Web-Scraping-Roadmap

Wir haben 10.000 Live-Domains und 100 Marktplätze mit Produkten von sechs Webdaten-Infrastrukturunternehmen gescraped. Wir haben diese Tools einem Benchmark unterzogen, um zu sehen, wie gut sie Enterprise-Webdaten-Anwendungsfälle bewältigen.

Web-Unblocking-Benchmark-Ergebnisse

Wir haben 4 führende Webdaten-Anbieter über die Top-10.000 Domains hinweg einem Benchmark unterzogen und insgesamt 260.000 Anfragen ausgeführt. Jeder Anbieter wurde mit mehreren Parallelitätsstufen getestet.

Leistung der Markdown-Ausgabe im Web-Unblocking-Benchmark

Wir haben auch die Markdown-Ausgabe dieser Webdaten-Anbieter getestet.

Die detaillierte Methodik und Analyse finden Sie in unserem Web-Unblocker-Benchmark.

E-Commerce-Scraping-Benchmark

Da E-Commerce-Domains den stärksten Anti-Bot-Schutz aufweisen, haben wir die Webdaten-Scraping-Anbieter auf den Top-100 E-Commerce-Domains einem Benchmark unterzogen.

Einzelheiten finden Sie in unserem E-Commerce-Scraping-Benchmark.

Preise der Webdaten-Anbieter

Die Kosten basieren auf unseren Ausgaben in den E-Commerce- und Web-Unblocker-Benchmarks, skaliert auf jede Volumenstufe.

Ergebnisse des Webdaten-Scraping-Benchmarks nach Anwendungsfällen

Wir haben jede Kategorie mit ihrer eigenen Methodik und ihren Zieldomains einem Benchmark unterzogen. Die vollständige Methodik und Ergebnisse auf Domain-Ebene finden Sie hier:

• Immobilien-Scraping
• Stellenausschreibungen-Scraping
• Essenslieferdienste-Scraping
• Social-Media-Scraping

Marktplatz-Scraping-Benchmark

In einigen Benchmarks erreichten die Erfolgsquoten bei jedem Anbieter fast 100 %. Stattdessen haben wir verfügbare Metadatenfelder und die Abschlusszeit verwendet. Die meisten unserer Artikel zum Webdaten-Scraping schlüsseln außerdem die Metadatenfelder auf, die jeder Anbieter pro Domain zurückgibt.

Diese Kennzahl gilt nur für Produkte mit einer dedizierten API, die JSON zurückgibt. Wenn ein Anbieter rohes HTML zurückgibt, extrahieren wir die Felder selbst mithilfe von CSS-Selektoren und erfassen dafür 0 Metadatenfelder. Eine 0 bedeutet daher, dass der Anbieter HTML statt strukturierter Daten zurückgegeben hat, und nicht, dass die Anfrage fehlgeschlagen ist.

Die vollständige Aufschlüsselung finden Sie in unseren Benchmarks App-Store-Scraping und Google Play-Scraping.

Video-Scraping-Benchmark

Weitere Details zu unserer Methodik finden Sie im Video-Scraping-Benchmark.

Erkenntnisse aus den Webdaten-Scraping-Benchmarks

Da die Rechtmäßigkeit der Erhebung von Webdaten weiterhin angefochten wird, haben viele Unternehmen noch keine Webdaten-Strategie und kennen möglicherweise nicht alle Lösungen. Unternehmen, die Webdaten erheben müssen, schätzen in der Regel den Erhalt strukturierter, hochwertiger Daten mit minimalem technischem Aufwand über kostengünstige, zuverlässige Dienste.

Um die oben genannten Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen:

• Die Arten von Seiten skizzieren, die sie crawlen müssen
• Nutzen Sie Web-Scraping-APIs, wenn sie verfügbar sind, da sie den technischen Aufwand auf der Client-Seite minimieren, indem sie strukturierte Daten liefern, und sie sind kostengünstig. Sie kosten ungefähr so viel wie Residential-Proxys, obwohl Residential-Proxys unstrukturierte Daten liefern.

Vor den dedizierten Scraper-APIs verließen wir uns bei den Datenerfassungsanforderungen unseres eigenen Unternehmens auf Unblocker. Ein einziger Endpunkt deckte jede Website ab: Wir luden das HTML ab und extrahierten die Felder daraus mit CSS-Selektoren. Unser Tech-Team wurde jedes Mal belastet, wenn sich das Design unserer Ziel-Websites änderte. Nachdem wir den Umfang der Web-Scraping-APIs erkannt und festgestellt hatten, dass sie nicht teurer sind als Unblocker, sind wir in unseren Datenerfassungs-Workflows größtenteils auf Scraping-APIs umgestiegen. Scraper-APIs geben JSON zurück, sie sind für die jeweiligen Zielseiten konzipiert, sie funktionieren weiter, wenn sich die Website ändert, und sie liefern Metadatenfelder.

