Fühlst du dich manchmal, als würdest du in der endlosen Flut digitaler Infos untergehen? Damit bist du definitiv nicht allein. Heute sorgt jeder Klick, jedes Scrollen und Wischen dafür, dass irgendwo auf der Welt neue Daten entstehen. Bis 2025 werden wir voraussichtlich unfassbare [**181 Zettabyte**](https://www.demandsage.com/big-data-statistics/#:~:text=120%20zettabytes%20of%20data%20was,reach%20181%20zettabytes%20in%202025) an Daten weltweit erreichen – das bringt selbst die erfahrensten Excel-Profis ins Schwitzen. Doch die eigentliche Herausforderung ist nicht die Masse, sondern zu wissen, wie man die richtigen Infos zur richtigen Zeit einsammelt und daraus echten Mehrwert fürs eigene Business zieht.

Genau hier kommt Data Harvesting ins Spiel. Und 2025, mit KI-Web-Scrapern an vorderster Front, ist Datensammeln längst nicht mehr nur das bloße Zusammentragen von Infos – es ist der Startpunkt für eine smarte Datenstrategie. Aus meiner langjährigen Erfahrung im SaaS- und Automatisierungsbereich weiß ich, wie der Wechsel von Handarbeit zu KI-Tools ganze Teams in Vertrieb, E-Commerce und Operations verändert. Also, schauen wir uns an: Was steckt hinter Data Harvesting, warum ist es so wichtig und wie krempelt KI-gestützte Datensammlung Unternehmen jeder Größe um?

## **Data Harvesting einfach erklärt: Was steckt dahinter?**

Fangen wir ganz von vorne an. **Data Harvesting** bedeutet, systematisch große Mengen an Daten aus verschiedensten Quellen zu sammeln und zu extrahieren – dazu zählen Webseiten, APIs, Online-Datenbanken, soziale Netzwerke und vieles mehr – um sie für Analysen und Entscheidungen zu nutzen ([PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/ethical-data-harvesting-practices/#:~:text=In%20the%20era%20of%20big,give%20them%20a%20competitive%20edge)). Kurz gesagt: So kommst du an die Rohdaten, die alles antreiben – von Marktforschung bis KI-Modellen.

Richtig spannend wird’s, wenn man den Vergleich zu früher zieht. Damals war Datensammeln oft mühsame Handarbeit: Copy & Paste, fehleranfällige Skripte schreiben und hoffen, dass die Website über Nacht nicht ihr Design ändert. Modernes Data Harvesting – vor allem mit KI – ist ein ganz anderes Level. KI-Web-Scraper können selbst unstrukturierte Webseiten „lesen“, verstehen und strukturieren, indem sie Methoden wie Natural Language Processing (NLP) und maschinelles Lernen nutzen, um sich flexibel an neue Situationen anzupassen ([Scrapeless](https://www.scrapeless.com/en/blog/scraping-5-trends-2025#:~:text=The%20deep%20integration%20of%20AI,dynamic%20content%2C%20significantly%20improving%20efficiency)).

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Ein häufiger Irrtum: **Data Harvesting ≠ Data Thinking**. Data Harvesting ist nur der erste Schritt – das reine Sammeln der Daten. Data Thinking heißt, diese Rohdaten in strategische Erkenntnisse und Maßnahmen zu verwandeln. Beides gehört zusammen, aber verwechsel das Werkzeug nicht mit dem Ziel.

## **Warum Data Harvesting für Unternehmen so wichtig ist**

Warum solltest du dich 2025 mit Data Harvesting beschäftigen? Ganz einfach: Es ist das Rückgrat moderner Unternehmensstrategien. Egal ob Vertrieb, Marketing, E-Commerce oder Immobilien – wer Daten clever sammelt und nutzt, verschafft sich einen echten Vorsprung.

Hier die wichtigsten Gründe:
![thunderbit-feature-overview-visual-icons.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_feature_overview_visual_icons_8f62416aad.png)

- **ROI und Effizienz:** [**92,1 % der Unternehmen**](https://ventionteams.com/solutions/ai/adoption-statistics#:~:text=According%20to%2092.1,their%20data%20and%20AI%20initiatives) berichten, dass Investitionen in Daten und KI richtig was bringen. KI-gestütztes Data Harvesting spart Handarbeit, minimiert Fehler und liefert aktuellere, nutzbare Infos.
- **Wettbewerbsanalyse:** Mit Echtzeit-Datensammlung kannst du Wettbewerber beobachten, Markttrends erkennen und schneller reagieren als je zuvor.
- **Leadgenerierung & Automatisierung:** Vertriebsteams bauen gezielte Leadlisten in Minuten statt Wochen. Marketing automatisiert die Recherche für Kampagnen. Operations optimiert interne Abläufe.

Hier ein schneller Überblick über typische Anwendungsfälle:

<Table content={`| **Branche** | **Data Harvesting Anwendungsfall** | **Strategischer Nutzen** |
| --- | --- | --- |
| E-Commerce | Preisüberwachung, SKU-Scraping | Dynamische Preisgestaltung, Bestandsoptimierung |
| Immobilien | Immobilienangebote, Preistracking | Schnellere Objektsuche, Marktanalysen |
| Vertrieb | Leadgenerierung, Kontaktdaten-Extraktion | Qualifizierte Leads, personalisierte Ansprache |
| Marketing | Social Sentiment, Wettbewerber-Kampagnen | Trendanalysen in Echtzeit, Kampagnen-Benchmarking |
| Finanzen | News-Scraping, alternative Datenquellen | Schnellere Handelssignale, Risikobewertung |`} />

Fazit: Data Harvesting ist kein reines IT-Thema – es ist ein strategischer Hebel für Wachstum, Effizienz und Innovation.

## **Die Entwicklung: Von Handarbeit zu KI-gestützter Datenerfassung**

Ich erinnere mich noch gut an die Zeiten, als „Datensammeln“ bedeutete, stundenlang zu kopieren, einzufügen und zu hoffen, dass die Website nicht plötzlich ihr Layout ändert. (Wer schon mal einen Web-Scraper nach einem Website-Update reparieren musste, weiß, was ich meine.) Aber diese Zeiten sind vorbei.

Der Wechsel zu KI-gestützter Datenerfassung ist eine echte Revolution. So sieht der Unterschied heute aus:

<Table content={`| **Aspekt** | **Manuelles Scraping** | **KI-gestütztes Scraping** |
| --- | --- | --- |
| Geschwindigkeit | 2–3 Seiten pro Minute | [1000+ Seiten pro Minute](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Feature%20Manual%20Scraping%20AI,Lower%20cost%20per%20data%20point) |
| Genauigkeit | Fehleranfällig | [Über 99 % Genauigkeit](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=1,developers) |
| Skalierbarkeit | Begrenzung durch menschliche Arbeit | [Nahezu unbegrenzte parallele Aufgaben](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Aspect%20Manual%20Scraping%20Automated%20Scraping,Manual%20formatting%20required%20Automated%20structuring) |
| Anpassung an Änderungen | Bricht bei Website-Updates | [ML-Algorithmen passen sich automatisch an](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Speed%202,Limited%20capabilities%20Processes%20JavaScript%20easily) |
| Dynamische Inhalte | Probleme mit JavaScript-Seiten | [Verarbeitet dynamische, JS-lastige Inhalte](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Feature%20Manual%20Scraping%20AI,Lower%20cost%20per%20data%20point) |
| Kosteneffizienz | Hohe Personalkosten | [Geringere Kosten pro Datensatz](https://web.instantapi.ai/blog/the-evolution-of-web-scraping-from-manual-to-automated-processes/#:~:text=Handling%20Changes%20Breaks%20with%20updates,Lower%20cost%20per%20data%20point) |`} />

KI-Web-Scraper nutzen NLP und intelligente Felderkennung, um Webseiten fast wie ein Mensch zu „lesen“ – nur eben mit Maschinen-Tempo und -Skalierung. Sie passen sich Layout-Änderungen an, verarbeiten dynamische Inhalte und strukturieren Daten automatisch. Das heißt: weniger Fleißarbeit, weniger Fehler, mehr Zeit für echte Analysen.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

## **KI-Web-Scraper-Tools: Wie Thunderbit Data Harvesting smarter macht**

Ein kurzer Blick auf Thunderbit. Als Mitgründer und CEO bin ich überzeugt, dass wir Data Harvesting für Business-Anwender radikal vereinfachen.

[Thunderbit](https://thunderbit.com/) ist eine KI-Web-Scraper Chrome-Erweiterung, mit der jeder Webdaten sammeln kann – ganz ohne Programmierkenntnisse. Das macht Thunderbit besonders:

![thunderbit-data-scraping-core-capabilities.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_data_scraping_core_capabilities_8b7c94b1c7.png)

- **KI-Feldvorschläge** – Thunderbit analysiert die Seite und schlägt automatisch die wichtigsten Spalten und Datentypen vor. So sparst du dir stundenlanges Einrichten und Rätselraten.
- **Subpage-Scraping** – Thunderbit klickt sich automatisch durch Unterseiten (z. B. Produktdetailseiten oder Profile) und sammelt zusätzliche Daten für eine umfassende Tabelle.
- **Fertige Scraper-Vorlagen** – Für bekannte Seiten wie Amazon, Zillow oder Instagram gibt’s Vorlagen, mit denen du Daten mit nur einem Klick extrahierst – perfekt für wiederkehrende Aufgaben.
- **Geplantes Scraping** – Halte deine Datensätze automatisch aktuell. Beschreibe einfach deinen Zeitplan in Alltagssprache (z. B. „jeden Montag um 9 Uhr“) und Thunderbit erledigt den Rest – ganz ohne Erinnerungen oder manuelles Nacharbeiten.
- **Kostenloser Export und Content-Extraktion** – Exportiere deine Daten direkt nach Google Sheets, Excel, Airtable oder Notion – ohne Bezahlschranke. Außerdem kannst du E-Mails, Telefonnummern und Bilder mit nur einem Klick extrahieren.

Und ja, wir unterstützen 34 Sprachen – denn das Web ist global, und unsere Nutzer auch. Mehr dazu findest du in unserem [Blogartikel zum Thema KI-Web-Scraping](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai).

## **Branchenspezifische Data-Harvesting-Strategien**

Wichtig zu wissen: **Data Harvesting ist nie ein Einheitsbrei**. Methoden, Nutzen und sogar die „Dichte“ wertvoller Daten unterscheiden sich je nach Branche enorm.

- **E-Commerce:** Hier geht’s um Preisüberwachung, SKU-Scraping und Bestandsmanagement. Der Mehrwert liegt in aktuellen Daten und großer Breite – je mehr Produkte und Wettbewerber, desto besser.
- **Immobilien:** Im Fokus stehen Immobilienangebote, Preishistorien und Standortdaten. Hier zählt die Tiefe – Details zu jedem Objekt können entscheidend sein.
- **Vertrieb:** Leadgenerierung ist das A und O. Ziel ist es, saubere, nutzbare Kontaktdaten und Unternehmensinfos aus Nischenverzeichnissen oder sozialen Netzwerken zu extrahieren.

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Die „Wertdichte“ der gesammelten Daten ist entscheidend. Im E-Commerce braucht man oft tausende SKUs, um Preistrends zu erkennen. Im Immobilienbereich kann ein einziges Objekt mehrere Tausend Euro wert sein. Wer die Datenlandschaft seiner Branche kennt, kann gezielter und effizienter sammeln.

## **Automatisierte Dateneingabesysteme mit KI aufbauen**

Jetzt wird’s richtig spannend (ja, ich bin Daten-Nerd): **Data Harvesting ist nur der Anfang**. Die eigentliche Power entfaltet sich, wenn du KI-gestützte Datensammlung in deine Automatisierungssysteme einbaust.

Stell dir vor: Thunderbit sammelt jeden Morgen aktuelle Produktdaten von deinen Lieferanten, überträgt sie direkt ins Warenwirtschaftssystem und löst automatische Preisupdates im Onlineshop aus. Oder dein Vertrieb bekommt täglich neue, bereits bereinigte und formatierte Leads – bereit für die Ansprache.

Praktische Tipps für deine eigene automatisierte Datenpipeline:

![data-harvesting-benefits-2025.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_harvesting_benefits_2025_98b8fe07f3.png)

1. **Definiere deinen Datenbedarf:** Überlege zuerst, welche Daten du wirklich brauchst und in welchem Format.
2. **Richte KI-Scraping-Workflows ein:** Nutze Thunderbits [KI-Feldvorschläge](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling) und Zeitplanungsfunktionen für die Automatisierung.
3. **Integriere deine Tools:** Exportiere direkt nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion. Nutze APIs oder Automatisierungsplattformen für die Anbindung an dein CRM oder ERP.
4. **Überwache und optimiere:** Prüfe regelmäßig die Datenqualität und passe deine Pipeline bei Bedarf an.

Das spart nicht nur Zeit, sondern sorgt für ein System, in dem Daten automatisch fließen – und so schnellere, fundiertere Entscheidungen ermöglichen.

## **Best Practices für Data Harvesting 2025**

Mit großer Macht kommt große Verantwortung (und, ehrlich gesagt, auch einiges an Compliance-Aufwand). Hier die wichtigsten Tipps für effektives und faires Data Harvesting 2025:

![ethical-data-harvesting-practices-2025.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/ethical_data_harvesting_practices_2025_2e5302d148.png)

- **Datenschutz und Compliance beachten:** Halte dich immer an Vorschriften wie [DSGVO und CCPA](https://www.promptcloud.com/blog/ethical-data-harvesting-practices/#:~:text=). Sammle keine personenbezogenen Daten ohne klare rechtliche Grundlage.
- **Website-Regeln und Robots.txt prüfen:** Extrahiere keine Daten, die laut Website-Bedingungen oder robots.txt nicht erlaubt sind.
- **Datenqualität im Fokus:** Nutze KI-Tools zur Bereinigung, Validierung und Duplikaterkennung. Prüfe regelmäßig Stichproben deiner Datensätze.
- **Ressourcenschonend arbeiten:** Konfiguriere deine Scraper so, dass Zielseiten nicht überlastet werden. Nutze angemessene Abfrageintervalle und Backoff-Strategien.
- **Transparenz wahren:** Kommuniziere intern (und ggf. extern), welche Daten gesammelt werden und zu welchem Zweck.
- **Rechtliche Entwicklungen verfolgen:** Die Regeln für Webdaten ändern sich laufend. Bleib informiert und hol dir bei größeren Projekten juristischen Rat.

Eine kompakte Checkliste für Unternehmen:

1. Datenquellen und -bedarf identifizieren
2. KI-gestützte Tools für Einrichtung und Extraktion nutzen
3. Daten regelmäßig validieren und bereinigen
4. Einhaltung von Gesetzen und Website-Regeln sicherstellen
5. Automatisierte Integration in deine Systeme
6. Laufende Überwachung und Anpassung

Mehr dazu findest du in unserem [Leitfaden zu Data Scraping Best Practices](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it).

## **Typische Herausforderungen bei KI-gestützter Datensammlung meistern**

Auch mit modernster KI läuft Data Harvesting nicht immer wie am Schnürchen. Hier die häufigsten Stolpersteine – und wie KI-Web-Scraper sie meistern:

![traditional-vs-ai-powered-scraping-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/traditional_vs_ai_powered_scraping_comparison_5fa418f70d.png)

- **Website-Änderungen:** Layouts ändern sich ständig. KI-Scraper passen sich dank Machine Learning automatisch an, sodass du nicht jede Woche deine Workflows anpassen musst ([Scrapeless](https://www.scrapeless.com/en/blog/scraping-5-trends-2025#:~:text=The%20deep%20integration%20of%20AI,dynamic%20content%2C%20significantly%20improving%20efficiency)).
- **Dynamische Inhalte:** JavaScript-lastige Seiten waren früher ein Problem. Heute können KI-gesteuerte Headless-Browser wie ein Mensch mit Seiten interagieren und selbst komplexe Inhalte extrahieren.
- **Datenqualität:** Rohdaten aus dem Web sind oft unstrukturiert. Integrierte KI-Tools zur Bereinigung und Validierung filtern Störfaktoren, entfernen Duplikate und erkennen Fehler frühzeitig.
- **Anti-Scraping-Maßnahmen:** Viele Seiten setzen CAPTCHAs und IP-Sperren ein. KI-Scraper rotieren Proxys, simulieren menschliches Verhalten und lösen sogar CAPTCHAs, um unauffällig zu bleiben.
- **Kompetenzlücke:** Nicht jeder ist Programmierer. No-Code-KI-Tools wie Thunderbit machen es auch Fachabteilungen möglich, Scraper visuell einzurichten und zu steuern – so wird Datensammlung für alle zugänglich.

Das Ergebnis: Weniger Zeit mit Technikproblemen, mehr Zeit für die eigentliche Nutzung der Daten.

## **Fazit: Die Zukunft des Data Harvesting mit KI**

Zum Schluss der Blick aufs große Ganze: **2025 ist Data Harvesting längst nicht mehr nur eine technische Aufgabe, sondern ein echter Erfolgsfaktor**. Die weltweite Datenexplosion und der Siegeszug von KI-Web-Scrapern machen es Unternehmen möglich, Infos in nie dagewesenem Tempo und Umfang zu sammeln, zu bereinigen und zu nutzen.

Doch der eigentliche Mehrwert entsteht erst, wenn du KI-gestützte Datensammlung in deine Gesamtstrategie einbaust – mit automatisierten Pipelines, branchenspezifischen Ansätzen und Fokus auf Datenqualität und Compliance.

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=wJ794jLP2Tw"} />

Wer noch auf Handarbeit setzt, sollte jetzt umdenken. Mit den richtigen Tools wird es so einfach wie nie, die Vorteile von KI-gestützter Datensammlung zu nutzen. Und in Zukunft werden die Unternehmen vorne liegen, die Data Harvesting als strategischen, automatisierten und branchenspezifischen Prozess verstehen.

Bereit, die Datenflut in deinen Wettbewerbsvorteil zu verwandeln? Die Zukunft ist da – und sie wird von KI angetrieben.

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

## FAQs
**1. Was ist ein KI-Web-Scraper?**  
Ein KI-Web-Scraper nutzt künstliche Intelligenz, um automatisch Daten von Webseiten zu extrahieren – ganz ohne Programmierkenntnisse.

**2. Ist Data Harvesting legal?**  
Ja, solange Datenschutzgesetze (wie DSGVO/CCPA) eingehalten und die Nutzungsbedingungen sowie robots.txt der Website respektiert werden.

**3. Welche Branchen profitieren besonders von Data Harvesting?**  
Vor allem E-Commerce, Immobilien und Vertrieb profitieren stark von strukturierter Webdatenerfassung.

**4. Unterstützt Thunderbit Automatisierung?**  
Ja, Thunderbit bietet geplantes Scraping und nahtlosen Export zu Tools wie Google Sheets oder Notion.

**Mehr erfahren**
1. [Wie Sie mit KI jede Website scrapen – Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai?utm_source=chatgpt.com)  
2. [Scrapeless Scraping Browser: Eine High-Concurrency-Automatisierungslösung für KI](https://www.scrapeless.com/en/blog?utm_source=chatgpt.com)  
3. [Was ist Data Harvesting? Wie profitieren Unternehmen davon? – PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/what-is-data-harvesting-and-its-benefits/?utm_source=chatgpt.com)

Erfahren Sie, was Data Harvesting ist, wie KI-Scraper funktionieren und warum das Thema für Unternehmen 2025 entscheidend ist.

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Was ist Data Harvesting? KI-gestützte Datensammlung im Jahr 2025

Das Internet gleicht einem riesigen, ständig wuchernden Dschungel. Täglich entstehen über [252.000 neue Websites](https://diviflash.com/website-statistics/#:~:text=1,that%20approximately%2050%20billion%20web), und allein der Google-Suchindex umfasst [mehr als 30 Milliarden Seiten](https://siteefy.com/how-many-websites-are-there/#:~:text=The%20Total%20Number%20of%20Indexed,Web%20Pages). Vielleicht hast du dich schon mal gefragt, wie Suchmaschinen da überhaupt noch den Überblick behalten – oder wie Unternehmen in diesem digitalen Heuhaufen die Nadel finden. Du bist damit nicht allein! Nach Jahren im SaaS- und Automatisierungsbereich werde ich immer wieder gefragt: „Was ist eigentlich der Unterschied zwischen Web Crawling und Web Scraping? Ist das nicht das Gleiche?“ Die kurze Antwort: Nein – und wer beides in einen Topf wirft, kommt schnell ins Schleudern.

Egal, ob du im Vertrieb nach neuen Leads suchst, als E-Commerce-Manager die Preise im Blick behalten willst oder einfach beim nächsten Meeting mit Fachwissen glänzen möchtest: Lass uns gemeinsam klären, was ein Web-Crawler wirklich macht, wie er sich von einem Scraper unterscheidet und warum das richtige Tool (wie Thunderbit) dir jede Menge Stress – und vielleicht sogar dein Wochenende – retten kann.

## **Web-Crawler-Grundlagen: Was ist ein Web-Crawler?**

![what-is-a-web-crawler-definition.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/what_is_a_web_crawler_definition_c3188585c8.png)

Stell dir den gewissenhaftesten Bibliothekar der Welt vor: Er sortiert nicht nur Bücher, sondern läuft täglich durch alle Regale, um nach neuen Titeln Ausschau zu halten. Genau das macht ein Web-Crawler – nur eben mit Milliarden von Webseiten. Ein Web-Crawler (auch Spider oder Bot genannt) ist ein automatisiertes Programm, das systematisch das Netz durchforstet, Links folgt und alles, was es findet, katalogisiert. So bauen Suchmaschinen wie Google und Bing ihre riesigen Indizes auf und machen das Web für uns alle durchsuchbar.

Begriffe wie „Googlebot“ oder „Bingbot“ hast du bestimmt schon mal gehört – das sind bekannte Web-Crawler, die im Hintergrund arbeiten. Es gibt aber auch modernere Tools wie [Firecrawl](https://github.com/mendableai/firecrawl#:~:text=What%20is%20Firecrawl%3F), mit denen Entwickler und Unternehmen ganze Websites erfassen und als strukturierte Daten für KI oder Analysen aufbereiten können.

Wichtig: Crawling bedeutet **Entdecken** – also Seiten finden und indexieren, nicht gezielt Daten herausziehen. Dafür ist Web Scraping zuständig (dazu gleich mehr).

## **Wie funktioniert Web Crawling?**

Schauen wir uns an, wie ein Web-Crawler arbeitet. Stell ihn dir als digitalen Entdecker mit einem Rucksack voller „Seed-URLs“ vor – das sind die Startpunkte. So läuft der Prozess ab:

1. **Seed-URLs:** Der Crawler startet mit einer Liste bekannter Webadressen.
2. **Abrufen & Analysieren:** Er besucht jede URL, lädt die Seite und sucht nach weiteren Links.
3. **Links folgen:** Jeder neue Link kommt auf die To-do-Liste (die sogenannte URL-Frontier).
4. **Indexierung:** Der Crawler speichert Infos zu jeder Seite – manchmal den kompletten Inhalt, manchmal nur Metadaten.
5. **Rücksichtnahme:** Er prüft die robots.txt der Website, ob Crawling erlaubt ist, und macht Pausen, um Server nicht zu überlasten.
6. **Ständige Aktualisierung:** Da sich das Web ständig verändert, besucht der Crawler Seiten regelmäßig erneut, um den Index aktuell zu halten.

Das ist, als würdest du eine Stadt kartieren, jede Straße ablaufen, neue Gassen und Läden notieren und deine Karte bei jeder Veränderung aktualisieren.

### **Wichtige Komponenten eines Web-Crawlers**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=oNwH-8inHkI"} />

Auch wenn du kein Technikprofi bist, lohnt sich ein Blick unter die Haube:

- **URL-Frontier (Queue):** Die zentrale Aufgabenliste mit allen noch zu besuchenden URLs.
- **Fetcher/Downloader:** Holt die jeweilige Webseite ab.
- **Parser:** „Liest“ die Seite, extrahiert Links und manchmal weitere Infos.
- **Duplikatprüfung & URL-Filter:** Verhindert Endlosschleifen und doppelte Besuche.
- **Datenspeicher/Index:** Hier werden alle gefundenen Inhalte für spätere Nutzung abgelegt.

Stell dir das wie ein Fließband vor: Einer holt die Zeitung, der nächste markiert die Schlagzeilen, ein anderer archiviert die Ausschnitte und jemand behält den Überblick, welche Zeitungen als nächstes dran sind.

## **Wie crawlt man eine Website? Tools und Methoden**

Als Business-Anwender kommt vielleicht der Gedanke, einen eigenen Crawler zu bauen. Mein Tipp: Lass es lieber. Es gibt viele Tools, die dir die Arbeit abnehmen – es sei denn, du willst die nächste Suchmaschine entwickeln.

**Beliebte Web-Crawling-Tools:**

- [**Scrapy**](https://www.octoparse.com/blog/10-best-open-source-web-scraper#:~:text=Language%3A%20Python): Open Source, für Entwickler, ideal für große Projekte.
- [**Apache Nutch**](https://www.scrapehero.com/best-web-crawling-tools-and-frameworks/#:~:text=Apache%20NutchImage): Für Big Data Indexierung und Forschung.
- [**Heritrix**](https://www.octoparse.com/blog/10-best-open-source-web-scraper#:~:text=2): Das Tool des Internet Archive für Web-Archivierung.
- [**Screaming Frog SEO Spider**](https://iproyal.com/blog/free-web-crawling-tools/#:~:text=Top%209%20Free%20Web%20Crawling,broken%20backlinks%20without%20spending%20extra): Besonders beliebt bei SEOs für Website-Analysen.
- [**Firecrawl**](https://github.com/mendableai/firecrawl#:~:text=What%20is%20Firecrawl%3F): Modern, API-basiert, ermöglicht das Crawlen und Extrahieren strukturierter Daten von ganzen Websites.

**Achtung:** Die meisten dieser Tools erfordern technisches Know-how. Auch „No-Code“-Lösungen haben oft eine Lernkurve – etwa beim Auswählen von HTML-Elementen, bei Website-Änderungen oder dynamischen Inhalten. Wenn du nur ein paar Seiten auslesen willst, brauchst du meist keinen vollwertigen Crawler.

