Web-Scraping-Roadmap im Jahr 2026: Erkenntnisse aus 30 Millionen Anfragen

Wir haben über 30 Millionen Webseiten mit Hilfe von mehr als 50 Produkten von 6 führenden Anbietern von Webdateninfrastruktur durchsucht.

Unser Ziel war es, herauszufinden, welche Lösungen die Komplexität des Web-Scrapings im Unternehmensbereich wirklich bewältigen. Im Folgenden finden Sie die umfassende Analyse der führenden Produkte basierend auf unseren Ergebnissen, gefolgt von einer vollständigen Roadmap zu den Grundlagen des Web-Scrapings.

Ergebnisse des Benchmarks zur Web-Datenerfassung

Anmerkungen zur Benchmark-Tabelle :

• (*) API-Abdeckung: Stellt den Prozentsatz der Seitentypen dar, bei denen eine Scraping-API mit einer Erfolgsquote von 90 % oder höher verfügbar war.
• (**) Preis: Die Preise für ein Enterprise Proof of Concept (PoC)-Paket sind in Tausend US-Dollar angegeben. Die Preise werden monatlich auf Basis öffentlicher Daten aktualisiert.
• (***) Anbieterspezifische Angaben: Der Unblocker von NetNut stand für Tests nicht zur Verfügung. Die API-basierte Lösung von Zyte wurde nicht getestet, da die Lasttests auf Residential-Proxys durchgeführt wurden.
  • Zyte bietet keine Proxys direkt an, aber wir gingen davon aus, dass die Preise für ihre Proxys ähnlich wie für ihre API sein würden.
  • Apify bietet keinen Web-Unblocker oder mobile Proxys an; daher wurde angenommen, dass diese Produkte wie die Residential-Proxys bepreist werden.

Erkenntnisse aus 30 Millionen Webanfragen

Da die Rechtmäßigkeit der Webdatenerfassung weiterhin umstritten ist, verfügen viele Unternehmen noch nicht über eine Webdatenstrategie und sind sich möglicherweise nicht aller Lösungen bewusst. Unternehmen, die Webdaten erfassen müssen, legen in der Regel Wert darauf, strukturierte, qualitativ hochwertige Daten mit minimalem technischem Aufwand über kostengünstige und zuverlässige Dienste zu erhalten.

Um die oben genannten Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen Folgendes tun:

• Beschreiben Sie die Arten von Seiten , die sie durchsuchen müssen.
• Nutzen SieWeb-Scraping-APIs, sofern verfügbar, da diese den technischen Aufwand auf Clientseite durch die Bereitstellung strukturierter Daten minimieren und kostengünstig sind. Sie kosten etwa so viel wie Residential Proxies, obwohl diese unstrukturierte Daten liefern.

Unsere Erfahrung: Vor diesem Benchmark nutzten wir für die Datenerfassung in unserem Unternehmen Entsperrdienste. Unser IT-Team wurde jedes Mal zusätzlich belastet, wenn sich das Design unserer Zielwebseiten änderte. Nachdem wir das Potenzial von Web-Scraping-APIs erkannt und festgestellt hatten, dass diese nicht teurer sind als Entsperrdienste, stellten wir unsere Datenerfassungsprozesse auf die Verwendung von Scraping-APIs um.

Für die übrigen Seiten gilt Folgendes:

• Web-Unblocker für schwer zu scrapende Seiten sind die einzige Lösung, die in über 90 % der Fälle ohne komplexe Konfiguration zuverlässig zum Erfolg führt. Allerdings sind sie auch das teuerste Produkt im Angebot der meisten Anbieter.
• Für andere Seiten können Rechenzentrums- oder Wohn-Proxys verwendet werden, sofern das IT-Team des Unternehmens mit der Konfiguration von Proxys und deren Wartung vertraut ist, um eine hohe Erfolgsquote zu gewährleisten.
• Mobile Proxys für mobile Antworten sowie weitere Proxys für speziellere Anwendungsfälle.

Vergleichen Sie Leistung, Preis und Zuverlässigkeit von Webdatenanbietern.