Für die übrigen Seiten verlassen wir uns auf:

• Web-Unblocker für schwer zu scrapende Seiten, da sie die Lösung sind, die ohne komplexe Konfiguration in über 90 % der Fälle konsistent erfolgreiche Ergebnisse liefert.
• Datacenter- oder Residential-Proxys für andere Seiten, wenn sich das Tech-Team des Unternehmens mit der Konfiguration von Proxys und der Pflege dieser Konfigurationen auskennt, um hohe Erfolgsquoten sicherzustellen.
• Mobile-Proxys für mobile Antworten sowie andere Proxys für speziellere Anwendungsfälle.

Leistung, Preis und Zuverlässigkeit von Webdaten-Anbietern vergleichen

Bei Web-Scraping-APIs können Sie wählen:

• Bright Data wegen seines marktführenden Angebots an Web-Scraping-APIs zu kostengünstigen Preisen mit detaillierten Ergebnissen. Viele Bright Data-SERP- und E-Commerce-APIs liefern mehr Datenpunkte als die der Wettbewerber.
• Apify wegen seines marktführenden Angebots an Web-Scraping-APIs dank seines community-getriebenen Scraper-Ansatzes. Allerdings war es der teuerste Anbieter in unseren Benchmarks.
• Andere opportunistisch (z. B. lieferte Decodo die meisten Datenpunkte für Instagram-Posts).

Zu den führenden Produkten bei Unblockern gehören:

• Bright Data ist in realen Tests erfolgreicher als die meisten anderen und in schwierigeren Szenarien deutlich erfolgreicher, etwa beim Scraping von Websites, die regelmäßig JavaScript-Herausforderungen stellen. Bright Data hat außerdem den schnellsten Unblocker. Es bietet den zweitgünstigsten Unblocker im Unblocker-Benchmark.
• Nimble hat den günstigsten Unblocker in realen Tests.

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

Proxys: Sie können sich je nach den Präferenzen und der Preisgestaltung Ihres technischen Teams auf jeden der Anbieter verlassen. Dies liegt daran, dass die Ergebnisse je nach folgenden Faktoren erheblich variieren:

• Zeit: Während Publisher ihre Anti-Scraping-Maßnahmen verbessern, erhalten Webdaten-Infrastrukturanbieter kontinuierlich neue IPs und verfeinern ihre Ansätze. Die Erfolgsquote hängt vom Testzeitpunkt ab.
• Anfrage: Der Erfolg einer Anfrage über einen Proxy hängt davon ab, wie die Anfrage gesendet wird. Beispielsweise wirken sich die Wahl des User-Agents oder die Verzögerung zwischen Anfragen erheblich auf die Erfolgsquote aus.

So wählen Sie die richtige Lösung zur Datenerfassung

1. Enterprise-Webdaten-Anforderungen:

Unternehmen umfassen unterschiedliche Geschäfte. Beispielsweise benötigen Unternehmen mit E-Commerce-Aktivitäten und Hedgefonds große Datenmengen, um ihre Modelle zu speisen (z. B. dynamische Preisgestaltung, Bestandsauffüllung). Ihre Anforderungen umfassen:

• Käuferbezogene Dimensionen
  • Hohes Volumen
  • Batch
  • Preis- und Qualitätssensibilität
  • Möchten strukturierte Daten erhalten
• Websitebezogene Dimensionen
  • Leicht und schwer zu crawlende Seiten
  • Statisch und dynamisch
  • Gemischt

Um diese Anforderungen zu erfüllen, benötigen Unternehmen:

• Fähigkeiten zur Unterstützung ihrer Anforderungen:
  • Eine breite Auswahl an Web-Scraping-APIs, die detaillierte Ergebnisse mit einer hohen Erfolgsquote liefern, um strukturierte Daten bereitzustellen und ihrer Qualitätssensibilität gerecht zu werden. Messung: Anteil der zu crawlenden Webseitentypen, für die eine Web-Scraping-API bereitgestellt wird. Dies hängt von den Seitentypen ab, auf die jedes Unternehmen abzielt.
  • Einen Unblocker für schwer zu crawlende Websites. Messung: Erfolgsquote des Crawlers für eine breite Palette von Webseiten, einschließlich der anspruchsvollsten.
  • Integration des Unblockers mit Browsern, um für dynamisches Scraping mit Websites zu interagieren. Die Messung würde die Prüfung der Verfügbarkeit oder des Fehlens dieses Browsers umfassen.
• Kostengünstige Dienste, um ihrer Preissensibilität gerecht zu werden. Zur Messung wird der Preis für das Crawlen einer Reihe von Webseiten gemessen.
• Zuverlässigkeit:
  • Eine resiliente Webdaten-Infrastruktur, um Batch-Anfragen mit hohem Volumen zu bewältigen. Die Messung basiert darauf, wie stark die Erfolgsquote während Lasttests abnimmt. Die resilientesten Netzwerke sollten bei der Beantwortung zehntausender paralleler Anfragen keine drastischen Einbrüche der Erfolgsquote verzeichnen.

