Benchmark

Groß angelegtes Web Scraping: Techniken & Herausforderungen

aktualisiert am 24. Juli 2026

Wir haben führende Web-Scraper-APIs mit 12.500 Anfragen an E-Commerce-Plattformen und Suchmaschinen getestet. Anschließend testeten wir die Zuverlässigkeit der zugrunde liegenden Dienste (d. h. Residential-Proxys) mit 5.000 und 100.000 parallelen Anfragen.

Auf der Grundlage dieser Erfahrungen skizzieren wir, wie man effizient und ethisch groß angelegte Daten extrahiert. Entdecken Sie die führenden Anbieter, die Herausforderungen der groß angelegten Datenextraktion und bewährte Praktiken zur Bewältigung dieser Hürden:

Benchmark zur Zuverlässigkeit von Webdaten-Infrastrukturen

Wir haben die Erfolgsrate und die Antwortzeiten von Residential-Proxys gemessen, um zu verstehen, wie sich diese Systeme unter unterschiedlichen Belastungen verhalten. Da Residential-Proxys allen fortgeschrittenen Diensten zugrunde liegen (z. B. Unblocker, Web-Scraper-APIs), ist die Kapazität der Residential-Proxys typischerweise der limitierende Faktor.

Alle getesteten Anbieterdienste waren bei 5.000 parallelen Anfragen zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen traten bei allen Diensten gewisse Leistungseinbußen auf, aber Bright Data, Oxylabs und Decodo zeigten eine höhere Zuverlässigkeit mit nur geringen Änderungen der Erfolgsrate oder Antwortzeiten. Zum Beispiel, als wir die parallelen Anfragen von 5k auf 100k erhöhten:

Bright Data Residential-Proxys‘ Erfolgsrate sank von 96,5% auf 93,4%, und die Antwortzeit stieg von 1 Sekunde auf 3,6 Sekunden.

Oxylabs‘ Erfolgsrate sank von 97,2% auf 93,8% und die Antwortzeit stieg von 1,3 auf 6,4 Sekunden.

Auf Unternehmensebene reduziert eine höhere Zuverlässigkeit die Wiederholungshäufigkeit, minimiert den Engineering-Aufwand und senkt die Gesamtkosten. Die Leistungsskala wurde auf der vertikalen Achse verwendet, um die Unterschiede zwischen den Produkten besser sichtbar zu machen:

Einschränkung: Diese Beobachtung ist eine Momentaufnahme. Obwohl bei dieser Beobachtung 5 Millionen Anfragen an jeden Anbieter gesendet wurden, kann sich die Leistung der Anbieter im Laufe der Zeit ändern.

Gesamtkosten der Infrastruktur für groß angelegtes Scraping

Bright Data bietet groß angelegten Nutzern eine robuste Infrastruktur und weltweite Reichweite zu geringeren Kosten. Für Unternehmen, die das beste Preis-Leistungs-Verhältnis suchen, bieten sowohl Bright Data als auch Oxylabs ein gutes Gleichgewicht zwischen Preis und Leistung.

NetNut und Decodo sind die günstigsten Optionen für geschäftliche Anforderungen im Unternehmensmaßstab, wobei die Gesamtkosten bei etwa 10.750 $ bis 11.000 $ beginnen.

Apify ist der teuerste Anbieter in diesem Vergleich und kostet 17.749 $. Das sind etwa 65 % mehr als der Einstiegspreis von NetNut.

Angesichts der vielen verschiedenen Produkte, die jeder Anbieter anbietet, ist es schwierig, die Anbieter nach dem Preis zu vergleichen. Ein Gesamtpreisindex gibt jedoch einen Eindruck von der Erschwinglichkeit der Dienstleistungen des Anbieters. Weitere Informationen finden Sie in unserem Preisansatz des Benchmarks.

Abdeckung, Erfolgsrate & Latenz von Webdatenanbietern

Die folgende Tabelle basiert auf Benchmarks, die wir mit den führenden Web-Scraping-APIs durchgeführt haben. Dabei verglichen wir, wie viele Websites sie abdecken, wie oft Anfragen erfolgreich sind, wie umfangreich die zurückgegebenen Metadaten sind und wie schnell sie durchschnittlich antworten. Klicken Sie auf einen Anbieter, um die domainspezifischen Ergebnisse aufzurufen.

