatisierte Facebook-Scraping-Tools seine Systeme überlasten. Diese Technik umfasst die Analyse des vom Server empfangenen Datenverkehrs und der Anfragen mithilfe von Algorithmen des maschinellen Lernens.

Was ist Facebook-Scraping?

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

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

Verpassen Sie nicht unsere Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse. Die Schaltfläche öffnet Google; die Auswahl von AIMultiple bestätigt, dass Sie AIMultiple häufiger in den Google-Suchergebnissen sehen möchten.

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Methodik des Facebook-Scraper-Benchmarks

Wir haben Web-Datenscraper einem Benchmark unterzogen, um ihre Fähigkeit zu bewerten, Facebook-Profil-Daten zu scrapen. Wir haben 500 Facebook-Profil-URLs pro Anbieter ausgeführt, wobei jedes Profil einmal getestet wurde.

• Datensatz: Wir verwendeten eine kuratierte Liste von 500 Facebook-Profil-URLs.
• Ziel: Jeder Anbieter scrapete Profilmetadaten, einschließlich Followerzahl, Like-Anzahl und Bio-/Intro-Text.
• Durchläufe: Wir führten 1 Durchlauf pro Profil durch.

Erfolgsquoten

Wir haben drei Erfolgsstufen definiert:

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

Ein Versuch, der in einer früheren Phase fehlschlägt, kann nicht zu späteren Phasen übergehen und wird in der endgültigen Validierungsberechnung als fehlgeschlagener Versuch erfasst. Wenn beispielsweise eine Anfrage während der Übermittlung fehlschlägt, erhält sie eine Validierungspunktzahl von 0. Die endgültige Validierungserfolgsquote umfasst alle Versuche über alle Phasen hinweg.

Validierungskriterien

Wir haben vier Felder pro Profil validiert, um die Datengenauigkeit und Vollständigkeit zu bewerten. Jedes Feld wird unabhängig anhand der folgenden Regeln bewertet.

1. Namensvalidierung

Der Profilname ist das Feld, das vorhanden und gültig sein muss, damit ein Ergebnis die Validierung besteht. Alle Anbieter extrahieren den Profilnamen: Nimble und Decodo parsen ihn aus HTML-Meta-Tags, während SerpAPI und Apify ihn als strukturiertes Feld zurückgeben.

Wenn ein Scraper erkannt wird oder Anti-Bot-Maßnahmen nicht umgehen kann, gibt die Antwort in der Regel die Anmeldeseite oder Startseite der Plattform statt des angeforderten Profils zurück. Wir identifizieren diese Fälle, indem wir prüfen, ob der zurückgegebene Name bekannten Weiterleitungsseitentiteln wie „Log in“ oder „Welcome to Facebook“ entspricht, und werten jede solche Übereinstimmung als Fehlschlag.

2. Follower

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

Die Extraktion variiert je nach Anbieter:

• Nimble: Regex auf og:title / og:description HTML-Meta-Tags (Muster: \d+[KkMmBb]? followers)
• Decodo: Regex auf og:description-Inhalt (Muster: [\d,.]+ [KkMmBb]?\s*followers)
• SerpAPI: Strukturiertes Feld profile_results.followers
• Apify: Strukturiertes Feld followers

Validierungsentscheidungslogik

is_valid = name_passed AND followers_passed

Wobei:

• name_passed = True, wenn name eine gültige Nicht-Weiterleitungszeichenfolge ist oder wenn die profile_info-Liste von Apify nicht leer ist
• followers_passed = True, wenn followers fehlt (None) ODER mit einem numerischen Wert vorhanden ist

Wir haben Profile mit defekten oder nicht verfügbaren URLs automatisch übersprungen. Die Erkennung erfolgte in der Übermittlungsphase anhand des Abgleichs von Fehlermeldungen:

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

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

Verfügbare Metadatenfelder

Wir haben die Anzahl der nicht-null-strukturierten Felder gezählt, die von jedem Anbieter über das normalisierte Ausgabeschema zurückgegeben wurden. Die Anbieterbewertungen unterscheiden sich je nachdem, ob sie eine dedizierte Facebook-API anbieten oder auf allgemeines HTML-Scraping angewiesen sind.

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

SerpAPI und Apify verwenden dedizierte Facebook-Datenprodukte, die strukturiertes JSON mit individuell gekennzeichneten Feldern zurückgeben. Dadurch können sie eine breitere Palette an Metadaten bereitstellen, ohne unstrukturiertes HTML zu parsen.

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

Statistische Methodik

Die Konfidenzintervalle wurden mithilfe von Bootstrap-Perzentil-Resampling berechnet:

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

FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

Wählen Sie das Format, das zu Ihrem Veröffentlichungsort passt. Wenn Sie die Link-Version in Ihr CMS einfügen, bleibt der Backlink erhalten.

@misc{dogan2026,
  author = {Dogan, Sedat and Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Beste Facebook-Scraper: Apify, Bright Data & Decodo}},
  year   = {2026},
  month  = apr,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/facebook-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 18. April 2026}
}

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 Technologie- und Informationssicherheitsleiter mit 20 Jahren Erfahrung in Softwareentwicklung, Netzwerkinfrastruktur und Cybersicherheit. Sedat:
Verfügt über 20 Jahre Erfahrung als White-Hat-Hacker und Entwicklungsguru mit umfassender Expertise in Programmiersprachen und Serverarchitekturen.
Ist Beiratsmitglied bei einem VC, der in Technologieunternehmen in der Frühphase investiert, und bei Ödeal, einer regionalen digitalen Zahlungsplattform, die 125.000 Händler bedient.
Hat die Technologieinfrastruktur und Cybersicherheit von sieben nationalen Wahlen geleitet und wurde von globalen Technologieführern, darunter Twitter, in die Cybersecurity Hall of Fame aufgenommen.

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Recherchiert von

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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Gülbahar ist eine Branchenanalystin von AIMultiple, die sich auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit konzentriert.

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