Web-Scraping-Roadmap: Erkenntnisse aus 30M Anfragen

Wir haben mehr als 30 Millionen Webseiten mit über 50 Produkten von sechs Unternehmen für Web-Dateninfrastruktur gescraped. Wir haben diese Tools getestet, um zu sehen, wie gut sie Enterprise-Use-Cases für Webdaten bewältigen:

Ergebnisse des Benchmarks zur Webdatenerfassung

Hinweise zur Benchmark-Tabelle:

* Stellt den Prozentsatz der Seitentypen dar, bei denen eine Scraping-API mit einer Erfolgsrate von 90 % oder höher verfügbar war.

** Preise sind in Tausend ($) für ein Enterprise Proof of Concept (PoC)-Paket angegeben. Die Preise werden monatlich basierend auf öffentlichen Daten aktualisiert.

*** Hinweise zu einzelnen Anbietern:

• Der NetNut-Entsperrer war nicht für Tests verfügbar. Die Zyte-API-basierte Lösung wurde nicht getestet, da Lasttests an Residential Proxies durchgeführt wurden.
• Zyte bietet keine Proxies direkt an, aber wir gingen davon aus, dass ihre Proxies ähnlich wie ihre API priced sind.
• Apify bietet keinen Web-Entsperrer oder Mobile Proxies an; daher wurde angenommen, dass diese Produkte ähnlich wie seine Residential Proxies priced sind.

Erkenntnisse aus 30M Webanfragen

Da die Legalität der Erfassung von Webdaten weiterhin in Frage gestellt wird, haben viele Unternehmen noch keine Webdatenstrategie und sind sich möglicherweise nicht aller Lösungen bewusst. Unternehmen, die Webdaten erfassen müssen, schätzen in der Regel den Erhalt strukturierter, hochwertiger Daten mit minimalem technischem Aufwand über kosteneffiziente, zuverlässige Dienste.

Um die oben genannten Ziele zu erreichen, müssen Unternehmen:

• Die Arten von Seiten umreißen, die sie crawlen müssen
• Web-Scraping-APIs nutzen, wenn sie verfügbar sind, da sie den technischen Aufwand auf der Client-Seite durch Bereitstellung strukturierter Daten minimieren und kosteneffizient sind. Sie kosten etwa das gleiche wie Residential Proxies, obwohl Residential Proxies unstrukturierte Daten bereitstellen.

Unsere Erfahrung: Vor diesem Benchmark haben wir für die Datenerfassungsbedürfnisse unseres eigenen Unternehmens auf Entsperrer zurückgegriffen. Unser Technikteam war jedes Mal belastet, wenn unsere Zielwebsites ihr Design änderten. Nachdem wir das Ausmaß von Web-Scraping-APIs erkannt und gesehen hatten, dass sie nicht teurer sind als Entsperrer, sind wir auf die Verwendung von Scraping-APIs in unseren Datenerfassungsworkflows umgestiegen.

Für die verbleibenden Seiten verlassen Sie sich auf:

• Web-Entsperrer für schwer zu scrapende Seiten, da sie die einzige Lösung sind, die konsistent über 90 % der Zeit erfolgreiche Ergebnisse ohne komplexe Konfiguration liefert. Sie sind jedoch auch das teuerste Produkt in den Toolkits der meisten Anbieter.
• Datacenter- oder Residential Proxies für andere Seiten, wenn das Technikteam des Unternehmens mit der Konfiguration von Proxies und der Aufrechterhaltung dieser Konfigurationen vertraut ist, um hohe Erfolgsquoten zu gewährleisten.
• Mobile Proxies für mobile Antworten sowie andere Proxies für Nischenanwendungsfälle.

Vergleich der Leistung, des Preises und der Zuverlässigkeit von Webdatenanbietern

Bei Web-Scraping-APIs können Sie wählen:

• Bright Data für sein marktführendes Angebot an Web-Scraping-APIs zu kosteneffizienten Preisen mit detaillierten Ergebnissen. Viele Bright Data SERP- und E-Commerce-APIs liefern mehr Datenpunkte als die der Wettbewerber.
• Apify für sein marktführendes Angebot an Web-Scraping-APIs dank seines community-getriebenen Scraper-Ansatzes. Die Erfolgsquoten einiger seiner APIs lagen jedoch unter unserem Schwellenwert für eine erfolgreiche API (d. h. unter 90 % Erfolgsquote) und es war der teuerste Anbieter in unserem Benchmark.
• Zyte für seine marktführenden Preise
• Andere opportunistisch (z. B. Decodo lieferte die meisten Datenpunkte für Instagram-Beiträge).