## **Web Crawling vs. Web Scraping: Wo liegt der Unterschied?**

Hier beginnt oft die Verwirrung. Crawling und Scraping hängen zusammen, sind aber nicht dasselbe.

<Table content={`| **Aspekt** | **Web Crawling** | **Web Scraping** |
| --- | --- | --- |
| **Ziel** | Webseiten entdecken und indexieren | Gezielt Daten aus Webseiten extrahieren |
| **Vergleich** | Bibliothekar, der jedes Buch katalogisiert | Wichtige Infos aus einzelnen Seiten kopieren |
| **Ergebnis** | Liste von URLs, Seiteninhalte, Sitemap | Strukturierte Daten (CSV, Excel, JSON usw.) |
| **Nutzer** | Suchmaschinen, SEO-Tools, Archivare | Vertrieb, E-Commerce, Analysten, Forscher |
| **Typischer Umfang** | Milliarden Seiten (breit angelegt) | Dutzende bis Tausende Seiten (gezielt) |`} />

**Kurz gesagt:** Crawling dient dem **Auffinden** von Seiten, Scraping dem **gezielten Sammeln** von Daten ([nimbleway.com](https://www.nimbleway.com/blog/web-crawling-vs-web-scraping#:~:text=Web%20crawling%20and%20web%20scraping%2C,applications%20in%20today%27s%20online%20world)).

## **Typische Herausforderungen und Best Practices beim Crawling und Scraping**

### **Herausforderungen**

- **Website-Änderungen:** Schon kleine Designänderungen können dein Tool lahmlegen ([octoparse.com](https://www.octoparse.com/blog/web-scraping-limitations#:~:text=The%20website%20structures%20change%20frequently)).
- **Dynamische Inhalte:** Viele Seiten laden Daten per JavaScript, was einfache Crawler nicht erfassen können.
- **Anti-Bot-Maßnahmen:** CAPTCHAs, IP-Sperren und Logins können dich ausbremsen.
- **Skalierung:** Tausende Seiten zu crawlen kann deinen Rechner (oder deine IP) überfordern.
- **Rechtliche/ethische Fragen:** Öffentlich zugängliche Daten zu scrapen ist meist erlaubt, aber prüfe immer die Nutzungsbedingungen und Datenschutzgesetze ([web.instantapi.ai](https://web.instantapi.ai/blog/common-misconceptions-about-web-scraping-debunked/#:~:text=,specific%20data%3B%20crawling%20maps%20websites)).

### **Best Practices**

- **Das richtige Tool wählen:** Wenn du nicht programmierst, starte mit einem No-Code-Scraper.
- **Datenbedarf klar definieren:** Überlege genau, welche Daten du brauchst und warum.
- **Website-Regeln respektieren:** Prüfe immer `robots.txt` und die Nutzungsbedingungen.
- **Server schonen:** Baue Pausen zwischen Anfragen ein, um Websites nicht zu überlasten.
- **Wartung einplanen:** Websites ändern sich – rechne mit gelegentlichen Anpassungen.
- **Daten sauber und sicher speichern:** Prüfe Ergebnisse auf Duplikate und Fehler.

## **Typische Anwendungsfälle: Crawling vs. Scraping**

### **Web Crawling**

- **Suchmaschinen-Indexierung:** Googlebot und Bingbot crawlen das Web, um Suchergebnisse aktuell zu halten ([en.wikipedia.org](https://en.wikipedia.org/wiki/Googlebot#:~:text=Googlebot%20is%20the%20web%20crawler,for%20the%20Google%20Search%20engine)).
- **Web-Archivierung:** Das Internet Archive crawlt Seiten für die Wayback Machine.
- **SEO-Audits:** Tools crawlen deine Website, um z. B. fehlerhafte Links zu finden.

### **Web Scraping**

- **Preisüberwachung:** Händler scrapen Produktseiten der Konkurrenz für Preisanalysen ([nextgeninvent.com](https://nextgeninvent.com/blogs/web-scraping-best-practices/#:~:text=%E2%80%9COver%2082%25%20of%20e,PMW)).
- **Lead-Generierung:** Vertriebsteams scrapen Verzeichnisse nach Kontaktdaten.
- **Content-Aggregation:** News- oder Jobportale sammeln Inhalte aus verschiedenen Quellen.
- **Marktforschung:** Analysten scrapen Bewertungen oder Social Media für Stimmungsanalysen.

**Fun Fact:** Über [82 % der E-Commerce-Unternehmen](https://nextgeninvent.com/blogs/web-scraping-best-practices/#:~:text=%E2%80%9COver%2082%25%20of%20e,PMW) nutzen Web Scraping für externe Daten. Wenn du es nicht tust, macht es vermutlich deine Konkurrenz.

## **Wann solltest du Crawling oder Scraping einsetzen?**

Hier eine schnelle Entscheidungshilfe:

- **Musst du neue Seiten entdecken oder eine ganze Website indexieren?**
    
    → Setze auf Web Crawling.
    
- **Weißt du schon, wo deine Daten liegen (bestimmte Seiten oder Bereiche)?**
    
    → Dann reicht Web Scraping.
    
- **Baust du eine Suchmaschine oder willst das Web archivieren?**
    
    → Crawling ist gefragt.
    
- **Willst du gezielt Daten für Vertrieb, Preise oder Analysen sammeln?**
    
    → Scraping ist die richtige Wahl.
    
- **Unsicher?**
    
    → Starte mit Scraping. Für die meisten Business-Anwendungen reicht das völlig aus.
    

Für die meisten Unternehmen ist **Scraping** die Lösung – gezielte, strukturierte Daten, die du sofort weiterverwenden kannst.

![web-crawling-vs-scraping-infographic.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_crawling_vs_scraping_infographic_00a2caa371.png)

## **Web Scraping für Unternehmen: Die Vorteile von Thunderbit**

Warum sollten sich gerade Business-Anwender – vor allem ohne Programmierkenntnisse – auf Scraping konzentrieren? Und warum ist [Thunderbit](https://thunderbit.com/) dafür gemacht?

Ich habe schon zu viele Teams erlebt, die Tage (oder Wochen) mit scheinbar „einfachen“ Scraping-Tools vergeudet haben. Deshalb haben wir Thunderbit entwickelt: Damit Webdaten-Extraktion so einfach wie zwei Klicks wird.

**Das macht Thunderbit besonders:**

- **Zwei-Klick-Workflow:** „KI-Felder vorschlagen“ anklicken, dann „Scrapen“. Fertig. Kein Code, kein Gefummel mit Selektoren.
- **Bulk-URL- & PDF-Support:** Daten aus einer Liste von URLs oder sogar aus PDFs extrahieren? Thunderbit kann beides.
- **Export überallhin:** Schicke deine Daten direkt zu Google Sheets, Airtable, Notion oder lade sie als CSV/JSON herunter – ohne Zusatzkosten.
- **Subpage-Scraping:** Thunderbit besucht automatisch Unterseiten (z. B. Produktdetails) und ergänzt deine Datentabelle.
- **KI-Autofill:** Automatisiere das Ausfüllen von Formularen und wiederkehrende Webaufgaben – wie ein digitaler Assistent für Routinejobs.
- **Kostenlose E-Mail- & Telefon-Extraktoren:** Mit einem Klick alle Kontaktdaten einer Seite erfassen.
- **Cloud- oder Browser-Scraping:** Wähle, was zu dir passt – Thunderbit kann superschnell in der Cloud oder direkt im Browser (ideal für eingeloggte Seiten) scrapen.
- **Keine Lernkurve:** Entwickelt für Vertrieb, E-Commerce und Marketing – einfach Ergebnisse, keine IT-Abteilung nötig.

Mehr Anwendungsbeispiele findest du in unseren Guides zum [Scrapen von Amazon-Produkten](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews), [Scrapen von Google-Suchergebnissen](https://thunderbit.com/blog/scrape-google-search-results) oder [Datenexport nach Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel).

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Mit KI jede Website in 2 Klicks scrapen"} />

### **Thunderbit vs. klassischer Web-Scraper**

Hier ein direkter Vergleich für Business-Anwender:

<Table content={`| **Funktion/Bedarf** | **Thunderbit** | **Klassischer Web-Scraper (z. B. Scrapy, Nutch)** |
| --- | --- | --- |
| **Einrichtung** | 2 Klicks, kein Code | Technische Einrichtung, oft Scripting nötig |
| **Lernkurve** | Minimal | Hoch (vor allem für Nicht-Programmierer) |
| **Unterseiten** | KI-gesteuert, automatisch | Manuelles Scripting oder komplexe Konfiguration |
| **Bulk-URLs/PDFs** | Integriert | Meist nicht direkt unterstützt |
| **Exportformate** | Google Sheets, Airtable, Notion, CSV | CSV, JSON (oft manuelle Integration) |
| **Anpassungsfähigkeit** | KI passt sich Website-Änderungen an | Manuelle Updates bei Änderungen nötig |
| **Business-Anwendungsfälle** | Vertrieb, E-Commerce, SEO, Operations | Suchmaschinen-Indexierung, Forschung, Archivierung |
| **Zeitplanung** | Zeitsteuerung in natürlicher Sprache | Cronjobs oder externe Scheduler |
| **Preis** | Ab 15 $/Monat, kostenlose Stufe verfügbar | Kostenlos/Open Source, aber höherer Aufwand |
| **Support** | Nutzerorientiert, moderne Oberfläche | Community-basiert, Entwicklerfokus |`} />

Mit Thunderbit kommst du blitzschnell von „Ich brauche diese Daten“ zu „Hier ist meine Tabelle“ – ganz ohne IT-Ticket.

## **Fazit: Die richtige Methode für dein Unternehmen**

![web-crawling-vs-web-scraping-for-business.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_crawling_vs_web_scraping_for_business_5c56261e46.png)

Kurz und knapp:

- **Web Crawling** dient dem Entdecken und Indexieren von Seiten – ideal für Suchmaschinen und Website-Audits.
- **Web Scraping** extrahiert gezielt verwertbare Daten – z. B. für Leads, Preisüberwachung oder Content-Aggregation.
- Für die meisten Unternehmen ist Scraping die Lösung. Und du brauchst dafür keine Programmierkenntnisse.

Das Web wächst und wird immer komplexer. Mit der richtigen Strategie – und dem passenden Tool – kannst du aus diesem Chaos wertvolle Erkenntnisse gewinnen. Wenn du genug von komplizierten Scraping-Tools oder langen IT-Wartezeiten hast, probiere [Thunderbit](https://thunderbit.com/) aus. Du wirst überrascht sein, wie viel du mit nur zwei Klicks erledigen kannst (und vielleicht bleibt dir endlich das Wochenende frei).

Du willst Thunderbit live erleben? Hol dir unsere [Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) oder stöbere in weiteren Tipps und Anleitungen im [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog).

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp?hl=en-US&utm_source=thunderbit_blog"} title={"Thunderbit Chrome-Erweiterung installieren"} />

Viel Spaß beim Scrapen (und nicht beim Crawlen – es sei denn, du baust die nächste Suchmaschine)!

## **FAQs**

**1. Brauche ich für mein Unternehmen sowohl einen Web-Crawler als auch einen Scraper?**

Nicht unbedingt. Wenn du schon weißt, auf welchen Seiten deine Daten liegen, reicht ein Web-Scraper wie Thunderbit völlig aus. Crawler sind vor allem dann sinnvoll, wenn du neue Seiten entdecken willst – etwa für eine komplette Website-Übersicht oder SEO-Audits.

**2. Ist Web Scraping legal?**

Im Allgemeinen ist das Scrapen öffentlich zugänglicher Daten erlaubt – solange du keine Logins umgehst, keine Nutzungsbedingungen verletzt oder sensible Daten sammelst. Prüfe aber immer die `robots.txt` und die Datenschutzrichtlinien der Website, besonders bei kommerzieller Nutzung.

**3. Was unterscheidet Thunderbit von anderen Web-Scraping-Tools?**

Thunderbit richtet sich an Business-Anwender ohne Programmierkenntnisse. Im Gegensatz zu klassischen Scraping-Tools, die HTML-Kenntnisse oder manuelle Einrichtung erfordern, nutzt Thunderbit KI, um Felder zu erkennen, Unterseiten zu navigieren und Daten im gewünschten Format auszugeben – alles in nur zwei Klicks.

**4. Kann Thunderbit auch dynamische Websites und eingeloggte Seiten scrapen?**

Ja. Thunderbit bietet Scraping direkt im Browser für eingeloggte Sitzungen und dynamische Inhalte sowie Cloud-Scraping für Geschwindigkeit und Skalierung. Du kannst je nach Datenbedarf den passenden Modus wählen.

### **Weiterführende Artikel**

- [Was ist Data Scraping und wie funktioniert es 2025?](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)
- [Wie viele Websites gibt es weltweit?](https://siteefy.com/how-many-websites-are-there/#:~:text=According%20to%20the%C2%A0research%20project%C2%A0,4%20October%202024)
- [Was ist ein Web-Crawler? | Wie Web-Spider arbeiten | Cloudflare](https://www.cloudflare.com/learning/bots/what-is-a-web-crawler/#:~:text=The%20Internet%20is%20constantly%20changing,of%20pages%20to%20crawl%20next)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"KI-Web-Scraper kostenlos testen"} />

Erfahre, was ein Web-Crawler ist, wie Web Crawling funktioniert und worin der Unterschied zu Scraping liegt. Entdecke Top-Tools wie Thunderbit.

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Was ist ein Web-Crawler? Web Crawling vs. Scraping einfach erklärt

Stell dir vor: Es ist Montagmorgen, 8:30 Uhr. Du sitzt vor einer endlosen Tabelle und kopierst Firmennamen, E-Mail-Adressen und Telefonnummern von zig verschiedenen Webseiten. Damit bist du nicht allein – tatsächlich verbringen über [**75 % der Angestellten täglich rund 3 Stunden**](https://www.accelo.com/post/time-tracking-statistics#:~:text=Workpuls%2C%202020) nur damit, Daten von A nach B zu schieben. Ich kenne das aus eigener Erfahrung – und ehrlich, es gibt motivierendere Wege, in die Woche zu starten. Gerade im Vertrieb ist das ein echtes Problem: [**72 % der Sales-Leute sagen, sie verbringen täglich mindestens eine Stunde mit manueller Dateneingabe**](https://heydan.ai/page/3/?p=t#:~:text=It%20is%20no%20secret%20that,important%20things%20like%20sales%20activities), und über 20 % nennen es sogar ihr *größtes* CRM-Ärgernis.

Unsere Welt dreht sich um Daten – aber wie wir sie sammeln, ist oft noch steinzeitlich. Zum Glück gibt’s heute moderne Tools wie Web-Scraper und KI-gestützte Lösungen, die uns endlich von der Copy-Paste-Tretmühle erlösen. In diesem Leitfaden zeige ich dir, was Datenextraktion wirklich bedeutet, warum sie so wichtig ist und wie du damit stundenlange Fleißarbeit in wenige Minuten wertvoller Erkenntnisse verwandelst. Egal ob Vertrieb, E-Commerce oder Operations – hier erfährst du, wie du mit Datenextraktion effizienter arbeitest.

## Datenextraktion einfach erklärt: Was steckt dahinter und warum ist es wichtig?

Klartext: **Datenextraktion** heißt im Grunde, „nützliche Infos aus vielen Quellen einsammeln und übersichtlich zusammenstellen“. Stell dir vor, du pflückst die besten Äpfel aus verschiedenen Gärten und legst sie in einen Korb – das ist Datenextraktion in kurz.

Genauer gesagt: Es ist der Prozess, Daten aus unterschiedlichen Quellen zu holen und sie in ein brauchbares Format für Analyse, Reporting oder Speicherung zu bringen ([Astera](https://www.astera.com/type/blog/what-is-data-extraction-a-brief-guide/#:~:text=Data%20extraction%20is%20the%20process,into%20databases%2C%20applications%2C%20or%C2%A0%2059%C2%A0downstream)). Ziel ist es, verstreute Infos aus Datensilos zu befreien und zentral verfügbar zu machen, damit du damit arbeiten kannst.

**Wo kommt Datenextraktion zum Einsatz?**

- **Webseiten:** Öffentliche Verzeichnisse, Produktlisten oder Bewertungsportale.
- **Datenbanken & Tabellen:** Dein CRM, ERP oder die endlose Excel-Tabelle.
- **Dokumente & PDFs:** Rechnungen, Berichte oder Verträge.
- **APIs und Protokolle:** Für Technik-Fans sind das wahre Goldgruben für Betriebsdaten.

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Ob strukturierte Daten (wie ordentlich sortierte Tabellen) oder unstrukturierte Daten (wie das wilde Durcheinander in sozialen Netzwerken) – Datenextraktion ist der erste Schritt, um Ordnung ins Chaos zu bringen. Es ist quasi „Copy-Paste auf Speed“: schneller, genauer und viel weniger nervig.

## Warum Datenextraktion für moderne Unternehmen ein Muss ist

Fakt ist: Zeit ist Geld. Jede Stunde, die dein Team mit Datenpflege verbringt, fehlt für Verkauf, Strategie oder Kundenservice. [**Schlechte Datenverwaltung und verlorene Produktivität kosten Unternehmen jährlich rund 1 Billion Dollar**](https://www.close.com/blog/39-shocking-stats-that-will-change-the-way-you-sell#:~:text=21,%E2%80%94%20Marketo). Das ist eine Eins mit zwölf Nullen – ganz schön heftig.

Aber es geht nicht nur um Zeitersparnis, sondern auch um neue Chancen. So profitierst du von automatisierter Datenextraktion:

<Table content={`| **Anwendungsfall** | **Wer profitiert** | **So sieht es aus** |
| --- | --- | --- |
| Lead-Generierung | Vertriebsteams | Kontaktdaten aus Verzeichnissen, LinkedIn oder Firmenwebseiten in eine fertige Liste extrahieren |
| Preis- & Lagerüberwachung | E-Commerce-Teams | Wettbewerberpreise oder Lagerbestände für hunderte Produkte automatisch beobachten – keine manuellen Checks mehr |
| Marktforschung | Analysten/Marketing | Bewertungen, Social-Media-Posts oder Produktspezifikationen für Wettbewerbsanalysen bündeln |
| Lieferantenmanagement | Einkauf | Lieferantenkataloge und Preisänderungen automatisch verfolgen |
| Datenanreicherung | Alle | Zusätzliche Infos (E-Mails, Telefonnummern, Adressen) ins CRM oder die Datenbank holen |`} />

Nicht zu vergessen: Genauigkeit. Manuelle Dateneingabe hat eine Fehlerquote von etwa [**1 %**](https://heydan.ai/page/3/?p=t#:~:text=Human%20Error). Klingt wenig, aber bei großen Datenmengen rufen deine Kollegen plötzlich die falschen Nummern an oder dein Preistool zeigt falsche Werte.

Automatisierte Datenextraktion spart nicht nur Zeit, sondern verhindert auch teure Fehler und sorgt für bessere, schnellere Entscheidungen. Kein Wunder, dass fast [**70 % der Beschäftigten den größten Vorteil von Automatisierung darin sehen, weniger Zeit mit Routineaufgaben zu verschwenden**](https://www.smartsheet.com/content-center/product-news/automation/workers-waste-quarter-work-week-manual-repetitive-tasks?srsltid=AfmBOorSWxNf8laVCAF8f-9o75hSmSGKa6AYU7K-OK1DMXdC3BUwu-y3#:~:text=Nearly%2070%20percent%20of%20workers,time%20wasted%20on%20repetitive%20work).

## Die Stolpersteine bei der Datenextraktion im Alltag

Wenn Datenextraktion so genial ist – warum macht es dann nicht jeder? Nun, die alten Methoden waren… sagen wir mal, „lehrreich“.

**Das waren die typischen Hürden:**

- **Manuelles Copy-Paste ist langsam und fehleranfällig.** Selbst die gewissenhafteste Person macht nach der 50. Zeile Fehler. Und mal ehrlich: Niemand träumt davon, Copy-Paste-Profi zu werden.
- **Skripte gehen ständig kaputt.** Wer technisch fit ist, schreibt eigene Web-Scraping-Skripte – aber Webseiten ändern sich ständig. Ein kleines Update, und das Skript funktioniert nicht mehr ([ZenRows Pricing](https://www.zenrows.com/pricing)).
- **Jede Webseite ist anders.** Was auf einer Seite klappt, funktioniert auf der nächsten nicht. Manche haben komplizierte Navigation, andere verstecken Daten hinter Buttons oder Logins.
- **Anti-Bot-Hürden.** CAPTCHAs, IP-Sperren und andere Tricks machen Scraper das Leben schwer ([ZenRows Pricing](https://www.zenrows.com/pricing)).
- **Rechtliche und Compliance-Fragen.** Nicht jede Seite möchte, dass du ihre Daten nutzt – und Datenschutzgesetze wie die DSGVO verlangen besondere Sorgfalt.

Und das größte Problem? Die Verständigung zwischen Fachabteilungen und IT. Ich habe schon erlebt, wie Vertriebsleiter Entwicklern erklären, was sie brauchen – und am Ende ein Skript bekommen, das fast funktioniert… bis zur nächsten Webseiten-Änderung.

## Wie läuft Datenextraktion ab? Von Handarbeit zu Automatisierung

Wie funktioniert Datenextraktion konkret? Egal ob manuell oder mit KI – die Schritte sind meist ähnlich:

1. **Datenquelle finden.** Wo liegen die Infos? (Webseite, PDF, Datenbank usw.)
2. **Daten extrahieren (scrapen).** Die relevanten Daten herausziehen – per Copy-Paste, Skript oder Tool.
3. **Daten bereinigen und strukturieren.** Tippfehler korrigieren, Formate vereinheitlichen, Dubletten entfernen.
4. **Daten exportieren oder speichern.** In Excel, Google Sheets, eine Datenbank oder ein anderes System übertragen.

![image 1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_1_18de952f70.png)

Schauen wir uns die gängigen Methoden im Vergleich an:

<Table content={`| **Methode** | **Vorteile** | **Nachteile** |
| --- | --- | --- |
| Manuelles Copy-Paste | Jeder kann es machen | Langsam, fehleranfällig, nicht skalierbar |
| Codebasierte Scraper | Flexibel, leistungsstark | Programmierkenntnisse nötig, wartungsintensiv |
| No-Code/KI-Web-Scraper | Schnell, benutzerfreundlich, passt sich an | Für Spezialfälle manchmal weniger anpassbar |`} />

Moderne Tools – vor allem KI-gestützte – machen daraus einen automatisierten Prozess. Du sagst dem Tool, was du brauchst, und es erledigt den Rest – ganz ohne Programmierung.

## Tools für Datenextraktion: Web-Scraper, APIs & mehr

Es gibt eine Menge Tools zur Datenextraktion, die sich grob in folgende Kategorien einteilen lassen:

- **Web-Scraping-Tools:** Die Allrounder für Business-Anwender. Sie holen Daten von Webseiten – als Browser-Erweiterung oder Cloud-Lösung.
- **APIs und Integrationen:** Wenn eine Webseite eine API anbietet, nutze sie! APIs sind strukturiert und weniger störanfällig.
- **Batch- & ETL-Tools:** Für große Datenmengen zwischen Datenbanken oder Dateien – vor allem im IT- und Analysebereich.
- **RPA (Robotic Process Automation):** Bots, die menschliche Klicks und Eingaben nachahmen. Praktisch für Altsysteme, aber manchmal knifflig.
- **Manuelle Tools:** Web-Import in Excel, Google Sheets-Funktionen oder Browser-Add-ons. Für kleine Aufgaben geeignet, aber nicht für große Datenmengen.

### Web-Scraper-Tools: Datenextraktion für alle zugänglich machen

Web-Scraper sind für die meisten Business-Anwender das Mittel der Wahl. Sie automatisieren das Sammeln von Webdaten und sparen so viel Zeit.

**Klassische Web-Scraper** verlangen, dass du jedes Feld einzeln auswählst oder Extraktionsregeln definierst. Ändert sich die Webseite, fängst du von vorn an.

**KI-Web-Scraper** (wie Thunderbit) gehen einen Schritt weiter. Du beschreibst einfach, was du brauchst – „Alle Produktnamen und Preise von dieser Seite“ – und die KI erledigt den Rest. Kein HTML oder XPath mehr nötig.

**Wichtige Funktionen:**

- Einfache Einrichtung (ohne Programmierung)
- Subseiten- und Paginierungs-Scraping
- Verschiedene Exportmöglichkeiten (Excel, Google Sheets, Notion usw.)
- Anpassungsfähigkeit an unterschiedliche Webseitenstrukturen

![image 2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_2_f9a67bf35b.png)

## Thunderbit: KI-gestützte Datenextraktion für alle

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit KI Daten von jeder Webseite extrahieren"} description={""} />

Als jemand, der seit Jahren SaaS- und Automatisierungstools entwickelt, weiß ich: Die meisten Datenextraktionstools sind entweder zu technisch, zu unflexibel oder zu langsam für den Alltag im Business.

Deshalb haben wir [**Thunderbit**](https://thunderbit.com/) entwickelt – einen KI-Web-Scraper speziell für alle, die keine Programmierer sind. Unser Ziel: Datenextraktion so einfach machen wie eine Essensbestellung.

**Das macht Thunderbit besonders:**

- **KI-Feldvorschläge:** Mit einem Klick liest Thunderbit die Webseite aus, schlägt passende Spalten vor und erstellt sogar individuelle Prompts für jedes Feld. Kein Rätselraten mehr bei Selektoren.
- **Subseiten-Scraping:** Du brauchst Details von allen Produkt- oder Profilseiten? Thunderbit besucht jede Unterseite und ergänzt deine Tabelle automatisch.
- **Paginierungs-Unterstützung:** Egal ob „Weiter“-Button oder Endlos-Scroll – Thunderbit holt alle Daten, nicht nur die erste Seite.
- **Einfache Exporte:** Übertrage deine Daten direkt nach Excel, Google Sheets, Notion oder Airtable. Oder lade sie als CSV oder JSON herunter – ganz wie du willst.
- **No-Code, benutzerfreundlich:** Wer einen Browser bedienen kann, kann auch Thunderbit nutzen. Technisches Vorwissen ist nicht nötig.
- **Cloud- oder Browser-Scraping:** Wähle, was besser passt – Thunderbit läuft in der Cloud für Geschwindigkeit oder im Browser für Seiten mit Login.

