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, mit insgesamt 6.000 Anfragen, und haben deren Erfolgsquote, Antwortzeit und Metadatenfelder gemessen.

Video-Scraping-Benchmark-Ergebnisse

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

Welche Daten Sie von Videoplattformen scrapen können

Verschiedene Anbieter liefern unterschiedliche Mengen an Metadaten für dieselbe Video-URL zurück. JSON-Anbieter liefern geparste Felder, die Sie direkt verwenden können; HTML-Anbieter liefern die gerenderte Seite zurück, 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 Felder hervor.

Über die gezeigten einzigartigen Felder hinaus liefert jeder JSON-Anbieter auch die üblichen Videometadaten, die Sie erwarten würden: Titel, Beschreibung, Aufrufzahl, Like-Anzahl, 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 zurück, die höchste Feldanzahl aller getesteten Anbieter. Die Dataset-API unterstützt Batch-Streaming, bei dem eine große Menge von URLs in einem einzigen Trigger eingereicht, serverseitig parallel gescraped und in Chunks per Webhook zurückgestreamt wird, sobald jedes Ergebnis-Batch bereit ist. Dies ist der native Modus der API und die Art und Weise, wie Bright Data für den Einsatz in großem Maßstab konzipiert wurde.

Im Video-Scraping-Benchmark wurden alle 1.000 URLs in einem einzigen Aufruf eingereicht, und der gesamte Durchlauf war in etwa 17 Minuten abgeschlossen, was eine amortisierte Zeit pro URL von 1 Sekunde ergibt — das schnellste Ergebnis im Benchmark. Wenn die URLs einzeln über den asynchronen Trigger-, Poll- und Fetch-Zyklus aufgerufen werden, dauert jede Anfrage ungefähr 70 Sekunden.

Bright Data bietet viele Video Scraper und fertige Datensätze auf dem Dataset Marketplace an.

Einsatzbereite Datensätze:

• Videos Posts: Titel, URLs, Ersteller, Länge, Likes, Aufrufe und Kommentare
• Channels: öffentliche Kanalinformationen, einschließlich Aufrufe, Abonnenten und Erstellungsdaten
• Comments: Kommentartext, Likes, Antworten und übergeordnete Videodetails

Video Scraper:

• Videos posts, collect by URL: ruft ein Video anhand seiner 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 Stichwort
• Videos posts, discover by podcast URL: zeigt mit Podcasts verknüpfte Videos an
• Videos posts, discover by search filters: Stichwortsuche mit angewendeten Videofiltern
• Videos posts, discover by URL: entdeckt Videos nach Kanal-URL

Channel Scraper:

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

Comment Scraper:

• Comments, collect by URL: sammelt Kommentare für ein Video nach URL

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

Oxylabs benötigte im Benchmark durchschnittlich 17 Sekunden pro URL und gab die Watch-Seite als gerendertes HTML zurück, aus dem die vier Zielfelder clientseitig extrahiert wurden. Oxylabs bietet eine Web Scraper API mit acht YouTube-spezifischen Quellen an, die jeweils auf ein anderes Objekt 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 auch einen universellen Scraper mit render=html für Fälle, in denen keine der dedizierten Quellen passt, der die Seite in einem headless Browser rendert und das HTML zurückgibt.

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

Decodo ist mit 4 Sekunden pro URL der zweitschnellste getestete Anbieter und liefert 20 geparste Felder zurück, von denen fünf exklusiv bei Decodo sind. Es gibt vier Scraper-Vorlagen für die Videoplattform, die jeweils ein anderes Objekt der Plattform abdecken:

• Metadata: Titel, Dauer, Aufrufe, Kanalinformationen und mehr für ein einzelnes Video
• Search: bis zu 20 Suchergebnisse für eine Suchanfrage
• Subtitles: vollständige Untertitel und Bildunterschriften eines Videos für Analyse oder Indexierung
• Channel: Kanalmetadaten, Videolisten und Engagement-Metriken für die Ersteller-Analyse

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

SerpApis Video-API war mit 1 Sekunde pro URL der schnellste Anbieter im Benchmark und lieferte 17 geparste Felder zurück. Sie bietet drei YouTube-Engines, die jeweils als einzelner GET gegen https://serpapi.com/search.json verfügbar sind:

• Video API: Details pro Video, einschließlich Titel, Kanal, Aufrufe, Likes, Veröffentlichungsdatum, Beschreibung, Kapitel, verwandte Videos und Paginierungstokens 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 geben geparstes JSON in einem synchronen Aufruf zurück 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 Nutzlast in einem einzigen GET zurück, und mit no_cache=true wird der einstündige SerpApi-Cache umgangen. Dies ist die Engine, die Rolle von SerpApi im Video-Scraping-Benchmark unterstützt hat.

Apifys Video Scraper benötigte mit 21 Sekunden pro URL am längsten, produzierte jedoch die umfangreichste Nutzlast aller getesteten Anbieter mit 28 geparsten Feldern.