Bei Web-Scraping-APIs können Sie Folgendes auswählen:

• Bright Data bietet ein marktführendes Angebot an Web-Scraping-APIs zu kostengünstigen Preisen mit detaillierten Ergebnissen. Viele SERP- und E-Commerce-APIs von Bright Data liefern mehr Datenpunkte als die der Konkurrenz.
• Apify wurde aufgrund seines marktführenden Angebots an Web-Scraping-APIs und seines Community-basierten Scraper-Ansatzes ausgezeichnet. Allerdings lagen die Erfolgsquoten einiger seiner APIs unter unserem Schwellenwert für eine erfolgreiche API (d. h. unter 90 % Erfolgsquote), und es war der teuerste Anbieter in unserem Vergleich.
• Zyte für seine marktführenden Preise
• Andere nutzten die Gelegenheit (z. B. lieferte Decodo die meisten Datenpunkte für Instagram-Posts).

Zu den führenden Produkten im Bereich der Entblocker gehören:

• Bright Data schneidet in Praxistests etwas besser ab als die meisten anderen und ist in anspruchsvolleren Szenarien, wie dem Scraping von Webseiten mit häufig auftretenden JavaScript-Problemen, deutlich erfolgreicher. Zudem bietet es den zweitgünstigsten Unblocker im Vergleich.
• Zyte bietet den günstigsten und schnellsten Unblocker und reagiert in Praxistests im Durchschnitt innerhalb von ca. 2 Sekunden.

Erfahren Sie mehr über Web-Unblocker und sehen Sie detaillierte Ergebnisse.

Proxys: Sie können je nach den Präferenzen und dem Preisangebot Ihres technischen Teams einen der Anbieter wählen. Die Ergebnisse variieren nämlich erheblich je nach:

• Zeit : Während Verlage ihre Maßnahmen gegen Web-Scraping verbessern, erhalten Anbieter von Webdateninfrastrukturen ständig neue IP-Adressen und optimieren ihre Vorgehensweisen. Wir verwendeten denselben Proxy-Typ desselben Anbieters auf derselben Website mit derselben Konfiguration für Tausende von URLs in verschiedenen Testläufen. In einigen Läufen waren fast alle Antworten korrekt, in anderen lag die Erfolgsquote bei etwa 50 %. Die Erfolgsquote hing vom Testzeitpunkt ab.
• Anfrage : Der Erfolg einer Anfrage über einen Proxy hängt davon ab, wie die Anfrage gesendet wird. Beispielsweise beeinflussen die Wahl des User-Agents oder die Verzögerung zwischen den Anfragen die Erfolgsrate erheblich.

Hinsichtlich der Zuverlässigkeit erwiesen sich die Dienste aller verglichenen Anbieter bei 5.000 parallelen Anfragen als zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen kam es bei allen Diensten zu gewissen Beeinträchtigungen, jedoch zeigten die Dienste Bright Data, Oxylabs und Decodo eine höhere Zuverlässigkeit mit minimalen Veränderungen der Erfolgsrate oder der Antwortzeiten.

Erfahren Sie mehr über Proxy-Anbieter und sehen Sie sich detaillierte Benchmark-Ergebnisse an.

Diese Empfehlung ist jedoch in Nischenfällen nicht relevant. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das nicht in unserem Benchmark berücksichtigt ist, in Portugal qualitativ hochwertigere mobile Proxys anbieten. Für solche Nischenfälle empfehlen wir Teams, verschiedene Anbieter auszuprobieren.

Wie man die richtige Datenerfassungslösung auswählt

1. Anforderungen an Webdaten im Unternehmen:

Unternehmen umfassen diverse Geschäftsbereiche. Beispielsweise benötigen E-Commerce-Unternehmen und Hedgefonds große Datenmengen für ihre Modelle (z. B. dynamische Preisgestaltung, Lagerauffüllung). Zu ihren Anforderungen gehören:

• Käuferbezogene Dimensionen
  • Hohes Volumen
  • Charge
  • Preis- und Qualitätssensibilität
  • Ich möchte strukturierte Daten erhalten.
• Website-bezogene Dimensionen
  • Leicht und schwer zu krabbeln
  • Statisch und dynamisch
  • Gemischt

Um diese Anforderungen zu erfüllen, benötigen Unternehmen Folgendes:

