Bewertungs-Scraping-Benchmark: Bright Data, Oxylabs & Decodo

Wir haben 5 Web-Scraping-Anbieter über 5 große Bewertungsplattformen und 6 Anbieter über 2 App-Stores getestet, insgesamt 24.500 Anfragen, und Erfolgsquote, Abschlusszeit und Metadatenfelder gemessen.

Bewertungs-Scraping-Benchmark

Sie können den Abschnitt Benchmark-Methodik für weitere Details zum Testablauf lesen.

Bewertungs-Scraping-Leistung nach Domain

Google Play & Apple App Store Scraping-Benchmark

Wir haben auch die Scraping-Anbieter für den Google Play Store und den Apple App Store einem Benchmark unterzogen:

Nur Anbieter mit einer Erfolgsquote über 90 % wurden in die Endergebnisse aufgenommen.

Domain-Abdeckung nach Anbieter

• ✓ = unterstützt, gibt HTML zurück
• ✅ = unterstützt, gibt strukturierte Daten zurück

Verfügbare Metadatenfelder für Anbieter mit strukturierten JSON-Antworten

Preise der Anbieter für Bewertungs-Scraping

Bewertungs-Scraping-Anbieter: kostenlos Testphase

Bewertungs-Scraping-Anbieter & Benchmark-Ergebnisse

Bright Data erzielte mit 78 % die höchste durchschnittliche Erfolgsquote über alle fünf Bewertungsplattformen und war der einzige Anbieter, der auf vier davon strukturiertes JSON zurückgab: Amazon, Google Maps, Trustpilot und Yelp. Bei Amazon (96 %) und Trustpilot (98 %) führte es und lieferte bis zu 39 Metadatenfelder pro Bewertung, einschließlich Verifizierungsstatus, Standort des Rezensenten und Antworten des Inhabers. Google Maps war mit 39 % seine schwächste Domain, wobei die meisten Anbieter diese Domain aufgrund von JavaScript-geladenen Bewertungsinhalten ebenfalls nicht bewältigten.

Bright Data deckt außerdem beide App Stores mit dedizierten Collect by URL Scraper-APIs für App-Seiten und Bewertungen ab, plus vorgefertigte App- und Bewertungs-Datasets im Dataset Marketplace. Die App-Seiten-APIs lieferten die meisten strukturierten Felder im Test: 36 im Apple App Store und 26 bei Google Play, bei 100 % Erfolg mit Abschlusszeiten von 4s und 8s.

Oxylabs war mit 5s durchschnittlicher Abschlusszeit der schnellste Anbieter im Benchmark, deutlich vor dem Nächstplatzierten mit 13s. Es erzielte hohe Ergebnisse bei Trustpilot (98 %) und Tripadvisor (91 %) und zog bei Amazon (92 %) mit 10 strukturierten JSON-Feldern mit der Spitzengruppe gleich. Auf Google Maps oder Yelp lieferte es keine Ergebnisse, da es für diese Plattformen keine dedizierten Scraping-Konfigurationen gab.

Auch einen dedizierten App-Store-Scraper hat es nicht. Seine Web Scraper API lieferte gerendertes HTML im Apple App Store mit 100 % Erfolg in 12s.

Decodo erzielte mithilfe seines Unblocker-Proxy 93 % auf Trustpilot und 76 % auf Tripadvisor und zeigte damit solide Leistung auf serverseitig gerenderten Bewertungsseiten. Allerdings verzeichnete es 0 % auf Google Maps und Yelp sowie nur 11 % auf Amazon, obwohl es einen strukturierten API-Endpoint verwendete. Seine Abdeckung ist auf zwei der fünf getesteten Plattformen beschränkt, womit es im Benchmark für Bewertungs-Scraping die schmalste Option ist. Seine Web Scraper API lieferte im Apple App Store gerendertes HTML mit 100 % Erfolg in 11s.

