Die besten Web-Scraping-Techniken im Jahr 2026 (No-Code & KI)

aktualisiert am Feb 13, 2026

Web-Scraping ist nicht die einzige Methode, um Daten von Websites zu sammeln . Es stehen verschiedene andere Methoden zur Verfügung (z. B. LLMs), und jede Technik hat ihre Vor- und Nachteile.

Erfahren Sie mehr über die besten Web-Scraping-Techniken, die Vorteile und Grenzen der einzelnen Methoden sowie praktische Tipps zur Auswahl des richtigen Ansatzes für Ihr Datenerfassungsprojekt :

KI-native Extraktion (absichtsbasiertes Scraping)

Die KI-gestützte Datenextraktion hat sich zum Industriestandard entwickelt. Entwickler beschreiben Daten in natürlicher Sprache oder mithilfe von Pydantic-Schemas und konzentrieren sich dabei auf deren Struktur anstatt auf deren Position. KI-gestützte Tools verwenden spezialisierte LLMs (Late-Label-Mechanismen), um das DOM in Echtzeit zu interpretieren und so ein menschenähnlicheres Verständnis von Webseiten zu ermöglichen.

Moderne Tools wie Firecrawl und Crawl4AI liefern Daten in sauberem Markdown oder strukturiertem JSON anstelle von unformatiertem HTML. Dieses Format unterstützt KI-Training und Retrieval-Augmented Generation (RAG).

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Oxylabs stellt OxyCopilot bereit , einen KI-gestützten benutzerdefinierten Parser-Builder, mit dem Benutzer spezifische, relevante Daten (wie Produktnamen, Preise usw.) extrahieren können, indem sie die API über Eingabeaufforderungen steuern. Wir haben ihn beispielsweise verwendet, um nur vier bestimmte Felder aus einer gegebenen URL abzurufen.

Generative KI und große Sprachmodelle (LLMs)

So funktionieren generative KI-Modelle in Verbindung mit Data-Scraping-Techniken:

LLMs als Entwicklungsbeschleuniger

Die Nutzung von generativer KI und großen Sprachmodellen (LLMs) wie beispielsweise OpenAIs GPT-4, Googles Gemini und Anthropics Claude hat deutlich zugenommen und eine neue Ära im Web-Scraping eingeläutet. Diese Modelle haben sich von einfachen Textgeneratoren zu leistungsstarken Programmierassistenten entwickelt.

Für Web-Scraping bedeutet dies, dass Sie jetzt Tools wie ChatGPT oder andere KI-basierte Programmierassistenten verwenden können, die Sie beim Schreiben von Code unterstützen. Dadurch wird die Einstiegshürde effektiv gesenkt und die Entwicklung auch für erfahrene Programmierer beschleunigt.

Die Nutzung eines LLM als Programmierpartner beinhaltet einen dialogorientierten, iterativen Prozess. Anstatt die genaue Syntax einer Bibliothek auswendig zu lernen, beschreiben Sie Ihr Ziel in einfacher Sprache, und die KI übersetzt es in funktionalen Code.

LLMs als Parsing-Engine

Beispiel-HTML-Code kann in LLMs eingegeben werden. Anschließend können LLMs aus diesen Daten spezifische Abschnitte (z. B. Preise, Produktbeschreibungen) identifizieren. Diese Technik eignet sich besonders für Szenarien, in denen herkömmliches Parsing schwierig ist, wie etwa beim Scraping von Websites mit häufig wechselndem Layout, beim Extrahieren von Daten aus unstrukturierten Absätzen oder für schnelles Prototyping, bei dem die Entwicklungsgeschwindigkeit wichtiger ist als die Kosten pro Seite.

Obwohl dies eine hohe Genauigkeit bietet, ist der API-Aufruf an ein leistungsstarkes LLM für jede zu parsende Seite teurer als die Verwendung einer lokalen Parsing-Bibliothek wie Beautiful Soup.

LLMs als autonome Agenten

Web-Scraping muss nicht in einem einzigen Schritt erfolgen. KI-Systeme können mehrstufige Prozesse ausführen und Entscheidungen treffen. Beispielsweise kombinieren Tools wie LangChain Web-Scraping mit LLMs (Low-Level-Management), sodass Nutzer gezielt Informationen extrahieren können, etwa alle Produktbewertungen, die auf einer E-Commerce-Seite das Wort „Haltbarkeit“ erwähnen.

Einen eigenen Scraper erstellen vs. einen Dienst nutzen

Aufbau eines internen Web-Scrapers

Dieser Ansatz beinhaltet die Verwendung von Programmiersprachen und Bibliotheken zur Erstellung maßgeschneiderter Web-Scraper, die exakt auf Ihre Bedürfnisse zugeschnitten sind. Sie behalten die volle Kontrolle über die gesamte Datenpipeline, von der ersten Anfrage bis zur endgültigen strukturierten Ausgabe.