• Fähigkeiten zur Unterstützung ihrer Anforderungen:
  • Eine breite Auswahl an Web-Scraping-APIs liefert detaillierte Ergebnisse mit hoher Erfolgsquote für strukturierte Daten und erfüllt höchste Qualitätsansprüche. Messgröße: Anteil der zu crawlendenden Webseitentypen, für die eine Web-Scraping-API bereitgestellt wird. Dieser Anteil hängt von den Zielseiten der einzelnen Unternehmen ab.
  • Ein leistungsstarker Entblocker für schwer zu crawlende Websites. Messgröße: Erfolgsquote des Crawlers für eine Vielzahl von Webseiten, einschließlich der anspruchsvollsten.
  • Die Integration eines Unblockers in Browser ermöglicht die Interaktion mit Websites für dynamisches Web-Scraping. Die Messung umfasst die Überprüfung der Verfügbarkeit bzw. Nichtverfügbarkeit dieses Browsers.
• Kostengünstige Dienstleistungen, die deren Preissensibilität gerecht werden. Zur Messung wird der Preis für das Crawlen einer Reihe von Webseiten ermittelt.
• Zuverlässigkeit :
  • Eine robuste Webdateninfrastruktur zur Verarbeitung großer Mengen von Batch-Abfragen. Die Messung basiert auf der Verschlechterung der Erfolgsrate während Lasttests. Die meisten robusten Netzwerke sollten bei der Beantwortung von Zehntausenden paralleler Anfragen keine drastischen Einbrüche der Erfolgsrate verzeichnen.

2. Webdatenanforderungen für kleine, hochtechnische Teams :

Wenn die Kosten Ihrer Datenerfassung über die Rentabilität Ihres Unternehmens entscheiden und Sie ein technisch hochqualifiziertes Team sind, empfehlen wir Ihnen, auf Proxys zurückzugreifen, um die Kosten zu senken.

Abschließend sollten alle Käufer auf die Preisgestaltung achten; deshalb haben wir die Preise für dieselben Pakete bei allen wichtigen Anbietern von Webinfrastruktur berechnet:

Einzelheiten zur Preisgestaltung finden Sie in der Preismethodik .

Aktualisierungen der Web-Scraping-Branche im Jahr 2026

Websites nutzen verhaltensbasierte KI, um Bot-Aktivitäten zu erkennen, während Web-Scraper mit der Ausführung von Browser-Code reagieren. Dieser Ansatz verwendet in der Cloud gehostete Browser-Instanzen, die menschliche Nutzer sehr genau imitieren.

Traditionelle Headless-Browser wie Puppeteer und Playwright werden in ihren Standardmodi mittlerweile von modernen Anti-Bot-Systemen schnell erkannt.

Web-Scraping für maschinelles Lernen (ML)

Scraper sind jetzt LLM-nativ. Tools wie Firecrawl und Crawlbase bieten Funktionen, die rohes HTML automatisch in Markdown oder sauberes JSON konvertieren, speziell formatiert für Retrieval-Augmented Generation (RAG)-Anwendungen.

Web Scraping vs. Screen Scraping

Web Scraping zielt auf zugrundeliegende Datenstrukturen wie das DOM, APIs und JSON ab. Screen Scraping ist heute ein spezialisiertes Werkzeug zur Wiederherstellung älterer Systeme. Es erfasst die visuelle Benutzeroberfläche als Pixel und Text mittels OCR und wird hauptsächlich für Desktop-Anwendungen eingesetzt.

Dimensionen der Webdatenanforderungen

Wir behandeln hier nicht alle Arten von Anwendungsfällen für Webdaten. Viele Webdatennutzer stellen im Laufe der Zeit mehrere einmalige Anfragen. Dies ist nicht Gegenstand dieses Berichts.

Wir haben festgestellt, dass Unternehmen typischerweise einen wiederkehrenden Bedarf an Webdaten haben, um Stimmungen, Preise oder andere sich schnell ändernde Kennzahlen zu überwachen. Daher haben wir uns ausschließlich auf Unternehmen konzentriert, die kontinuierlich Webdaten nutzen. Diese Dimensionen sind:

Käuferbezogene Dimension

1. Band:

• Hohes Datenvolumen, d. h. 100 GB/Monat oder mehr
• Niedrige Lautstärke bei jeder niedrigeren Lautstärke

2. Zeitempfindlichkeit:

• Echtzeit : Wenn Webdaten, ob in Rohform oder verarbeitet, menschlichen Endbenutzern während der Nutzung von Anwendungen bereitgestellt werden, sind Echtzeitreaktionen unerlässlich.
• Batch-Verarbeitung : Die Reaktionszeiten sind nicht kritisch, solange die Ergebnisse innerhalb weniger Sekunden vorliegen. In den meisten Anwendungsfällen verarbeiten Unternehmen eingehende Webdaten im Batch-Verfahren, um ihre Systeme zu aktualisieren.