Und ja, wir haben auf faire Preise geachtet. Mit dem Gratis-Tarif kannst du bis zu 6 Seiten scrapen, die Bezahlversion startet ab 15 $/Monat für 500 Credits. Für kleine Teams reicht das meist völlig aus.

> Neugierig? Lade die Thunderbit Chrome-Erweiterung herunter und probiere es selbst aus.

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbit Chrome-Erweiterung kostenlos testen"} />

<VideoPlayer url={"What%20Is%20Data%20Extraction%20Unlock%20Its%20Potentials%20in%20R%201f4c13c1bc0f801dbefbfb196811b5ec/Google_Chrome_-_25_March_2025.mp4"} />

### Thunderbit im Alltag: So nutzen Teams das Tool

So setzen Teams Thunderbit in der Praxis ein:

### Vertrieb: Leads in Minuten extrahieren

Du bist im Vertrieb und sollst eine Liste potenzieller Kunden aus einem Branchenverzeichnis erstellen. Statt stundenlang Namen, E-Mails und Telefonnummern zu kopieren, gehst du so vor:

1. Verzeichnis in Chrome öffnen.
2. „KI-Feldvorschläge“ in Thunderbit anklicken.
3. Vorgeschlagene Spalten (Name, E-Mail, Telefon, Firma) prüfen.
4. Auf „Scrapen“ klicken.
5. Ergebnisse nach Google Sheets exportieren und direkt mit der Ansprache starten.

Ein Nutzer meinte: „Ich hatte in weniger als 10 Minuten 200 Leads – früher hat das einen halben Tag gedauert!“

### E-Commerce: Wettbewerberpreise im Blick behalten

E-Commerce-Manager müssen die Preise der Konkurrenz im Auge behalten. Mit Thunderbit geht das so:

1. Produktseite des Wettbewerbers laden.
2. Vorlage nutzen oder KI-Feldvorschläge (Produktname, Preis, Verfügbarkeit) verwenden.
3. Geplantes Scraping einrichten, um Preise täglich zu prüfen.
4. Benachrichtigungen bei Preisänderungen erhalten – keine manuellen Checks mehr nötig.

### Operations: Lieferantenkataloge aktuell halten

Operations-Teams müssen Lieferantenkataloge regelmäßig aktualisieren. Mit Thunderbit geht das ganz einfach:

1. Produktlisten von Lieferantenseiten scrapen.
2. Daten nach Airtable oder Notion exportieren, um den Bestand zu verwalten.
3. Regelmäßige Updates planen, damit du immer auf dem neuesten Stand bist.

## Worauf du bei Datenextraktionstools achten solltest

<SideCard url={"https://thunderbit.com/pricing"} title={"Thunderbit Preise ansehen"} description={""} />

Nicht jedes Tool ist gleich. Achte auf folgende Punkte:

- **Benutzerfreundlichkeit:** Können auch Nicht-Techniker direkt loslegen?
- **Unterstützung verschiedener Datenquellen:** Webseiten, PDFs, Bilder, APIs usw.
- **Strukturierte Datenausgabe:** Saubere Tabellen statt unübersichtlicher Textblöcke.
- **Automatisierung & Zeitplanung:** Einmal einrichten, automatisch laufen lassen.
- **Integration mit Business-Tools:** Export nach Excel, Google Sheets, Notion, Airtable oder ins CRM.
- **Skalierbarkeit:** Kommt das Tool mit tausenden Datensätzen klar?
- **Genauigkeit & Zuverlässigkeit:** Erkennt es Fehler und passt sich an Änderungen an?
- **Subseiten- & Paginierungs-Scraping:** Keine versteckten Details mehr verpassen.
- **KI-Unterstützung:** Das Tool sollte dich unterstützen – nicht umgekehrt.

Und unterschätze nicht den Wert von gutem Support und verständlicher Doku – bei Problemen zählt schnelle Hilfe.

## Best Practices für effektive Datenextraktion und Datenanalyse

Das richtige Tool ist nur die halbe Miete. So holst du das Maximum aus deiner Datenextraktion:

1. **Daten prüfen und bereinigen:** Fehler, Dubletten und Formatprobleme immer kontrollieren. Schlechte Daten bringen schlechte Ergebnisse.
2. **Für die Analyse strukturieren:** Klare Überschriften und einheitliche Formate nutzen. Überlege, wie du die Daten weiterverwenden willst.
3. **Routineaufgaben automatisieren:** Plane regelmäßige Scrapes, damit deine Daten immer aktuell sind.
4. **Recht und Datenschutz beachten:** Prüfe immer die Nutzungsbedingungen und Datenschutzgesetze, bevor du scrapest.
5. **Tools aktuell halten:** Webseiten ändern sich – dein Tool sollte mithalten können.
6. **Daten sichern und Backups erstellen:** Damit deine wertvollen Erkenntnisse nicht verloren gehen.

![image 3.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_3_79d1d9623a.png)

Checkliste nach jedem Scrape: Stichproben prüfen, Dubletten entfernen, ins Analysetool laden und einen Reminder für das nächste Update setzen.

## So nutzt du das volle Potenzial der Datenextraktion für dein Unternehmen

Fassen wir zusammen: Datenextraktion ist kein Modewort, sondern ein echter Gamechanger für alle, die mit Informationen arbeiten. Egal ob du Leads generierst, Preise überwachst oder einfach den Überblick behalten willst – mit dem richtigen Tool wird aus stundenlanger Fleißarbeit in wenigen Minuten wertvolles Wissen.

Mein persönlicher Ausblick: Die Zukunft gehört **vertikalen KI-Agenten** – also Tools, die gezielt konkrete Geschäftsprobleme lösen, statt nur allgemeine Chatbots zu sein. Warum? Unternehmen brauchen Verlässlichkeit, Wiederholbarkeit und Ergebnisse im großen Stil. Allgemeine KI-Tools sind super für Brainstorming oder schnelle Antworten, aber für die Automatisierung von Routineaufgaben braucht es spezialisierte Lösungen.

Genau das entwickeln wir bei [Thunderbit](https://thunderbit.com/). Unsere Mission: Datenextraktion für alle zugänglich machen – ohne Programmierung, ohne Frust, einfach Ergebnisse. Wenn du keine Lust mehr auf manuelle Dateneingabe hast, probiere Thunderbit aus und erlebe, wie viel mehr du schaffen kannst.

Du willst tiefer einsteigen? Lies weitere Anleitungen im [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog), zum Beispiel [Was ist Data Scraping und wie funktioniert es 2025](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it) oder [So extrahierst du Webseitendaten mit KI nach Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel).

**Arbeite klüger, nicht härter. Die Erkenntnisse sind da draußen – jetzt hast du das Werkzeug, sie zu nutzen.**

*P.S.: Wenn du nachts von Copy-Paste träumst, ist es Zeit zu automatisieren. Oder du gönnst dir einfach mal Urlaub. In jedem Fall: Thunderbit hilft dir weiter.*

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit Thunderbit KI-Datenextraktion starten"} />

## FAQ

**1. Was ist Thunderbit?**

**Thunderbit** ist eine KI-gestützte Chrome-Erweiterung, mit der jeder Daten von Webseiten extrahieren kann – ganz ohne Programmierkenntnisse. Ideal für Vertrieb, Marketing, E-Commerce und Operations.

**2. Wie unterscheidet es sich von klassischen Scraper-Tools?**

- KI erkennt Felder automatisch
- Unterstützt Subseiten & Paginierung
- Kein Setup oder Coding nötig
- Export nach Sheets, Excel, Notion usw.

**3. Kann Thunderbit mit Logins, PDFs oder dynamischen Seiten umgehen?**

Ja.

- **Browser-Modus:** Für Logins, PDFs, interaktive Seiten
- **Cloud-Modus:** Schnelles Scraping für öffentliche Seiten

Zusätzlich werden auch Textzusammenfassungen und Übersetzungen unterstützt.

## Weiterführende Links

- [Was ist Datenextraktion? Alles, was du wissen musst](https://www.matillion.com/blog/what-is-data-extraction-everything-you-need-to-know)
- [Datenextraktion erklärt: Typen, Beispiele und Anwendungsfälle](https://www.talend.com/resources/data-extraction-defined/)
- [Was ist Datenextraktion und warum ist sie wichtig?](https://docparser.com/blog/what-is-data-extraction/)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

Beschleunigen Sie Ihre Arbeitsabläufe und treffen Sie bessere Entscheidungen mit Thunderbit – dem KI-Tool für Datenextraktion, das Teams von mühsamer Handarbeit befreit.

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Was ist Datenextraktion? So entfalten Sie ihr Potenzial im Alltag

Die Top 10 E-Commerce-Scraper bieten KI-gestützte, No-Code-Extraktion von Produkt-, Preis- und Bestandsdaten. Thunderbit passt sich automatisch an Webseitenänderungen an und ermöglicht reibungslose Exporte.

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10 unverzichtbare E-Commerce Web-Scraper für 2025

Hast du dich schon mal auf einer Webseite wiedergefunden, auf der kaum Infos direkt sichtbar sind und du dich durch unzählige Links klicken musst, um an die gewünschten Daten zu kommen? Das kostet nicht nur Zeit, sondern ist mittlerweile fast schon Standard, weil viele Seiten wichtige Details auf Unterseiten verstecken. Gerade wenn du größere Datenmengen sammeln willst, wird das schnell zur echten Geduldsprobe. Entwickler stecken viel Zeit in eigene Skripte, um diese Unterseiten abzugrasen, während alle ohne Programmierkenntnisse jeden Link einzeln öffnen müssen. Doch es gibt eine Lösung: **List Crawling** (auch Bulk Scraping genannt) und **Subpage Scraping**.

## List Crawling und Subpage Scraping im Überblick

<Table content={`| **Tool** | **Benutzerfreundlichkeit** | **Datenqualität** | **Idealer Anwendungsfall** |
| --- | --- | --- | --- |
| [List Crawling](#was-ist-list-crawling) | ★★ | ★★★ | Umfangreiche Webseiten |
| [Subpage Scraping](#was-ist-subpage-scraping) | ★★★★★ | ★★★★ | Schnelles Scraping, spezielle Datenformate |`} />

## **Was steckt hinter List Crawling?**

### **Was bedeutet List Crawling?**

List Crawling, auch als Bulk Scraping bekannt, ist eine Methode, bei der Daten aus einer Liste von URLs gesammelt werden. Am Anfang steht eine Sammlung von Ziel-URLs, die oft mit einem separaten Crawler erstellt wird. Die Qualität dieser Liste ist entscheidend: Wenn die Links auf Seiten mit unterschiedlichen Strukturen führen, wird das Ergebnis schnell unübersichtlich und die Nachbearbeitung aufwendig. Diese Methode ist besonders für Unternehmen, Forschende und Datenanalysten interessant, die große Mengen an strukturierten und einheitlichen Webdaten brauchen. Allerdings ist meist noch Handarbeit nötig, um die Daten zu sortieren und optimal weiterzuverwenden.

### **So läuft List Crawling ab**

![list-crawling-python.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_python_b4c926ab26.jpg)

Beim List Crawling gehst du in der Regel so vor:

1. **URL-Liste zusammenstellen**: Zuerst sammelst du alle Ziel-URLs, die du auslesen willst.
2. **HTTP-Anfragen schicken**: Das Tool ruft die Webseiten per HTTP ab und lädt den HTML-Code.
3. **Daten herausziehen**: Mit Parsing-Methoden wie BeautifulSoup, XPath oder regulären Ausdrücken filterst du die gewünschten Infos wie Texte, Bilder oder Links heraus.
4. **Daten abspeichern**: Die gesammelten Daten landen dann in einer Datenbank oder Tabelle, zum Beispiel in Excel.

<SideCard url={"https://thunderbit.com"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Nach dem Sammeln solltest du die Daten noch aufbereiten und analysieren – zum Beispiel mit Statistik, Zeitreihenanalysen, Korrelationen oder Clustering. Künstliche Intelligenz kann diesen Prozess deutlich beschleunigen, indem sie Aufgaben automatisiert und die Datenqualität verbessert.

Für besonders komfortables Arbeiten empfiehlt sich die **Bulk Scraping**-Funktion im Thunderbit KI-Web-Scraper.

### **Empfohlene Tools**

1. [**Bulk Scraping im Thunderbit KI-Web-Scraper**](https://thunderbit.com/)
    - **Vorteile**: Einfache Bedienung, flexible Datenerfassung, starke Features
    - **Nachteile**: Lokale Ausführung und Browser nötig
    - **Ideal für**: Hochwertige Datensammlung mit Fokus auf Datenqualität
![bulk-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/bulk_scraping_thunderbit_020c528bfb.png)
2. **Scrapy**
    - **Vorteile**: Sehr leistungsstark, individuell anpassbar, für große Datenmengen geeignet
    - **Nachteile**: Hohe Einstiegshürde, Programmierkenntnisse erforderlich
    - **Ideal für**: Umfangreiche Datenprojekte
3. **Beautiful Soup**
    - **Vorteile**: Leicht zu nutzen, gute Dokumentation, flexibel beim Extrahieren
    - **Nachteile**: Durchschnittliche Performance, keine Unterstützung für asynchrone Abläufe
    - **Ideal für**: Kleine Scraping-Projekte, Datenanalyse
4. **Selenium**
    - **Vorteile**: Unterstützt dynamische Webseiten, kann Nutzeraktionen simulieren
    - **Nachteile**: Langsam, braucht viele Ressourcen
    - **Ideal für**: Webseiten mit viel JavaScript

## **Subpage Scraping im Detail**

![list-crawling-using-ai.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/list_crawling_using_ai_c41e70f7e3.jpg)

### **Was ist Subpage Scraping?**

Subpage Scraping ist eine Technik, bei der Listen-Daten von einer Hauptseite gesammelt und Infos aus Unterseiten direkt in eine zentrale Tabelle übernommen werden. Thunderbit hat diesen cleveren Ansatz mit den KI-Funktionen seines KI-Web-Scrapers eingeführt. Besonders praktisch ist das für Seiten mit vielen Unterseiten, wie Produktübersichten, Blogs oder Navigationsseiten. Der große Vorteil: Subpage Scraping sammelt und verarbeitet die Infos aus den Unterseiten automatisch und fügt sie direkt in die Haupttabelle ein.

Ein Beispiel: Du liest einen Artikel wie „Aktuelle Börsenkurse“ und willst alle Aktienkurse extrahieren. Mit dem [Thunderbit KI-Web-Scraper](https://thunderbit.com/) kannst du eine Tabelle anlegen, die automatisch die Kurse sammelt, die jeweiligen Detailseiten öffnet und die Daten in deine Haupttabelle übernimmt. So bekommst du gezielt die Infos, die du brauchst, während du Nachrichten liest. Thunderbits KI-Web-Scraper passt sich dabei flexibel an verschiedene Seitenstrukturen an – ein klarer Vorteil gegenüber klassischen Scraping-Tools.

### **Warum Subpage Scraping nutzen?**

Der Thunderbit KI-Web-Scraper bringt viele Features mit, die die Effizienz und Genauigkeit beim Datensammeln deutlich steigern.

![subpage-scraper.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraper_20a5b5fa43.png)

### **Intelligente Datenerfassung**

Thunderbit setzt auf KI-gestützte Datenerfassung, die sich automatisch an Änderungen im Webseitenaufbau anpasst. Du kannst einfach in Alltagssprache beschreiben, welche Daten du brauchst – die passenden Extraktionsregeln werden automatisch erstellt. Das macht die Datensammlung nicht nur genauer, sondern auch für Nicht-Techniker super einfach. Thunderbit unterstützt verschiedene Datentypen wie Text, Links und Bilder und ist damit für viele Einsatzzwecke geeignet.

### **Cleveres Subpage-Handling**

Thunderbit glänzt besonders beim Umgang mit Unterseiten. Die KI erkennt und öffnet Subpages automatisch und kann mit nur einer Vorlage verschiedene Layouts verarbeiten. Selbst wenn sich der Seitenaufbau ändert, bleibt die Extraktion stabil. Die Inhalte der Unterseiten landen automatisch in der Haupttabelle, was die Organisation der Daten enorm erleichtert. Außerdem sorgt Thunderbit für hohe Datenqualität, indem es wie ein KI-Assistent Daten bereinigt, formatiert und wiederkehrende Aufgaben wie das Labeln übernimmt.

### **Effizientes Datenmanagement**

Thunderbit bietet flexible Möglichkeiten zur Datenverwaltung und unterstützt verschiedene Exportformate sowie die Anbindung an Plattformen wie Google Sheets, Airtable oder Notion. So kannst du zum Beispiel eine Scraper-Vorlage direkt mit einer Google-Tabelle verknüpfen oder die Daten in einer Notion-Datenbank organisieren. Diese Exportoptionen machen es leicht, die gesammelten Daten weiterzuverarbeiten. Auch individuelle Datenkennzeichnung und -klassifizierung lassen sich automatisch an die Anforderungen der jeweiligen Plattform anpassen – für ein effizientes Datenmanagement.

### **Praktische Vorlagen für den Alltag**

Um dir die Arbeit noch weiter zu erleichtern, stellt Thunderbit viele vorgefertigte Templates bereit. Diese decken Bereiche wie E-Commerce (z. B. [Amazon](https://thunderbit.com/template/amazon-product-scraper), [Amazon-Bewertungen](https://thunderbit.com/template/amazon-reviews-scraper)), Immobilien (z. B. [Zillow Properties](https://thunderbit.com/template/zillow-properties-search-scraper)), Social Media (z. B. [LinkedIn](https://thunderbit.com/template/linkedin-company-scraper), [Twitter](https://thunderbit.com/template/twitter-profile-posts-scraper)) und Unternehmensdaten ab. Die Templates sparen Zeit und sorgen für konsistente, zuverlässige Ergebnisse.

## **Schritt-für-Schritt-Anleitung**

### **Subpage Scraping umsetzen**

![thunderbit-setup.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_setup_4eb2e7c4be.png)

1. [**Thunderbit Browser-Erweiterung installieren**](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp): Starte den Thunderbit KI-Web-Scraper und leg eine neue Scraper-Vorlage an.
2. **Haupttabelle anlegen**: Definiere in den Tabelleneinstellungen die gewünschten Felder wie Titel, Preis oder Beschreibung. Für Daten aus Unterseiten fügst du entsprechende Felder hinzu und aktivierst das Subpage Scraping.
3. **Scraper starten**: Thunderbit sammelt zuerst die Listendaten von der Hauptseite, besucht dann automatisch jede Unterseite, holt sich die relevanten Infos und trägt sie in die Haupttabelle ein. Das Ganze läuft KI-gestützt und ohne komplizierte Programmierung.

![subpage-scraping-thunderbit.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/subpage_scraping_thunderbit_932a375286.png)

### **List Crawling in der Praxis**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=ve_0h4Y8nuI&list=PLhTjy8cBISEqkN-5Ku_kXG4QW33sxQo0t&ab_channel=buildwithpython"} />

Für Entwickler gibt es verschiedene Programmiersprachen und Tools, um List Crawling umzusetzen. Besonders beliebt ist Python, weil es leicht zu lernen ist und viele Bibliotheken bietet. Hier ein einfaches Beispiel mit requests und BeautifulSoup:

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

def scrape_urls(urls):
    data = []
    for url in urls:
        response = requests.get(url)
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        titles = soup.find_all('h2', class_='product-title')
        prices = soup.find_all('span', class_='product-price')
        for title, price in zip(titles, prices):
            data.append({
                'title': title.get_text(),
                'price': price.get_text()
            })
    return pd.DataFrame(data)