Vorteile:

Anpassung und Kontrolle: Sie können das Web-Scraping-Tool exakt an Ihre Bedürfnisse anpassen und dabei individuelle Website-Strukturen, komplexe Logik und spezifische Datenformatierungsanforderungen berücksichtigen. Sie haben die volle Kontrolle über die Datenpipeline und sind nicht durch Funktionen von Drittanbietern eingeschränkt.
Kosteneffizienz im großen Maßstab: Zwar ist eine anfängliche Investition in die Entwicklungszeit erforderlich, doch der Betrieb eines internen Scrapers kann bei großen, kontinuierlichen Projekten langfristig deutlich günstiger sein, da keine Gebühren pro Anfrage oder hohe monatliche Abonnementgebühren anfallen.
Datensicherheit: Die von Ihnen erfassten Daten werden auf Ihrer eigenen Infrastruktur verarbeitet, wodurch Sie die volle Kontrolle über Datenschutz und Sicherheit behalten, was insbesondere bei sensiblen Informationen von entscheidender Bedeutung sein kann.

Nachteile :

Technisches Fachwissen: Für die Entwicklung eines robusten Scrapers sind fundierte Programmierkenntnisse und Vertrautheit mit Web-Scraping-Bibliotheken wie Beautiful Soup, Scrapy (für Python) oder Puppeteer (für JavaScript/Node.js) erforderlich.
Hohe Anfangsinvestition: Die anfängliche Entwicklung und Einrichtung erfordern einen erheblichen Zeit- und Ressourcenaufwand, bevor Sie Daten sammeln können.
Kontinuierlicher Wartungsaufwand : Websites ändern häufig ihr Layout. Das bedeutet, dass Ihr internes Team für die Aktualisierung des Scrapers, die Verwaltung von Proxys, die Bearbeitung von IP-Sperren und die Lösung von CAPTCHAs verantwortlich ist, was einen ständigen Aufwand erfordert.

Werkzeuge zum Erstellen eines eigenen Scrapers:

Web-Scraping-Bibliotheken und -Frameworks:
- Beautiful Soup: Zum Parsen statischer HTML- und XML-Dokumente (Python).
- Scrapy : Ein voll ausgestattetes Framework für komplexe, groß angelegte Crawling-Projekte (Python).
- Cheerio : Ein schneller, leichtgewichtiger Parser für statische Websites (JavaScript).
Headless-Browser für dynamische Websites:
- Selenium : Der Industriestandard für Browserautomatisierung, der Benutzeraktionen wie Klicks und Scrollen simuliert.
- Puppeteer : Eine moderne Bibliothek zur Steuerung von Headless-Chrome/Chromium-Browsern (JavaScript).

Ein Headless-Browser ist ein vollständiger Webbrowser, der unsichtbar im Hintergrund läuft und alle Funktionen eines Standardbrowsers wie Chrome oder Firefox bietet, jedoch ohne grafische Benutzeroberfläche. Dadurch eignet er sich hervorragend zum Auslesen moderner, dynamischer und interaktiver Websites.

Man kann es sogar so programmieren, dass es Aktionen ausführt, die ein echter Mensch ausführen würde, wie zum Beispiel nach unten scrollen, um mehr Inhalte zu laden, ein Anmeldeformular ausfüllen oder eine Option aus einem Dropdown-Menü auswählen.

Diese Fähigkeit, JavaScript auszuführen und Benutzerinteraktionen zu simulieren, macht Headless-Browser für das Scraping moderner Webseiten unverzichtbar.

Web-Scraping-Dienste von Drittanbietern

Bei diesem Ansatz bezahlt man ein Drittunternehmen, das eine umfangreiche Web-Scraping -Infrastruktur aufgebaut und wartet. Der Zugriff auf deren Dienste erfolgt üblicherweise über eine Web-Scraping-API .

Sie vereinfachen den Prozess enorm. Anstatt Code für die Behandlung von Browsern, Proxys und Sperren zu schreiben, senden Sie lediglich einen einzigen API-Aufruf mit der URL, die Sie auslesen möchten. Der Dienst erledigt dann die gesamte Arbeit im Hintergrund und liefert Ihnen die bereinigten, strukturierten Daten, typischerweise im JSON-Format.

