Top 7 Video-Scraper: Getestet & Bewertet

Wir haben die Top-7-Video-Scraping-Anbieter getestet, um zu sehen, wie sie Videometadaten auf der führenden Video-Plattform verarbeiten, insgesamt 6.000 Anfragen, und haben ihre Erfolgsquote, Antwortzeit und Metadatenfelder gemessen.

Ergebnisse des Video-Scraping-Benchmarks

Um zu erfahren, wie wir diese Metriken berechnet haben, lesen Sie die Methodik des Video-Scraping-Benchmarks.

Welche Daten Sie von Videoplattformen scrapen können

Verschiedene Anbieter liefern unterschiedliche Mengen an Metadaten für dieselbe Video-URL. JSON-Anbieter geben Ihnen geparste Felder, die Sie direkt verwenden können; HTML-Anbieter liefern die gerenderte Seite, sodass Sie die benötigten Felder mit CSS-Selektoren extrahieren.

Die folgende Tabelle listet die Metadatenfelder auf, die jeder Anbieter für eine Video-URL zurückgegeben hat, und hebt die für diesen Anbieter einzigartigen hervor.

Über die gezeigten einzigartigen Felder hinaus liefert jeder JSON-Anbieter auch die üblichen Video-Metadaten, die man erwartet: Titel, Beschreibung, Aufrufzahlen, Like-Zahl, Kommentaranzahl, Veröffentlichungsdatum, Dauer, Kanalname, Kanal-URL, Abonnentenzahl, Thumbnails, Tags und verwandte Videos. Die HTML-Anbieter stellen dieselben Daten bereit, nur über CSS-Selektoren auf der gerenderten Seite.

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Video-Scraper & Benchmark-Ergebnisse

Bright Data lieferte 48 geparste Felder pro URL, die höchste Feldanzahl aller getesteten Anbieter. Seine Dataset-API unterstützt Batch-Streaming, bei dem eine große Menge von URLs in einem einzigen Trigger übermittelt, serverseitig parallel gescrapt und in Chunks an einen Webhook zurückgestreamt wird, sobald die einzelnen Batches fertig werden. Dies ist der native Modus der API und die Art und Weise, wie Bright Data für den Einsatz in großem Maßstab konzipiert ist.

Im Video-Scraping-Benchmark wurden alle 1.000 URLs in einem einzigen Aufruf übermittelt, und der gesamte Lauf war in etwa 17 Minuten abgeschlossen, was einer amortisierten Zeit von 1 Sekunde pro URL entspricht – das schnellste Ergebnis im Benchmark. Wenn stattdessen eine URL nach der anderen über den Async-Trigger-, Poll- und Fetch-Zyklus aufgerufen wird, dauert jede Anfrage etwa 70 Sekunden.

Bright Data bietet viele Video-Scraper und fertige datasets auf dem Dataset Marketplace.

Fertige datasets:

• Videos Posts: Titel, URLs, Ersteller, Länge, Likes, Aufrufe und Kommentare
• Channels: öffentliche Kanalinformationen, einschließlich Aufrufe, Abonnenten und Erstellungsdaten
• Comments: Kommentartext, Likes, Antworten und Details zum übergeordneten Video

Video-Scraper:

• Videos posts, collect by URL: ruft ein Video über seine Watch-URL ab
• Videos posts, discover by explore: entdeckt Videos über die Explore-Seite
• Videos posts, discover by hashtag: sammelt Videos, die mit einem Hashtag versehen sind
• Videos posts, discover by keyword: sucht Videos nach Schlüsselwort
• Videos posts, discover by podcast URL: zeigt mit Podcasts verknüpfte Videos an
• Videos posts, discover by search filters: Schlüsselwortsuche mit angewendeten Videofiltern
• Videos posts, discover by URL: entdeckt Videos über eine Kanal-URL

Channel-Scraper:

• Channels, collect by URL: extrahiert Kanaldetails aus einer Kanal-URL
• Channels, discover by keyword: findet Kanäle über eine Schlüsselwortsuche

Comment-Scraper:

• Comments, collect by URL: sammelt Kommentare zu einem Video über die URL

Für den Video-Scraping-Benchmark haben wir den Scraper „Video posts, collect by url“ verwendet.