# Beispielaufruf
urls = ['<http://example.com/product1>', '<http://example.com/product2>']
data_frame = scrape_urls(urls)
print(data_frame)
```

## **Fazit**

Daten sind heute das Fundament erfolgreicher Unternehmen. Wer es schafft, Infos effizient zu sammeln und auszuwerten, verschafft sich einen echten Vorsprung. Daten helfen, Markttrends und Kundenwünsche zu erkennen und liefern wertvolle Impulse für Produktentwicklung und Marketing. Doch die gezielte Sammlung und Organisation der riesigen, verstreuten Datenmengen im Netz ist eine echte Herausforderung.

Mit Tools wie Thunderbit müssen sich Unternehmen keine Sorgen mehr um die Datensammlung machen. Es ist wie ein verlässlicher Assistent, der aus riesigen Datenmengen gezielt die wichtigsten Infos herausfiltert und so fundierte Entscheidungen ermöglicht. Dank intelligenter Datenerfassung und -verarbeitung bekommen Unternehmen schnell Zugriff auf Wettbewerbsanalysen, Markttrends, Nutzerbewertungen und vieles mehr – für bessere Geschäftsentscheidungen.

Thunderbit überzeugt nicht nur mit komfortabler Datensammlung, sondern auch mit starker Datenaufbereitung und Analyse. Die gesammelten Daten werden automatisch bereinigt und strukturiert, sodass anschauliche Berichte entstehen, die verborgene Zusammenhänge sichtbar machen. Für Unternehmen, die regelmäßig Marktentwicklungen beobachten, ist die automatisierte Datensammlung von Thunderbit ein echter Zeitgewinn.

Im digitalen Zeitalter ist ein Tool wie Thunderbit ein echter Pluspunkt. Es steigert die Effizienz der Datensammlung und unterstützt Unternehmen bei der digitalen Transformation. Da Daten für Geschäftsentscheidungen immer wichtiger werden, sind smarte Tools wie Thunderbit ein echter Wettbewerbsvorteil.

## **Häufige Fragen (FAQ)**

1. **Was ist Thunderbit?**
[Thunderbit](https://thunderbit.com/) ist eine Chrome-Erweiterung, die Geschäftsanwendern hilft, Webaufgaben zu automatisieren. Zu den Funktionen gehören KI-Web-Scraper, KI-Clipboard und KI-Web-Chat, mit denen du Daten extrahieren, Formulare ausfüllen und Webseiten per KI zusammenfassen kannst. Das Tool spart Zeit und macht wiederkehrende Online-Aufgaben deutlich einfacher.

2. **Wie funktioniert der KI-Web-Scraper von Thunderbit?**
Der KI-Web-Scraper von Thunderbit nutzt künstliche Intelligenz, um strukturierte Daten von Webseiten zu extrahieren. Mit „AI Suggest Columns“ schlägt die KI automatisch vor, wie die aktuelle Seite am besten ausgelesen werden kann. Mit einem Klick auf „Scrape“ werden die Daten gesammelt – egal ob von Webseiten, PDFs oder Bildern, und das in nur zwei Schritten.

3. **Was ist der Unterschied zwischen List Crawling und Subpage Scraping?**
Beim List Crawling (Bulk Scraping) werden Daten aus einer Liste von URLs extrahiert – ideal für große Webseiten. Subpage Scraping hingegen sammelt Daten von einer Hauptseite und deren Unterseiten und führt die Infos in einer zentralen Tabelle zusammen. Thunderbits KI-Web-Scraper kann beides und bietet intelligente Datenextraktion und -verwaltung.

4. **Können auch Nicht-Programmierer Thunderbit nutzen?**
Klar! Thunderbit ist so gestaltet, dass auch Nutzer ohne Programmierkenntnisse problemlos damit arbeiten können. Dank KI kannst du einfach in natürlicher Sprache beschreiben, welche Daten du brauchst – die Extraktionsregeln werden automatisch erstellt.

5. **Welche Datentypen unterstützt Thunderbit?**
Thunderbit kann verschiedene Datentypen wie Text, Links und Bilder verarbeiten. Damit eignet es sich für E-Commerce, Immobilien, Social Media und Unternehmensdaten gleichermaßen.

6. **Wie starte ich mit Thunderbit?**
Lade einfach die Thunderbit Chrome-Erweiterung von der [Thunderbit Chrome Extension Download Page](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) herunter. Nach der Installation kannst du die Features wie KI-Web-Scraper, KI-Clipboard und KI-Web-Chat direkt nutzen und deine Produktivität steigern.

7. **Gibt es vorgefertigte Templates bei Thunderbit?**
Ja, Thunderbit bietet viele [Templates](https://thunderbit.com/template/) für verschiedene Bereiche wie E-Commerce, Immobilien, Social Media und Unternehmensdaten. Diese Vorlagen sparen Zeit und sorgen für konsistente, zuverlässige Ergebnisse.

8. **Wie stellt Thunderbit die Datenqualität sicher?**
Thunderbit nutzt KI, um Daten intelligent zu extrahieren und zu verarbeiten. Die Software passt sich automatisch an Änderungen im Webseitenaufbau an und bietet Features zur Datenbereinigung und -formatierung – wie ein KI-Assistent, der wiederkehrende Aufgaben übernimmt und die Datenqualität verbessert.

9. **Anwendungsbeispiele für Web-Scraping**
Es gibt viele Einsatzmöglichkeiten für [Web-Scraping-Tools](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools): Du kannst zum Beispiel [Amazon-Produkte und -Bewertungen extrahieren](https://thunderbit.com/blog/how-to-scrape-amazon-products-and-reviews) oder [Daten aus PDFs gewinnen](https://thunderbit.com/blog/scrape-data-from-pdf-using-ai). Viele Unternehmen sammeln [Webdaten in Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel) zur Analyse. Mit KI-basierten Tools kannst du heute [jede Website effizient auslesen](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai) – ganz ohne komplizierte Programmierung. Für Social-Media-Analysen eignen sich spezialisierte Tools wie [E-Mail-Extraktoren](https://thunderbit.com/blog/best-email-scrapers) oder [Twitter-Scraper](https://thunderbit.com/blog/best-twitter-scrapers), um gezielt Daten für Marketingkampagnen zu sammeln.

**Mehr erfahren:**

- [Die besten Web-Scraping-Tools & Software 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [Wie Sie mit KI jede Website auslesen](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)
- [Thunderbit einrichten – Videoanleitung](https://www.youtube.com/watch?v=B1kV6QjngRg)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com"} title={"KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

Entdecken Sie die Vorteile von List Crawling für effiziente Datensammlung und lernen Sie den Subpage Scraper für intelligente Datenerfassung kennen.

Mit KI Webseiten mühelos auslesen, zusammenfassen und automatisch ausfüllen.

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Was ist List Crawling und wie funktioniert es mit KI?

DeepSeek erreichte 33,7 Mio. MAU und über 77.000 GitHub-Sterne – ganz ohne VC-Gelder. Thunderbit zeigt, wie dieser Open-Source-KI-Riese das globale Tech-Rennen neu definiert.

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50 aktuelle DeepSeek-Statistiken (2025)

Wer schon mal ein ganzes Wochenende damit verbracht hat, sich durch unzählige Lieferanten-Webseiten zu klicken, PDFs zu jonglieren und Produktinfos mühsam in Excel zu übertragen, weiß: Lieferantensuche ist nichts für schwache Nerven. Ich spreche da aus eigener Erfahrung – Angebote aus drei verschiedenen Zeitzonen vergleichen, nur um dann festzustellen, dass die Hälfte der E-Mails wichtige Infos vermissen lässt und der Rest in Formaten kommt, die Excel fast in die Knie zwingen. Lieferantensuche ist das Rückgrat jeder Lieferkette, fühlt sich aber oft wie eine endlose Schnitzeljagd an.

Die gute Nachricht: Wir leben in einer Zeit, in der KI nicht nur ein Buzzword ist – sie macht die Lieferantensuche tatsächlich schlauer, schneller und deutlich entspannter. Bei Thunderbit sehen wir jeden Tag, wie KI die mühsame Sourcing-Arbeit abnimmt, damit Teams sich auf das Wesentliche konzentrieren können: die besten Partner zu finden, nicht nur die, die am schnellsten antworten. Schauen wir uns also an, was Lieferantensuche wirklich bedeutet, warum sie so wichtig ist und wie KI (vor allem Thunderbits [KI-Web-Scraper](https://thunderbit.com/)) die Spielregeln für Sourcing-Teams weltweit verändert.

## Was steckt hinter Lieferantensuche?

Starten wir mit den Basics. **Lieferantensuche** (oft auch als „Sourcing“ oder „Supply Chain Sourcing“ bezeichnet) meint den Prozess, passende Lieferanten zu finden, zu bewerten und auszuwählen, die die gewünschten Waren oder Dienstleistungen liefern können. Es ist der allererste Schritt in der Lieferkette – noch bevor Preise verhandelt, Bestellungen ausgelöst oder Waren verschickt werden.

Man kann sich die Lieferantensuche wie ein Business-Tinder vorstellen. Es geht nicht nur darum, irgendwen zu finden, der liefern kann, sondern um den perfekten Match: Qualität, Preis, Zuverlässigkeit und manchmal auch Werte oder Zertifikate. Egal ob Hersteller auf der Suche nach neuen Komponenten, E-Commerce-Händler auf der Jagd nach Trendprodukten oder Tech-Unternehmen, die Hardware oder API-Services auslagern – die Lieferantensuche gibt die Richtung für alles Weitere vor.

Aus meiner Erfahrung gibt es unzählige Szenarien:

- **Produktion:** Verlässliche Teilelieferanten für ein neues Produkt finden.
- **E-Commerce:** Trendprodukte auf Plattformen wie Amazon oder 1688 sourcen.
- **Hardware-Outsourcing:** Fabriken für ein individuelles IoT-Gerät prüfen.
- **Dienstleistungs-/API-Einkauf:** Anbieter für Übersetzungen, Labeling oder KI-Services vergleichen.

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Egal in welcher Branche – die Lieferantensuche ist der Startpunkt der Lieferkette. Und wenn man nicht aufpasst, auch die Quelle vieler Kopfschmerzen.

## Warum ist Lieferantensuche so entscheidend für dein Unternehmen?

Vielleicht denkst du: „Okay, klingt wichtig. Aber wie sehr beeinflusst das wirklich mein Geschäft?“ Die Antwort: Mehr, als du vielleicht glaubst.

Effiziente Lieferantensuche bedeutet nicht nur, den besten Preis zu bekommen. Es geht um:

- **Kosteneinsparungen:** Bessere Konditionen, weniger böse Überraschungen, weniger Verschwendung.
- **Risikominimierung:** Unzuverlässige Partner und Lieferengpässe vermeiden.
- **Produktqualität:** Sicherstellen, dass das Endprodukt den Standards (und Kundenerwartungen) entspricht.
- **Wettbewerbsvorteil:** Schnellere Markteinführung und flexiblere Abläufe.

Hier eine kompakte Übersicht, wie clevere Sourcing-Strategien in der Praxis wirken:

<Table content={`| **Vorteil** | **ROI-Effekt** | **Praxisbeispiel** |
| --- | --- | --- |
| Kosteneinsparung | Niedrigere Stückkosten, höhere Marge | Mengenrabatte mit geprüften Lieferanten aushandeln |
| Risikominimierung | Weniger Ausfälle, weniger Stillstand | Lieferanten diversifizieren, um Abhängigkeiten zu vermeiden |
| Produktqualität | Weniger Retouren, bessere Bewertungen | Zertifizierte Materialien/Komponenten sourcen |
| Wettbewerbsvorteil | Schnellere Markteinführung, bessere Preise | Neue Lieferanten vor der Konkurrenz entdecken |
| Workflow-Automatisierung | Zeitersparnis, weniger Fehler | KI nutzt, um Angebote zu strukturieren und zu vergleichen |`} />

Und das Beste: Laut [Deloitte Global CPO Survey](https://www2.deloitte.com/content/dam/Deloitte/global/Documents/About-Deloitte/gx-global-cpo-survey-2018.pdf) nennen **79 % der Einkaufsleiter** Kostensenkung als oberste Priorität, aber nur **32 %** halten ihr Team für „exzellent“ im Lieferantenmanagement. Genau hier können clevere Sourcing-Strategien – und KI – den Unterschied machen.

## Die größten Stolpersteine bei der modernen Lieferantensuche

Warum ist Lieferantensuche 2024 eigentlich so knifflig? Ich kenne Teams, die **bis zu 50 % ihrer Beschaffungszeit** nur damit verbringen, Lieferantendaten zu sammeln und aufzubereiten. Warum? Weil die Infos überall verstreut und nie im gleichen Format sind.

Das sind die größten Hürden (die ich selbst nur zu gut kenne):

### 1. Verstreute Lieferantendaten

Lieferantendetails verstecken sich überall: auf offiziellen Webseiten, B2B-Plattformen (wie Alibaba, 1688, Thomasnet), in PDF-Katalogen, E-Mails und sogar in Produktbildern. Alles zusammenzutragen ist wie ein Puzzle mit lauter verdrehten Teilen.

### 2. Unterschiedliche Formate

Ein Lieferant schickt eine saubere Excel-Tabelle. Der nächste ein eingescanntes PDF. Ein dritter kopiert die Spezifikationen einfach in eine E-Mail. Viel Spaß beim Vergleichen.

### 3. Manuelle Dateneingabe

Produktdaten, Preise und Lieferzeiten per Copy-Paste in Tabellen zu übertragen, ist nicht nur mühsam – Fehler sind vorprogrammiert. (Und reden wir lieber nicht über den Tag, an dem ich einen Preis in die falsche Zeile kopiert habe und fast 10.000 Stück zum falschen Kurs bestellt hätte.)

### 4. Umständlicher Vergleich

Selbst wenn die Daten beisammen sind, ist der Vergleich schwierig. Spezifikationen, Preise, Mindestmengen, Zertifikate – alles unterschiedlich formatiert, ein Albtraum für den Direktvergleich.

### 5. Langsame Teamarbeit

Updates mit dem Team teilen? Das bedeutet meist noch mehr Copy-Paste, noch mehr E-Mails und noch mehr Chancen, dass etwas verloren geht.

Kein Wunder, dass laut [McKinsey](https://www.mckinsey.com/industries/operations/our-insights/supplier-collaboration-creating-value-together) **Unternehmen bis zu 10 % potenzieller Einsparungen** durch ineffiziente Sourcing-Prozesse verlieren. Autsch.

## Klassische Sourcing-Strategien: Was klappt und was nicht?

Bevor wir über KI sprechen, werfen wir einen Blick auf die klassischen Sourcing-Strategien und Tools. Sie haben ihren Zweck – aber auch ihre Schwächen.

### Gängige Sourcing-Strategien

- **Single Sourcing:** Ein Lieferant pro Produkt oder Komponente. Einfach, aber riskant bei Problemen.
- **Dual Sourcing:** Zwei Lieferanten für denselben Artikel. Mehr Sicherheit, aber auch mehr Aufwand.
- **Multi-Sourcing:** Bestellungen auf mehrere Lieferanten verteilen. Gut zur Risikominimierung, aber komplexer.
- **Global vs. Lokal:** Ausländische Lieferanten (oft günstiger) vs. lokale Anbieter (schneller, manchmal bessere Qualität).

![image 1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_1_f96b5d9b5b.png)

### Klassische Tools & Methoden

- **Manuelle Tabellen:** Der Klassiker. Flexibel, aber fehleranfällig und schwer zu skalieren.
- **E-Mail:** Immer noch das Hauptkommunikationsmittel, aber schlecht für Nachverfolgung und Vergleich.
- **Einfache Beschaffungssoftware:** Hilft beim Bestellmanagement, bietet aber oft keine leistungsstarke Datenerfassung oder Vergleichsfunktionen.

### Sourcing-Strategien im Vergleich: Ein Überblick

<Table content={`| **Strategie/Tool** | **Benutzerfreundlichkeit** | **Datenqualität** | **Skalierbarkeit** | **Team-Integration** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| Single Sourcing | Hoch | Hoch | Niedrig | Einfach |
| Dual Sourcing | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |
| Multi-Sourcing | Niedrig | Niedrig | Hoch | Schwierig |
| Manuelle Tabellen | Mittel | Niedrig | Niedrig | Schwierig |
| E-Mail | Hoch | Niedrig | Niedrig | Schwierig |
| Einfache Software | Mittel | Mittel | Mittel | Mittel |`} />

Fazit: Die klassischen Methoden funktionieren, stoßen aber bei unstrukturierten Daten, Skalierung und Zusammenarbeit schnell an ihre Grenzen – vor allem, wenn die Lieferantenliste wächst.

## Wie KI die Lieferantensuche aufmischt

Jetzt wird’s spannend. KI ist längst nicht mehr nur für selbstfahrende Autos oder Chatbots da – sie bietet echte Lösungen für die mühsame Welt der Lieferantensuche.

### Was kann KI beim Sourcing leisten?

- **Daten aus allen Quellen strukturieren:** KI liest Webseiten, PDFs, Bilder und E-Mails aus und extrahiert wichtige Infos (wie Firmenname, Preis, Mindestmenge, Lieferzeit) in übersichtliche Tabellen.
- **Automatisierte Unterseiten-Extraktion:** Statt hunderte Lieferantendetailseiten manuell zu öffnen, besucht die KI jede Seite, sammelt die benötigten Daten und fügt sie deiner Datenbank hinzu.
- **Unstrukturierte Formate meistern:** Egal ob chaotische Website, gescanntes PDF oder Produktbild – KI erkennt die relevanten Informationen und extrahiert sie.
- **Vergleich und Bewertung beschleunigen:** KI hilft beim direkten Vergleich von Lieferanten und kann sie nach deinen Kriterien (z. B. Preis, Zertifikate, Lieferzeit) bewerten.
![image 2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_2_eba02d2f71.png)

Das Ergebnis: Schnellere, präzisere Lieferantensuche – und deutlich weniger Fleißarbeit. Laut [Gartner](https://www.gartner.com/en/newsroom/press-releases/2023-03-07-gartner-says-50-percent-of-supply-chain-organizations-will-invest-in-artificial-intelligence-applications-by-2025) werden **bis 2025 rund 50 % der Supply-Chain-Organisationen** in KI-Anwendungen investieren, wobei Sourcing und Beschaffung zu den wichtigsten Einsatzbereichen zählen.

## Thunderbit: Deine KI-Power für die Lieferantensuche

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Lieferantendaten mit KI von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Jetzt ein kleiner, aber wichtiger Hinweis in eigener Sache: Ich bin überzeugt von dem, was wir bei [Thunderbit](https://thunderbit.com/) entwickeln. Unsere [KI-Web-Scraper Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) wurde genau für die oben genannten Herausforderungen gebaut.

### So löst Thunderbit die Sourcing-Herausforderung

1. **Feldextraktion in natürlicher Sprache:** Sag Thunderbit einfach, welche Felder du brauchst („Firmenname, Preis, Mindestmenge, Lieferzeit“) – die KI extrahiert diese Infos aus jeder Website, jedem PDF oder Bild. Kein Programmieren, kein manuelles Kopieren.
2. **Automatisches Scraping von Unterseiten:** Thunderbit besucht und extrahiert Daten aus hunderten Lieferantendetailseiten mit nur einem Klick. Schluss mit endlosem Tab-Wechsel.
3. **Unstrukturierte Daten? Kein Problem:** Ob auf Webseiten, in PDFs oder Bildern – Thunderbits KI erkennt und strukturiert die Informationen.
4. **Einfache Weiterverarbeitung:** Exportiere deine Daten direkt nach Google Sheets, Airtable, Notion oder als CSV/JSON. Zusammenarbeit war nie einfacher.
5. **Bulk-URL-Unterstützung:** Extrahiere Daten aus hunderten Lieferanten-URLs auf einmal – ideal für große Sourcing-Projekte.

![image 3.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_3_e1f8ebd050.png)

Du willst Thunderbit in Aktion sehen? Auf unserem [YouTube-Kanal](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai) findest du praxisnahe Sourcing-Demos.

### Wichtige Funktionen für die Lieferantensuche

Hier die Thunderbit-Features, die Sourcing wirklich einfach machen:

<Table content={`| **Funktion** | **Löst dieses Sourcing-Problem** |
| --- | --- |
| KI-Feldvorschläge | Kein manuelles Mapping mehr – die KI versteht, was Sie brauchen |
| Unterseiten-Scraping | Automatisiert das Öffnen und Erfassen von Lieferantendetails |
| Datenexport (Sheets, Airtable, Notion) | Sofortiges Teilen und Analysieren im Team |
| PDF-/Bildextraktion | Erfasst Lieferantendaten in jedem Format |
| Bulk-URL-Scraping | Sourcing in großem Stil ohne Mehraufwand |
| Feld-KI-Prompts | Extraktion für spezielle oder komplexe Datenfelder anpassen |`} />

Wie Thunderbit im Vergleich zu anderen Tools abschneidet, erfährst du in unserem [Vergleich der besten Web-Scraping-Tools & Software 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools).

## Schritt-für-Schritt: Lieferantensuche mit Thunderbit

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=P6bH-MFImOE"} />

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel"} title={"So extrahieren Sie Webseitendaten mit KI nach Excel"} description={""} />

Neugierig, wie das in der Praxis aussieht? Hier eine Schritt-für-Schritt-Anleitung für die smarte Lieferantensuche mit Thunderbit.

### Schritt 1: Sourcing-Kriterien festlegen

Überlege dir zuerst, welche Infos du von jedem Lieferanten brauchst. Zum Beispiel:

- Firmenname
- Produktname
- Preis pro Einheit
- Mindestbestellmenge (MOQ)
- Lieferzeit
- Zertifikate
- Kontaktdaten

Mit Thunderbit kannst du diese Felder einfach in Klartext eingeben – keine komplizierten Vorlagen nötig.

### Schritt 2: Lieferantendaten aus verschiedenen Quellen sammeln

Öffne jetzt deine Zielplattformen: Alibaba, 1688, Thomasnet oder spezialisierte Lieferantenverzeichnisse. Thunderbit kommt mit allen klar.

- Extrahiere Daten von Webseiten, PDFs oder sogar Produktbildern.
- Hast du eine Liste mit Lieferanten-URLs? Einfach einfügen und Thunderbit verarbeitet sie gesammelt.

### Schritt 3: Unterseiten und Details automatisiert extrahieren

Hier spielt Thunderbit seine Stärken aus. Statt jede Lieferantendetailseite einzeln zu öffnen, einfach „Unterseiten extrahieren“ anklicken. Thunderbit erledigt dann:

- Automatisches Öffnen jeder Unterseite
- Extraktion der gewünschten Felder
- Übernahme der Daten in deine Haupttabelle

Ideal für lange Produktlisten mit versteckten Spezifikationen.

### Schritt 4: Lieferanten strukturieren, vergleichen und bewerten

Sobald die Daten vorliegen:

- Exportiere sie mit einem Klick nach Google Sheets, Airtable oder Notion.
- Nutze Formeln oder KI-Tools (wie GPT), um Lieferanten nach deinen Kriterien (Preis, Lieferzeit, Zertifikate etc.) zu bewerten.
- Erstelle eigene Bewertungsmodelle, die zu deinem Unternehmen passen.

### Schritt 5: Im Team teilen und zusammenarbeiten

Sorge dafür, dass alle auf dem aktuellen Stand sind:

- Teile die strukturierten Daten direkt in Sheets, Airtable oder Notion.
- Kopiere sie in Vergleichstabellen oder Dashboards deines Teams.
- Halte deine Sourcing-Daten aktuell und für alle zugänglich.

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbit für die Lieferantensuche testen"} />

## Lieferantensuche mit KI optimieren: Tipps & Best Practices

Hier ein paar Learnings (manche davon schmerzhaft), wie du die Lieferantensuche mit KI noch besser machst:

- **Feld-Prompts individuell anpassen:** Sei bei Thunderbits Feld-Prompts ruhig konkret. Wenn du ein bestimmtes Zertifikat oder ein spezielles Datenfeld brauchst, sag es der KI einfach.
- **Routinechecks automatisieren:** Richte regelmäßiges Scraping ein, um Lieferantendaten aktuell zu halten – besonders bei Preisen oder Lagerbeständen.
- **Datenqualität sichern:** Überprüfe extrahierte Daten immer auf Richtigkeit, vor allem bei unstrukturierten Quellen.
- **Mit dem Unternehmen wachsen:** Passe deine Sourcing-Kriterien und Bewertungsmodelle an, wenn dein Geschäft sich weiterentwickelt. Mit Tools wie Thunderbit kannst du deinen Workflow flexibel anpassen.

Weitere Praxistipps findest du in unserem Leitfaden [So extrahieren Sie Webseitendaten mit KI nach Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel).

## Fazit & wichtigste Erkenntnisse

Die Lieferantensuche ist das Fundament jeder Lieferkette – und ob sie gelingt, entscheidet über reibungslose Abläufe oder ständige Probleme. Die Herausforderungen sind real: verstreute Daten, uneinheitliche Formate, viel Handarbeit und langsame Zusammenarbeit.

Mit KI-gestützten Tools wie Thunderbit können Sourcing-Teams endlich aus der Copy-Paste-Falle ausbrechen. Durch automatisierte Datenerfassung, strukturierte Informationen und einfache Vergleiche sparen Unternehmen Zeit, minimieren Risiken und treffen bessere Entscheidungen.

Wer also immer noch Lieferantendaten von Hand zusammenträgt, sollte seinen Workflow überdenken. KI ist längst nicht mehr nur etwas für Großkonzerne – sondern für alle, die intelligenter statt härter sourcen wollen.

Bereit für den nächsten Schritt? Lade die [Thunderbit Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) herunter, informiere dich über unsere [Preise](https://thunderbit.com/pricing) oder entdecke weitere Sourcing-Tipps im [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog).

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit Thunderbit in die Lieferantensuche starten"} />


<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"KI-Web-Scraper für die Lieferantensuche testen"} />

KI macht die Lieferantensuche schneller und präziser, indem sie Datenerfassung und Vergleich automatisiert. Thunderbit vereinfacht das Supply Chain Sourcing.

Nutzen Sie KI, um Webseiten mühelos zu extrahieren, zusammenzufassen und automatisch auszufüllen.

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Lieferantensuche mit KI: So funktioniert’s

Ich erinnere mich noch gut an mein allererstes Web-Scraping-Projekt: Mit einer frischen Tasse Kaffee am Schreibtisch wollte ich endlich die lästige Aufgabe loswerden, stundenlang Produktpreise per Copy & Paste zu übertragen. Also öffnete ich Python, installierte BeautifulSoup – und wurde direkt von einem Wirrwarr aus kryptischem HTML und Fehlermeldungen begrüßt. Wer schon mal versucht hat, mit Python Webdaten zu extrahieren, kennt das Gefühl: eine Mischung aus Neugier, Frust und dem Drang, den Laptop aus dem Fenster zu werfen.

Eins ist aber klar: Webdaten sind heute Gold wert. Unternehmen brauchen aktuelle Infos – egal ob für Preisvergleiche, Lead-Listen oder Marktanalysen. Python ist seit Jahren das Standardwerkzeug dafür. Doch mit immer komplexeren Webseiten und cleveren Anti-Scraping-Technologien wirkt der klassische, code-lastige Ansatz inzwischen ziemlich angestaubt. Deshalb zeige ich dir heute beide Seiten: das bewährte Python-Toolkit und die neue Generation von KI-Web-Scrapern wie [Thunderbit](https://thunderbit.com/), die den Alltag von Sales-, E-Commerce- und Operations-Teams komplett verändern.

## Was ist Python Web Scraping?
<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it"} title={"Was ist Data Scraping und wie funktioniert es 2025?"} description={""} />

Kurz gesagt: **Web Scraping** heißt, Daten automatisiert von Webseiten zu sammeln. Statt Infos mühsam per Hand zu kopieren, übernimmt ein Skript diese Arbeit. Python ist besonders beliebt, weil es leicht zu verstehen ist, eine riesige Community hat und viele Bibliotheken bietet – perfekt auch für Einsteiger ohne große Programmierkenntnisse.

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=u-OmVr_fT4s"} />

### Warum Python?

- **Einfacher Einstieg:** Die Syntax von Python ist besonders einsteigerfreundlich.
- **Viele Bibliotheken:** Tools wie Requests, BeautifulSoup, Selenium und Scrapy decken alles ab – von einfachen statischen Seiten bis zu komplexen, JavaScript-lastigen Webseiten.
- **Große Community:** Bei Problemen findet man fast immer eine Lösung oder zumindest einen hilfreichen Thread auf Stack Overflow.

### Typische Anwendungsfälle

Python Web Scraping wird in vielen Bereichen eingesetzt:

![python-web-scraping-use-cases-content-leads-market-price.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/python_web_scraping_use_cases_content_leads_market_price_a73ea46314.png)

- **Lead-Generierung:** Kontaktdaten aus Verzeichnissen oder sozialen Netzwerken ziehen.
- **Preisüberwachung:** Preise der Konkurrenz im Blick behalten für dynamische Preisstrategien.
- **Content-Aggregation:** Nachrichten, Bewertungen oder Produktlisten einsammeln.
- **Marktforschung:** Trends aus Foren, Social Media oder Suchergebnissen analysieren.

Und das ist längst nicht nur was für IT-Profis – auch Sales-, E-Commerce- und Immobilien-Teams nutzen gescrapte Daten, um am Ball zu bleiben. Tatsächlich setzen [über 65 % der Unternehmen](https://scrapeops.io/web-scraping-playbook/web-scraping-market-report-2025/#:~:text=,allocated%20to%20public%20web%20data) Web Scraping ein, um individuelle Datensätze für Analysen und Lead-Scoring zu erstellen.

## Warum setzen Unternehmen auf Python für Web Scraping?

Die Flexibilität von Python und die starken Bibliotheken machen es zur ersten Wahl für Web Scraping. Hier ein paar typische Business-Szenarien:

<Table content={`| **Szenario** | **Wie hilft Python Web Scraping?** | **Beispielhafter Nutzen (ROI)** |
| --- | --- | --- |
| **Lead-Generierung** | Namen, E-Mails, Telefonnummern aus Verzeichnissen extrahieren | Über Nacht eine 500er-Liste potenzieller Kunden erstellen statt 50 per Hand |
| **Preisüberwachung** | Wettbewerberpreise regelmäßig abrufen | Dynamische Preisgestaltung – ein Händler [steigerte den Umsatz um 4 %](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=2.%20E) durch gescrapte Daten |
| **Bestandsüberwachung** | Lagerbestände der Konkurrenz prüfen | Kunden gezielt ansprechen, wenn Wettbewerber ausverkauft sind – spart viele Stunden manueller Recherche |
| **Wettbewerbsanalyse** | Produktdetails und Bewertungen crawlen | Über 1.000 Bewertungen der Konkurrenz auswerten für Marketing und Produktentwicklung |
| **Marktforschung** | Daten aus Foren, Social Media, Suchergebnissen aggregieren | Kampagnen mit aktuellen Markttrends steuern und die Strategie an echte Kundeninteressen anpassen |`} />

Das Ergebnis: Mit Python automatisierte Datensammlung spart im Schnitt **80 % Zeit** gegenüber manuellen Methoden ([PromptLoop](https://www.promptloop.com/docs/understanding-roi#:~:text=,focus%20on%20strategy%20and%20insights)). So bleibt mehr Zeit für Abschlüsse oder Analysen – und weniger für Fleißarbeit.

![automation-pros-and-cons-productivity-vs-challenges.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/automation_pros_and_cons_productivity_vs_challenges_c7d76804aa.png)

Aber – und das ist wichtig – je komplexer Webseiten werden, desto größer werden auch Aufwand, Wartung und Frust. Für Nicht-Techniker ist der Einstieg oft ziemlich steil.

## Die wichtigsten Tools für Python Web Scraping

Wer neu einsteigt, findet im Python-Universum einige bewährte Tools. Hier ein Überblick:

<Table content={`| **Tool** | **Ideal für** | **JavaScript-Unterstützung?** | **Einstiegshürde** | **Geschwindigkeit & Skalierung** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| **Requests + BeautifulSoup** | Einfache, statische Seiten | Nein | Gering | Schnell bei Einzelabfragen |
| **Selenium** | Dynamische, JS-lastige Seiten; Interaktionen | Ja | Mittel | Langsamer pro Seite |
| **Scrapy** | Großprojekte, strukturierte Crawls | Teilweise (mit Plugins) | Hoch | Sehr leistungsfähig, skalierbar |`} />

### Requests + BeautifulSoup

![requests-http-library-python-api-example.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/requests_http_library_python_api_example_9958248e5b.png)

Das klassische Duo für statische Webseiten: **Requests** holt den HTML-Code, **BeautifulSoup** durchsucht und extrahiert die gewünschten Daten. Leichtgewichtig, ideal für kleine Projekte und Einsteiger ([GeeksforGeeks](https://www.geeksforgeeks.org/response-json-python-requests/#:~:text=Requests%20verifies%20SSL%20certificates%20for,and%20elegant%20Python%20HTTP%20library), [UseScraper](https://usescraper.com/blog/parsing-html-with-beautifulsoup#:~:text=Parsing%20HTML%20with%20BeautifulSoup%20,and%20search%20the%20parse%20tree)).

![beautiful-soup-documentation-homepage-python-library.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/beautiful_soup_documentation_homepage_python_library_85d08dc452.png)

### Selenium

![selenium-web-automation-browser-testing-tools.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/selenium_web_automation_browser_testing_tools_fbf3ff45a5.png)

Wenn Daten erst nach dem Laden von JavaScript erscheinen, ist **Selenium** das Mittel der Wahl. Es steuert einen echten Browser, kann also auch Logins, Klicks und Scrollen automatisieren ([RealPython](https://realpython.com/modern-web-automation-with-python-and-selenium/#:~:text=automation%20scripts,only%20limit%20is%20your%20imagination)). Nachteil: Es ist langsamer und aufwendiger einzurichten.

### Scrapy

![scrapy-web-crawling-framework-documentation.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/scrapy_web_crawling_framework_documentation_ac561946da.png)

Für große Projekte – etwa das Crawlen tausender Seiten oder wiederkehrende Datenpipelines – ist **Scrapy** das Schwergewicht. Ein vollwertiges Framework für robuste Spider, parallele Verarbeitung und saubere Code-Struktur ([Scrapy Docs](https://docs.scrapy.org/#:~:text=Scrapy%202,structured%20data%20from%20their%20pages)). Die Lernkurve ist steiler, aber für große Aufgaben lohnt es sich.

## Schritt für Schritt: Dein erster Python Web-Scraper

Lass uns praktisch werden: Wir holen uns Buchtitel und Preise von [books.toscrape.com](http://books.toscrape.com/) – einer Demo-Seite zum Üben von Web Scraping.

### Python-Umgebung einrichten

Stelle sicher, dass Python installiert ist. Dann im Terminal:

```bash
pip install requests beautifulsoup4
```

Als Editor empfehle ich VS Code oder PyCharm – Syntax-Highlighting macht das Leben leichter.

### Dein erstes Web-Scraping-Skript

Hier ein einfaches Beispiel, das die Startseite abruft und die Buchdaten extrahiert:

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "http://books.toscrape.com/"
response = requests.get(url)
html_content = response.text

soup = BeautifulSoup(html_content, 'html.parser')
book_elements = soup.find_all('article', class_='product_pod')

books_data = []
for book in book_elements:
    title = book.find('h3').find('a')['title']
    price = book.find('p', class_='price_color').text
    books_data.append([title, price])

print(books_data)
```

Was passiert hier?