2. Webdaten-Anforderungen für kleine, hochtechnische Teams:

Wenn Ihre Datenerfassungskosten die Rentabilität Ihres Unternehmens bestimmen und Sie ein hochtechnisches Team sind, empfehlen wir, zur Kostensenkung auf Proxys zu setzen.

Schließlich sollten alle Käufer auf die Proxy-Preise achten; daher haben wir die Preise für dieselben Pakete für alle großen Web-Infrastrukturanbieter berechnet:

Einzelheiten finden Sie in der Proxy-Preisgestaltungsmethodik.

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

Updates aus der Web-Scraping-Branche

Einschränkungen für KI-Crawler werden zu einer zentralen Herausforderung beim Scraping. Große Infrastrukturanbieter und Publisher gehen von passiven robots.txt-Vorgaben zu aktiver Kontrolle über.

Beispielsweise bietet Cloudflare KI-Crawler-Blockierung und KI Labyrinth an, das versteckte Nofollow-Links verwendet, um Crawler zu fangen, die No-Crawl-Regeln ignorieren. Diese Änderungen machen Crawler-Identität, robots.txt-Compliance, Berechtigungsverwaltung und Datenprovenienz für Scraping-Teams wichtiger.

Jüngste Rechtsstreitigkeiten zeigen, dass sich das Scraping-Risiko über die Frage hinaus ausweitet, ob auf öffentliche Daten zugegriffen werden kann. Plattformen nutzen zunehmend Vertrags-, Wettbewerbs-, Hausfriedensbruch-, Urheberrechts- und Umgehungstheorien gegen groß angelegtes Scraping, insbesondere wenn die Daten für KI-Produkte verwendet oder als Dienstleistung weiterverkauft werden. ¹

Web-Scraping für maschinelles Lernen (ML)

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

Web-Scraping vs. Screen-Scraping

Web Scraping zielt auf zugrunde liegende Datenstrukturen wie das DOM, APIs und JSON ab. Screen Scraping ist heute ein spezialisiertes Werkzeug für die Wiederherstellung von Legacy-Systemen, das die visuelle Benutzeroberfläche über OCR als Pixel und Text erfasst und hauptsächlich für Desktop-Anwendungen verwendet wird.

Dimensionen der Webdaten-Anforderungen

Wir behandeln hier nicht jeden Typ von Webdaten-Anwendungsfall. Viele Webdaten-Nutzer haben mehrere einmalige Anfragen. Das steht nicht im Fokus dieses Berichts.

Wir haben festgestellt, dass Unternehmen in der Regel wiederkehrende Webdaten-Anforderungen haben, um Stimmung, Preise oder andere sich schnell ändernde Kennzahlen zu überwachen. Daher haben wir uns auf Unternehmen konzentriert, die kontinuierlich Webdaten nutzen. Diese Dimensionen sind:

Käuferbezogene Dimension

1. Volumen:

• Hohes Volumen, d. h. 100 GB/Monat oder mehr
• Niedriges Volumen für jedes geringere Volumen

2. Zeitsensibilität:

• Echtzeit: Wenn Webdaten in roher oder verarbeiteter Form an menschliche Endnutzer geliefert werden, während diese Anwendungen nutzen, sind Echtzeit-Antworten unerlässlich.
• Batch: Die Antwortzeiten sind unkritisch, solange Ergebnisse innerhalb von einigen zehn Sekunden eingehen. In den meisten Anwendungsfällen verarbeiten Unternehmen eingehende Webdaten im Batch, um ihre Systeme zu aktualisieren.