Oxylabs benötigte im Benchmark durchschnittlich 17 Sekunden pro URL und lieferte die Watch-Seite als gerendertes HTML, damit die vier Zielfelder clientseitig extrahiert werden können. Oxylabs bietet eine Web-Scraper-API mit acht YouTube-spezifischen Quellen, die jeweils auf ein anderes Objekt auf der Plattform abzielen:

• search: bis zu 20 Suchergebnisse für eine Suchanfrage
• search_max: bis zu 700 Suchergebnisse für eine Suchanfrage
• metadata: Metadaten eines einzelnen Videos
• subtitles: Untertitelspur eines einzelnen Videos
• download: Audio- oder Videostream eines einzelnen Videos
• video_trainability: ob ein Video für KI-Training geeignet ist
• channel: vollständige Kanaldaten einschließlich Videoliste
• autocomplete: Suchleisten-Vorschläge für einen Begriff

Es gibt außerdem einen universellen Scraper mit render=html für Fälle, in denen keine der dedizierten Quellen passt; er rendert die Seite in einem Headless-Browser und gibt das HTML zurück.

Für den Video-Scraping Benchmark haben wir jede Video-URL über die universelle Quelle mit render=html gesendet und anschließend die gerenderte Watch-Seite geparst, um Titel, Kanal, Aufrufzahl und Dauer zu extrahieren.

Decodo ist der zweitschnellste getestete Anbieter mit 4 Sekunden pro URL und lieferte 20 geparste Felder, fünf davon exklusiv bei Decodo. Es verfügt über vier Scraper-Vorlagen für die Videoplattform, die jeweils ein anderes Objekt auf der Plattform abdecken:

• Metadaten: Titel, Dauern, Aufrufe, Kanalinformationen und mehr für ein einzelnes Video
• Suche: bis zu 20 Suchergebnisse für eine Suchanfrage
• Untertitel: vollständige Untertitel und Captions eines Videos für Analyse oder Indexierung
• Kanal: Kanal-Metadaten, Videolisten und Engagement-Metriken für die Creator-Analyse

Metadaten akzeptiert eine Video-ID über den Parameter query und gibt strukturierte JSON mit Titel, Kanal, Aufrufzahl, Dauer, Upload-Datum, Like-Zahl und den übrigen Metadatenfeldern zurück. Dies ist die Vorlage, die wir im Video-Scraping-Benchmark verwendet haben.

Die Video-API von SerpApi war der schnellste Anbieter im Benchmark mit 1 Sekunde pro URL und lieferte 17 geparste Felder. Sie stellt drei YouTube-Engines bereit, jede verfügbar als einzelner GET gegen https://serpapi.com/search.json:

• Video API: Details pro Video, einschließlich Titel, Kanal, Aufrufe, Likes, Veröffentlichungsdatum, Beschreibung, Kapitel, verwandte Videos und Paginierungs-Tokens für Kommentare
• Search API: Suchergebnisse für eine Suchanfrage, mit Filtern für Upload-Datum, Länge und Qualität über den Parameter sp
• Video Transcript API: das Transkript eines Videos nach ID, mit Snippets, Start-/End-Zeitstempeln und Sprachdetails

Alle drei liefern geparstes JSON in einem einzigen synchronen Aufruf und akzeptieren gl (Land) und hl (Sprache) für die Lokalisierung. Die Video-API akzeptiert eine Video-ID über den Parameter v und gibt die vollständige Payload in einem einzigen GET zurück; mit hinzugefügtem no_cache=true, um den einstündigen SerpApi-Cache zu umgehen, ist dies die Engine, die Rolle von SerpApi im Video-Scraping-Benchmark ermöglicht hat.