Bei Entsperrern gehören zu den führenden Produkten:

• Bright Data ist in realen Tests etwas erfolgreicher als die meisten und in schwierigeren Szenarien, wie dem Scrapen von Websites, die regelmäßig JavaScript-Herausforderungen stellen, deutlich erfolgreicher. Es bietet auch den zweitgünstigsten Entsperrer im Benchmark.
• Zyte hat den günstigsten Entsperrer und den schnellsten Entsperrer und reagiert in realen Tests durchschnittlich innerhalb von ~2 Sekunden.

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

Proxies: Sie können sich je nach Präferenzen und Preisgestaltung Ihres technischen Teams auf jeden der Anbieter verlassen. Dies liegt daran, dass die Ergebnisse erheblich variieren, abhängig von:

• Zeit: Während Verlage ihre Anti-Scraping-Maßnahmen verbessern, erhalten Anbieter für Webdateninfrastruktur kontinuierlich neue IPs und verfeinern ihre Ansätze. Wir haben denselben Proxy-Typ desselben Anbieters auf derselben Website mit derselben Konfiguration für Tausende von URLs in verschiedenen Durchläufen verwendet. Es gab Durchläufe, bei denen fast alle Antworten korrekt waren, und einige, bei denen die Erfolgsquote bei ~50 % lag. Die Erfolgsquote hing von der Testzeit ab.
• Anfrage: Der Erfolg einer Anfrage über einen Proxy hängt davon ab, wie die Anfrage gesendet wird. Beispielsweise hat die Wahl des User-Agents oder die Verzögerung zwischen den Anfragen die Erfolgsquote erheblich beeinflusst.

Was die Zuverlässigkeit betrifft, so waren die Dienste aller getesteten Anbieter bei 5.000 parallelen Anfragen zuverlässig. Bei 100.000 parallelen Anfragen traten bei allen Diensten einige Verschlechterungen auf, aber Bright Data, Oxylabs und Decodo zeigten eine größere Zuverlässigkeit mit minimalen Änderungen der Erfolgsquote oder der Antwortzeiten.

Erfahren Sie mehr über Proxy-Anbieter und sehen Sie detaillierte Benchmark-Ergebnisse.

Diese Empfehlung ist jedoch in Nischenanwendungsfällen nicht relevant. Beispielsweise könnte ein Unternehmen, das nicht in unserem Benchmark enthalten ist, hochwertigere Mobile Proxies in Portugal anbieten. Für Nischenfälle empfehlen wir Teams, verschiedene Anbieter zu testen.

So wählen Sie die richtige Lösung zur Datenerfassung aus

1. Anforderungen an Enterprise-Webdaten:

Unternehmen umfassen verschiedene Geschäfte. Beispielsweise benötigen Unternehmen mit E-Commerce-Aktivitäten und Hedgefonds große Datenmengen, um ihre Modelle zu speisen (z. B. dynamische Preisgestaltung, Nachbestellung von Waren). Zu ihren Anforderungen gehören:

• Käuferbezogene Dimensionen
  • Hohes Volumen
  • Batch
  • Preis- und Qualitätsempfindlichkeit
  • Wollen strukturierte Daten erhalten
• Webseitenbezogene Dimensionen
  • Einfach und schwer zu crawlen
  • Statisch und dynamisch
  • Gemischt

Um diese Anforderungen zu erfüllen, benötigen Unternehmen:

• Funktionen zur Unterstützung ihrer Anforderungen:
  • Eine breite Auswahl an Web-Scraping-APIs, die detaillierte Ergebnisse mit hoher Erfolgsquote liefern, um strukturierte Daten bereitzustellen und ihre Qualitätsempfindlichkeit zu befriedigen. Messung: Anteil der zu crawlennden Webseitentypen, für die eine Web-Scraping-API bereitgestellt wird. Dies hängt von den Seitentypen ab, die jedes Unternehmen anvisiert.
  • Ein leistungsstarker Entsperrer für schwer zu crawlennde Websites. Messung: Erfolgsquote des Crawlers für eine breite Palette von Webseiten, einschließlich der schwierigsten.
  • Entsperrer-Integration mit Browsern, um die Interaktion mit Websites für dynamisches Scrapen zu ermöglichen. Die Messung würde die Verfügbarkeit oder das Fehlen dieses Browsers einschließen.
• Kosteneffiziente Dienste, um ihre Preisempfindlichkeit zu befriedigen. Zur Messung wird der Preis zum Crawlen einer Reihe von Webseiten gemessen.
• Zuverlässigkeit:
  • Eine widerstandsfähige Webdateninfrastruktur zur Bewältigung von Hochvolumen-Batch-Abfragen. Die Messung basiert darauf, wie sich die Erfolgsquote während des Lasttests verschlechtert. Die widerstandsfähigsten Netzwerke sollten bei der Beantwortung von Zehntausenden paralleler Abfragen keine drastischen Rückgänge der Erfolgsquoten erleben.

2. Anforderungen an Webdaten für kleine, hochtechnische Teams:

Wenn Ihre Datenerfassungskosten die Rentabilität Ihres Unternehmens bestimmen und wenn Sie ein hochtechnisches Team sind, empfehlen wir, sich auf Proxies zu verlassen, um die Kosten zu senken.

Schließlich sollten alle Käufer auf die Preisgestaltung achten; daher haben wir Preise für die gleichen Pakete für alle wichtigen Webinfrastrukturanbieter berechnet:

Siehe Preisgestaltungsmethodik für Details.

Aktualisierungen zur Web-Scraping-Branche

Einschränkungen für AI-Crawler werden zu einer Kernherausforderung für das Scraping. Große Infrastrukturanbieter und Verlage wechseln von passiven robots.txt-Richtlinien zur aktiven Kontrolle.

Beispielsweise bietet Cloudflare AI-Crawler-Blocking und AI Labyrinth an, das versteckte nofollow-Links verwendet, um Crawler zu fangen, die no-crawl-Regeln ignorieren. Diese Änderungen machen die Crawler-Identität, die robots.txt-Konformität, die Berechtigungsverwaltung und die Datenherkunft für Scraping-Teams wichtiger.

Jüngste Rechtsstreitigkeiten zeigen, dass das Scraping-Risiko über die Frage hinausgeht, ob auf öffentliche Daten zugegriffen werden kann. Plattformen nutzen zunehmend Vertrags-, unlauteren Wettbewerb, Hausfriedensbruch, Urheberrecht und Theorien zur Umgehungsschädigung gegen groß angelegtes Scraping, insbesondere wenn die Daten für AI-Produkte verwendet oder als Dienstleistung weiterverkauft werden. ¹

Web Scraping für Machine Learning (ML)

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

Web Scraping vs. Screen Scraping

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

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.

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Dimensionen der Anforderungen an Webdaten

Wir behandeln hier nicht jeden Typ von Webdaten-Use-Cases. Viele Webdatennutzer haben mehrere einmalige Anfragen. Das ist nicht der Fokus dieses Berichts.

Wir haben gesehen, dass Unternehmen in der Regel wiederkehrende Webdatenbedürfnisse haben, um Sentiment, Preise oder andere sich schnell ändernde Metriken zu überwachen. Daher haben wir uns auf Unternehmen konzentriert, die Webdaten kontinuierlich nutzen. Diese Dimensionen sind:

Käuferbezogene Dimension

1. Volumen:

• Hohes Volumen, was 100 GB/Monat oder mehr bedeutet
• Niedriges Volumen für jedes niedrigere Volumen

2. Zeitempfindlichkeit:

• Echtzeit: Wenn Webdaten in roher oder verarbeiteter Form an menschliche Endbenutzer geliefert werden, während sie Anwendungen nutzen, sind Echtzeitantworten unerlässlich.
• Batch: Antwortzeiten sind nicht kritisch, solange Ergebnisse innerhalb von Zehntausenden von Sekunden empfangen werden. In den meisten Anwendungsfällen verarbeiten Unternehmen eingehende Webdaten in Batches, um ihre Systeme zu aktualisieren.

3. Qualitätsempfindlichkeit:

• Qualitätsempfindlich: Alle Webdatenslösungen liefern manchmal leere Antworten, wenn sie von Websites blockiert werden. Unternehmen, die begrenzte Zeit für das erneute Senden von Anfragen aufwenden möchten, bevorzugen Lösungen mit höheren Erfolgsquoten.
• Preissensitiv: Da ihre anderen Anforderungen erfüllt sind, wollen diese Unternehmen den niedrigsten Preis und sind bereit, ihre Datenerfassungssysteme mehrmals auszuführen, um hochwertigere Ergebnisse zu erzielen.
• Preis- und Qualitätsempfindlich: Unternehmen, die die optimale Kombination aus hohen Erfolgsquoten und Preis wünschen.