So scrapen Sie Websites in großem Umfang

Effektives Scraping von Websites im großen Maßstab erfordert die Kombination einer gut geplanten Strategie und automatisierter Tools, um die auftretenden Herausforderungen zu bewältigen. Es gibt typischerweise zwei verschiedene Arten von Zielen beim groß angelegten Datenscraping:

1) Scraping von Tausenden/Millionen von Seiten einiger weniger großer Websites

Große Websites verfügen in der Regel über komplexe Paginierungssysteme und integrieren Anti-Scraping-Techniken. Um Daten von großen Websites zu extrahieren, können Sie Web-Scraping-APIs nutzen, sofern diese verfügbar sind. Sie sind kosteneffizient, da sie den technischen Aufwand auf der Client-Seite minimieren, indem sie strukturierte Daten bereitstellen.

Allerdings sind Web-Scraping-APIs nicht für jede Website verfügbar. Für einen optimalen Ansatz können Sie die folgenden Schritte befolgen:

Empfohlener Ansatz

Erstellen Sie eine Liste der zu sammelnden Seitentypen. Beispielsweise ist eine Suchseite auf Amazon ein anderer Seitentyp als eine Produktseite.
Vergleichen Sie diese Liste mit den APIs, die jeder Anbieter bereitstellt, um festzustellen, welcher Anbieter es ermöglicht, die meisten Seiten über APIs abzurufen. Jeder zusätzliche Seitentyp, der über API geliefert wird, ermöglicht es Unternehmen, ihre technischen Teams von der Verwaltung von Proxys und dem Parsen von HTML-Seiten zu entlasten. Sie können alle Web-Scraping-APIs zusammen mit Benchmarks sehen, die von verschiedenen Diensten bereitgestellten Datenfelder zeigen.
Verwenden Sie APIs, wenn sie verfügbar sind.
Wenn keine Scraping-APIs verfügbar sind, verwenden Sie Unblocker-Dienste oder Residential-Proxys, um strenge Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen.

Praxisbeispiel

E-Commerce-Unternehmen und Einzelhändler, die Websites ihrer Wettbewerber (z. B. Amazon) für dynamische Preisgestaltung scrapen, stehen vor dieser Herausforderung. Dies ist ein häufiger Anwendungsfall, weshalb E-Commerce-Scraping-APIs die am häufigsten anzutreffenden Scraping-APIs sind.

Wenn Sie planen, Millionen von Seiten pro Tag zu scrapen, müssen Sie einen Dienst nutzen, der große Mengen bewältigen kann.

Lassen Sie unser Team einen Ihrer Geschäftsprozesse kostenlos mit KI-Agenten automatisieren.

Einen Prozess automatisieren

2) Scraping von Tausenden kleiner Websites

Diese Art von groß angelegtem Web Scraping ist anspruchsvoll, da Anbieter von Webdaten-Infrastrukturen in der Regel keine Web-Scraping-APIs dafür bereitstellen und die meisten kleinen Websites unterschiedliche Website-Strukturen aufweisen.

Allerdings verfügen kleinere Websites in der Regel über ein geringeres Maß an Anti-Scraping-Technologie. Daher werden bei solchen Scraping-Vorgängen typischerweise Proxys eingesetzt.

Neue Entwicklungen: LLMs und KI-Scraper

Das Parsen von Webseiten war früher eine zeitaufwändige und manuelle Arbeit, bei der Ingenieure Mustererkennungstechniken einsetzten, um HTML in strukturierte Daten umzuwandeln.

Mit generativer KI können Large Language Models (LLMs) für das Parsen verwendet werden. Allerdings neigen LLMs zu Halluzinationen, und Unternehmen wird empfohlen, automatisch geparste Daten zu testen, um sicherzustellen, dass sie korrekt geparst wurden.

