Wir haben die besten SERP-Scraper-APIs getestet

Wir haben die führenden SERP-Anbieter mit 18.000 Live-Anfragen über Google, Bing und Yandex hinweg einem Benchmark unterzogen. Sehen Sie die Top-6-Anbieter, die in puncto Geschwindigkeit und Datentiefe herausstechen:

Benchmark-Ergebnisse der SERP-Scraper-APIs

Vergleichen Sie die mediane Reaktionszeit der Anbieter und die durchschnittliche Anzahl der zurückgegebenen Felder in unserem Benchmark:

In diesem Benchmark wurden 1.200 Suchanfragen verwendet, darunter insgesamt 200 Ergebnisseiten der beiden Hauptsuchmaschinen: Google.com und Bing.com. Bei den Suchanfragen handelte es sich um die Top 100 Google-Suchbegriffe in den USA. Lesen Sie die vollständige Methodik.

Stabilität der SERP-Scraper-Lösungen

Bisher haben wir 18.000 Abfragen in diesem Benchmark ausgeführt. Wir führen alle 15 Minuten Live-Anfragen durch, mit deaktiviertem Caching, einem Timeout von 60 Sekunden und über 250 Suchanfragen über Google, Bing und Yandex in den Vereinigten Staaten.

Das Diagramm zeigt die tägliche Erfolgsquote und die durchschnittliche Reaktionszeit (erfolgreiche Aufrufe):

Preise der Top-6-SERP-Scraper

Vor- und Nachteile der besten SERP-Scraper-APIs

Bright Data SERP-API ist das leistungsstärkste Tool. In unseren Tests lieferte es 2x so viele Datenfelder (Karten, Koordinaten, Rich Snippets) wie der Branchendurchschnitt. Es ist die erste Wahl, wenn Sie tiefgehende, strukturierte Daten anstelle einfacher Titel und URLs benötigen.

Vorteile:

• Unübertroffene Datentiefe: Erfasst granulare Details, die andere übersehen.
• Massive Skalierbarkeit: Integriertes Proxy-Netzwerk verarbeitet Millionen von Anfragen.
• Globale Abdeckung: Zielt auf jedes Land, jede Stadt oder Koordinate ab.

Nachteile:

• Lernkurve: Das Dashboard ist funktionsreich und kann für Anfänger überwältigend sein.

In unserem Test erwies sich Oxylabs als der stabilste Anbieter. Zwar führt es nicht die Rangliste in Sachen reiner Geschwindigkeit (wie Zyte) oder Datentiefe (wie Bright Data), aber es liefert konsistente Ergebnisse mit einer nahezu fehlerfreien Rate.

Es bietet die perfekte Balance für Großprojekte, bei denen Zuverlässigkeit wichtiger ist als millisekundenschnelle Geschwindigkeit.

Vorteile:

• Einheitliches Schema: Wechseln Sie vom Scraping von Google zu Bing, indem Sie einen Parameter ändern.
• Granulare Zielgruppenansprache: Erfassen Sie SERP-Daten bis hin zu bestimmten Städten oder Koordinaten.

Nachteile:

• Google-zentriert: Obwohl es auch andere abdeckt, sind die Funktionen stark auf Google optimiert.

Decodo ist die beste kostengünstige Alternative. In unseren Tests lieferte es eine Leistung, die der Premium-Anbieter nahe kommt (~0,4 s langsamer als Oxylabs), zu einem Bruchteil der Kosten.

Die Suchmaschinen-Endpunkte von Decodo umfassen den Google-Such-Scraper und die Bing-Such-API. Die SERP-API unterstützt Google im Detail und Bing (Ergebnisse, Snippets und Rankings). Die gesamte Abrechnung erfolgt nach dem Pay-on-Success-Modell.

Vorteile:

• Kosteneffizient: Einer der günstigsten Einstiegspunkte auf dem Markt ($29).
• Granularität: Unterstützt Targeting auf Stadtebene und koordinatenbasiert.

Nachteile:

• Google-Zentriert: Fokussiert stark auf Google; andere Suchmaschinen sind zweitrangig.

SerpApi ist ein SERP-Datenanbieter, der sich auf Hochgeschwindigkeitsabruf und breite Suchmaschinenunterstützung konzentriert. Laut unseren Benchmark-Daten hielt der Dienst eine konsistente durchschnittliche Reaktionszeit von etwa 2 ms aufrecht und war damit der schnellste Anbieter in diesem Zeitraum.

Während einige Tools auf Standard-Suchergebnisse beschränkt sind, bietet SerpApi strukturierte Daten für Nischen-Suchmaschinen, darunter Google Scholar, Google Flights und YouTube.

Vorteile:

• Gemessene Geschwindigkeit: Verzeichnete eine stabile durchschnittliche Reaktionszeit von ~2 ms in unseren letzten Leistungstests.
• Suchmaschinen-Auswahl: Unterstützt die Datenextraktion von Google (Bilder, Nachrichten, Shopping, Scholar, Flights), YouTube, Yahoo und Baidu.
• Entwicklerfreundlich: Dokumentation und Bibliotheken für Python, PHP, Ruby und Go.