3. Qualitätssensitivität:

• Qualitätssensitiv: Alle Webdatenlösungen liefern mitunter leere Antworten, wenn sie von Websites blockiert werden. Unternehmen, die wenig Zeit mit dem erneuten Senden von Anfragen verbringen möchten, bevorzugen Lösungen mit höheren Erfolgsquoten.
• Preissensibel: Unter der Voraussetzung, dass ihre anderen Anforderungen erfüllt sind, wünschen sich diese Unternehmen den niedrigsten Preis und sind bereit, ihre Datenerfassungssysteme mehrmals auszuführen, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen .
• Preis- und qualitätssensibel: Unternehmen, die die optimale Kombination aus hohen Erfolgsquoten und einem günstigen Preis anstreben.

4. Technische Beteiligung:

• Sie möchten eigene Web-Scraper entwickeln ? Unser erfahrenes Technikteam nutzt Proxys, um Anti-Scraping-Technologien zu umgehen und kann individuelle interne Lösungen erstellen . Wir sind bereit, uns mit vollem Einsatz den ständig weiterentwickelnden Anti-Scraping-Methoden zu widmen.
• Sie möchten HTML-Parser entwickeln: Das Entwicklerteam möchte HTML-Daten erhalten, um diese selbst zu parsen. Sie sind bereit, Webseiten bei jeder Änderung des Seitenlayouts kontinuierlich neu zu parsen.
• Strukturierte Daten erhalten wollen: Das Team möchte strukturierte Daten (z. B. JSON-Dateien) erhalten, um sie in seine Anwendungen zu integrieren.

Website-bezogene Dimension:

5. Schwierigkeitsgrad:

• Schwer zu crawlende Websites wie Amazon setzen zahlreiche Anti-Scraping-Technologien ein. Um von diesen Websites regelmäßig und mit hoher Erfolgsquote Daten zu erhalten, sind Unblocker erforderlich.
• Leicht zu crawlende Websites können mithilfe von Proxys gecrawlt werden.
• Leicht und schwer zu crawlende Websites

6. Interaktivität:

• Statische Websites machen den größten Teil des Internets aus und liefern Daten durch Änderungen in der URL.
• Dynamische Websites erfordern von den Benutzern die Verwendung einer Maus oder Tastatur, um zusätzliche Informationen anzuzeigen.
• Statische und dynamische Websites

7. Verfügbarkeit des Scrapers:

• Verfügbar : Für jeden Webseitentyp existiert ein benutzerdefinierter Scraper.
• Nicht verfügbar: Für keinen der Zielwebseitentypen gibt es Scraper.
• Gemischt : Für einige Ziele existiert der Scraper; für andere nicht.

Methodik

Dieser Webdaten-Benchmark umfasst die folgenden Benchmarks, und die Methodik für jeden Benchmark wird auf der jeweiligen Seite erläutert:

• E-Commerce-Scraper
• Suchmaschinen-Scraper
• Social-Media-Scraper
• Web-Entsperrer
• groß angelegte Webdatenerfassung

Die Methodik für den Preisvergleich können Sie unten einsehen:

Preisgestaltungsmethodik

Fast alle Preise basieren auf öffentlich zugänglichen Leistungspaketen.

Allerdings legen nicht alle Anbieter ihre Preise im gleichen Umfang offen. Während ein Anbieter beispielsweise Preise für 100 GB Residential-Proxy-Nutzung anbietet, berechnet ein anderer möglicherweise nur Preise für 50 GB. Falls Anbieter ihre Preise nicht öffentlich zugänglich gemacht haben und uns private Preisinformationen zur Verfügung stellen, beziehen wir diese in die Vergleichsanalyse ein, sofern sich dadurch die Rangfolge der Anbieter nicht ändert.

Unsere Begründung ist, dass wir teilen möchten:

• Die genaueste Preisgestaltung, die mit unseren Lesern möglich ist.
• Preisniveaus, die mit den öffentlich verfügbaren Preisen übereinstimmen, welche ständig überwacht werden können.