- Mit Requests wird das HTML geladen.
- BeautifulSoup parst den Code.
- Alle Buch-Elemente werden gefunden.
- Titel und Preis jedes Buchs werden extrahiert.

### Gescrapte Daten exportieren

Damit du die Daten weiterverwenden kannst, speichere sie als CSV:

```python
import csv

with open('books.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as f:
    writer = csv.writer(f)
    writer.writerow(["Title", "Price"])
    writer.writerows(books_data)
```

Jetzt kannst du `books.csv` in Excel oder Google Sheets öffnen und deine Ergebnisse weiterverarbeiten.

### Profi-Tipps:

- Prüfe immer, ob die Ausgabe vollständig und korrekt ist.
- Bei komischen Zeichen: Achte darauf, dass du UTF-8 verwendest.
- Wenn das Skript plötzlich nicht mehr läuft, hat sich wahrscheinlich die Webseitenstruktur geändert.

## Typische Herausforderungen beim Python Web Scraping

Hier wird’s knifflig: Python Web Scraping ist mächtig, aber nicht immer einfach. Die häufigsten Stolperfallen:

![python-web-scraping-challenges-overview.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/python_web_scraping_challenges_overview_f5d4c879b1.png)

### 1. Anti-Bot-Schutz

Webseiten wehren sich. Laut einer aktuellen Umfrage nennen [68 % der Entwickler](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=Challenges%20and%20solutions) Blockaden (IP-Sperren, CAPTCHAs) als größte Hürde. Viele Seiten erkennen automatisierte Zugriffe und setzen gezielt Barrieren ein.

### 2. Dynamische Inhalte

Moderne Webseiten setzen auf JavaScript. Werden Daten erst nachträglich geladen, bleibt dein Requests + BeautifulSoup-Skript leer. Dann hilft nur Selenium oder das Reverse-Engineering einer API.

### 3. Hoher Wartungsaufwand

Webseiten ändern sich ständig. Schon kleine Anpassungen im HTML können dein Skript lahmlegen. Laut Analysen verbringen Entwickler [bis zu 25 % ihrer Zeit](https://www.aiapialternative.com/why-traditional-web-scrapers-are-dying#:~:text=Web%20scraping%20maintenance%20is%20silently,spent%20building%20your%20core%20product) mit Reparaturen – Unternehmen geben dafür jährlich bis zu **15.000 $** aus.

### 4. Technische Einstiegshürden

Auch wenn Python einfach ist: Man muss HTML, CSS-Selektoren und manchmal HTTP-Protokolle verstehen. Für Nicht-Entwickler fühlt sich das wie eine neue Sprache an – und das ist es auch.

### 5. Aufwändige Fehlersuche

Wenn etwas schiefgeht (und das passiert), braucht man oft Proxies, Headless-Browser oder externe Dienste. Jede Stunde Debugging ist eine Stunde weniger für die eigentliche Arbeit.

## Automatisierte Web-Scraping-Tools: Der nächste Schritt

Was tun, wenn man keine Zeit (oder Nerven) für Code und Fehlersuche hat? Hier kommen **automatisierte Web-Scraping-Tools** und moderne KI-Web-Scraper ins Spiel.

Diese Tools nehmen dir die technische Arbeit ab. Kein Skripten für jede Seite, keine nächtlichen Debugging-Sessions. Einfach Seite auswählen, Daten markieren – und fertig.

### Was unterscheidet einen KI-Web-Scraper?

KI-Scraper sind ein echter Gamechanger. Warum?

![ai-scraper-benefits-overview-coding-parsing-dynamic.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/ai_scraper_benefits_overview_coding_parsing_dynamic_0afc2ea54d.png)

- **Kein Programmieren nötig:** Über visuelle Oberflächen oder Browser-Erweiterungen wählst du die Daten aus, den Rest erledigt die KI.
- **Intelligente Datenerkennung:** KI-Modelle erkennen automatisch Felder wie Namen, Preise oder E-Mails – ganz ohne HTML-Inspektion.
- **Komplexe Inhalte kein Problem:** KI-Scraper arbeiten im echten Browser, können also auch JavaScript, Scrollen und Klicks verarbeiten.
- **Weniger Wartung:** Ändert sich eine Seite, passt sich die KI an – oder das Tool-Team liefert Updates.
- **Automatisierte Workflows:** Scrapes planen, Daten direkt nach Google Sheets, Airtable, Notion oder Excel exportieren.
- **Für alle zugänglich:** Keine Abhängigkeit mehr vom „Python-Profi“ im Team.

Wie das in der Praxis aussieht, zeigt [Thunderbit](https://thunderbit.com/).

## Thunderbit: Die clevere Alternative zu Python Web Scraping

Ich habe Thunderbit mitgegründet, weil ich gesehen habe, wie viel Zeit und Energie Teams mit manuellen Scraping-Prozessen vergeuden. Unser Ziel: Webdaten für alle zugänglich machen – ohne Programmierung, ohne Frust, einfach Ergebnisse.

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=DLLAwXv6sHM"} />

### Die wichtigsten Funktionen des Thunderbit KI-Web-Scrapers

- **2-Klick-KI-Web-Scraper:** Webseite öffnen, „KI-Felder vorschlagen“ anklicken – Thunderbit schlägt die besten Spalten vor. Ein Klick auf „Scrapen“ und fertig.
- **Vorlagen für beliebte Seiten:** Für Plattformen wie Amazon, Zillow, LinkedIn & Co. gibt es fertige Templates – keine Einrichtung nötig.
- **Unterseiten & Paginierung:** Thunderbit klickt automatisch in Unterseiten (z. B. Produktdetails) und kommt auch mit Paginierung oder Endlos-Scroll klar.
- **Kostenloser Datenexport:** Exportiere deine Daten nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ohne Bezahlschranke.
- **E-Mail- & Telefon-Extraktoren:** Kontaktdaten mit einem Klick extrahieren – ideal für Vertrieb und Lead-Generierung.
- **KI-gestützte Datenverarbeitung:** Daten direkt zusammenfassen, kategorisieren, übersetzen oder formatieren.
- **Geplantes Scraping:** Wiederkehrende Scrapes mit natürlicher Sprache planen.
- **Cloud- & Browser-Modus:** Wähle zwischen schnellem Cloud-Scraping oder browserbasiertem Scraping für Login-Seiten.
- **Unterstützung für 34 Sprachen:** Thunderbit ist für internationale Teams gemacht.

Du willst es ausprobieren? Schau dir unsere [Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) und den [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog) für Anleitungen und Praxisbeispiele an.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

## Wann solltest du von Python auf einen KI-Scraper umsteigen?

Hier eine schnelle Checkliste zur Entscheidungshilfe:

<Table content={`| **Situation** | **Python-Skript** | **KI-Scraper (Thunderbit)** |
| --- | --- | --- |
| Einfache, einmalige statische Seite | ✔️ | ✔️ |
| Dynamische Inhalte (JS, Logins, Endlos-Scroll) | ⚠️ | ✔️ |
| Häufige Webseitenänderungen, hoher Wartungsaufwand | ⚠️ | ✔️ |
| Nicht-technisches Team, schnelle Ergebnisse nötig | ⚠️ | ✔️ |
| Datenintegration in verschiedene Tools (Sheets, CRM) | ⚠️ | ✔️ |
| Großprojekte, wiederkehrende Scrapes | ⚠️ | ✔️ |
| Bedarf an Planung, Anreicherung oder Automatisierung | ⚠️ | ✔️ |`} />

Wenn du in deinem Workflow viele ⚠️ siehst, ist es Zeit, einen KI-Scraper auszuprobieren.

## Bonus: Tipps für effizientes und nachhaltiges Webdaten-Management

Egal ob Python oder KI-Tool – mit diesen Best Practices holst du das Beste aus deinen Daten:

![data-management-best-practices-pyramid-structure.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_management_best_practices_pyramid_structure_7101fda218.png)

### 1. Daten sauber organisieren

- Nutze strukturierte Formate (CSV, Excel, Datenbanken).
- Felder vereinheitlichen (z. B. Datumsformate, Währungen, Kategorien).
- Metadaten (Quelle, Scrape-Datum) ergänzen.
- Doppelte Einträge entfernen und Daten validieren.

### 2. Rechtlich und ethisch korrekt bleiben

- Respektiere robots.txt und die Nutzungsbedingungen der Webseiten ([Roborabbit](https://www.roborabbit.com/blog/is-web-scraping-legal-5-best-practices-for-ethical-web-scraping-in-2024/#:~:text=%E2%9C%85%20What%20you%20should%20do%3A,to%20avoid%20overwhelming%20the%20server)).
- Keine Überlastung der Server – Pausen einbauen.
- Keine sensiblen oder personenbezogenen Daten scrapen.
- Wenn möglich, öffentliche APIs nutzen.

### 3. Automatisieren und integrieren

- Wiederkehrende Scrapes planen.
- Daten direkt in Workflow-Tools (Sheets, Airtable, Notion) exportieren.
- Fehler frühzeitig durch Monitoring erkennen.

### 4. Sicherheit und Monitoring

- Scraping-Läufe und Fehler protokollieren.
- Datensicherungen anlegen.
- Zugriff auf sensible Daten beschränken.

Mehr Tipps findest du in [diesem Leitfaden](https://www.datahen.com/blog/best-practices-for-web-scraping-in-2024/#:~:text=1,is%20organized%20and%20easily%20retrievable).

## Fazit: Web Scraping wird intelligenter

Die Zeiten von handgeschriebenen Python-Skripten und stundenlangem Debugging sind vorbei. Webdaten sind heute ein strategischer Vorteil – [42 % der Unternehmensdatenbudgets](https://scrapeops.io/web-scraping-playbook/web-scraping-market-report-2025/#:~:text=,with%20GDPR%20and%20CCPA%2C%20are) fließen in öffentliche Webdaten, und der Markt für KI-gestützte Scraping-Tools wird bis [**2032 auf 3,3 Milliarden Dollar**](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=According%20to%20a%20report%20from%C2%A0Future,295%20billion%C2%A0by%202032) geschätzt.

Python ist nach wie vor super, um die Grundlagen zu lernen und kleinere Scraping-Aufgaben zu lösen. Doch mit der steigenden Komplexität moderner Webseiten braucht es neue Tools. KI-Scraper wie Thunderbit bieten einen effizienteren, flexibleren Ansatz – genau passend für die Anforderungen moderner Teams.

Wenn du mehr Zeit mit Fehlersuche als mit Ergebnissen verbringst oder neugierig bist, wie modernes Scraping funktioniert, probiere Thunderbit aus: [https://thunderbit.com/](https://thunderbit.com/). Dein Sales-, E-Commerce- oder Operations-Team wird den Unterschied merken.

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper kostenlos testen"} />

Entdecke die besten Python- und KI-Web-Scraping-Tools wie Thunderbit, die die Datenerfassung für Unternehmen automatisieren.

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Python Web Scraping: Tools & Intelligente Alternativen

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Juristische Leads für Anwälte: Die besten Strategien, die wirklich funktionieren

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Mit KI Webseiten mühelos extrahieren, zusammenfassen & automatisch ausfüllen.

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Die 10 besten Chrome Web-Scraper-Erweiterungen 2025 im Vergleich: Funktionen, Preise und Anwendungsfälle – inklusive Thunderbits KI-gestütztem 2-Klick-Scraper.

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Die 10 besten Web-Scraper Chrome-Erweiterungen 2025

Ich verrate dir mal was: Früher dachte ich, Web Scraping wäre nur was für Nerds mit Hoodie oder Datenfreaks, die mehr Bildschirme als gesunden Schlaf haben. Aber heute gehört das Extrahieren von Webdaten zum Büroalltag wie der Kaffee am Morgen – und zum Glück muss man dafür weder Python können noch literweise Espresso kippen. Dank moderner KI-Web-Scraper-Tools können mittlerweile sogar Leute, die „HTML“ für ein neues Sandwich bei Subway halten, strukturierte Daten aus dem Netz ziehen.

Falls du schon mal Produktinfos, Leads oder Preislisten mühsam per Copy & Paste in eine Tabelle übertragen hast, bist du nicht allein. Rund [73 % der Unternehmen](https://www.browsercat.com/post/web-scraping-legality-global-statistics#:~:text=%2A%20Competitive%20Strategy%3A%20%2A%2073.0,%28Source) nutzen Web Scraping längst für Marktanalysen und Wettbewerbsbeobachtung. Und weil der Markt für Web-Scraping-Software bis 2032 auf [$2,49 Milliarden](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=Web%20scraping%20is%20part%20of,49%20billion%20by%202032) wachsen soll, ist klar: Datenextraktion aus dem Web ist längst Mainstream. Egal ob Vertrieb, Marketing oder einfach, um sich die lästige Dateneingabe zu sparen – dieser Guide ist für dich. Ich erkläre die Basics, vergleiche klassische und KI-basierte Methoden und zeige, wie du direkt loslegen kannst – ganz ohne Hoodie.

## Web-Scraper-Grundlagen: Was heißt eigentlich, Daten von einer Website zu holen?

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=Ct8Gxo8StBU&t=174s"} />

Ganz einfach: Ein **Web-Scraper** ist ein Tool (oder Skript, oder eine Chrome-Erweiterung), das automatisch Daten von Webseiten einsammelt. Stell dir vor, du hast einen superschnellen Praktikanten, der nie über langweilige Aufgaben meckert. Statt jede Zeile einzeln zu kopieren, macht der Web-Scraper das in Sekunden – und will nicht mal eine Kaffeepause.

Im Netz findest du zwei Arten von Daten:

- **Strukturierte Daten:** Das sind ordentlich sortierte Infos, die direkt in eine Tabelle passen – zum Beispiel Produktnamen, Preise oder E-Mail-Adressen. Klar beschriftet, leicht auswertbar.
- **Unstrukturierte Daten:** Hier wird’s chaotisch – Blogartikel, Bewertungen, Bilder oder alles, was nicht brav in Zeilen und Spalten steckt. Die meisten Scraping-Projekte wollen genau diese wilden Daten in eine strukturierte Form bringen, damit man sie nutzen kann.

![web-scraping-step-by-step-guide-ai-tool.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_scraping_step_by_step_guide_ai_tool_367e9b31c7.png)

Wenn du schon mal eine Tabelle von einer Website nach Excel kopiert hast, hast du Web Scraping per Hand gemacht. Stell dir vor, das für 10.000 Seiten zu machen. (Bitte nicht! Dafür gibt’s Web-Scraper.)

## Warum überhaupt Daten von Websites holen? Die wichtigsten Vorteile für Unternehmen

Warum also scrapen? Kurz gesagt: **Daten sind der Treibstoff für Unternehmen – und das Web ist die größte Zapfsäule der Welt.** Egal ob Vertrieb, Marketing, E-Commerce oder Immobilien: Webdaten verschaffen dir einen echten Vorsprung.

Hier ein paar typische Einsatzgebiete:

<Table content={`| **Anwendungsfall** | **Beschreibung** | **Beispielhafter Nutzen/ROI** |
| --- | --- | --- |
| Lead-Generierung | Kontaktdaten, E-Mails oder Firmenlisten aus Verzeichnissen oder sozialen Netzwerken sammeln | Vertriebsteams sparen Zeit und finden mehr qualifizierte Leads |
| Preisüberwachung | Wettbewerberpreise, Lagerbestände oder Aktionen in Echtzeit verfolgen | Händler passen Preise dynamisch an und steigern den Umsatz um 4 % |
| Marktforschung | Bewertungen, News oder Social-Media-Stimmungen bündeln, um Trends zu erkennen | Marketing passt Kampagnen an aktuelle Kundenbedürfnisse an |
| Wettbewerbsanalyse | Produktkataloge, Markteinführungen oder Inhalte der Konkurrenz beobachten | Unternehmen reagieren schneller auf Marktveränderungen |
| Immobilien-Insights | Immobilienangebote, Preise und Verfügbarkeiten extrahieren | Makler und Investoren erkennen Chancen vor dem Markt |`} />

Tatsächlich setzen [25–30 % der Händler](https://www.browsercat.com/post/web-scraping-legality-global-statistics#:~:text=%2A%20Price%20Intelligence%3A%20%2A%2025%E2%80%9330,targeted%20web%20scraping.%20%28Source) in Großbritannien und Europa auf dynamische Preisstrategien, die durch Preis-Scraping der Konkurrenz möglich werden. Unternehmen wie John Lewis und ASOS konnten so nachweislich ihren Umsatz steigern.

## Klassische Web-Scraper-Tools: Wie funktionieren die eigentlich?

Schauen wir uns mal die „klassische“ Methode an, bevor KI ins Spiel kam. Traditionelle Web-Scraper sind meist Skripte (oft in Python) oder Browser-Erweiterungen, die nach festen Regeln die gewünschten Daten abgreifen.

So läuft das Ganze meistens ab:

![data-transformation-unstructured-to-structured-via-scraping.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_transformation_unstructured_to_structured_via_scraping_20f2339778.png)

1. **Zielseite und Datenfelder festlegen.**
2. **Website-Struktur analysieren.** (Mit den Entwicklertools im Browser im HTML wühlen – fast wie digitale Archäologie.)
3. **Tool auswählen:** Beliebte Optionen sind [BeautifulSoup](https://www.crummy.com/software/BeautifulSoup/bs4/doc/), [Scrapy](https://scrapy.org/) oder Browser-Plugins.
4. **Extraktionslogik schreiben:** Dem Tool sagen, wie es die Daten findet – meist per CSS-Selektoren oder XPath.
5. **Scraper ausführen:** Das Tool sammelt die Daten seitenweise ein.
6. **Ergebnisse exportieren:** Meist als CSV, JSON oder direkt nach Excel.

### Schritt-für-Schritt: Daten mit einem klassischen Web-Scraper holen

Angenommen, du willst Produktlisten von einem Online-Shop extrahieren. So könnte das ablaufen:

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=QhD015WUMxE"} />

- **Schritt 1:** Python und die BeautifulSoup-Bibliothek installieren.
- **Schritt 2:** Mit dem Browser die Produktseite inspizieren und die HTML-Tags für Name und Preis finden.
- **Schritt 3:** Ein kleines Skript schreiben, das die Seite lädt, das HTML parst und die gewünschten Felder extrahiert.
- **Schritt 4:** Über mehrere Seiten iterieren (Paginierung beachten).
- **Schritt 5:** Die Daten als CSV exportieren.

Klingt easy, aber glaub mir: Das erste Skript läuft selten fehlerfrei. (Mein erster Versuch hat 500 Zeilen „None“ ausgespuckt, weil ich einen Klassennamen falsch geschrieben hatte. Klassiker.)

### Typische Stolperfallen bei klassischen Web-Scraper-Lösungen

Hier wird’s tricky:

- **Website-Änderungen:** Schon kleine Layout-Updates können den Scraper lahmlegen. [10–15 % der Scraper](https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/1kceext/what_ive_learned_after_5_years_in_the_web/#:~:text=Trenches%20www.reddit.com%20%20About%2010,I) gehen jede Woche wegen Änderungen kaputt.
- **Anti-Bot-Maßnahmen:** CAPTCHAs, IP-Sperren und Rate-Limits können dich ausbremsen. Dann braucht’s Proxys, Pausen und manchmal sogar CAPTCHA-Lösungen.
- **Technisches Know-how:** Du musst programmieren und HTML/CSS verstehen.
- **Wartung:** Scraper brauchen ständige Pflege und Updates.
- **Unsaubere Daten:** Du verbringst Zeit mit dem Aufräumen von Formaten, fehlenden Werten oder komischen Zeichencodierungen.

Gerade für Einsteiger fühlt sich das an, als würde man einen Kuchen backen, während das Rezept ständig geändert wird und der Ofen sich ab und zu selbst verriegelt.

## Die neue Generation: KI-Web-Scraper machen Datenextraktion für alle easy

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Jetzt wird’s richtig spannend. KI-Web-Scraper krempeln das Thema komplett um. Statt Code zu schreiben oder Selektoren zu basteln, beschreibst du einfach in Alltagssprache, was du brauchst – die KI macht den Rest.

**Thunderbit** (das sind wir!) ist ein Paradebeispiel für diese neue Generation. Mit [Thunderbit](https://thunderbit.com/) kannst du strukturierte Daten von jeder Website per natürlicher Sprache extrahieren – ganz ohne Programmierkenntnisse. Egal ob Vertrieb, Marketing oder E-Commerce: Du bekommst die gewünschten Daten in Minuten statt Tagen.

### Thunderbit KI-Web-Scraper: So einfach geht Datenextraktion

So macht Thunderbit dir das Leben leichter:

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=DLLAwXv6sHM&t=2s"} />

- **KI-Feldvorschläge:** Einfach auf „KI-Felder vorschlagen“ klicken – Thunderbit liest die Website, schlägt Spaltennamen vor und erkennt automatisch, wie die Felder extrahiert werden können.
- **Unterseiten-Scraping:** Du brauchst mehr Details? Thunderbit besucht automatisch jede Unterseite (z. B. einzelne Produktseiten) und ergänzt deine Datentabelle.
- **Sofort-Vorlagen:** Für bekannte Seiten wie Amazon oder Zillow gibt’s fertige Templates – kein Setup nötig.
- **Kostenloser Datenexport:** Exportiere deine Daten nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion. Download als CSV oder JSON – ohne versteckte Kosten.
- **Geplantes Scraping:** Richte wiederkehrende Extraktionen ein, um deine Daten aktuell zu halten – ideal für Preisüberwachung oder Lead-Updates.
- **KI-Autofill:** Lass die KI Online-Formulare für dich ausfüllen (ja, sogar das 10-seitige Onboarding-Formular für Lieferanten).
- **E-Mail-, Telefon- und Bild-Extraktoren:** Kontaktdaten oder Bilder mit nur einem Klick erfassen.

Das Beste: Du brauchst keinerlei Programmierkenntnisse. Die Thunderbit Chrome-Erweiterung findest du [hier](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp), mehr Infos gibt’s auf unserer [offiziellen Website](https://thunderbit.com/).