Der Video-Scraper von Apify benötigte mit 21 Sekunden pro URL am längsten, lieferte aber die umfangreichste Nutzlast aller getesteten Anbieter, mit 28 geparsten Feldern.

Apify hat sechs dedizierte Scraper-Actors in ihrem Marktplatz, gepflegt vom Streamers-Team, die jeweils auf ein anderes Objekt auf der Plattform abzielen:

• Video-Scraper: vollständige Metadaten pro Video, einschließlich Kanalname, Likes, Aufrufe und Abonnentenzahlen
• Comments-Scraper: Kommentartext, Veröffentlichungsdatum, Benutzername des Autors und Infos zum übergeordneten Video
• Channel-Scraper: Kanalinformationen wie Abonnentenzahl, Gesamtzahl der Videos, Gesamtaufrufe und Erstellungsdatum
• Shorts-Scraper: Kurzvideo-Daten einschließlich Bildunterschrift, Zeitstempel, Likes, Dislikes, Aufrufe und Kommentaranzahl
• Hashtag-Video-Scraper: per Hashtag entdeckte Videodatensätze mit denselben Feldern pro Video
• Video-Downloader: MP4-, MP3- und andere Format-Downloads, die direkt in den Cloud-Speicher übertragen werden

Jeder Actor akzeptiert URLs oder Suchbegriffe als Eingabe und gibt geparstes JSON, CSV oder Excel zurück. Der Video-Scraper ist der Actor, den wir im Video-Scraping-Benchmark ausgeführt haben, aufgerufen über den Standard-Apify-/acts/{actor}/runs-Endpoint mit einer einzigen Video-URL pro startUrls-Eintrag, bis zum Abschluss gepollt und aus den dataset-Elementen des Laufs gelesen.

Nimble benötigte im Benchmark durchschnittlich 18 Sekunden pro URL und lieferte gerendertes HTML statt geparster Felder. Für Webseiten bieten sie die Extract-API: Jede URL geht hinein, Anti-Bot-Abwehr und Proxy-Rotation erfolgen auf Seiten von Nimble, und ein Stealth-Browser-Treiber (wir wählten vx10) rendert die Seite, bevor das HTML zurückgegeben wird.

Das Extrahieren der Metadaten aus dieser Antwort war eine clientseitige Aufgabe: das eingebettete ytInitialPlayerResponse-JSON im HTML lokalisieren, in videoDetails navigieren und Titel, Kanalautor, Aufrufzahl und Dauer in Sekunden auslesen.

Zyte lieferte jede URL in 9 Sekunden über den browserHtml-Modus; die Metadatenextraktion blieb dem Client überlassen.

Zyte verfügt über einen einzigen Zyte-API-Endpoint, der pro Anfrage mit Payload-Flags konfiguriert wird. Das Flag httpResponseBody gibt rohes HTTP ohne Ausführung von Skripten zurück, was für statische Seiten funktioniert, aber Inhalte auf einer JS-hydrierten Videoseite verpasst. Der Wechsel zu browserHtml: true startet einen echten Browser, führt das JavaScript der Seite aus und gibt das Post-Hydration-HTML zurück. Von dort aus entspricht die Extraktion dem, was die Pipeline von Nimble benötigte: ytInitialPlayerResponse aus einem <script>-Tag holen, das JSON mit geschweiften Klammern bis zum schließenden } ausbalancieren, es parsen und die vier Zielfelder aus videoDetails herausziehen.

Methodik des Video-Scraping-Benchmarks

Wir haben 6 Video-Scraping-Anbieter mit 1.000 eindeutigen Video-URLs getestet, wobei wir eine URL pro Anfrage sendeten und die Antwort aufzeichneten. Alle URLs wurden zum Zeitpunkt der Benchmark-Ausführung als live verifiziert, sodass ein Randfall mit entferntem Video nicht in der Validierungslogik behandelt werden musste.