4. Technische Beteiligung:

• Wollen benutzerdefinierte Scraper erstellen? Das technische Team ist erfahren im Einsatz von Proxies, um Anti-Scraping-Technologien zu umgehen, und kann eine benutzerdefinierte interne Lösung erstellen. Sie sind bereit, sich auf die Überwindung sich entwickelnder Anti-Scraping-Ansätze zu konzentrieren.
• Wollen HTML-Parser erstellen: Das technische Team möchte HTML-Daten erhalten, um sie selbst zu parsen. Sie sind bereit, Webseiten kontinuierlich neu zu parsen, wenn sich das Seitendesign ändert.
• Wollen strukturierte Daten erhalten: Das Team möchte strukturierte Daten (z. B. JSON-Dateien) erhalten, um sie in ihre Anwendungen zu integrieren.

Webseitenbezogene Dimension:

5. Schwierigkeit:

• Schwer zu crawlennde Websites wie Amazon setzen zahlreiche Anti-Scraping-Technologien ein. Entsperrer sind notwendig, um konsistent Daten mit hohen Erfolgsquoten von ihnen zu erhalten
• Einfach zu crawlennde Websites können mit Proxies gecrawlt werden
• Einfach und schwer zu crawlennde Websites

6. Interaktivität:

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

7. Scraper-Verfügbarkeit:

• Verfügbar: Für jeden Zieltyp einer Webseite existiert ein benutzerdefinierter Scraper.
• Nicht verfügbar: Es gibt keine Scraper für irgendeinen der Zielwebseitentypen.
• Gemischt: Für einige Ziele existiert der Scraper, für andere nicht.

Methodik

Dieser Webdaten-Benchmark umfasst die folgenden Benchmarks, und die Methodik für jeden Benchmark wird auf seiner spezifischen Seite erklärt:

• E-Commerce-Scraper
• Suchmaschinen-Scraper
• Social-Media-Scraper
• Web-Entsperrer
• Groß angelegte Webdatenerfassung

Methodik zur Preisgestaltung

Fast alle Preise basieren auf öffentlich bekanntgegebenen Paketen.

Allerdings geben nicht alle Anbieter Preise auf denselben Ebenen bekannt. Während ein Anbieter Preise für 100 GB Residential-Proxy-Nutzung bereitstellen kann, bietet ein anderer Preise für 50 GB an. In Fällen, in denen ihre Preise nicht öffentlich waren, wenn Anbieter uns private Preisinformationen mitteilen, schließen wir sie in den Benchmark ein, sofern sie die Rangfolge der Anbieter nicht ändern.

Unsere Begründung ist, dass wir teilen möchten:

• Die genauesten Preise möglich für unsere Leser
• Preisniveaus, die mit den öffentlich verfügbaren Preisen übereinstimmen, die kontinuierlich überwacht werden können.

Einheitenkonvertierungen

Für dasselbe Produkt können Anbieter Preise in GB oder in Anfragen bereitstellen; wir mussten diese Werte zwischen ihnen konvertieren.
Wir gehen von einer durchschnittlichen Seitengröße von ~400 KB aus, basierend auf unserer Messung von 1.700 E-Commerce-URLs. Daher haben wir angenommen, dass 1 GB 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 den Umfang eines Enterprise-PoC allgemein repräsentiert:

• 100 GB Residential Proxies
• 100 GB Mobile Proxies
• 500 GB Datacenter Proxies
• 500k Entsperrer-Anfragen
• 500k Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten

Das Enterprise-Paket ist das Paket mit dem höchsten Volumen mit öffentlichen Preisen. In jeder Produktkategorie haben wir die höchsten Volumina identifiziert, die von jedem Anbieter angeboten werden, und das höchste Volumen als das Volumen im Enterprise-Paket für dieses Produkt genommen:

• 1.000 GB Residential Proxies
• 1.000 GB Mobile Proxies
• 5.000 GB Datacenter Proxies
• 2,5M Entsperrer-Anfragen
• 2,5M Scraping-API-Anfragen an Amazon-Produktseiten

Einschränkungen

Wenn Unternehmen solche Dienste in großen Mengen beschaffen, erhalten sie wahrscheinlich Rabatte. Solche Enterprise-Rabatte sind nicht öffentlich und sind nicht im Benchmark enthalten.