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper kostenlos testen"} />

### Klassisch vs. KI-Web-Scraper: Der direkte Vergleich

So schlagen sich die beiden Ansätze im Vergleich:

<Table content={`| **Kriterium** | **Klassischer Web-Scraper** | **KI-Web-Scraper (Thunderbit)** |
| --- | --- | --- |
| Bedienung | Programmierkenntnisse oder komplexes Setup nötig | Kein Code, intuitive Bedienung in Alltagssprache |
| Anpassungsfähigkeit | Bricht bei Website-Änderungen schnell | KI passt sich automatisch an neue Layouts an |
| Wartungsaufwand | Hoch – häufige Updates nötig | Gering – KI übernimmt die Anpassungen |
| Technisches Know-how | Programmier- und HTML-Kenntnisse erforderlich | Für Business-Anwender konzipiert |
| Einrichtungsdauer | Stunden bis Tage | Minuten |
| Datenaufbereitung | Manuelle Nachbearbeitung nötig | KI bereinigt und strukturiert die Daten automatisch |
| Kosten | Open Source oft kostenlos, aber hoher Zeitaufwand | Günstige Tarife, kostenloser Export möglich |`} />

Gerade für Einsteiger und Business-Anwender sind KI-Web-Scraper wie Thunderbit die beste Wahl: schnell, einfach und zuverlässig. Klassische Tools haben ihren Platz bei sehr individuellen oder riesigen Projekten – aber für 95 % der Fälle ist KI die bessere Lösung.

## Schritt-für-Schritt-Anleitung: So holst du als Einsteiger Daten von einer Website

![data-extraction-best-practices-ethical-web-scraping.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/data_extraction_best_practices_ethical_web_scraping_2b4e8aaf2a.png)

### Schritt 1: Ziele für die Datenextraktion festlegen

Überleg dir vorher genau, was du brauchst. Frag dich:

- Welche Website(s) will ich scrapen?
- Welche Datenfelder sind wichtig? (z. B. Produktname, Preis, E-Mail, Telefon)
- Wie oft brauche ich die Daten? (Einmalig oder regelmäßig?)

Mach dir eine Checkliste. Beispiel: „Ich will Produktnamen, Preise und Bewertungen von den ersten 5 Seiten von [XYZ.com](http://xyz.com/) sammeln.“

### Schritt 2: Das passende Web-Scraper-Tool wählen

Kurze Entscheidungshilfe:

- **Du bist technisch fit und willst volle Kontrolle?** Probier klassische Tools wie BeautifulSoup oder Scrapy.
- **Du willst es schnell, einfach und ohne Code?** Nimm einen KI-Web-Scraper wie [Thunderbit](https://thunderbit.com/).

Im Zweifel starte mit KI – vertiefen kannst du dich später immer noch.

### Schritt 3: Datenextraktion einrichten und starten

### Klassische Methode

1. **Tool installieren:** Python und die nötigen Bibliotheken einrichten.
2. **Website inspizieren:** Mit den Entwicklertools die HTML-Struktur analysieren.
3. **Skript schreiben:** Definieren, wie die Datenfelder gefunden und extrahiert werden.
4. **Testlauf auf einer Seite:** Prüfen, ob die richtigen Daten extrahiert werden.
5. **Skalieren:** Paginierung oder Schleifen für mehrere Seiten einbauen.
6. **Daten exportieren:** Als CSV oder JSON speichern.

### KI-Methode (Thunderbit)

1. **Thunderbit Chrome-Erweiterung installieren:** [Hier herunterladen](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp).
2. **Zielseite öffnen:** Geh auf die gewünschte Website.
3. **„KI-Felder vorschlagen“ klicken:** Thunderbit liest die Seite und schlägt Spalten vor.
4. **Vorschau prüfen:** Kontrolliere die Daten und passe die Spalten ggf. an.
5. **„Scrapen“ klicken:** Thunderbit sammelt die Daten für dich ein.
6. **Daten exportieren:** Download nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion.

Eine visuelle Anleitung findest du auf unserem [Thunderbit YouTube-Kanal](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai).

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Website-Daten mit Thunderbit extrahieren"} />

### Schritt 4: Daten exportieren und nutzen

Sobald du deine Daten hast:

- **Exportiere in dein Lieblingstool:** Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV oder JSON.
- **In den Workflow integrieren:** Nutze die Daten für Vertrieb, Preisanalysen, Marktforschung oder andere Geschäftsprozesse.
- **Daten prüfen:** Auch mit KI lohnt sich ein kurzer Check auf Richtigkeit.

## Tipps für erfolgreiche Datenextraktion: So umgehst du die typischen Fehler

![ai-vs-traditional-web-scraper-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/ai_vs_traditional_web_scraper_comparison_faf902fdbd.png)

- **Nutzungsbedingungen checken:** Schau, ob das Scraping erlaubt ist. Bleib bei öffentlichen Daten und lass sensible Infos außen vor.
- **Websites nicht überlasten:** Bei klassischen Tools Pausen einbauen oder das Timing Thunderbit überlassen.
- **Daten validieren:** Immer eine Stichprobe auf Korrektheit prüfen.
- **Auf Änderungen vorbereitet sein:** Websites ändern sich ständig. KI-Scraper wie Thunderbit passen sich meist automatisch an, aber ein Auge auf größere Änderungen schadet nicht.
- **Ethik beachten:** Nur die wirklich nötigen Daten holen und bei Veröffentlichungen die Quelle angeben.

Weitere Tipps findest du in unseren Artikeln [Was ist Data Scraping und wie funktioniert es 2025](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it) und [Wie man mit KI jede Website scrapt](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai).

## Fazit & wichtigste Learnings

Web Scraping hat sich rasant entwickelt – von handgeschriebenen Skripten zu KI-gestützten Tools, die auch Einsteiger sofort nutzen können. Die Unterschiede?
![web-scraping-process-flow-target-to-export.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_scraping_process_flow_target_to_export_270b4126c4.png)

- **Klassische Scraper** bieten viel Kontrolle, brauchen aber Programmierkenntnisse, Wartung und Geduld.
- **KI-Web-Scraper** wie [Thunderbit](https://thunderbit.com/) machen Datenextraktion für alle zugänglich – mit natürlicher Sprache, Sofort-Vorschau und praktischen Features wie Unterseiten- und geplanten Scrapes.

Lass dich als Einsteiger nicht abschrecken. Die Tools waren nie einfacher und der geschäftliche Nutzen ist riesig. Ob Lead-Generierung, Preisüberwachung oder einfach, um sich das Copy & Paste zu sparen – KI-Web-Scraper sind dein neuer bester Kumpel.

Wenn du das nächste Mal vor einem Berg Webdaten stehst, denk dran: Du brauchst weder ein Informatikstudium noch einen Hoodie. Nur ein klares Ziel, das richtige Tool – und vielleicht einen guten Kaffee.

Bereit, es selbst auszuprobieren? [Installiere Thunderbit](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) und erlebe, wie einfach Webdaten-Extraktion sein kann.

*Neugierig auf mehr? Im [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog) findest du ausführliche Anleitungen zu Amazon, Google, PDFs und vielem mehr. Viel Spaß beim Scrapen!*

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper jetzt testen"} />


## Häufige Fragen (FAQ)

**F1: Ist Web Scraping legal?**
A: Ja, das Extrahieren öffentlicher Daten ist in vielen Ländern grundsätzlich erlaubt. Prüfe aber immer die Nutzungsbedingungen der Website und lass sensible oder personenbezogene Daten außen vor.

**F2: Kann ich auch Websites mit Login scrapen?**
A: Ja, das geht, ist aber technisch aufwendiger und kann gegen die Richtlinien der Seite verstoßen. Du brauchst spezielle Tools für authentifizierte Sessions und solltest die rechtlichen Aspekte checken.

**F3: Wie kann ich Daten von JavaScript-lastigen Websites extrahieren?**
A: Nutze Tools, die dynamisches Rendering unterstützen – zum Beispiel Headless-Browser oder KI-Scraper, die menschliches Verhalten simulieren und JavaScript-Inhalte auslesen können.

**F4: Wie verhindere ich, dass ich beim Scraping blockiert werde?**
A: Arbeite mit Rate-Limiting, zufälligen Pausen, wechselnden User-Agents und vermeide zu aggressives Scraping. KI-Scraper übernehmen viele dieser Maßnahmen automatisch.

**Mehr erfahren**
- [**Web Scraping und Recht: Globale Einblicke & Statistiken**](https://www.browsercat.com/post/web-scraping-legality-global-statistics)
    *Überblick zu rechtlichen Rahmenbedingungen, Branchenstatistiken und ethischen Best Practices.*
    
- [**State of web scraping report 2025**](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/)
    *Trends, Marktentwicklung und die Rolle von KI bei der Webdaten-Extraktion (2024–2025).*
    
- [**Was ist eine robots.txt? Leitfaden zu Best Practices und Syntax**](https://moz.com/learn/seo/robotstxt)
    *Erfahre, wie du robots.txt-Dateien interpretierst und rechtssicher scrapen kannst.*

Erfahren Sie, wie Sie mit Web-Scraper-Tools Daten von jeder Website extrahieren. Vergleich klassischer und KI-basierter Web-Scraping-Methoden.

Mit KI Webseiten mühelos scrapen – ganz ohne Aufwand.

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Daten von einer Website extrahieren: Der Einsteiger-Guide

Erfahren Sie, was Business Leads sind, warum sie im B2B-Vertrieb so wichtig sind und wie Tools wie Thunderbit, RocketReach und Seamless Sie bei der Suche und Qualifizierung der besten Kontakte unterstützen.

Nutzen Sie KI, um Webseiten mühelos zu extrahieren.

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Was ist ein Business Lead? Definition, Arten und Praxisbeispiele

Finden Sie den besten Artikel-Scraper für Ihre Anforderungen. Entdecken Sie KI- und No-Code-Lösungen, um Nachrichtenartikel und Daten effizient zu sammeln. Jetzt das passende Tool finden!

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Die besten Artikel-Scraper 2025: Der große Vergleich

Lernen Sie, wie Sie kostenfreie und gekaufte Leads für Lebensversicherungen gezielt gewinnen und Ihre Abschlussquoten mit der automatisierten Leadgenerierung von Thunderbit für Berater steigern.

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Der Einsteiger-Guide für Finanzberater: So kaufen Sie erfolgreich Lebensversicherungs-Leads

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Wettbewerber-Insights: Mit datenbasierter Analyse zum Vorsprung

Erfahren Sie, was Data Scraping ist und wie es Ihrem Unternehmen nützt. Vergleichen Sie führende Data Scraping Tools mit der KI-Automatisierung von Thunderbit.

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Was ist Data Scraping? Von mühsamem Copy-Paste zur KI-Automatisierung

## 2025: Warum E-Mail-Extraktoren für Unternehmen unverzichtbar sind

E-Mail-Marketing bleibt auch im Jahr 2025 einer der wichtigsten Wege, um mit Kundinnen und Kunden in Kontakt zu treten – täglich nutzen rund [**4,6 Milliarden Menschen E-Mails**](https://www.statista.com/statistics/255080/number-of-e-mail-users-worldwide/). Gerade für kleine Betriebe ist das besonders relevant: [**64 %**](https://www.statista.com/statistics/255080/number-of-e-mail-users-worldwide/) setzen E-Mails ein, um ihre Kundschaft zu erreichen. Doch eine eigene E-Mail-Liste aufzubauen, ist oft eine echte Geduldsprobe – und gekaufte Listen sind meist rechtlich heikel.

E-Mail-Extraktoren sind hier die clevere Lösung, um gezielt Kontakte zu sammeln und hochpersonalisierte Kampagnen zu starten. Individuelle E-Mails zahlen sich aus: Im Schnitt bringen sie [**36 $ für jeden investierten Dollar**](https://www.litmus.com/resources/email-marketing-roi). Kein Wunder, dass 38 % der Marken ihr E-Mail-Budget aufstocken, um mehr Interaktion und bessere Conversion-Raten zu erzielen.

In diesem Leitfaden erfährst du, wie du mit E-Mail-Extraktoren durchstartest, welche [Tools besonders empfehlenswert sind](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/) und wie du das passende Werkzeug für deine Anforderungen findest.

## **Die besten E-Mail-Extraktoren 2025**

- [**Thunderbit**](#best-ai-powered-email-scraper): Der beste KI-basierte E-Mail-Extraktor
- [**Snov.io**](#best-for-integrated-lead-management): Die Top-Plattform für integriertes Lead-Management
- [**Zoominfo**](#best-for-comprehensive-contact-database): Der E-Mail-Extraktor mit der größten Kontaktdatenbank
- [**Skrapp.io**](#best-for-linkedin-integration): Das beste Tool für LinkedIn-E-Mail-Extraktion
- [**Hunter.io**](#best-for-domain-search): Der E-Mail-Extraktor für die Domain-Suche
- [**Octoparse**](#best-for-advanced-customization): Die beste Plattform für individuelle Extraktion
- [**Lusha**](#best-for-b2b-data-accuracy): Das Tool für exakte B2B-Daten

## **Was ist ein E-Mail-Extraktor und wie funktioniert er?**
Ein E-Mail-Extraktor ist ein praktisches Werkzeug, das Webseiten, soziale Netzwerke oder Online-Verzeichnisse nach E-Mail-Adressen im passenden Format (z. B. name@domain.com) durchforstet und diese automatisch sammelt. So wird der Aufbau von E-Mail-Verteilern zum Kinderspiel. Oft werden dabei auch Zusatzinfos wie Name, Position oder Unternehmensdaten mit eingesammelt.

Die Technik dahinter ist unterschiedlich: Klassische Tools arbeiten mit regulären Ausdrücken (Regex), um E-Mail-Muster zu erkennen. Moderne Lösungen [setzen auf KI, um auch dynamische Webseiten zu durchleuchten](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai/) und ungewöhnliche E-Mail-Formate zu finden.

Gerade wenn E-Mails nicht direkt auf Plattformen wie LinkedIn oder in Firmenverzeichnissen sichtbar sind, greifen fortschrittliche Tools auf mehrere Quellen zu und gleichen die Daten ab. Manche Anbieter kombinieren Scraping sogar mit eigenen, geprüften Datenbanken – so bekommst du besonders verlässliche Kontaktinfos aus einer Hand.

## **Ist das Extrahieren von E-Mails legal?**

Grundsätzlich ist das Sammeln öffentlich zugänglicher E-Mail-Adressen meist erlaubt. Sobald es aber um private Daten oder Inhalte geht, die durch die Nutzungsbedingungen einer Website geschützt sind, wird es rechtlich knifflig. In vielen Ländern musst du beim E-Mail-Scraping [Datenschutzgesetze](https://gdpr-info.eu/) beachten. Keine Lust auf Paragrafen? Dann nutze [Summarize](https://thunderbit.com/summarize/). Ob das Extrahieren legal ist, hängt vor allem davon ab, wie du die Daten verwendest und ob du die geltenden Vorschriften einhältst. Es lohnt sich also, die rechtlichen Rahmenbedingungen zu kennen.

**Jetzt ausprobieren: Webseiten mit KI scrapen**
<ArcadePlayer url={"https://demo.arcade.software/5b6fZYh6W0DA8rAY8GSb?embed&embed_mobile=tab&embed_desktop=inline&show_copy_link=true"} ratioHeight={"49.791666666666664%"} />
_Probier’s aus! Du kannst klicken, den Workflow anschauen und direkt loslegen._

## **Die besten E-Mail-Extraktoren im Überblick**

<Table content={`| **Tool** | **Preis** | **Hauptfunktionen** | **Ideal für** |
| --- | --- | --- | --- |
| **Thunderbit** | Ab $9/Monat, kostenlose Version verfügbar | KI-gestützter Extraktor, automatische Datenerkennung und -formatierung, unterstützt verschiedene Formate, Export mit einem Klick, intuitive Bedienung | Kleine Unternehmen, Einzelunternehmer und Nutzer ohne Vorkenntnisse |
| **Snov.io** | Ab $39/Monat | E-Mail-Finder, Verifizierung, CRM, Drip-Kampagnen, LinkedIn-Automatisierung | Lead-Management und E-Mail-Outreach |
| **ZoomInfo** | Individuelle Preisgestaltung | Umfassende Kontaktdatenbank | Vertriebs-Teams im Enterprise-Bereich |
| **Skrapp.io** | Ab $30/Monat | LinkedIn-Integration, Domain-Suche | LinkedIn-orientiertes Scraping |
| **Hunter.io** | Premium ab $34/Monat | Domain-Suche, E-Mail-Validierung, Massenverarbeitung | E-Mail-Verifizierung und Domain-Suche |
| **Octoparse** | Ab $99/Monat | No-Code-Scraping, Cloud-Services | Individuelle und komplexe Extraktion |
| **Lusha** | Ab $36/Monat | Verifizierte B2B-Kontakte, CRM-Integration | Präzise B2B-Ansprache und Kontaktmanagement |`} />

## **Bester KI-basierter E-Mail-Extraktor**

### [**Thunderbit**](https://thunderbit.com/)

![Thunderbit.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Thunderbit_9ad6536815.gif)

**Hauptfunktionen:**

- **Kinderleichte Bedienung:** Ein Klick auf „KI-Spalte vorschlagen“, dann auf „Scrapen“ – und schon werden E-Mails samt Zusatzinfos wie Name, Position und Unternehmen extrahiert. Mehr Aufwand ist nicht nötig.
- **Automatisierte Datenverarbeitung:** Die KI von [Thunderbit](https://thunderbit.com/) kann Daten direkt umformatieren, zusammenfassen, kategorisieren oder übersetzen – alles läuft automatisch.
- **Fortschrittliche E-Mail-Extraktion:** E-Mails werden aus unterschiedlichsten Quellen wie PDFs und Bildern extrahiert. So bekommst du umfassende Daten und sparst Zeit.
- **Einfache Datenexporte:** Mit nur einem Klick exportierst du die Daten nach Google Sheets, [Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/) oder Notion – das macht die Weiterverarbeitung super einfach.

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"E-Mails mühelos mit KI extrahieren"} description={""} />

Wer Daten ohne Programmierkenntnisse sammeln will, ist mit Thunderbit bestens bedient. Das leistungsstarke und trotzdem einfach zu nutzende [KI-Web-Automation-Tool](https://thunderbit.com/) hilft dir, Infos schnell und übersichtlich zu erfassen. Mit dem [KI-Web-Scraper](https://thunderbit.com/) kannst du E-Mails und weitere Daten unkompliziert extrahieren – ganz ohne komplizierte Einrichtung. Das spart Zeit und Nerven, egal ob für Unternehmen oder Einzelpersonen.

Ein echtes Highlight: Thunderbit kann E-Mails aus verschiedensten Quellen wie [PDFs](https://www.youtube.com/shorts/soyVQH7Neg8), Bildern und Webseiten extrahieren. So sammelst du Infos aus unterschiedlichsten Formaten und Plattformen. Dank Features wie [KI-Autofill](https://thunderbit.com/ai-autofill/), das Formulare auf Seiten wie [Greenhouse und Lever](https://www.youtube.com/watch?v=T10G2HxlqP4) automatisch ausfüllt, sparst du dir auch das manuelle Tippen und vermeidest Fehler.

Kurz gesagt: Thunderbit ist die perfekte Lösung für alle, die KI für Web-Automatisierung und Datenmanagement nutzen möchten – ganz ohne Programmierkenntnisse.

**Preis:**

Ab [$9/Monat](https://thunderbit.com/pricing/) mit kostenlosem Einstiegstarif.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Thunderbit für E-Mail-Extraktion testen"} />

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/shorts/soyVQH7Neg8"} />

## **Beste Lösung für integriertes Lead-Management**

### Snov.io

![snov-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/snov_io_12f8b5a901.png)

**Hauptfunktionen:**

- **E-Mail-Finder:** Chrome-Erweiterung zum Finden von E-Mails auf Webseiten.
- **E-Mail-Verifizierung:** Massenverifizierung für bessere Zustellbarkeit.
- **E-Mail-Warm-Up:** KI-gestütztes Aufwärmen für höhere Zustellraten.
- **Sales-CRM:** Tools für Deals, Aufgaben- und Teammanagement.
- **E-Mail-Drip-Kampagnen:** Automatisierte Lead-Nurturing-Kampagnen.

[Snov.io](https://snov.io/) ist eine All-in-One-Plattform, die Lead-Generierung, E-Mail-Verifizierung und Vertriebsmanagement vereint. Unternehmen können damit Leads finden, verifizieren, Vertriebsprozesse steuern und E-Mail-Kampagnen automatisieren. [Snov.io](https://snov.io/extension) funktioniert als Chrome-Erweiterung und als Web-App – ideal für flexible Workflows.

Das CRM von [Snov.io](https://snov.io/sales-crm) ermöglicht die Verwaltung von Deals, Aufgaben und Teams. Leads werden auf einem Kanban-Board organisiert, Aufgaben können als E-Mail, Meeting oder Anruf an Teammitglieder zugewiesen werden. Mit E-Mail-Drip-Kampagnen lassen sich Kontakte automatisiert pflegen und zum Abschluss führen.

Nachteile: Bei wachsendem Bedarf kann Snov.io teuer werden. Die E-Mail-Datenbank ist begrenzt, unbestätigte Adressen können nicht angeschrieben werden und manche Nutzer berichten von Zustellproblemen.

**Preis:**

[Snov.io](https://snov.io/pricing) bietet einen kostenlosen Tarif. Bezahlpläne starten ab $39/Monat und skalieren je nach Nutzung.

## **Beste Lösung für umfassende Kontaktdatenbanken**

### ZoomInfo

![ZoomInfo.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Zoon_Info_d01d50899a.png)

**Hauptfunktionen:**

- **Erweiterte Suchfunktionen:** Kontakte gezielt nach Position, Unternehmen und Standort filtern.
- **Regelmäßige Datenaktualisierung:** Immer aktuelle und verlässliche Daten durch kontinuierliche Updates.
- **Automatisierte Lead-Anreicherung:** Leads werden automatisch mit Zusatzinfos angereichert – für personalisierte Ansprache.

ZoomInfo ist vor allem für große Vertriebsteams spannend, da es direkten Zugriff auf eine riesige Datenbank mit Geschäftskontakten bietet. Mit über 100 Millionen Kontakten und 95 Millionen Unternehmensprofilen zählt ZoomInfo zu den größten B2B-Datenbanken. Die Datenqualität wird [oft als herausragend bewertet](https://www.softwareadvice.com/buyer-intent/zoominfo-profile/reviews/), besonders bei direkten Kontaktdaten.

Natürlich gibt es auch hier Schwächen: [Einige Nutzer](https://www.demandbase.com/blog/is-zoominfo-right-for-you-find-out-now/) bemängeln die Datenqualität außerhalb der USA und die teils hohen Kosten – ZoomInfo richtet sich vor allem an größere Unternehmen mit entsprechendem Budget.

**Preis:**

Individuelle Preisgestaltung je nach Unternehmensgröße und Bedarf.

## **Beste LinkedIn-Integration**

### Skrapp.io

![Skrapp-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Skrapp_io_74b27d5735.png)

**Hauptfunktionen:**

- **LinkedIn-Integration:** Verifizierte E-Mails direkt aus LinkedIn-Profilen extrahieren.
- **E-Mail-Finder & Verifizierung:** Nur gültige, zustellbare E-Mails werden erfasst.
- **Datenanreicherung:** Unternehmensdaten wie Umsatz und Mitarbeiterzahl abrufen.
- **Exportoptionen:** Export als CSV/XLSX oder direkte Synchronisation mit Salesforce und Zoho.

Skrapp.io ist spezialisiert auf das Extrahieren von E-Mails aus LinkedIn-Profilen und Domains. Die Plattform funktioniert als Chrome-Erweiterung und Web-App, sodass du flexibel und unterwegs Daten sammeln kannst.

Darüber hinaus bietet Skrapp.io umfangreiche Datenmanagement-Funktionen: Du kannst mehrere Listen anlegen, Suchergebnisse als CSV oder [Excel](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/) exportieren und E-Mails verifizieren. Die Bedienung ist auch für Einsteiger einfach.

Nachteile: Das Extrahieren größerer Datenmengen kann langsam sein. Wer noch keine Erfahrung mit Scraping-Tools hat, muss sich eventuell etwas einarbeiten.

**Preis:**

Monatliche Tarife ab $49, bis zu $299 für größere Anforderungen.

## **Beste Domain-Suche**

### Hunter.io

![Hunter-io.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Hunter_io_ff5c8498e8.png)

**Hauptfunktionen:**

- **Domain-Suche:** Alle E-Mails, die zu einer Domain gehören, auf einen Blick finden.
- **E-Mail-Verifizierung:** Integrierte Tools zur Reduzierung von Bounces.
- **Massenverarbeitung:** Große Mengen an E-Mails gleichzeitig verarbeiten.

Hunter.io ist ideal, um E-Mails zu bestimmten Domains zu finden. Besonders praktisch ist die [Domain-Suche](https://www.uplead.com/hunter-io-review/): Einfach eine Domain eingeben und alle zugehörigen E-Mail-Adressen samt Namen, Positionen und Social-Links erhalten.

Auch große Aufgaben lassen sich leicht bewältigen: CSV-Datei mit Namen und Domains hochladen, und Hunter.io sucht die passenden E-Mails in einem Rutsch heraus.

Nachteile: Die Genauigkeit der gefundenen E-Mails kann bei weniger bekannten Domains schwanken.

Insgesamt ist Hunter.io durch die Kombination aus schneller Suche, gründlicher Verifizierung und Massenverarbeitung ein [unverzichtbares Tool](https://theprocesshacker.com/blog/hunter-io-review/) für die Lead-Generierung.

**Preis:**

Kostenloser Tarif verfügbar, Premium ab $49/Monat.

## **Beste individuelle Anpassung**

### Octoparse

![Octoparse.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Octoparse_aba229bf64.png)

**Hauptfunktionen:**

- **Visuelle Oberfläche:** Web-Scraping-Aufgaben ohne Programmierkenntnisse per Point-and-Click einrichten.
- **Cloud-Services:** Automatisierte und geplante Extraktion für stets aktuelle Daten.
- **Erweiterte Datenextraktion:** Auch komplexe und dynamische Webseiten lassen sich problemlos auslesen.

Octoparse ist ein leistungsstarkes Web-Scraping-Tool, das auch komplexe Daten aus Webseiten extrahiert. Es simuliert menschliches Surfverhalten und umgeht so viele Anti-Scraping-Maßnahmen.

Die Bedienoberfläche ist sehr nutzerfreundlich: Mit Auto-Erkennung und Vorlagen kannst du Aufgaben schnell einrichten – auch ohne technisches Know-how.

Wichtig: Beim Extrahieren von E-Mails solltest du immer die rechtlichen und ethischen Vorgaben beachten. Halte dich an Datenschutzgesetze wie DSGVO oder CAN-SPAM.