Anbieter von Webdaten-Infrastrukturen bündeln LLMs in ihr Angebot. Erfahren Sie mehr über diese neue Kategorie: KI-Web-Scraping.

Welche Herausforderungen gibt es beim Web Scraping in großem Maßstab?

Groß angelegtes Web Scraping bringt aufgrund der Komplexität der Handhabung umfangreicher Datenmengen und der beteiligten technischen Komponenten zahlreiche Herausforderungen mit sich. Hier sind einige der häufigsten Herausforderungen des groß angelegten Scrapings:

Dynamische Websites:

Dynamische Websites, im Gegensatz zu statischen Websites, verwenden JavaScript, um Inhalte zu laden oder anzuzeigen, was herkömmliche Web-Scraping-Methoden vor Herausforderungen bei der Datenerfassung stellt. Die meisten dynamischen Websites erfordern Benutzerinteraktionen wie das Klicken von Schaltflächen oder das Ausfüllen von Formularen. Ihr Scraper muss in der Lage sein, diese Interaktionen zu simulieren, um auf Daten zugreifen zu können.

Ratenbegrenzung:

Websites setzen Ratenbegrenzung ein, um die Anzahl der Anfragen zu steuern, die ein Client innerhalb eines bestimmten Zeitraums senden kann. Dies schützt Websites vor bösartigen Bots und verhindert, dass ihre Daten missbraucht oder zweckentfremdet werden.

Anti-Scraping-Maßnahmen:

Viele Websites setzen Anti-Scraping-Mechanismen wie CAPTCHAs, JavaScript-Challenges und IP-Sperren ein, um Web-Scraping-Aktivitäten zu verhindern oder einzuschränken.

Rechtliches Risiko:

Groß angelegte Scraping-Aktivitäten ziehen die Aufmerksamkeit von Sicherheitsteams auf sich, und selbst wenn nur ein kleiner Teil dieses Scrapings potenziell illegale oder unethische Aktivitäten umfasst (z. B. das Sammeln von Daten hinter einem Login, das Sammeln von PII), folgt schnell ein Rechtsstreit. Ein aktuelles Beispiel ist, dass Google SerpApi wegen des Scrapings von urheberrechtlich geschützten Inhalten verklagt, die Teil seiner öffentlichen Suchergebnisse waren.¹

Datengenauigkeit:

Es kann schwierig sein, die Datengenauigkeit sicherzustellen, insbesondere bei der Arbeit mit großen Datensätzen. Beispielsweise können große Datensätze, die aus mehreren Quellen gesammelt werden, zu Dateninkonsistenzen führen. Die manuelle Überprüfung neuer Daten, insbesondere bei großen Datensätzen, kann unpraktisch und mühsam sein. Sie können automatisierte Metriken zur Validierung und Überprüfung von Daten einsetzen, z. B. durch den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens oder die Entwicklung von Skripten.

Entdecken Sie weitere unserer Benchmarks und datengestützten Erkenntnisse in der Google-Suche.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

So führen Sie groß angelegtes Web Scraping effektiv durch

Wir haben die folgenden wichtigen Richtlinien zusammengestellt, um Ihnen zu helfen, die Herausforderungen des groß angelegten Web Scrapings zu meistern und eine effiziente und rechtskonforme Datenextraktion zu gewährleisten. Es ist wichtig, diese Best Practices verantwortungsbewusst und in Übereinstimmung mit den Nutzungsbedingungen der Website einzusetzen.

Scraping-Browser bringen Unblocking-Funktionen in Browser, die programmgesteuert gesteuert werden können. Dies erleichtert die Datenerfassung.

Headless-Browser ermöglichen es Benutzern, die benötigten Daten von dynamischen Websites zu extrahieren. Beim Scrapen dynamischer Websites können Sie Headless-Browser verwenden, um Benutzerinteraktionen wie Mausbewegungen und Klicks zu simulieren. Möglicherweise können sie jedoch Seiten, die stark auf Javascript angewiesen sind, nicht korrekt rendern.