SerpApi bietet für jede große Bewertungsplattform separate dedizierte APIs statt eines einzigen allgemeinen Scraping-Endpoints. Es stellt einzelne APIs für Google Maps Reviews, Yelp Reviews und Tripadvisor bereit, die jeweils strukturiertes JSON mit plattformspezifischen Feldern zurückgeben – etwa Themenerwähnungen und Unterbewertungen bei Google Maps, Elite-Status und Sprachaufschlüsselungen bei Yelp oder Standortdetails bei Tripadvisor per Suchanfrage.

Der gleiche Ansatz erstreckt sich auf die App Stores: separate Google Play Endpoints für Suche, Produktseiten und die Bereiche Spiele, Filme und Bücher sowie Apple App Store Endpoints für Produktseiten, Bewertungen und Suche, ohne vorgefertigte Datasets. Im Benchmark lieferten die Google Play Product und Apple App Store Product Page APIs geparstes JSON mit 16 bzw. 29 Metadatenfeldern und erzielten die schnellsten Abschlusszeiten aller Anbieter – unter 1s bei Google Play und 2s im App Store.

Zyte war einer von nur zwei Anbietern, die auf allen fünf Plattformen Ergebnisse lieferten, und erreichte eine durchschnittliche Erfolgsquote von 65 %. Am besten schnitt es bei Tripadvisor (86 %) und Yelp (57 %) ab und hielt die Extraktion über die Domains hinweg stabil. Google Maps war mit 41 % ein relativer Lichtblick – einer der höheren Werte auf einer Domain, auf der die meisten Anbieter scheiterten. Die gesamte Extraktion basierte auf HTML mit CSS-Selektor-Parsing, sodass über die fünf Standard-Bewertungsfelder hinaus keine strukturierten Metadatenfelder zurückgegeben wurden. In den App Stores lieferte dieselbe Zyte-API mit browserHtml gerendertes HTML mit 100 % Erfolg auf Google Play (4s) und 99 % im Apple App Store (11s) – ebenfalls ohne strukturierte Felder.

Nimble erreichte 92 % auf Amazon und 66 % auf Trustpilot und zeigte, dass es strukturierte Bewertungsseiten effektiv verarbeiten kann. Allerdings fiel die Leistung auf 1 % bei Google Maps und 31 % bei Yelp, wo JavaScript-lastiges Rendering die HTML-basierte Extraktion einschränkte. Sein Gesamtdurchschnitt von 52 % spiegelt diese ungleichmäßige Plattformunterstützung wider, bei durchschnittlichen Abschlusszeiten von 20s. In beiden App Stores nutzte es seine allgemeine Extract-API mit Stealth-Rendering und lieferte HTML mit 100 % Erfolg in 9s, ohne dedizierten Endpoint und ohne geparste Felder.

Methodik des Bewertungs-Scraping-Benchmarks

Wir wählten die Top-5-Bewertungsdomains aus der Tranco-Liste der Top-Websites aus: Amazon, Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot und Yelp. Die fünf Scraping-Anbieter wurden aus Web-Daten-Scraping-Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern ausgewählt. Jeder Anbieter erhielt denselben Satz von 2.500 URLs (500 pro Plattform), und wir maßen drei Metriken: Erfolgsquote, Abschlusszeit und verfügbare Metadatenfelder.

Wir führten zwei zusätzliche Benchmarks für App Stores mit demselben Setup durch: 1.000 Produktseiten-URLs im Apple App Store und 1.000 im Google Play Store, die jeweils an sechs Anbieter (plus SerpApi) gesendet wurden, also 6.000 Anfragen pro Store. Es wurden dieselben drei Metriken gemessen. Bei Google Play erscheinen nur Anbieter mit einer Erfolgsquote über 90 % in den Ergebnissen.

Anbieter und Integrationstypen

Die Anbieter wurden je nach Plattform mit zwei Ansätzen integriert:

• JSON-strukturierte API: Der Anbieter gibt geparste Bewertungsdaten im JSON-Format mit benannten Feldern zurück (z. B. reviewer_name, rating, review_text). Bright Data und Oxylabs boten dies für ausgewählte Plattformen an.
• HTML-Antwort: Der Anbieter gibt gerendertes HTML zurück, das wir mit CSS-Selektoren geparst haben, um Bewertungsfelder zu extrahieren. Decodo, Nimble und Zyte nutzten hauptsächlich diesen Ansatz.