**Preis:**

Ab $119/Monat, kostenloser Basistarif verfügbar.

## Beste B2B-Datenqualität

### Lusha

![Lusha.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Lusha_4460ee963e.png)

**Hauptfunktionen:**

- **Präzise Kontakte:** Lusha liefert detaillierte Kontaktinfos inklusive Telefonnummern und E-Mails für gezielte Ansprache.
- **Echtzeit-Updates:** Kontaktdaten werden laufend aktualisiert.
- **CRM-Integration:** Nahtlose Anbindung an gängige CRMs wie Salesforce und HubSpot.
- **Datenschutz:** DSGVO- und CCPA-konform für rechtssichere Nutzung.

Lusha ist die erste Wahl für Unternehmen, die hochwertige B2B-Kontakte brauchen. Du bekommst verifizierte E-Mails und Telefonnummern potenzieller Kunden – direkt aus LinkedIn oder Salesforce per Chrome-Erweiterung. So können Vertriebsteams Kontakte finden, ohne ihre gewohnte Arbeitsumgebung zu verlassen.

Lusha lässt sich mit verschiedenen CRMs verbinden und erleichtert so das Lead-Management. Zusätzlich gibt es Analysefunktionen, mit denen du die Interaktion deiner Kontakte verfolgen und deine Ansprache gezielt optimieren kannst. Dank Fokus auf Datenqualität und effiziente Vertriebsprozesse ist Lusha ein wertvolles Tool für B2B-Marketing und Vertrieb.

**Preis:**

Ab $99/Monat, volumenbasierte Tarife verfügbar.

## **Fazit**

2025 gibt es für jede Unternehmensgröße den passenden E-Mail-Extraktor – von [KI-basierten Lösungen](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/) wie Thunderbit bis zu Enterprise-Tools wie ZoomInfo. Die Wahl hängt von deinen Anforderungen ab: Wie groß ist dein Team? Welche Integrationen brauchst du? Wie hoch ist dein Budget?

Mit dem richtigen Tool wird E-Mail-Marketing effizienter, du findest mehr Leads und baust nachhaltige Kundenbeziehungen auf. Am Ende zählt: Dein Unternehmen wächst.

## **Häufige Fragen (FAQ)**

1. **Was macht Thunderbit besonders?**

    Thunderbit überzeugt durch innovative KI-Technologie. Die Plattform ist super einfach zu bedienen – du brauchst keinerlei Programmierkenntnisse, um KI-gestütztes Scraping zu nutzen. Damit ist Thunderbit für Einsteiger und Profis gleichermaßen geeignet. Die [Kombination aus Intelligenz und Automatisierung](https://www.youtube.com/watch?v=UOK1pWPN190&ab_channel=Thunderbit) hebt Thunderbit von anderen Tools ab.

2. **Worauf sollte ich bei der Wahl eines E-Mail-Extraktors achten?**

    Überlege dir, wie viele Daten du extrahieren möchtest und wie oft. Auch das Budget spielt eine Rolle – das Tool sollte zu deinen finanziellen Möglichkeiten passen. Achte auf die Genauigkeit der Ergebnisse. KI-basierte Tools wie Thunderbit können unstrukturierte Daten automatisch sortieren. Prüfe außerdem, ob sich das Tool einfach mit deinen bestehenden Systemen (z. B. CRM) verbinden lässt.

3. **Lassen sich E-Mail-Extraktoren mit anderen Tools verbinden?**

    Ja, viele E-Mail-Extraktoren bieten Integrationen, um Daten und Workflows zu automatisieren. Thunderbit ermöglicht zum Beispiel den [direkten Export nach Airtable](https://thunderbit.com/). Solche Schnittstellen sparen Zeit und reduzieren Fehler.

**Mehr erfahren:**

- [Die besten Web-Scraping-Tools & Software 2025](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools/)
- [So scrapen Sie jede Website mit KI](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai/)
- [Webseiten-Daten am einfachsten nach Excel extrahieren](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel/)
- [Der weltweit einfachste Web-Scraper](https://thunderbit.com/)


<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Entdecken Sie Thunderbits KI-E-Mail-Extraktor"} />

Entdecken Sie die besten E-Mail-Extraktoren 2025 und optimieren Sie Ihre E-Mail-Marketing-Strategie.

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Die besten E-Mail-Extraktoren 2025

> *„Man kann Daten ohne Informationen haben, aber keine Informationen ohne Daten.“
>  — [Daniel Keys Moran](https://en.wikipedia.org/wiki/Daniel_Keys_Moran)*

Im Netz tummeln sich mittlerweile über [1,5 Milliarden](https://www.internetlivestats.com/total-number-of-websites/) Websites – und täglich kommen rund 2 Millionen neue Inhalte dazu. In diesem riesigen Datenmeer schlummern wertvolle Erkenntnisse, die dir bei wichtigen Entscheidungen helfen können. Allerdings sind etwa [80 %](https://www.congruity360.com/blog/the-future-of-data-unstructured-data-statistics-you-should-know/) dieser Daten unstrukturiert und müssen erst einmal in eine brauchbare Form gebracht werden. Genau hier kommen Web-Scraping-Tools ins Spiel – sie sind unverzichtbar, wenn du das volle Potenzial von Online-Daten ausschöpfen willst.

Falls du beim Thema Web Scraping noch am Anfang stehst, wirken Begriffe wie [Web Components](https://en.wikipedia.org/wiki/Web_Components) oder [HTML](https://en.wikipedia.org/wiki/HTML) vielleicht erstmal abschreckend. Aber dank KI sind diese Hürden heute viel leichter zu nehmen. Moderne KI-Web-Scraper machen den Einstieg auch ohne Technik-Know-how möglich. Damit kannst du Daten blitzschnell erfassen und weiterverarbeiten – ganz ohne Programmierkenntnisse.

## Die besten Web-Scraping-Tools & Software

- [**Thunderbit**](#the-best-web-scraper-in-the-ai-era): Intuitiver KI-Web-Scraper mit erstklassigen Ergebnissen
- [**Browse AI**](#best-web-scraper-for-data-monitoring-and-bulk-extraction): Für Live-Überwachung und Massendaten-Extraktion
- [**Bardeen AI**](#best-web-scraper-for-workflow-integration): No-Code-Automatisierung mit vielen App-Anbindungen
- [**Web Scraper**](#best-visual-web-scraper-for-people-with-experience): Für erfahrene Nutzer, die visuelles Scraping bevorzugen
- [**Octoparse**](#best-web-scraper-avoiding-ip-blocking-and-bot-detection): Starkes No-Code-Scraping, das IP-Sperren und Bot-Erkennung umgeht
- [**Diffbot**](#best-web-scraper-for-advanced-ai-powered-data-extraction-api): Für fortschrittliche, KI-basierte Datenextraktion per API und Knowledge Graphs

**Teste KI-gestütztes Web Scraping**
<ArcadePlayer url={"https://demo.arcade.software/05Ynjgg2WctFSaWyGDFj?embed&embed_mobile=tab&embed_desktop=inline&show_copy_link=true"} ratioHeight={"49.166666666666664%"} />
_Probier’s aus! Du kannst klicken, dich durchklicken und den Workflow direkt im Video testen._

## Wie funktioniert Web Scraping?

Beim Web Scraping werden Daten automatisiert von Webseiten eingesammelt. Du sagst dem Tool, welche Inhalte – zum Beispiel Texte oder Bilder – es herausziehen und in eine Tabelle packen soll. Das ist super praktisch für Preisvergleiche, Marktforschung oder um Daten direkt in Excel oder Google Sheets zu übernehmen.

  ![transform_webpage_to_google_sheets.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/transform_webpage_to_google_sheets_df69964ba3.png) _Dieses Beispiel wurde mit Thunderbit und dem KI-Web-Scraper erstellt._

Es gibt verschiedene Wege. Am simpelsten wäre das manuelle Kopieren und Einfügen – aber bei größeren Datenmengen ist das einfach nicht machbar. Deshalb setzen die meisten auf eine dieser drei Methoden: klassische Web-Scraper, KI-Web-Scraper oder eigene Programmierung.

**Klassische Web-Scraper** arbeiten mit festen Regeln, die auf der Struktur der Seite basieren. Du legst zum Beispiel fest, dass Produktnamen oder Preise aus bestimmten HTML-Tags gezogen werden. Das klappt gut bei Seiten, die sich selten ändern – aber schon kleine Layout-Änderungen machen oft Nacharbeit nötig.

![web_scraper_operation_demo.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_scraper_operation_demo_88cf1f873f.gif) _Mit klassischen Scraper-Tools ist die Einrichtung oft aufwendig und erfordert viele Klicks sowie Einarbeitung._

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

**KI-Web-Scraper** funktionieren so: ChatGPT liest die komplette Website und zieht dann gezielt die gewünschten Inhalte heraus. Sie können Daten extrahieren, übersetzen und zusammenfassen – alles in einem Rutsch. Dank natürlicher Sprachverarbeitung erkennen sie die Seitenstruktur und passen sich auch bei Änderungen flexibel an. Wenn sich also das Layout der Website ändert, kann ein KI-Web-Scraper meist automatisch reagieren, ohne dass du etwas neu einstellen musst. Das macht sie ideal für komplexe oder oft aktualisierte Seiten.

![thunderbit_ai_web_scraper_operation_demo.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/vs1_251762e452.gif)_Mit dem KI-Web-Scraper bekommst du mit wenigen Klicks strukturierte Daten – der Einstieg ist super einfach!_

***Welches Tool passt zu dir?*** Das hängt davon ab, was du brauchst. Wer sich mit Code auskennt oder große Datenmengen von bekannten Seiten will, ist mit klassischen Scraper-Lösungen oft gut bedient. Für Einsteiger oder alle, die Wert auf Flexibilität bei Webseiten-Änderungen legen, sind KI-Web-Scraper meist die bessere Wahl. Die folgende Tabelle gibt dir einen schnellen Überblick über typische Anwendungsfälle:

<Table content={`| **Szenario** | **Beste Wahl** |
| --- | --- |
| Leichtes Scraping auf Seiten wie Verzeichnissen, Shops oder überall dort, wo Listen angezeigt werden | KI-Web-Scraper |
| Die Seite enthält weniger als 200 Datenzeilen, das Einrichten eines klassischen Scrapers dauert zu lange | KI-Web-Scraper |
| Die zu extrahierenden Daten müssen in ein bestimmtes Format gebracht werden, z.B. Kontaktdaten für den Upload zu HubSpot | KI-Web-Scraper |
| Großflächiges Scraping auf bekannten Seiten, z.B. zehntausende Amazon-Produkte oder Immobilien auf Zillow | Klassischer Web-Scraper |`} />

## Die besten Web-Scraping-Tools & Software im Überblick

<Table content={`| **Tool** | **Preis** | **Hauptfunktionen** | **Vorteile** | **Nachteile** |
| --- | --- | --- | --- | --- |
| [**Thunderbit**](#the-best-web-scraper-in-the-ai-era) | Ab 9 $/Monat, kostenlose Stufe verfügbar | KI-Web-Scraper, automatische Datenerkennung und -formatierung, verschiedene Exportformate, Ein-Klick-Export, benutzerfreundlich. | Kein Code nötig, KI-Unterstützung, Integration mit Google Sheets & Co. | Bei großen Datenmengen langsamer, erweiterte Funktionen kostenpflichtig |
| [**Browse AI**](#best-web-scraper-for-data-monitoring-and-bulk-extraction) | Ab 48,75 $/Monat, kostenlose Stufe verfügbar | No-Code-Oberfläche, Echtzeit-Überwachung, Massendaten-Extraktion, Workflow-Integration. | Einfache Bedienung, Anbindung an Google Sheets & Zapier | Komplexe Seiten erfordern mehr Einrichtung, Bulk-Scraping kann zu Timeouts führen |
| [**Bardeen AI**](#best-web-scraper-for-workflow-integration) | Ab 60 $/Monat, kostenlose Stufe verfügbar | No-Code-Automatisierung, Integration mit 130+ Apps, MagicBox wandelt Aufgaben in Workflows um. | Viele Integrationen, skalierbar für Unternehmen | Einarbeitung für Neueinsteiger, Einrichtung kann Zeit kosten |
| [**Web Scraper**](#best-visual-web-scraper-for-people-with-experience) | Lokal kostenlos, 50 $/Monat für Cloud | Visuelle Task-Erstellung, unterstützt dynamische Seiten (AJAX/JavaScript), Cloud-Scraping. | Gut für dynamische Seiten | Technisches Know-how für optimale Nutzung nötig |
| [**Octoparse**](#best-web-scraper-avoiding-ip-blocking-and-bot-detection) | Ab 119 $/Monat, kostenlose Stufe verfügbar | No-Code-Scraping, automatische Seitenerkennung, Cloud-Scraping mit Zeitplanung, Vorlagenbibliothek. | Leistungsstark für dynamische Seiten, umgeht Restriktionen | Komplexe Seiten erfordern Einarbeitung |
| [**Diffbot**](#best-web-scraper-for-advanced-ai-powered-data-extraction-api) | Ab 299 $/Monat | Datenextraktions-API, No-Rule-API, NLP für unstrukturierte Texte, umfangreicher Knowledge Graph. | Starke KI-Extraktion, viele API-Integrationen, großflächiges Scraping | Einarbeitung für Nicht-Techniker, Einrichtung dauert |
`} />

## Der beste Web-Scraper im KI-Zeitalter
### [Thunderbit](https://thunderbit.com/)

![amazon_ai_web_scraper_thunderbit.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/amazon_ai_web_scraper_thunderbit_e8ce714b84.gif)

Thunderbit ist ein leistungsstarkes, einfach zu bedienendes KI-Tool für Web-Automatisierung, mit dem auch Leute ohne Programmierkenntnisse Daten ganz easy extrahieren und organisieren können. Über die [Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-automat/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) macht der [KI-Web-Scraper](https://thunderbit.com/) von Thunderbit das Sammeln von Webdaten zum Kinderspiel – du musst keine einzelnen Scraper für verschiedene Layouts mehr bauen oder dich mit Seitenelementen rumschlagen.

**Hauptfunktionen**
- **KI-gestützte Flexibilität**: Der KI-Web-Scraper von Thunderbit erkennt und formatiert Webdaten automatisch – ganz ohne CSS-Selektoren.
- **Extrem einfache Bedienung**: Einfach auf „KI-Spalte vorschlagen“ klicken und dann auf der gewünschten Seite „Scrapen“ auswählen – fertig.
- **Verschiedene Datenformate**: Thunderbit kann URLs, Bilder und weitere Formate extrahieren und übersichtlich darstellen.
- **Automatische Datenverarbeitung**: Die KI kann Daten direkt zusammenfassen, kategorisieren oder übersetzen und ins gewünschte Format bringen.
- **Einfache Datenexporte**: Mit nur einem Klick lassen sich Daten nach Google Sheets, Airtable oder Notion exportieren.
- **Intuitive Benutzeroberfläche**: Die Bedienung ist für alle Erfahrungsstufen geeignet.

**Preise**

Thunderbit bietet flexible Tarife ab 9 $ pro Monat für 5.000 Credits. Im Jahresabo bekommst du alle Credits direkt am Anfang. Die Preise reichen bis 199 $ für 240.000 Credits.

**Vorteile:**
- Starke KI-Unterstützung macht Datenerfassung und -verarbeitung super einfach.
- Kein Programmieren nötig, für alle geeignet.
- Perfekt für leichtes Scraping, z.B. Verzeichnisse oder Onlineshops.
- Direkte Integration in beliebte Apps für den Datenexport.

**Nachteile:**
- Großflächiges Scraping kann etwas mehr Zeit brauchen.
- Einige erweiterte Funktionen sind kostenpflichtig.


>**Du willst mehr wissen?**
>Installiere [Thunderbit](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-automat/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) oder schau dir auf [YouTube](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai) an, wie einfach Web Scraping mit Thunderbit funktioniert.

## Bester Web-Scraper für Datenüberwachung und Massendaten-Extraktion
### **Browse AI**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=13jp3m1JUAs"} />

Browse AI ist ein vielseitiges No-Code-Tool, mit dem du Daten extrahieren und überwachen kannst, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Browse AI bringt ein paar KI-Funktionen mit, ist aber kein vollwertiger KI-Scraper. Trotzdem macht es den Einstieg sehr einfach.

**Hauptfunktionen**

- **No-Code-Oberfläche**: Eigene Workflows lassen sich per Mausklick zusammenstellen.
- **Echtzeit-Überwachung**: Bots überwachen Webseiten und liefern aktuelle Infos.
- **Massendaten-Extraktion**: Bis zu 50.000 Datensätze können auf einmal verarbeitet werden.
- **Workflow-Integration**: Mehrere Bots lassen sich für komplexe Aufgaben kombinieren.

**Preise**

Ab 48,75 $ pro Monat mit 2.000 Credits. Die kostenlose Stufe bietet 50 Credits pro Monat zum Ausprobieren der Grundfunktionen.

**Vorteile:**

- Integration mit Google Sheets und Zapier.
- Vorgefertigte Bots erleichtern Standardaufgaben.

**Nachteile:**

- Für komplexe Seiten ist zusätzliche Konfiguration nötig.
- Die Geschwindigkeit beim Massenscraping kann schwanken, manchmal gibt’s Timeouts.

## Bester Web-Scraper für Workflow-Integration
### **Bardeen AI**

<VideoPlayer url={"https://cdn.prod.website-files.com/662fbf69a72889ec66f07685%2F66b27b6f588058a4c0344db1_hero_video-transcode.mp4"} />

Bardeen AI ist ein No-Code-Automatisierungstool, das verschiedene Apps miteinander verbindet und so Arbeitsabläufe vereinfacht. Es nutzt KI, um individuelle Automatisierungen zu erstellen, ist aber kein vollwertiger KI-Scraper.

**Hauptfunktionen**

- **No-Code-Automatisierung**: Workflows lassen sich einfach per Klick zusammenstellen.
- **MagicBox**: Aufgaben werden in Alltagssprache beschrieben und von Bardeen AI in Workflows umgewandelt.
- **Breite Integrationsmöglichkeiten**: Über 130 Apps wie Google Sheets, Slack oder LinkedIn werden unterstützt.

**Preise**

Ab 60 $ pro Monat mit 1.500 Credits (ca. 1.500 Datenzeilen). Die kostenlose Stufe bietet 100 Credits pro Monat für Basisfunktionen.

**Vorteile:**

- Viele Integrationen für unterschiedlichste Geschäftsanforderungen.
- Flexibel und skalierbar für Unternehmen jeder Größe.

**Nachteile:**

- Neue Nutzer brauchen etwas Zeit, um sich einzuarbeiten.
- Die Ersteinrichtung kann aufwendig sein.

## Bester visueller Web-Scraper für erfahrene Nutzer
### **Web Scraper**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=aViWT-WpzYI&ab_channel=WebScraper"} />

Richtig gelesen: Das Tool heißt tatsächlich „Web Scraper“. Es ist eine beliebte Browser-Erweiterung für Chrome und Firefox, mit der du Daten visuell und ohne Programmierung extrahieren kannst. Allerdings solltest du etwas Zeit für die Tutorials einplanen, um das volle Potenzial auszuschöpfen. Wer es besonders einfach haben will, greift besser zum KI-Web-Scraper.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"KI-Web-Scraper ausprobieren"}/>

**Hauptfunktionen**

- **Visuelle Erstellung**: Scraping-Aufgaben werden durch Klicken auf Seitenelemente eingerichtet.
- **Unterstützung dynamischer Seiten**: Kann mit AJAX und JavaScript umgehen.
- **Cloud-Scraping**: Aufgaben können über die Cloud geplant und regelmäßig ausgeführt werden.

**Preise**

Lokal kostenlos; Cloud-Funktionen ab 50 $/Monat.

**Vorteile:**

- Sehr gut für dynamische Seiten geeignet.
- Für lokale Nutzung kostenlos.

**Nachteile:**

- Für optimale Ergebnisse sind technische Kenntnisse erforderlich.
- Änderungen erfordern oft aufwendige Tests.

## Bester Web-Scraper zum Umgehen von IP-Blockaden und Bot-Erkennung
### **Octoparse**

![octoparse_landing_page.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/octoparse_landing_page_213afe0730.png)

Octoparse ist eine vielseitige Software für technisch versierte Nutzer, die gezielt und ohne Programmierung große Datenmengen sammeln und überwachen möchten. Octoparse läuft nicht im Browser des Nutzers, sondern nutzt Cloud-Server – so können IP-Blockaden und Bot-Erkennung effektiv umgangen werden.

**Hauptfunktionen**

- **No-Code-Bedienung**: Scraping-Aufgaben lassen sich ohne Programmierkenntnisse erstellen.
- **Intelligente Auto-Erkennung**: Die Software erkennt relevante Seitenelemente automatisch und vereinfacht so die Einrichtung.
- **Cloud-Scraping**: Rund-um-die-Uhr-Datensammlung mit geplanten Aufgaben.
- **Umfangreiche Vorlagenbibliothek**: Hunderte Vorlagen für gängige Websites ermöglichen schnellen Einstieg ohne komplexe Einrichtung.

**Preise**

Ab 119 $ pro Monat mit 100 Aufgaben. Die kostenlose Stufe bietet 10 Aufgaben pro Monat zum Testen der Grundfunktionen.

**Vorteile:**

- Leistungsstark für dynamische Seiten und flexibel anpassbar.
- Bietet Lösungen für Scraping-Restriktionen und dynamische Inhalte.

**Nachteile:**

- Komplexe Seitenstrukturen erfordern mehr Zeit bei der Einrichtung.
- Neue Nutzer müssen sich in die Bedienung einarbeiten.

## Bester Web-Scraper für fortschrittliche, KI-basierte Datenextraktion per API
### **Diffbot**

<VideoPlayer url={"https://static.diffbot.com/public/video/home/diffbot-explainer.webm"} />

Diffbot ist ein fortschrittliches Tool zur Webdaten-Extraktion, das mithilfe von KI unstrukturierte Webinhalte in strukturierte Daten verwandelt. Mit leistungsstarken APIs und einem umfangreichen Knowledge Graph unterstützt Diffbot Unternehmen dabei, Informationen aus dem Web zu extrahieren, zu analysieren und zu verwalten – branchenübergreifend und vielseitig einsetzbar.

**Hauptfunktionen**

- **Datenextraktions-API**: Mit der No-Rule-API reicht eine URL, um Daten automatisch zu extrahieren – individuelle Regeln sind nicht nötig.
- **NLP-API**: Erkennt Entitäten, Beziehungen und Stimmungen in unstrukturierten Texten und hilft beim Aufbau eigener Knowledge Graphs.
- **Knowledge Graph**: Einer der größten Knowledge Graphs mit umfangreichen Informationen zu Personen und Unternehmen.

**Preise**

Ab 299 $ pro Monat mit 250.000 Credits (entspricht ca. 250.000 API-basierten Webseiten-Extraktionen).

**Vorteile:**

- Sehr flexible, regelbasierte Datenextraktion mit hoher Anpassungsfähigkeit.
- Umfangreiche API-Integrationen für die Einbindung in bestehende Systeme.
- Unterstützt großflächiges Scraping – ideal für Unternehmen.

**Nachteile:**

- Die Ersteinrichtung erfordert Einarbeitung, besonders für Nicht-Techniker.
- Für die Nutzung ist ein eigenes Programm zur API-Anbindung nötig.

## Wofür lassen sich Scraper einsetzen?
<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=ixbyqUPxQno"} />

Wenn du neu im Web Scraping bist, hier ein paar beliebte Anwendungsbeispiele: Viele nutzen Scraper, um Amazon-Produktlisten zu erfassen, Immobiliendaten von Zillow zu sammeln oder Unternehmensdaten aus Google Maps zu extrahieren. Das ist aber nur der Anfang – mit dem [KI-Web-Scraper von Thunderbit](https://thunderbit.com/) kannst du Daten von fast jeder Website sammeln und so viele Aufgaben automatisieren und Zeit sparen. Egal ob für Recherchen, Preisbeobachtung oder den Aufbau von Datenbanken – Web Scraping eröffnet dir unzählige Möglichkeiten, das Internet für dich zu nutzen.

## Häufige Fragen (FAQ)

1. **Ist Web Scraping legal?**
    
    Web Scraping ist in der Regel legal, solange du die Nutzungsbedingungen der jeweiligen Website beachtest und die Art der Daten berücksichtigst. Schau dir immer die Richtlinien an und halte dich an geltende Gesetze.
    
2. **Brauche ich Programmierkenntnisse für Web-Scraping-Tools?**
    
    Die meisten hier vorgestellten Tools funktionieren ohne Programmierkenntnisse. Bei Tools wie Octoparse oder Web Scraper ist technisches Grundverständnis aber hilfreich, um alles rauszuholen.
    
3. **Gibt es kostenlose Web-Scraping-Tools?**
    
    Ja, es gibt kostenlose Tools wie BeautifulSoup, Scrapy oder Web Scraper. Viele Anbieter haben außerdem kostenlose Basisversionen mit eingeschränkten Funktionen.
    
4. **Welche Herausforderungen gibt es beim Web Scraping?**
    
    Typische Herausforderungen sind der Umgang mit dynamischen Inhalten, CAPTCHAs, IP-Blockaden und komplexen HTML-Strukturen. Moderne Tools und Techniken helfen dir, diese Hürden zu meistern.

**Mehr erfahren:**
- [Die 4 besten Web-Scraping-Tools – ab 0 €](https://medium.com/@growthrocks/the-4-best-web-scraping-tools-from-0-guide-67e97746f97b)
- [10 beste Web-Scraping-Tools](https://medium.com/@lognoroy2000/10-best-web-scraping-tools-9cff6e944c7f)
- [Die 10 besten Web-Scraping-Tools für 2024](https://medium.com/@datajournal/the-10-best-web-scraping-tools-13535d4dcd14)
- [Web-Scraping-Tools 2024: Schneller Überblick für Einsteiger & Profis](https://medium.com/stackademic/best-web-scraping-tools-in-2024-quick-guide-from-beginner-to-pro-3c3c799ca4ca)

   <BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit KI mühelos arbeiten."} />

Wir haben die besten Web-Scraping-Tools und Software verglichen, damit Sie die Datenerfassung automatisieren und wertvolle Zeit sparen können.