3. Qualitätssensibilität:

• Qualitätssensibel: Alle Webdaten-Lösungen liefern manchmal leere Antworten, wenn sie von Websites blockiert werden. Unternehmen, die nur begrenzt Zeit für erneutes Senden von Anfragen aufwenden möchten, bevorzugen Lösungen mit höheren Erfolgsquoten.
• Preissensibel: Vorausgesetzt, ihre übrigen Anforderungen sind erfüllt, möchten diese Unternehmen den niedrigsten Preis und sind bereit, ihre Datenerfassungssysteme mehrfach auszuführen, um qualitativ hochwertigere Ergebnisse zu erzielen.
• Preis- und qualitätssensibel: Unternehmen, die optimale Kombination aus hohen Erfolgsquoten und Preis wünschen.

Websitebezogene Dimension:

4. Schwierigkeit:

• Schwer zu crawlende Websites wie Amazon setzen zahlreiche Anti-Scraping-Technologien ein.
• Leicht zu crawlende Websites können mit Proxys gecrawlt werden
• Leicht und schwer zu crawlende Websites

5. Interaktivität:

• Statische Websites machen den Großteil des Webs aus und liefern Daten über Änderungen in der URL.
• Dynamische Websites erfordern, dass Nutzer Maus oder Tastatur verwenden, um zusätzliche Informationen preiszugeben.
• Statische und dynamische Websites

Methodik

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

• E-Commerce-Scraper
• Immobilien-Scraping
• Stellenausschreibungen-Scraping
• Essenslieferdienste-Scraping
• Social-Media-Scraping
• Social-Media-Scraper
• Web-Unblocker
• App-Store-Scraping
• Google Play
• Video-Scraping-Benchmark

Methodik der Proxy-Preisgestaltung

Fast alle Preise basieren auf öffentlich zugänglichen Paketen.

Allerdings geben nicht alle Anbieter die Preise in denselben Abstufungen bekannt. Während ein Anbieter Preise für 100 GB Residential-Proxy-Nutzung angeben kann, bietet ein anderer möglicherweise Preise für 50 GB an. Wenn die Preise nicht öffentlich waren und Anbieter uns private Preisinformationen mitteilen, nehmen wir sie in den Benchmark auf, sofern dies das Ranking der Anbieter nicht verändert.

Unser Grundgedanke ist, dass wir Folgendes teilen möchten:

• Die genauesten möglichen Preise mit unseren Lesern
• Preisniveaus, die mit den öffentlich verfügbaren Preisen übereinstimmen, die kontinuierlich überwacht werden können.

Einheitenumrechnungen

Für dasselbe Produkt geben Anbieter die Preise möglicherweise in GB oder in Anfragen an; wir mussten diese Werte zwischen beiden umrechnen.
Wir gehen von einer durchschnittlichen Seitengröße von ~400KB aus, basierend auf unserer Messung von 1.700 E-Commerce-URLs. Daher sind wir davon ausgegangen, dass 1GB 2.5k Anfragen entspricht.

Pakete

Wir haben uns zwei Pakete angesehen: das Enterprise-PoC-Paket und das Enterprise-Paket. Das Enterprise-PoC-Paket ist so konzipiert, dass es einen Enterprise-PoC-Umfang weitgehend repräsentiert:

• 100 GB Residential-Proxys
• 100 GB Mobile-Proxys
• 500 GB Datacenter-Proxys
• 500k Unblocker-Anfragen
• 500k Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten

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

• 1.000 GB Residential-Proxys
• 1.000 GB Mobile-Proxys
• 5.000 GB Datacenter-Proxys
• 2.5M Unblocker-Anfragen
• 2.5M Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten

Einschränkungen

Wenn Unternehmen solche Dienste in hohen Volumina beschaffen, erhalten sie wahrscheinlich Rabatte. Solche Enterprise-Rabatte sind nicht öffentlich und werden nicht in den Benchmark aufgenommen.

Anbieterspezifische Annahmen

Die Preisgestaltung einiger Anbieter ist komplex, was bestimmte Annahmen erfordert:

• Apify:
  • Für Datacenter-Proxys haben wir angenommen, dass der Nutzer ein Paket für $499/Monat kauft und $0,25/GB für die Plattformnutzung zahlt.
  • Für Scraper: Wir haben den Durchschnittspreis dieser beiden Scraper herangezogen: junglee~amazon-crawler und tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs bepreist seinen Unblocker auf GB-Basis. Daher haben wir die Preisgestaltung in ein Pre-Modell pro Anfrage umgerechnet, wobei wir von einer durchschnittlichen Seitengröße von ~400 KB ausgegangen sind.
• Zyte: Die 4th Preisstufe wurde für die Websites in unserem Benchmark empfohlen. Wir haben den HTTP-Antwortdienst genutzt.