Apify verfügt über sechs dedizierte Scraper-Akteure in ihrem Marketplace, die vom Streamers-Team gepflegt werden und jeweils auf ein anderes Objekt der Plattform abzielen:

• Video Scraper: vollständige Metadaten pro Video, einschließlich Kanalname, Likes, Aufrufe und Abonnentenzahlen
• Comments Scraper: Kommentartext, Veröffentlichungsdatum, Autoren-Benutzername und übergeordnete Videoinformationen
• Channel Scraper: Kanalinformationen wie Abonnentenzahl, Gesamtzahl der Videos, Gesamtaufrufe und Erstellungsdatum
• Shorts Scraper: Daten zu Kurzvideos, einschließlich Bildunterschrift, Zeitstempel, Likes, Dislikes, Aufrufe und Kommentaranzahl
• Hashtag Video Scraper: über Hashtags entdeckte Videodatensätze mit denselben Feldern pro Video
• Video Downloader: MP4-, MP3- und andere Format-Downloads, die direkt in den Cloud-Speicher übertragen werden

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

Nimble benötigte im Benchmark durchschnittlich 18 Sekunden pro URL und gab gerendertes HTML anstelle von geparsten Feldern zurück. Für Webseiten bieten sie die Extract API: Jede URL geht ein, Anti-Bot-Abwehr und Proxy-Rotation erfolgen auf Nimbles Seite, 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 finden, in videoDetails navigieren und Titel, Kanalautor, Aufrufzahl und Dauer in Sekunden auslesen.

Zyte gab jede URL in 9 Sekunden über den browserHtml-Modus zurück und überließ die Metadatenextraktion dem Client.

Zyte verfügt über einen einzigen Zyte-API-Endpoint, der pro Anfrage mit Payload-Flags konfiguriert wird. Das Flag httpResponseBody gibt rohes HTTP zurück, ohne Skripte auszuführen, 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 Nimbles Pipeline benötigte: ytInitialPlayerResponse aus einem <script>-Tag holen, das JSON balanciert bis zum abschließenden } klammern, es parsen und die vier Zielfelder aus videoDetails auslesen.

Video-Scraping-Benchmark-Methodik

Wir haben 6 Video-Scraping-Anbieter mit 1.000 eindeutigen Video-URLs getestet, wobei wir eine URL pro Anfrage gesendet und die Antwort aufgezeichnet haben. Alle URLs wurden zum Zeitpunkt der Benchmark-Durchführung als live verifiziert, sodass der Grenzfall eines entfernten Videos in der Validierungslogik nicht behandelt werden musste.

Die 1.000 URLs hatten die kanonische Form watch?v=…. Kanalseiten, Playlists und Kurzvideos wurden ausgeschlossen, sodass jeder Eintrag, der an jeden Anbieter übergeben wurde, derselbe Objekttyp war.

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

• Decodo: Video Metadata-Vorlage, Video-ID übergeben via query, 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, und die Zahlen pro URL sind der Batch-Durchsatz, gemittelt über den gesamten Durchlauf.
• SerpApi: Video-API-Engine, Video-ID übergeben via v, mit no_cache=true, sodass niemals zwischengespeicherte Antworten bedient wurden.
• Apify: Video Scraper-Akteur via /acts/{actor}/runs mit der URL in startUrls. Der Durchlauf wurde bis zum Abschluss gepollt und die Dataset-Elemente wurden nach Beendigung ausgelesen.
• Oxylabs: Web Scraper API mit source=universal und render=html. Die zuvor dokumentierte youtube_metadata-Quelle gibt jetzt einen Fehler wegen nicht unterstützter Quelle zurück, daher wurde stattdessen der universelle Scraper mit gerendertem HTML verwendet.
• Nimble: Extract API mit render=true und dem Stealth-Browser-Treiber vx10, der 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 verwendbaren 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 Datumsstring (entweder ein exaktes Datum oder eine relative Angabe wie „vor 3 Wochen“). Ein einziges Feld in korrekter Form reichte aus, um den Aufruf als erfolgreich zu zählen, da dies bereits zeigt, dass der Anbieter die Seite erreicht und den Scrape abgeschlossen hat.

Drei der sieben Anbieter gaben gerendertes HTML anstelle von geparstem JSON zurück. Für diese Antworten suchte der Validator das eingebettete ytInitialPlayerResponse-Skript und las das videoDetails-Objekt aus, wobei dieselbe Prüfung auf seine 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 Wall-Clock-Zeit von der Einreichung bis zur verwendbaren 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 ermitteln.

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@misc{sipi2026,
  author = {Şipi, Nazlı},
  title  = {{Top 7 Video Scraper: Getestet & Bewertet}},
  year   = {2026},
  month  = jul,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/video-scraper}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 2. Juli 2026}
}

Nazlı Şipi

KI-Forscherin

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Nazlı ist Datenanalystin bei AIMultiple. Sie verfügt über Vorerfahrung in der Datenanalyse in verschiedenen Branchen, in denen sie daran gearbeitet hat, komplexe Datensätze in umsetzbare Erkenntnisse umzuwandeln.

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