Die besten SERP Scraper APIs getestet

Wir haben die führenden SERP Anbieter mit 18.000 Live-Anfragen über Google, Bing und Yandex hinweg getestet. Sehen Sie die Top 6 Anbieter, die in unseren Geschwindigkeits- und Datenreichhaltigkeitstests überzeugen:

SERP Scraper API Benchmark-Ergebnisse

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

1.200 Suchanfragen wurden in diesem Benchmark verwendet, einschließlich insgesamt 200 Suchergebnisseiten von den beiden Hauptsuchmaschinen: Google.com und Bing.com. Die Suchanfragen waren die Top 100 Google-Suchanfragen in den USA. Lesen Sie die vollständige Methodik.

Stabilität der SERP Scraper-Lösungen

Wir haben bisher 18.000 Suchanfragen in diesem Benchmark durchgeführt. Wir führen alle 15 Minuten Live-Anfragen aus, mit deaktiviertem Caching, einem 60s-Timeout und über 250 Anfragen über Google, Bing und Yandex in den USA.

Das Diagramm zeigt die tägliche Erfolgsquote und die durchschnittliche Antwortzeit (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 sie 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 vermissen.
• Massive Skalierung: Eingebautes Proxy-Netzwerk bewältigt Millionen von Anfragen.
• Globale Abdeckung: Zielbestimmung nach Land, Stadt oder Koordinate.

Nachteile:

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

In unserem Test erwies sich Oxylabs als der stabilste Anbieter. Obwohl es bei der reinen Geschwindigkeit (wie Zyte) oder Datentiefe (wie Bright Data) nicht an der Spitze steht, liefert es konsistente Ergebnisse mit nahezu null Ausfallrate.

Es schafft die perfekte Balance für groß angelegte Projekte, bei denen Zuverlässigkeit wichtiger ist als Millisekunden-Geschwindigkeit.

Vorteile:

• Einheitliches Schema: Wechseln Sie von Google- zu Bing-Scraping durch Ändern eines Parameters.
• Granulare Zielerfassung: Scrapen Sie SERP-Daten bis hin zu bestimmten Städten oder Koordinaten.

Nachteile:

• Google-zentriert: Obwohl es andere abdeckt, sind seine Funktionen stark für Google optimiert.

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

Decodos Suchmaschinen-Endpunkte umfassen den Google Search Scraper und die Bing Search API. Die SERP API unterstützt Google und Bing (Ergebnisse, Snippets und Rankings). Die Abrechnung erfolgt nach dem Pay-on-Success-Modell.

Vorteile:

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

Nachteile:

• Google-Zentriert: Konzentriert sich stark auf Google; andere Suchmaschinen sind sekundär.

SerpApi ist ein SERP-Datenanbieter mit Fokus auf Hochgeschwindigkeitsabruf und breiter Suchmaschinenunterstützung. Nach unseren Benchmark-Daten hielt der Dienst eine konstante durchschnittliche Antwortzeit von etwa 2ms aufrecht, was ihn in diesem Zeitraum zum schnellsten Anbieter machte.

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

Vorteile:

• Gemessene Geschwindigkeit: In unseren neuesten Leistungstests wurde eine stabile durchschnittliche Antwortzeit von ~2ms aufgezeichnet.
• Suchmaschinen-Auswahl: Unterstützt Datenextraktion von Google (Bilder, News, Shopping, Scholar, Flights), YouTube, Yahoo und Baidu.
• Entwicklerfreundlich: Dokumentation und Bibliotheken für Python, PHP, Ruby und Go.

Nachteile:

• Die grundlegenden Funktionen sind einfach zu verwenden, aber die erweiterten Optionen voll auszuschöpfen und die unterschiedlichen Ergebnisse für jeden Suchtyp zu verstehen, erfordert 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 erreichte es eine mediane Antwortzeit von unter 1,5 Sekunden.

Vorteile:

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

Nachteile:

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

Apify bietet eine Plattform, auf der Sie fertige “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 Antwortzeiten nicht für Echtzeitanwendungen mit Benutzerinteraktion empfohlen.

Unser Benchmark zeigte, dass NetNut langsamer ist als die Marktführer, und das Preismodell richtet sich streng an Unternehmenskunden mit hohen Budgets.

Vorteile:

• ISP-Netzwerk: Der Zugriff auf echte ISP-IPs verringert die Wahrscheinlichkeit, als Bot erkannt zu werden.

Nachteile:

• Hohe Einstiegshürde: Nicht für kleine Projekte oder einzelne Entwickler geeignet.
• Geschwindigkeit: Langsamere Antwortzeiten im Vergleich zu Zyte oder Bright Data in unseren Tests.

KI-gestütztes SERP Scraping

SERP-KI-Tools nutzen maschinelles Lernen, um sich in Echtzeit an wechselnde Layouts anzupassen, im Gegensatz zu älteren Systemen, die auf festen Selektoren basieren. Der Wechsel zur SERP-Automatisierung bietet mehrere Vorteile:

• KI-Tools können Seitenstrukturen lesen, sodass Ihr Scraper auch dann weiterarbeitet, wenn Google Featured Snippets oder Anzeigenblöcke verschiebt.
• Zusätzlich zum Abrufen von HTML nutzen 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 Suchmaschinenergebnisseiten (SERP) werden mit Google, Bing und Yandex evaluiert. 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 evaluierten Suchmaschinen zu generieren. Jede Iteration zieht zufällig eine oder mehrere Anfragen aus diesem Pool.

Anfragen werden in 15-Minuten-Intervallen ausgeführt. Jede Anfrage unterliegt einer Zeitüberschreitung von 60 Sekunden.

Während 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 suchmaschinenspezifischer CSS-Selektor (Cascading Style Sheets) ist im zurückgegebenen HTML vorhanden.

Zur Validierung werden die folgenden CSS-Selektoren 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 berechnet als Anzahl erfolgreicher Anfragen geteilt durch die Gesamtzahl der Anfragen, multipliziert mit 100, sowohl je Suchmaschine als auch insgesamt.
• Die durchschnittliche Antwortzeit wird als Mittelwert der Antwortzeiten erfolgreicher Anfragen berechnet.
• Zeitüberschreitungshäufigkeit und Fehlerverteilung werden ebenfalls während des Evaluierungsprozesses überwacht.

Alle während des Prozesses auftretenden Fehler werden protokolliert.

• Zu den aufgezeichneten Fehlertypen gehören Zeitüberschreitungen (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.

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  author = {Karatas, Gulbahar},
  title  = {{Die besten SERP Scraper APIs getestet}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/serp-scraper-api}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 24. Juli 2026}
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Gulbahar Karatas

Branchenanalystin

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

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