Hinweis: Decodo lieferte für Amazon eine strukturierte JSON-Antwort, aber keine der Antworten enthielt erfolgreiche Bewertungsdaten. Seine Erfolgsquote von 11 % auf Amazon stammte ausschließlich aus korrekter 404-Erkennung, daher werden für diese Kombination keine Metadatenfelder gemeldet.

In den App Stores lieferten Bright Data und SerpApi strukturiertes JSON. Oxylabs, Decodo, Nimble und Zyte lieferten gerendertes HTML, das wir mit CSS-Selektoren auf Titel, Bewertung und Entwickler geparst haben.

Validierungsregeln für den Bewertungs-Scraping-Benchmark

Jede Antwort durchlief eine dreistufige Validierung:

1. Übermittlung: Ein HTTP-Statuscode zwischen 200-399 oder 404 war erforderlich, um zu bestehen.
2. Ausführung: Bei asynchronen Anbietern musste der Scraping-Job ohne Timeout oder Fehler abgeschlossen werden.
3. Validierung: Die Antwort musste nutzbare Bewertungsdaten enthalten.
   • Bei JSON-Antworten: mindestens eine Bewertung mit gültigem review_text (String) oder gültigem Rating (Integer).
   • Bei HTML-Antworten: mindestens ein CSS-Selektor-Treffer, der Bewertungsinhalt zurückgibt.

App-Store-Antworten durchliefen dieselben drei Schritte. Die Datenprüfung verlangte, dass in JSON-Antworten mindestens eines der Felder title, rating, developer oder number_of_reviews befüllt war – oder mindestens ein CSS-Selektor-Treffer in HTML-Antworten.

Vor dem vollständigen Benchmark testeten wir jeden Anbieter mit absichtlich defekten URLs, bestätigten 404-Seiten und Live-Seiten ohne Bewertungen, um zu erfassen, wie jeder Anbieter diese Randfälle signalisiert. Die Anbieter lieferten je nach Implementierung unterschiedliche Indikatoren, darunter explizite Fehlercodes, den HTTP-Status 404 oder leere Antwort-Bodys.

Wenn ein Anbieter eine Seite korrekt als nicht gefunden identifizierte oder für eine Seite ohne Bewertungen eine angemessene Antwort lieferte, wurde das Ergebnis als gültig gewertet. Anschließend wandten wir einen anbieterübergreifenden Verifizierungsschritt an: Lieferte ein Anbieter bei einer URL leere Ergebnisse, während mindestens ein anderer Anbieter Bewertungsdaten extrahierte, wurde dieses leere Ergebnis als Fehler eingestuft. Dadurch trennten wir Extraktionsfehler von Seiten, die einfach keine Bewertungen zum Zurückgeben hatten.

Abschlusszeit

Die Abschlusszeit wurde Ende-zu-Ende vom ersten API-Request bis zum Erhalt der endgültigen Antwort gemessen. Bei asynchronen Anbietern (z. B. Bright Data Dataset-API) umfasst dies die Polling-/Wartezeit, bis die Ergebnisse bereit waren.

Verfügbare Metadatenfelder

Für Anbieter, die strukturiertes JSON zurückgeben, zählten wir die Gesamtzahl der über alle Bewertungen hinweg zurückgegebenen eindeutigen Felder. Bei HTML-basierten Antworten spiegelt die Metadatenanzahl den festen Satz der für die Extraktion verwendeten CSS-Selektor-Felder wider (5 Felder: reviewer_name, review_text, rating, review_date, review_title).

Dataset des Bewertungs-Scraping-Benchmarks

Die 2.500 Test-URLs wurden aus öffentlich zugänglichen Bewertungsseiten der fünf top-platzierten Tranco-Bewertungsplattformen gesammelt. Die URLs wurden vor dem Test bereinigt, um Locale-Parameter, ungültige Formate und Duplikate zu entfernen. Die App-Store-URL-Sets – 1.000 pro Store – wurden durch Keyword-Suchen in Kategorien wie Spiele, Social, Produktivität, Finanzen, Fitness sowie Foto & Video gesammelt und anschließend dedupliziert. Sie decken ein breites Spektrum an Beliebtheitsstufen und App-Typen ab.