Vorteile :

Benutzerfreundlichkeit: Dies ist der schnellste Weg, Daten zu erhalten. Sie können innerhalb weniger Minuten mit dem Web-Scraping beginnen, ohne Experte sein zu müssen. Der Serviceanbieter kümmert sich um die gesamte technische Komplexität.
Verwaltete Infrastruktur: Sie müssen sich nicht um die schwierigsten Aspekte des Web-Scrapings kümmern. Der Anbieter verwaltet Proxys, rotiert IP-Adressen, verwendet Headless-Browser für das JavaScript-Rendering und skaliert die Infrastruktur für Sie.
Umgehung von Anti-Scraping-Maßnahmen: Diese Dienste sind Experten darin, Abwehrmechanismen wie CAPTCHA, Browser-Fingerprinting und IP-Sperren zu überwinden – eine Aufgabe, die für interne Scraper eine große Herausforderung darstellt.

Nachteile :

Höhere Betriebskosten: Bei großflächiger Nutzung können Abonnementgebühren oder Pay-per-Request-Modelle teurer sein als der Betrieb eines eigenen Web-Scrapers. Sie bezahlen für Komfort und eine verwaltete Infrastruktur.
Weniger Flexibilität: Sie sind auf die vom Anbieter angebotenen Funktionen und Datenformate beschränkt. Sollten Sie spezielle Anforderungen haben, kann der Dienst diese möglicherweise nicht erfüllen.
Datenabhängigkeit : Ihre gesamte Datenerfassungspipeline ist von einem Drittanbieter abhängig. Wenn dessen Dienst ausfällt oder sich ändert, sind Ihre Abläufe direkt betroffen.

Manuelles Web-Scraping

Manuelles Web-Scraping kann für kleinere oder einmalige Projekte gerechtfertigt sein, bei denen automatisierte Verfahren nicht praktikabel sind. Allerdings sind manuelle Methoden zeitaufwändig und fehleranfällig, weshalb sie bei Bedarf für Datenerfassungsprojekte eingesetzt werden sollten.

Abkratzen mit Google Blättern

Für alle, die die Datenerfassung automatisieren möchten, ohne Code schreiben zu müssen, ist Google Tabellen ein leistungsstarkes Werkzeug. Mithilfe der integrierten Funktionen von Google Tabellen können Sie spezifische Daten direkt aus dem HTML-Code einer Website in Ihre Tabellenkalkulation übernehmen.

Diese Technik eignet sich für kleine, einfache Scraping-Aufgaben, bei denen Daten von Webseiten mit einer klaren und stabilen HTML-Struktur extrahiert werden, und für Benutzer, die keine Programmierer sind.

So funktioniert es: Die Hauptfunktion lautet =IMPORTXML(“URL”, “XPath_Abfrage”). Sie geben die URL der Zielwebseite und anschließend eine XPath-Abfrage an, um die exakten Daten zu extrahieren, die Sie benötigen. Beispielsweise können Sie den Titel einer Webseite, eine bestimmte Tabelle oder eine Liste von Links abrufen.
Einschränkungen: Diese Methode eignet sich nicht für großflächiges Web-Scraping, da sie langsam sein kann und durch die Kontingente von Google begrenzt ist. Sie kann auch keine Websites verarbeiten, die stark auf JavaScript zum Laden ihrer Inhalte angewiesen sind.

10. Manuelle Navigation

Es handelt sich um den Prozess des manuellen Navigierens durch eine Website und des dabei entstehenden Datensammelns. Sind die gewünschten Daten über mehrere Seiten verteilt oder lassen sie sich nicht ohne Weiteres durch automatisierte Web-Scraping-Verfahren erfassen, kann die manuelle Navigation die bessere Option sein.

Bildschirmaufnahme: Dieser Prozess beinhaltet das Aufnehmen von Screenshots der Daten auf der Zielwebsite und das manuelle Eingeben der erfassten Daten in ein Dokument, beispielsweise eine Tabellenkalkulation.
Dateneingabe: Hierbei handelt es sich um die manuelle Eingabe von Daten von der Zielwebsite in eine Datei.

Hybride Web-Scraping-Techniken

Hybrides Web-Scraping kombiniert automatisierte und manuelle Web-Scraping-Techniken, um Daten aus Webquellen zu extrahieren. Dieser Ansatz ist dann sinnvoll, wenn automatisierte Web-Scraping-Techniken die benötigten Daten nicht vollständig extrahieren können.

Wann ist ein hybrider Ansatz notwendig?