Einschränkungen und nächste Schritte

Die Erfahrungen von AIMultiple können sich in diesen Fällen von der Erfahrung eines durchschnittlichen Nutzers unterscheiden: Nutzer können

• Schnellere Antworten aufgrund von Caching erhalten. Unsere Arbeit zielte darauf ab, das Caching bei allen Anbietern zu umgehen, um gleiche Wettbewerbsbedingungen zu schaffen.
• Weniger erfolgreiche Antworten erhalten, wenn Daten von weniger beliebten Websites extrahiert werden, da deren Anfragen aufgrund von Website-Zustandsproblemen blockiert werden können.
• Konfigurationsfehler machen, KYC-Anforderungen verpassen oder blockiert werden, wenn sie anfangs ein hohes Anfragevolumen senden. All dies kann ihre Erfahrung und Erfolgsquoten beeinträchtigen. Support-Teams können all diese Probleme schnell lösen.

Schließlich schwankt die Netzwerkqualität, und dieser Benchmark ist eine Reihe von Momentaufnahmen, die während eines Monats aufgenommen wurden. Er sollte für diesen Monat repräsentativ sein, aber die Netzwerkqualität kann sich nach dem Benchmark ändern.

Danksagungen und Haftungsausschlüsse für Transparenz

Anbieter haben zu unserem Benchmark beigetragen, indem sie einen Teil oder alle der verwendeten Credits bereitgestellt haben. Wir danken ihnen für ihre Unterstützung unserer Forschung.

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{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Web-Scraping-Roadmap}},
  year   = {2026},
  month  = aug,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 26. August 2026}
}

Änderungsprotokoll

12 Aktualisierungen

Alle12Allgemein11Methodik1

1. 202626. Aug

   Hinzugefügt: Abschnitt zum Video-Scraping-Benchmark.

2. 26. Aug

   Abschnitte zu Immobilien-, Stellenanzeigen-, Essenslieferungs-, App-Store-, Google-Play- und Video-Scraping hinzugefügt.

3. 25. Aug

   Den 30-Mio.-Seiten-Web-Data-Benchmark durch separate Unblocking-, E-Commerce- und Use-Case-Benchmarks ersetzt.

4. 13. Mai

   Ersetzte im Abschnitt Branchen-Updates den Inhalt zur echten Browser-Ausführung durch KI-Crawler-Beschränkungen und Scraping-Klagen.

5. 16. Feb

   „Web Scraping Industrie-Updates im Jahr 2026“ zum Abschnitt „Details zur Preisgestaltungsmethodik siehe“ hinzugefügt.

6. 20259. Dez

   Der Abschnitt „Webdaten-Erfassungs-Benchmark-Ergebnisse“ wurde hinzugefügt, einschließlich einer detaillierten Analyse führender Produkte basierend auf Leistungsmetriken.

7. 7. Mär

   Ein Abschnitt zum Vergleich von Web Scraping mit API und Screen Scraping wurde hinzugefügt.

8. 202315. Mai

   Im Abschnitt "Anwendungen" wurde "Immobilien" hinzugefügt.

9. 13. Feb

   Aktualisiert die Liste der verwandten Artikel im Abschnitt „Weitere Informationen zum Web Scraping“.

10. 202227. Dez

    Eine datengesteuerte Bewertung von Web-Scraping-Anbietern wurde zur Einleitung hinzugefügt.

11. 22. Sep

    Erweiterter Abschnitt „Top 10 Web-Scraping-Anwendungen/Anwendungsfälle“.

12. 8. Aug

    Hinzugefügt Bright Data zum Abschnitt „Wie funktioniert es?"

Referenzlinks

1.

https://redditinc.com/hubfs/Reddit%20Inc/Content/PDFs/Docket%20Stamped%20Complaint.pdf

Cem Dilmegani

Leitender Analyst

Folgen auf

Cem ist seit 2017 leitender Analyst bei AIMultiple.

Cems Arbeit bei AIMultiple wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes, Morning Brew und Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE, von NGOs wie dem World Economic Forum und von supranationalen Organisationen wie der European Commission zitiert. [1], [2], [3], [4], [5]

Im Laufe seiner Karriere war Cem als Tech-Berater, Tech-Einkäufer und Tech-Unternehmer tätig. Er beriet Unternehmen bei ihren Technologieentscheidungen bei McKinsey & Company und Altman Solon über mehr als ein Jahrzehnt. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung.

Er leitete Technologiestrategie und -beschaffung eines Telekommunikationsunternehmens und berichtete dabei direkt an den CEO. Außerdem verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von 0 einen siebenstelligen jährlich wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Bewertung erreichte. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider aufgegriffen.

Cem spricht regelmäßig auf internationalen Technologiekonferenzen. Er absolvierte die Bogazici University als Computeringenieur und hat einen MBA von der Columbia Business School.

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