Gemeinsame Konfiguration

Alle Anbieter erhielten identische URLs aus demselben Dataset und wurden unter denselben Bedingungen getestet:

• Sequentielle Ausführung: eine Anfrage nach der anderen, keine parallelen Anfragen
• Verzögerung zwischen Anfragen: 2 Sekunden
• Umgang mit Ratenlimits: 30-sekündiges Warten mit bis zu 3 Wiederholungen bei HTTP 429
• Übermittlungs-Timeout: 300 Sekunden
• Ausführungs-Timeout: 600 Sekunden
• Jede URL wurde einmal pro Anbieter getestet

Anbieterkonfigurationen

Bright Data

Bright Data nutzte je nach Domain zwei Integrationsmethoden. Für Amazon, Google Maps, Trustpilot und Yelp verwendeten wir die Dataset-API, die strukturiertes JSON mit geparsten Feldern zurückgibt. Für Tripadvisor verwendeten wir einen Web-Unblocker, der gerendertes HTML liefert, das wir lokal mit CSS-Selektoren geparst haben.

Die Dataset-API wurde über den /progress/{snapshot_id}-Endpoint in 1-Sekunden-Intervallen abgefragt, bis der Status ‚ready‘ erreicht war. Ergebnisse wurden anschließend vom /snapshot/{snapshot_id}-Endpoint abgerufen.

Für die App Stores nutzten wir die Collect by URL-APIs für den Google Play Store und den Apple App Store und fragten sie auf dieselbe Weise ab.

Decodo

Decodo verwendete für Amazon die Universal Scraper API. Für Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot und Yelp verwendeten wir den Web-Unblocker mit dem Header X-SU-Headless: HTML für JavaScript-Rendering. Alle Anfragen enthielten einen Desktop-User-Agent-Header.

App-Store-Seiten liefen über die Web Scraper API v2 mit Headless-Browser-Rendering und gaben HTML zurück.

Oxylabs

Oxylabs verwendete für Amazon eine dedizierte Quell-API (source: amazon_reviews) mit strukturierter JSON-Ausgabe. Für Google Maps, Tripadvisor, Trustpilot und Yelp verwendeten wir den Web-Unblocker-Proxy. Unblocker-Anfragen enthielten einen Desktop-User-Agent-Header.

App-Store-Seiten liefen über die universelle Quelle der Web Scraper API und gaben gerendertes HTML zurück.

Nimble

Nimble verwendete für alle Domains die Web-API mit render: true für JavaScript-Rendering. Alle Anfragen lieferten gerendertes HTML, das wir mit CSS-Selektoren geparst haben. Es wurde keine domain-spezifische Konfiguration angewendet.

App-Store-Seiten verwendeten die Extract-API mit render: true und dem Stealth-Browser-Treiber vx10.

Zyte

Zyte verwendete für alle Domains die Extract-API mit browserHtml: true, die JavaScript-gerendertes HTML über einen Headless-Browser zurückgibt. Es wurde keine domain-spezifische Konfiguration angewendet.

App-Store-Seiten verwendeten dieselbe Zyte-API mit browserHtml: true.

SerpApi

SerpApi wurde nur in den App Stores getestet. Wir verwendeten die Google Play Product API (engine: google_play_product) und die Apple App Store Product Page API (engine: apple_product), die beide eine product_id entgegennehmen und geparstes JSON zurückgeben.

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FAQs

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Änderungsprotokoll

4 Aktualisierungen

Alle4Allgemein3Methodik1

20262025

1. 17. Apr

   Ergänzt wurden SerpAPIs dedizierte Bewertungs-APIs für Google Maps, Yelp und Tripadvisor im Anbieterabschnitt.

2. 17. Apr

   Ergänzte ein Anbieter-Auswahlkriterium in der Benchmark-Methodik: Scraping-Unternehmen mit mindestens 100 Mitarbeitern.

3. 15. Apr

   Ersetzte die Python-Scraping-Tutorials durch einen Benchmark mit fünf Anbietern über fünf Bewertungsplattformen.

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über frühere Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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