Die 1.000 URLs lagen in kanonischer watch?v=…-Form vor. Kanalseiten, Playlists und Kurzvideos wurden ausgeschlossen, sodass jeder an jeden Anbieter übergebene Eintrag dieselbe Art von Objekt war.

Jeder Anbieter wurde so konfiguriert, dass er den URL-Eingabemodus nutzt, den seine API unterstützt:

• Decodo: Video-Metadaten-Vorlage, Video-ID über query übergeben, geparstes JSON.
• Bright Data: Video posts, collect by url scraper, ausgeführt im nativen Batch-Streaming-Setup der API. Die vollständige URL-Liste ging als einzelner Trigger mit chunked Webhook-Zustellung ein; die Zahlen pro URL sind der über den Lauf gemittelte Batch-Durchsatz.
• SerpApi: Video-API-Engine, Video-ID über v übergeben, mit no_cache=true, damit niemals zwischengespeicherte Antworten ausgeliefert werden.
• Apify: Video-Scraper-Actor über /acts/{actor}/runs mit der URL in startUrls. Der Lauf wurde bis zum Abschluss gepollt, und die dataset-Elemente wurden nach dem Ende gelesen.
• Oxylabs: Web-Scraper-API mit source=universal und render=html. Die zuvor dokumentierte Quelle youtube_metadata liefert jetzt einen Fehler „nicht unterstützte Quelle“, daher wurde stattdessen der universelle Scraper mit gerendertem HTML verwendet.
• Nimble: Extract-API mit render=true und dem vx10 Stealth-Browser-Treiber, die gerendertes HTML zurückgibt.
• Zyte: Zyte-API mit browserHtml: true, die Post-Hydration-HTML zurückgibt.

Eine Antwort wurde als gültig gezählt, wenn mindestens eines von vier Feldern in einem brauchbaren Format zurückgegeben wurde: title als nicht leerer String, view_count als nicht negative Ganzzahl (oder ein String, der als solche geparst werden kann), duration entweder als MM:SS-String oder als Ganzzahl in Sekunden oder published als Datums-String (entweder ein exaktes Datum oder eine relative Angabe wie „vor 3 Wochen“). Ein einzelnes Feld in korrekter Form genügte, um den Aufruf als erfolgreich zu werten, da dies bereits zeigt, dass der Anbieter die Seite erreicht und den Scrape abgeschlossen hat.

Drei der sieben Anbieter lieferten gerendertes HTML statt geparstem JSON. Für diese Antworten lokalisierte der Validator das eingebettete ytInitialPlayerResponse-Skript und las das videoDetails-Objekt, wobei dieselbe Prüfung auf dessen vier Felder angewendet wurde: title, author, viewCount und lengthSeconds.

HTTP 429-Antworten lösten ein 30-sekündiges Back-off aus und wurden bis zu dreimal wiederholt. Für jeden Aufruf wurde die Wanduhrzeit von der Übermittlung bis zu einer brauchbaren Antwort aufgezeichnet und dann über die 1.000 URLs gemittelt, um die End-to-End-Zeit pro Anbieter zu erhalten. Das boolesche Validierungsergebnis wurde auf dieselbe Weise gemittelt, um die Erfolgsquote pro Anbieter zu erhalten.

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FAQs

Zitieren Sie diesen Benchmark

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@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Top 7 Video-Scraper: Getestet & Bewertet}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/video-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 4. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

2 Aktualisierungen

1. 202530. Mai

   Decodo zur Liste der YouTube-Scraping-Dienste hinzugefügt.

2. 20241. Okt

   Die Position von Smartproxy in der Rangliste der Video-Scraper wurde ersetzt.

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie hat bereits Erfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, wo sie daran arbeitete, komplexe Datasets in umsetzbare Erkenntnisse zu verwandeln.

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