Proxys und IP-Rotation: Die meisten Web-Scraping-Bibliotheken und -Tools bieten Optionen für die Verwendung von Proxy-Servern. Vorgefertigte Web-Scraper enthalten häufig eine integrierte Anbindung an Proxy-Dienste, um Benutzern zu helfen, eine Sperrung durch die Ziel-Websites zu vermeiden.
Zum Beispiel ermöglichen rotierende Proxys Web-Scrapern, die Ratenbegrenzung zu umgehen und mehr Anfragen zu senden, ohne als verdächtig eingestuft zu werden. Wir empfehlen, Residential-IPs einzusetzen, die für ihre Zuverlässigkeit und Geschwindigkeit bekannt sind.

Webbrowser-Automatisierung: Web-Automatisierungstools wie Selenium und Puppeteer ermöglichen es Ihnen, menschliche Aktivitäten nachzuahmen und mit Websites auf die gleiche Weise zu interagieren wie Menschen. Dies kann nützlich sein, um große Datenmengen von dynamischen Websites zu extrahieren, ohne die Website manuell navigieren zu müssen.

Verteilte Computing-Techniken: Eine verteilte Web-Scraping-Architektur ermöglicht ein effizienteres groß angelegtes Web Scraping, indem Web-Scraping-Aufgaben auf mehrere Maschinen aufgeteilt und verteilt werden. Sie können Ihren verteilten Scraper in einer beliebigen Sprache Ihrer Wahl erstellen, um Herausforderungen wie Ratenbegrenzung und den Umgang mit dynamischen Inhalten zu meistern.

Was ist groß angelegtes Web Scraping?

Groß angelegtes Web Scraping ist der Prozess der Datenextraktion von Websites mit mindestens Hunderttausenden von Anfragen pro Monat. Obwohl Benutzer dies manuell durchführen können, bezieht sich der Begriff in der Regel auf einen automatisierten Prozess, der von Web-Crawlern oder -Scrapern implementiert wird.

Das Volumen und die Komplexität der Daten beim groß angelegten Web Scraping werfen ethische und rechtliche Fragen auf und erfordern ein umfassendes Verständnis der Tools, Techniken und Best Practices für Web Scraping, um erfolgreich zu sein.

Methodik

Wir verwendeten jeden getesteten Residential-Proxy-Dienst, um parallele Anfragen an 50 verschiedene URLs zu senden, die von aimultiple.com gehostet werden. Diese URLs verwendeten keine Anti-Scraping-Dienste, da wir während dieses Tests alle Sicherheitsdienste unserer Website wie WAF und DDoS-Schutz auf Netzwerkebene deaktiviert haben.

Wir führten diese Tests von über 100 Servern aus, jeder mit 10 GB Uplink, die in verschiedenen Regionen gehostet wurden. Während unserer Messungen stellten wir sicher, dass alle parallelen Threads gleichzeitig aktiv waren. In einer Messung hatten wir 5k parallele Anfragen und in einer anderen 100k.

Eine Anfrage galt als erfolgreich, wenn sie den 200 Antwortcode und eine korrekte Kennung zurückgab. Um sicherzustellen, dass die Ergebnisse nicht aus dem Cache stammten, fügten wir dem Anfrage-Header eine eindeutige Kennung hinzu. Anschließend gab die URL diese Kennung per Skript in den Antwort-Body aus. Schließlich verglichen wir die beiden Kennungen (eine im Antwort-Body und die andere im Anfrage-Header). Mit diesem Ansatz konnten wir sicherstellen, dass die Anfragen die Ziel-URLs besuchten und dass die Ergebnisse nicht zwischengespeichert waren (d. h. aktuell).

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.

Gulbahar Karatas (2026) - "Groß angelegtes Web Scraping: Techniken & Herausforderungen". Online veröffentlicht auf AIMultiple.com. Abgerufen am 24. Juli 2026, von: https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping [Online-Ressource]

Karatas, G. (2026, 24. Juli). Groß angelegtes Web Scraping: Techniken & Herausforderungen. AIMultiple. https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping

@misc{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Groß angelegtes Web Scraping: Techniken & Herausforderungen}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/large-scale-web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 24. Juli 2026}
}