Anbieterspezifische Annahmen

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

• Apify:
  • Für Datacenter Proxies haben wir angenommen, dass der Benutzer ein $499/Monat-Paket kauft und $0,25/GB für die Plattformnutzung zahlt.
  • Für Scraper: Wir haben den Durchschnittspreis dieser beiden Scraper genommen: junglee~amazon-crawler und tri_angle~walmart-product-detail-scraper
• Oxylabs berechnet seinen Entsperrer nur auf GB-Basis. Daher haben wir seine Preisgestaltung in ein pro-Anfrage-Modell umgewandelt, wobei wir von einer durchschnittlichen Seitengröße von ~400 KB ausgehen.
• Zyte: Die 4. Preisklasse wurde für die Websites in unserem Benchmark empfohlen. Wir haben den HTTP-Response-Service genutzt.

Einschränkungen und nächste Schritte

Die Erfahrung von AIMultiple kann in diesen Fällen von der Erfahrung eines durchschnittlichen Benutzers abweichen: Benutzer können

• Schnellere Antworten aufgrund von Caching erhalten. Unsere Arbeit zielte darauf ab, Caching bei allen Anbietern zu umgehen, um gleiche Bedingungen zu schaffen.
• Weniger erfolgreiche Antworten beim Extrahieren von Daten von weniger beliebten Websites erhalten, da ihre Anfragen aufgrund von Website-Gesundheitsproblemen blockiert werden können.
• Konfigurationsfehler machen, KYC-Anforderungen verpassen oder blockiert werden, wenn sie zunächst eine hohe Anzahl von Anfragen senden. All dies kann ihre Erfahrung und Erfolgsquoten untergraben. Support-Teams können all diese Probleme schnell lösen.

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

Danksagungen & Haftungsausschlüsse zur Transparenz

Alle Anbieter haben zu diesem Benchmark beigetragen, indem sie einen Teil oder alle verwendeten Guthaben bereitgestellt haben. Wir danken ihnen für ihre Unterstützung unserer Forschung.

Alle Anbieter in diesem Benchmark sind AIMultiple-Kunden. Unser Team stellt die Objektivität sicher.

Diese Forschung zitieren

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  author = {Dilmegani, Cem},
  title  = {{Web-Scraping-Roadmap: Erkenntnisse aus 30M Anfragen}},
  year   = {2026},
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  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/web-scraping}},
  note   = {AIMultiple. Abgerufen am 13. Mai 2026}
}

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. AIMultiple informiert monatlich Hunderttausende von Unternehmen (laut similarWeb), darunter 55 % der Fortune 500. Cems Arbeit wurde von führenden globalen Publikationen wie Business Insider, Forbes und der Washington Post, von globalen Unternehmen wie Deloitte und HPE sowie von NGOs wie dem Weltwirtschaftsforum und supranationalen Organisationen wie der Europäischen Kommission zitiert. Weitere namhafte Unternehmen und Ressourcen, die AIMultiple referenziert haben, finden Sie hier. Im Laufe seiner Karriere war Cem als Technologieberater, Technologieeinkäufer und Technologieunternehmer tätig. Über ein Jahrzehnt lang beriet er Unternehmen bei McKinsey & Company und Altman Solon in ihren Technologieentscheidungen. Er veröffentlichte außerdem einen McKinsey-Bericht zur Digitalisierung. Bei einem Telekommunikationsunternehmen leitete er die Technologiestrategie und -beschaffung und berichtete direkt an den CEO. Darüber hinaus verantwortete er das kommerzielle Wachstum des Deep-Tech-Unternehmens Hypatos, das innerhalb von zwei Jahren von null auf einen siebenstelligen jährlichen wiederkehrenden Umsatz und eine neunstellige Unternehmensbewertung kam. Cems Arbeit bei Hypatos wurde von führenden Technologiepublikationen wie TechCrunch und Business Insider gewürdigt. Er ist ein gefragter Redner auf internationalen Technologiekonferenzen. Cem absolvierte sein Studium der Informatik an der Bogazici-Universität und besitzt einen MBA der Columbia Business School.

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