Einheitenumrechnungen

Für dasselbe Produkt geben die Anbieter die Preise entweder in GB oder auf Anfrage an; wir mussten diese Werte zwischen den beiden Einheiten umrechnen.
Basierend auf unseren Messungen von 1.700 E-Commerce-URLs gehen wir von einer durchschnittlichen Seitengröße von ca. 400 KB aus. Daher nahmen wir an, dass 1 GB etwa 2.500 Anfragen entspricht.

Pakete

Wir haben zwei Pakete untersucht: das Enterprise-PoC-Paket und das Enterprise-Paket. Das Enterprise-PoC-Paket ist so konzipiert, dass es den Umfang eines Enterprise-PoC weitgehend repräsentiert:

• 100 GB Residential-Proxys
• 100 GB mobile Proxys
• 500 GB Rechenzentrum-Proxys
• 500.000 Entsperrungsanfragen
• 500.000 API-Anfragen zum Scrapen von Amazon-Produktseiten

Das Enterprise -Paket ist das volumenstärkste Paket mit öffentlicher Preisgestaltung. In jeder Produktkategorie haben wir die von jedem Anbieter angebotenen höchsten Volumen ermittelt und das höchste Volumen als Volumen im Enterprise-Paket für dieses Produkt festgelegt:

• 1.000 GB Residential Proxies
• 1.000 GB mobile Proxys
• 5.000 GB Rechenzentrum-Proxys
• 2,5 Millionen Entsperrungsanfragen
• 2,5 Millionen API-Anfragen zum Scrapen von Amazon-Produktseiten

Einschränkungen

Wenn Unternehmen solche Dienstleistungen in großen Mengen beziehen, erhalten sie in der Regel Rabatte. Diese Unternehmensrabatte sind nicht öffentlich und fließen nicht in die Vergleichsberechnung ein.

herstellerspezifische Annahmen

Die Preisgestaltung mancher Anbieter ist komplex und erfordert bestimmte Annahmen:

• Apify:
  • Bei Rechenzentrumsproxys gingen wir davon aus, dass der Benutzer ein Paket für 499 US-Dollar pro Monat erwirbt und 0,25 US-Dollar pro GB für die Plattformnutzung zahlt.
  • Für Web-Scraper: Wir haben den Durchschnittspreis dieser beiden Scraper herangezogen: junglee~amazon-crawler und tri_angle~walmart-product-detail-scraper.
• Oxylabs berechnet den Preis seines Unblockers ausschließlich pro GB. Daher haben wir die Preisgestaltung auf ein Modell pro Anfrage umgestellt, wobei wir von einer durchschnittlichen Seitengröße von ca. 400 KB ausgehen.
• Zyte: Für die Websites in unserem Benchmark wurde die vierte Preisstufe empfohlen. Wir nutzten den HTTP-Antwortdienst.

Einschränkungen und nächste Schritte

Die Benutzererfahrung von AIMultiple kann in folgenden Fällen von der durchschnittlichen Benutzererfahrung abweichen: Benutzer können

• Schnellere Antwortzeiten dank Caching. Unser Ziel war es, das Caching bei allen Anbietern zu umgehen, um gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen.
• Bei der Datenextraktion von weniger populären Websites erhalten Sie weniger erfolgreiche Antworten, da deren Anfragen aufgrund von Website-Problemen blockiert werden könnten.
• Konfigurationsfehler, Nichterfüllung der KYC-Anforderungen oder Sperrungen aufgrund einer anfänglich hohen Anzahl von Anfragen können die Benutzererfahrung und den Erfolg beeinträchtigen. Support-Teams können diese Probleme schnell beheben.

Schließlich unterliegt die Netzwerkqualität Schwankungen im Laufe der Zeit, und dieser Benchmark stellt eine Reihe von Momentaufnahmen innerhalb eines Monats dar. Er sollte für diesen Monat repräsentativ sein, die Netzwerkqualität kann sich jedoch nach der Benchmark-Messung noch ändern.

Danksagungen und Haftungsausschlüsse für mehr Transparenz

Alle Anbieter haben durch die Bereitstellung eines Teils oder der gesamten verwendeten Gutschriften zu diesem Vergleichsmaßstab beigetragen. Wir danken ihnen für ihre Unterstützung unserer Forschung.

Alle Anbieter in diesem Benchmark sind Kunden von AIMultiple. Unser Team gewährleistet Objektivität.

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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