Nachteile:

• Die grundlegenden Funktionen sind einfach zu nutzen, aber die erweiterten Optionen voll auszuschöpfen und die unterschiedlichen Ergebnisse für jeden Suchtyp zu verstehen, braucht etwas Zeit.

Wenn Ihre Anwendung Echtzeitdaten benötigt (z. B. ein Benutzer klickt auf eine Schaltfläche und wartet auf ein Ergebnis), ist Zyte der Gewinner. In unseren Tests erzielte es eine mediane Reaktionszeit von unter 1,5 Sekunden.

Vorteile:

• Geschwindigkeit: Die schnellste Option auf dem Markt, Punkt.

Nachteile:

• Kosten: Das Erreichen dieser Geschwindigkeit kann teurer sein als standardmäßige Proxy-basierte Lösungen.
• Datentiefe: Liefert standardmäßige SERP-Daten; weniger granulär als Bright Data.

Apify bietet eine Plattform, auf der Sie vorgefertigte „Actors“ (Scraper) für Google Maps, Shopping und mehr mieten können.

Vorteile:

• Niedrige Einstiegshürde: Sie können bereits ab 5 $/Monat starten.
• Community: Hervorragende Open-Source-Bibliotheken und Entwickler-Support.

Nachteile:

• Latenz: Aufgrund langsamerer Reaktionszeiten nicht für Echtzeitanwendungen mit Benutzerinteraktion empfohlen.

KI-gestütztes SERP-Scraping

SERP-KI-Tools nutzen maschinelles Lernen, um sich in Echtzeit an sich ändernde Layouts anzupassen, im Gegensatz zu älteren Systemen, die auf feste Selektoren angewiesen sind. Der Umstieg auf SERP-Automatisierung bietet mehrere Vorteile:

• KI-Tools können Seitenstrukturen lesen, sodass Ihr Scraper weiterhin funktioniert, selbst wenn Google Featured Snippets oder Werbeblöcke verschiebt.
• Zusätzlich zum Abrufen von HTML verwenden diese Tools LLMs, um Ergebnisse zusammenzufassen und zu erklären, warum bestimmte Seiten höher ranken.
• Automatisierung bedeutet, dass Sie Dinge nicht manuell aktualisieren müssen.

SERP-Scraper-Benchmark-Methodik

Mehrere Anbieter von Suchmaschinen-Ergebnisseiten (SERP) werden im Vergleich zu Google, Bing und Yandex bewertet. Das Caching ist deaktiviert, um sicherzustellen, dass jede Anfrage aktuelle Ergebnisse abruft.

Ein Pool von über 250 eindeutigen Suchanfragen wird verwendet, um mehr als 900 URLs über die bewerteten Suchmaschinen hinweg zu generieren. Jede Iteration wählt zufällig eine oder mehrere Suchanfragen aus diesem Pool aus.

Anfragen werden in Intervallen von 15 Minuten ausgeführt. Jede Anfrage unterliegt einem Timeout von 60 Sekunden.

In jeder Iteration wird ein Anbieter mit einer unterstützten Suchmaschine gepaart und die entsprechende Live-Such-URL abgerufen. Der Benchmark wird im Einzelmodus durchgeführt.

Eine Antwort gilt als erfolgreich, wenn sie die folgenden Kriterien erfüllt:

1. Die Antwort liefert nicht-leere Daten, und
2. Mindestens ein motorspezifischer Cascading Style Sheets (CSS)-Selektor ist im zurückgegebenen HTML vorhanden.

Die folgenden CSS-Selektoren werden zur Validierung verwendet:

• Google: .tF2Cxc, .yuRUbf, #search
• Bing: .b_algo, .b_caption, .b_title
• Yandex: .serp-item,.Organic, .content__left

Die folgenden Metriken werden aufgezeichnet:

• Die tägliche Erfolgsquote wird als Anzahl erfolgreicher Anfragen geteilt durch die Gesamtzahl der Anfragen berechnet, multipliziert mit 100, sowohl pro Suchmaschine als auch insgesamt.
• Die durchschnittliche Reaktionszeit wird als Mittelwert der Reaktionszeiten erfolgreicher Anfragen berechnet.
• Timeout-Häufigkeit und Fehlerverteilung werden ebenfalls während des gesamten Evaluierungsprozesses überwacht.

Alle während des Prozesses auftretenden Fehler werden protokolliert.

• Zu den erfassten Fehlertypen gehören Timeouts (festgelegt auf 60 Sekunden), Netzwerk- oder Verbindungsfehler, Parsing- oder Dekodierungsfehler und leere Antworten.

Für jede Anfrage werden die folgenden Felder aufgezeichnet:

• query, search_engine, url, success (1/0), response_time_s, mode=single, batch_id.

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.

Als bevorzugte Quelle hinzufügen

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{karatas2026,
  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Wir haben die besten SERP-Scraper-APIs getestet}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serp-scraper-api}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 10. August 2026}
}

Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

Folgen auf

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

Vollständiges Profil anzeigen

Seien Sie der Erste, der kommentiert

Ihre E-Mail-Adresse wird nicht veröffentlicht. Alle Felder sind erforderlich. Kommentare werden in ihrer Originalsprache belassen.

Name

E-Mail-Adresse

Kommentar

0/450

Kommentar posten