Sie sollten einen hybriden Ansatz in Betracht ziehen, wenn Ihr Projekt Folgendes beinhaltet:

Datenvalidierung und Qualitätssicherung: Wenn die Genauigkeit der gesammelten Daten von entscheidender Bedeutung ist, ist eine abschließende manuelle Überprüfung erforderlich, um deren Vollständigkeit und Korrektheit zu bestätigen.
Inkonsistente Website-Layouts: Wenn ein Skript für die meisten Seiten funktioniert, aber bei einigen wenigen Seiten mit einem einzigartigen oder veralteten Design fehlschlägt.
Komplexe Anti-Scraping-Maßnahmen : Für Websites, bei denen ein Skript die meisten Aufgaben bewältigen kann, aber an einem besonders schwierigen CAPTCHA oder einem Login, das eine Zwei-Faktor-Authentifizierung (2FA) erfordert, hängen bleibt.
Daten, die menschliches Urteilsvermögen erfordern: Bei der Gewinnung von Daten, die subjektiv sind oder einen Kontext benötigen, wie z. B. die Bestimmung der Stimmung einer Produktrezension oder die Interpretation mehrdeutiger Texte.

Grundlegende Extraktionsmethoden: Parsing und OCR

Das Web entschlüsseln: HTML und das DOM parsen

HTML-Parsing ist eine weitere Technik, mit der Daten automatisch aus HTML-Code extrahiert werden können. Hier sind einige Schritte zum Sammeln von Webdaten durch HTML-Parsing:

Die Untersuchung des HTML-Codes der Zielseite erfolgt mithilfe der Entwicklertools des Browsers. So lässt sich der HTML-Code der Webseite, die Sie auslesen möchten, einsehen. Dies ermöglicht es Ihnen, die Struktur des HTML-Codes zu verstehen und die gewünschten Elemente wie Text, Bilder oder Links zu finden.
Die Wahl eines Parsers hängt von mehreren Schlüsselfaktoren ab, darunter die verwendete Programmiersprache und die Komplexität der HTML-Struktur der Website. Der gewählte Parser muss mit der Programmiersprache kompatibel sein, die Sie für das Web-Scraping verwenden. Hier ist eine Liste einiger gängiger Parser für verschiedene Programmiersprachen:
- Beautiful Soup und lxml für Python
- Jsoup für Java
- HtmlAgilityPack für C#
HTML-Parsing: Der Prozess des Lesens und Interpretierens des HTML-Codes der Zielwebseite, um bestimmte Datenelemente zu extrahieren.
Daten extrahieren: Sammeln Sie die spezifischen Datenelemente mithilfe des Parsers.

Über den Text hinaus: Datenextraktion aus Bildern mit OCR

Manchmal befinden sich die benötigten Daten nicht als Text im HTML-Code, sondern sind in einem Bild, einem gescannten PDF oder einem Screenshot eingebettet. In solchen Fällen benötigen Sie optische Zeichenerkennung (OCR).

OCR ist eine Technologie, die Text aus nicht-textuellen Formaten erkennt und extrahiert. Der Prozess umfasst Folgendes:

Ein Abbild der Daten auf der Zielseite erfassen (z. B. durch Erstellen eines Screenshots).
Mithilfe von OCR-Software werden die Textelemente in diesem Bild ausgelesen.
Die gewünschten Daten aus dem erkannten Text extrahieren.

Es sind jedoch Einschränkungen zu beachten:

Herausforderungen bei Schriftart und Layout : Die OCR-Software kann Schwierigkeiten mit kleinen, stilisierten oder ungewöhnlichen Schriftarten haben. Auch die Erkennung von Texten in komplexen Layouts, wie Spalten oder Tabellen, kann problematisch sein.
Abhängigkeit von der Bildqualität: Die Genauigkeit der OCR hängt stark von der Qualität des Eingangsbildes ab. Unscharfe, niedrig auflösende oder verzerrte Bilder können die Texterkennung durch die Software erschweren oder unmöglich machen.

DOM-Parsing

DOM-Parsing ermöglicht das Parsen von HTML- oder XML-Dokumenten in ihre entsprechende Document Object Model (DOM)-Darstellung. Der DOM-Parser ist Teil des W3C-Standards und bietet Methoden zur Navigation im DOM-Baum und zum Extrahieren gewünschter Informationen, wie z. B. Text oder Attribute.

So funktioniert es: Mithilfe von Methoden wie XPath, einer Sprache zur Auswahl von Knoten in einem XML- oder HTML-Dokument, können Sie die exakten Elemente identifizieren, die Sie extrahieren möchten. Dies ist dieselbe Abfragesprache, die auch in der Funktion IMPORTXML von Sheets verwendet wird.

Gulbahar Karatas

Branchenanalyst

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Gülbahar ist eine KI-Branchenanalystin bei AIMultiple mit Schwerpunkt auf Webdatenerfassung, Anwendungen von Webdaten und Anwendungssicherheit.

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