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Die besten Web-Scraping-Tools & Software 2025

Wenn du auf der Suche nach einem No-Code-Tool fürs Web-Scraping bist, bist du bestimmt schon über WebHarvy gestolpert. Seit über einem Jahrzehnt ist es ein fester Bestandteil in der Web-Scraping-Szene und verspricht, das Sammeln von Daten so einfach wie möglich zu machen – ganz ohne Programmierkenntnisse. Aber ist WebHarvy im Jahr 2025 wirklich noch die beste Option? Und was, wenn du als nicht-technischer User einfach nur schnell an Daten kommen willst, ohne dich mit komplizierten Einstellungen oder Windows-Software herumzuärgern?

Ich habe WebHarvy gründlich unter die Lupe genommen, getestet und zahlreiche echte Nutzermeinungen ausgewertet – und es mit modernen, KI-gestützten Web-Scrapern wie [Thunderbit](https://thunderbit.com/) verglichen. In diesem ausführlichen Erfahrungsbericht zeige ich dir, wo WebHarvy punktet, wo es Schwächen hat (gerade für Einsteiger und Nicht-Programmierer) und warum eine zeitgemäße, benutzerfreundliche Alternative oft die bessere Wahl ist. Wenn du WebHarvy bewerten oder nach einer effizienteren Lösung für die Automatisierung deiner Datensammlung suchst, lies weiter – ich teile meine Erfahrungen und stelle Thunderbit, den KI-Web-Scraper für Business-Anwender, im direkten Vergleich vor.

## **Was steckt hinter WebHarvy? Ein genauer Blick auf Anbieter, Produkt und Funktionen**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=AY1OmghoJ5w"} />

WebHarvy ist eine visuelle Web-Scraping-Software von SysNucleus, die bereits 2011 auf den Markt kam. Das große Versprechen: Web-Datenextraktion für Nicht-Programmierer per Point-and-Click. Anstatt Code zu schreiben, lädst du die gewünschte Webseite im integrierten Browser, klickst auf die gewünschten Daten – und WebHarvy erledigt den Rest für dich.

### **Wichtige Produkte und Plattformen**

- **Windows-Desktop-Anwendung:** Das Herzstück von WebHarvy ist eine installierbare Windows-App. Es gibt keine native Mac-Version, keine Browser-Erweiterung und keine echte Cloud/SaaS-Lösung. Mac-User müssen auf Virtualisierung (z.B. Parallels) oder eine Windows-VM in der Cloud ausweichen.
- **Cloud-Hosting (DIY):** Fortgeschrittene Nutzer können WebHarvy auf einem Windows-Server in der Cloud (z.B. AWS oder Azure) betreiben – das ist aber eher ein Workaround als ein echtes Cloud-Produkt.
- **Keine Browser-Erweiterung oder Mobile App:** Im Gegensatz zu modernen Scraping-Tools ist WebHarvy rein Desktop-basiert.

### **Zentrale Funktionen**

WebHarvy hat sich im Laufe der Jahre zu einem umfangreichen Werkzeug entwickelt:

- **Daten per Klick auswählen:** Einfach auf Text, Bilder, Links oder andere Elemente klicken, um sie zu extrahieren.
- **Automatische Mustererkennung:** WebHarvy erkennt wiederkehrende Strukturen (z.B. Produktlisten, Tabellen) und extrahiert mehrere Einträge gleichzeitig.
- **Unterstützung für Paginierung:** Mehrseitiges Scraping, inklusive „Mehr laden“-Buttons und unendlichem Scrollen.
- **Formularausfüllung & Keyword-Listen:** Suchformulare ausfüllen oder Listen von Suchbegriffen abarbeiten und die Ergebnisse extrahieren.
- **Regex und Scripting:** Für Profis gibt es reguläre Ausdrücke und die Möglichkeit, eigenes JavaScript einzubinden.
- **Bilder- und Dateidownload:** Bilder und Dateien herunterladen, Datenexport in CSV, Excel, JSON, XML oder direkt in Datenbanken.
- **Automatisierung & Zeitplanung:** Scraping-Jobs planen, Klicks, Dropdowns und Scrollen automatisieren. Proxy- und VPN-Unterstützung für anonymes Scraping.
- **Einmalige Lizenz:** Einmal kaufen, dauerhaft nutzen (inkl. 1 Jahr Updates und Support).

WebHarvy verbindet einfache Bedienung für Standardaufgaben mit Tiefe für komplexere Szenarien. Es ist ein ausgereiftes Produkt mit langer Update-Historie und treuer Nutzerschaft.

![webharvy-scraping-feature-set-overview.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/webharvy_scraping_feature_set_overview_c930a74faf.png)

## **Für wen ist WebHarvy geeignet?**

WebHarvy richtet sich an alle, die Webdaten brauchen, aber nicht programmieren wollen. Besonders profitieren:

- **Online-Marketer & Lead-Generierer:** Kontaktdaten, Preise oder Listings für Kampagnen und Akquise extrahieren.
- **Forscher & Wissenschaftler:** Datensätze von Immobilienportalen, Foren, Social Media oder News-Seiten für Analysen sammeln.
- **Kleinunternehmer & Gründer:** Preisbeobachtung, Wettbewerbsanalyse oder Content-Aggregation ohne Entwickler.
- **Entwickler & IT-Profis:** Auch technisch versierte Nutzer setzen WebHarvy für schnelle, visuelle Extraktionen oder zur Entlastung von Nicht-Technikern ein.

Wenn du als Marketer, Forscher oder Business-Anwender keine Lust auf Python-Skripte oder APIs hast, ist WebHarvy für dich gemacht. Aber: Gerade für absolute Einsteiger oder komplexe, dynamische Webseiten gibt es Einschränkungen – dazu gleich mehr.

## **WebHarvy-Preise: Einmalzahlung mit kleinen Haken**

Ein großer Pluspunkt von WebHarvy ist das Lizenzmodell mit Einmalzahlung. Die Preise 2025 ([offizielle Preisliste](https://www.webharvy.com/buy.html)):

- **Einzelplatzlizenz:** $129 (ein PC, ein Nutzer, 1 Jahr Updates/Support)
- **2-Nutzer-Lizenz:** $219 (zwei PCs/Nutzer, 1 Jahr Updates/Support)
- **3-Nutzer-Lizenz:** $299 (drei PCs/Nutzer, 1 Jahr Updates/Support)
- **4-Nutzer-Lizenz:** $359 (vier PCs/Nutzer, 1 Jahr Updates/Support)
- **Site-Lizenz:** $699 (unbegrenzte Nutzer in einer Organisation, 1 Jahr Updates/Support)

Nach dem ersten Jahr kannst du die gekaufte Version unbegrenzt weiter nutzen, für weitere Updates oder Support ist jedoch eine Upgrade-Lizenz nötig.

**Kostenlose Testversion:** Es gibt eine 15-tägige Testversion, allerdings mit eingeschränkten Funktionen (z.B. limitierte Seitenanzahl pro Durchlauf).

**Wert:** Auf den ersten Blick ist $129 für eine Dauerlizenz ein echtes Schnäppchen im Vergleich zu Cloud-Scrapern, die $50–$200 pro Monat kosten. Aber: Du bist selbst für Betrieb und Wartung verantwortlich, und Skalierung (z.B. 24/7-Betrieb oder mehrere Maschinen) kann versteckte Kosten verursachen.

## **WebHarvy im Nutzer-Check: Was sagen echte Anwender?**

Um ein realistisches Bild zu bekommen, habe ich Bewertungen auf [Capterra](https://www.capterra.com/p/146258/WebHarvy/reviews/), [G2](https://www.g2.com/products/webharvy/reviews) und in Foren ausgewertet. Das sagen die Nutzer:

### **Bewertungen im Überblick**

- **Capterra:** 4,6/5 Sterne (75+ Bewertungen)
- **G2:** 4,5/5 Sterne
- **Trustpilot:** Zu wenige Bewertungen für eine Aussage (WebHarvy ist B2B-orientiert)

### **Was Nutzer besonders schätzen**

**1. Einfache Bedienung:**

Die Point-and-Click-Oberfläche kommt bei Nicht-Programmierern sehr gut an. Viele berichten, dass sie „in wenigen Minuten“ loslegen konnten und keinen Code schreiben mussten. Ein Nutzer bringt es auf den Punkt: „Das Produkt ist ideal für Einsteiger ohne Programmierkenntnisse.“

**2. Schneller, hilfreicher Support:**

Der Support von WebHarvy wird für schnelle, ausführliche Hilfe gelobt – sogar mit individuellen Code-Beispielen für schwierige Seiten. Mehrere Nutzer berichten, dass der Support „die Erwartungen übertrifft“ – heute keine Selbstverständlichkeit.

**3. Flexibilität und Zuverlässigkeit:**

Ist WebHarvy einmal eingerichtet, wird es als „sehr flexibel“ und „zuverlässig“ für verschiedenste Scraping-Aufgaben beschrieben – von E-Commerce bis Lead-Generierung. Langjährige Nutzer loben die stetigen Verbesserungen.

**4. Preis-Leistungs-Verhältnis:**

Viele schätzen die Dauerlizenz ohne laufende Kosten und bezeichnen WebHarvy als „Geheimtipp“ für preisbewusste Unternehmen.

### **Wo WebHarvy schwächelt: Die größten Kritikpunkte**

Trotz der guten Bewertungen gibt es wiederkehrende Schwachstellen – vor allem für Einsteiger und bei komplexeren Anforderungen.

### **1. Hohe Lernkurve bei fortgeschrittenen Aufgaben**

Einfache Scraping-Jobs sind schnell erledigt, aber bei folgenden Anforderungen wird es schwierig:

- Dynamische oder JavaScript-lastige Seiten extrahieren
- Reguläre Ausdrücke oder eigene Skripte nutzen
- Verschachtelte Navigation (z.B. Unterseiten anklicken) einrichten
- Anti-Scraping-Maßnahmen (wie Cloudflare) umgehen

Mehrere Nutzer berichten, dass „nicht immer klar ist, wie eine Funktion arbeitet“ und dass die Dokumentation zwar einzelne Features gut erklärt, aber komplette Workflows vermissen lässt. Ein Rezensent schreibt: „Ich musste viel Zeit investieren, um das Produkt wirklich zu verstehen.“ Wer mit HTML, Regex oder JavaScript nichts anfangen kann, stößt schnell an Grenzen.

**Praxisbeispiel:**

Ein Nutzer, der eine Seite mit komplexer Navigation scrapen wollte, musste Videos seiner Versuche an den Support schicken. Ein anderer berichtet, dass er ohne technisches Know-how nicht das volle Potenzial von WebHarvy ausschöpfen konnte.

### **2. Nicht ideal für absolute Anfänger**

Trotz No-Code-Versprechen können Einsteiger schnell überfordert sein, wenn:

- Die Point-and-Click-Methode nicht ausreicht (z.B. bei verschachtelten Daten oder dynamischen Inhalten)
- Die Seitenstruktur sich ändert und das Setup nicht mehr funktioniert
- Fehler auftreten oder Pop-ups stören

Manche Nutzer empfinden WebHarvy als „in manchen Bereichen zu entwicklerlastig“. Wer ein Tool sucht, das immer und ohne viel Aufwand funktioniert, könnte enttäuscht werden.

![webharvy-limitations-steep-learning-curve.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/webharvy_limitations_steep_learning_curve_75178c6b41.png)

## **Fazit zum WebHarvy-Test**

WebHarvy ist ein bewährter, funktionsreicher No-Code-Web-Scraper, der sein Versprechen hält: Datenextraktion für Nicht-Programmierer zu einem einmaligen Preis. Für kleine Unternehmen, Marketer und Forscher, die moderate Datenmengen von übersichtlichen Seiten benötigen und bereit sind, sich einzuarbeiten, ist es eine solide Wahl.

Ein Allheilmittel ist es aber nicht. Gerade für absolute Anfänger kann die Lernkurve steiler sein als erwartet – vor allem bei komplexen oder dynamischen Webseiten. Wer im großen Stil scrapen, Jobs unbeaufsichtigt laufen lassen oder auf dem Mac arbeiten möchte, stößt an Grenzen. Und wer Wert auf modernste KI-Automatisierung legt, merkt, dass das Desktop-Konzept von WebHarvy langsam in die Jahre kommt.

Welche Alternative gibt es? Hier kommt [Thunderbit](https://thunderbit.com/) ins Spiel.

## **Thunderbit: Der wirklich einfache KI-Web-Scraper**

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Thunderbit ist eine [Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp), mit der du Daten von jeder Website, aus PDFs oder Bildern mit nur zwei Klicks extrahieren kannst. Entwickelt für Vertriebs-, Marketing-, Immobilien- und E-Commerce-Teams, die wiederkehrende Webaufgaben automatisieren und strukturierte Daten erhalten möchten – ganz ohne Programmierung.

### **Was macht Thunderbit anders? Die wichtigsten Funktionen**

- **KI-gestütztes Scraping:**  
  Mit „KI-Spalten vorschlagen“ analysiert Thunderbits KI die Seite, schlägt die optimalen Spalten vor und richtet den Scraper automatisch ein. Kein Rätselraten oder manuelles Selektieren mehr.
- **Datenextraktion in 2 Klicks:**  
  Spalten festlegen, auf „Scrapen“ klicken – fertig. Schneller und einfacher geht’s nicht.
- **Unterseiten-Scraping:**  
  Müssen Daten von verlinkten Unterseiten (z.B. Produktdetails, Kontaktdaten) extrahiert werden? Thunderbits KI besucht und extrahiert diese automatisch – ohne manuelle Konfiguration.
- **Sofortige Scraper-Vorlagen:**  
  Für beliebte Seiten wie Amazon, Zillow, Instagram oder Shopify gibt es 1-Klick-Vorlagen. Produktdaten, Bewertungen oder Listings sofort exportieren.
- **Kostenloser Datenexport:**  
  Exportiere deine Daten nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion – ohne Zusatzkosten.
- **KI-Autofill (komplett kostenlos):**  
  Mit KI Online-Formulare ausfüllen und Workflows automatisieren. Kontext auswählen, Enter drücken – der Rest läuft automatisch.
- **Geplante Scraper:**  
  Scraping-Jobs automatisch zu festgelegten Zeiten ausführen lassen. Zeit angeben, URLs eintragen – Thunderbit erledigt den Rest.
- **E-Mail-, Telefon- und Bild-Extraktoren (kostenlos):**  
  E-Mails, Telefonnummern oder Bilder mit nur einem Klick extrahieren – unbegrenzt und gratis.
- **Bild-/Dokumenten-Parser:**  
  Tabellen aus PDFs, Word-, Excel-Dateien oder Bildern extrahieren. Dokument hochladen, KI strukturiert die Daten und extrahiert sie in Sekunden.
- **Plattformübergreifend & Cloud-basiert:**  
  Als Chrome-Erweiterung läuft Thunderbit auf jedem Betriebssystem – Windows, Mac, Linux oder Chromebook. Keine VMs oder Spezial-Setups nötig.
- **Kein Code, keine Kopfschmerzen:**  
  Thunderbit ist für Nicht-Techniker gemacht. Wer einen Browser bedienen kann, kann auch Thunderbit nutzen.

Du willst Thunderbit in Aktion sehen? Auf dem [Thunderbit YouTube-Kanal](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai) findest du Demos und Tutorials.

### **Thunderbit-Preise im Überblick**

So sieht das Preismodell von Thunderbit aus ([alle Details hier](https://thunderbit.com/pricing)):

<Table content={`| **Tarif** | **Monatspreis** | **Jahrespreis (pro Monat)** | **Jahresgesamtpreis** | **Credits (Monat)** | **Credits (Jahr)** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Free | Kostenlos | Kostenlos | Kostenlos | 6 Seiten | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5.000 |
| Pro 1 | $38 | $16,5 | $199 | 3.000 | 30.000 |
| Pro 2 | $75 | $33,8 | $406 | 6.000 | 60.000 |
| Pro 3 | $125 | $68,4 | $821 | 10.000 | 120.000 |
| Pro 4 | $249 | $137,5 | $1.650 | 20.000 | 240.000 |`} />

**Kostenlose Testphase:** Starte mit 6 Seiten gratis, oder 10 Seiten, wenn du die Testphase aktivierst. Keine Kreditkarte erforderlich.

**Keine Zusatzkosten für Datenexport:** Im Gegensatz zu vielen Mitbewerbern verlangt Thunderbit nie extra Gebühren für den Export nach Excel, Sheets oder andere Plattformen.

## **Thunderbit vs. WebHarvy: Der direkte Vergleich**

Hier siehst du beide Tools im direkten Vergleich – so erkennst du auf einen Blick, wo Thunderbit die Nase vorn hat.

<Table content={`| **Funktion/Kriterium** | **WebHarvy**  | **Thunderbit**  |
| --- | --- | --- |
| Plattform | Nur Windows-Desktop (Mac via VM) 🪟💻 | Chrome-Erweiterung (Windows, Mac, Linux, Chromebook) 🌐🧩 |
| No-Code-Setup | Point-and-Click, für Fortgeschrittenes technisches Know-how nötig 🖱️🔧 | Echte No-Code-Lösung, KI schlägt Spalten vor und konfiguriert alles 🤖✨ |
| KI-Unterstützung | Nein ❌ | Ja, KI erkennt Struktur, Unterseiten und dynamische Inhalte 🤖⚡ |
| Unterseiten-Scraping | Manuelle Einrichtung, oft komplex 🔄🛠️ | KI besucht und extrahiert Unterseiten automatisch 🚀🔍 |
| Unterstützung dynamischer Seiten | Eingeschränkt, Probleme mit viel JavaScript 🚫💻 | KI passt sich dynamischen und JavaScript-lastigen Seiten an 🌐🧠 |
| Vorlagen | Nein ❌ | 1-Klick-Vorlagen für Amazon, Zillow, Instagram, Shopify etc. 🛍️📦 |
| Datenexport | CSV, Excel, JSON, XML, DB (ohne Zusatzkosten) 📤📄 | Excel, Google Sheets, Airtable, Notion (ohne Zusatzkosten) 📊🗃️ |
| E-Mail/Telefon/Bild-Extraktion | Ja, aber nicht 1-Klick und nicht immer kostenlos 📧📷📞 | 1-Klick, unbegrenzt, immer kostenlos ✅♾️💬 |
| Bild-/Dokumenten-Parsing | Eingeschränkt (Bilder, keine Dokumente) 🖼️📄 | Tabellen aus PDF, Word, Excel, Bildern extrahieren 📚📊🧾 |
| Zeitplanung | Ja, aber PC/Server muss laufen 🖥️🔌 | Ja, cloudbasiert, läuft auch wenn der Rechner aus ist ☁️⏱️ |
| Lernkurve | Einfach für Basics, steil bei komplexen Aufgaben 🧗📘 | Minimal, KI führt durch jeden Schritt 🧠➡️📍 |
| Support | E-Mail, schnell, aber nur 1 Jahr inklusive 📬🕒 | E-Mail, Chat, aktive Community, laufende Updates 💬👥🔄 |
| Preisgestaltung | Einmalig ($129+), 1 Jahr Updates/Support 💰⏳ | Kostenloser Einstieg, dann $9–$249/Monat, Pay-as-you-go, immer aktuell 💸🔁 |
| Skalierbarkeit | Begrenzung durch PC/Server 🧱🖥️ | Cloud-basiert, skalierbar, schnell ⚡☁️📈 |
| Plattformübergreifend | Nein ❌ | Ja ✅💻📱🖥️ |
| Kostenlose Testphase | 15 Tage, eingeschränkte Funktionen 🗓️⚠️ | 6–10 Seiten, alle Funktionen, keine Kreditkarte nötig 🔓🆓🧪 |`} />

## **Thunderbit kostenlos ausprobieren und den Unterschied erleben**

![thunderbit-ai-features-pricing-comparison.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_ai_features_pricing_comparison_731d431e57.png)

WebHarvy ist ein bewährter, günstiger No-Code-Web-Scraper für Windows-Nutzer. Doch mit immer komplexeren Webdaten und dem Wunsch nach mehr Automatisierung ist klar: Die Zukunft gehört KI-basierten, cloudfähigen Tools wie Thunderbit.

Wenn du genug hast von technischen Einstellungen, langen Wartezeiten oder Betriebssystem-Beschränkungen, ist es Zeit für einen Wechsel. [Thunderbit](https://thunderbit.com/) bietet ein wirklich müheloses Scraping-Erlebnis – einfach klicken und die KI erledigt den Rest.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"Thunderbit KI-Web-Scraper kostenlos testen"} />

Neugierig geworden? [Lade die Thunderbit Chrome-Erweiterung herunter](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) und starte kostenlos – keine Kreditkarte nötig. Egal ob Marketer, Forscher oder Unternehmer: Du sparst Zeit und entdeckst neue Möglichkeiten mit dem wohl einfachsten Web-Scraper am Markt.

Noch Fragen? Im [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog) findest du Tipps, Anleitungen und alles rund um KI-Automatisierung. Oder melde dich direkt bei unserem Team – wir helfen dir, schneller an die gewünschten Daten zu kommen.

**Setz nicht auf veraltete Scraping-Tools. Probier Thunderbit aus und erlebe die Zukunft der Web-Automatisierung.**

### **Weiterführende Links und Ressourcen**

- [Web Scraping – Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Web_Scraping)
- [Robotic Process Automation – Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Robotic_Process_Automation)
- [Intelligente Automatisierung – Wikipedia](https://de.wikipedia.org/wiki/Intelligente_Automatisierung)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"KI Web-Scraper testen"} />

Lesen Sie unseren WebHarvy-Test 2025 mit echten Nutzermeinungen, Preisen, Vorteilen, Nachteilen und den besten KI-Web-Scraper-Alternativen wie Thunderbit. Jetzt intelligenter scrapen!

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Umfassender WebHarvy-Test: Alles, was Sie wissen müssen

Erfahren Sie, wie ein Amazon Web-Scraper Ihnen hilft, Produktdaten und Bewertungen effizient für Ihre Marktforschung zu extrahieren. Optimieren Sie jetzt Ihre E-Commerce-Strategie.

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Amazon-Produkte und -Bewertungen 2025 mit KI extrahieren: So geht’s

Das Internet wächst in einem Tempo, das einem fast schwindelig werden kann. Im Jahr 2024 gibt es [**über 1,1 Milliarden Websites**](https://explodingtopics.com/blog/how-many-websites-on-the-internet#:~:text=Number%20Of%20Websites%20Stats%20,Picks) und [**149 Zettabyte**](https://techjury.net/industry-analysis/how-much-data-is-created-every-day/#:~:text=,formerly%20Twitter) an Daten, die durchs Netz geistern – und im nächsten Jahr werden es voraussichtlich schon 181 ZB sein. Das ist eine unfassbare Menge an digitalen Inhalten! Aber der Knackpunkt: Nur rund [**4 % aller Online-Inhalte werden von Suchmaschinen indexiert**](https://www.britannica.com/technology/deep-web#:~:text=the%20content%20is%20then%20openly,viewable). Der Rest versteckt sich im sogenannten „Deep Web“ und bleibt für normale Suchanfragen unsichtbar. Wie behalten Suchmaschinen und Unternehmen in diesem Datendschungel den Überblick? Genau hier kommen Web-Crawler ins Spiel.

In diesem Guide zeige ich dir, was Web Crawling eigentlich ist, wie es funktioniert und warum es nicht nur für Technik-Nerds spannend ist, sondern für alle, die das Potenzial von Online-Daten ausschöpfen wollen. Wir klären außerdem, worin sich Web Crawling und Web Scraping unterscheiden (Spoiler: Das ist nicht das Gleiche!), schauen uns Praxisbeispiele an und werfen einen Blick auf Lösungen mit und ohne Programmierkenntnisse – inklusive meinem Favoriten [Thunderbit](https://thunderbit.com/). Egal, ob du gerade erst einsteigst oder als Unternehmen mehr aus dem Web herausholen willst – hier bist du goldrichtig.

## Was ist ein Web-Crawler? Die Basics des Web Crawling

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=jkuRWcH1-kk"} />

Ganz einfach erklärt: Ein **Web-Crawler** (auch Spider, Bot oder Website-Crawler genannt) ist ein automatisiertes Programm, das das Internet systematisch durchstöbert, Webseiten abruft und Links folgt, um immer neue Inhalte zu entdecken. Stell dir einen Roboter-Bibliothekar vor, der mit einer Liste von Büchern (URLs) startet, jedes Buch liest und dann allen Verweisen nachgeht, um noch mehr Bücher zu finden. Genau so arbeitet ein Crawler – nur eben mit Webseiten statt Büchern und im riesigen „Regal“ des Internets.

Das Grundprinzip:

- **Start mit einer Liste von URLs** (den sogenannten „Seeds“)
- **Jede Seite besuchen** und deren Inhalte (HTML, Bilder usw.) herunterladen
- **Hyperlinks auf den Seiten finden** und zur Warteschlange hinzufügen
- **Wiederholen** – neue Links besuchen, weitere Seiten entdecken usw.

Die Hauptaufgabe eines Web-Crawlers ist es, **Seiten zu entdecken und zu katalogisieren**. Bei Suchmaschinen werden die Inhalte kopiert und für die Indexierung vorbereitet. In anderen Fällen extrahieren spezialisierte Crawler gezielt bestimmte Datenpunkte (hier kommt Web Scraping ins Spiel – dazu gleich mehr).

**Wichtig zu merken:**

Web Crawling heißt, das Web zu **erkunden und zu kartieren**, nicht einfach nur Daten abzugreifen. Es ist die Grundlage dafür, dass Suchmaschinen wie Google und Bing überhaupt wissen, was im Netz alles existiert.

## Wie funktioniert eine Suchmaschine? Die Rolle der Crawler

![ChatGPT_Image_May_19_2025_11_39_04_AM.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Chat_GPT_Image_May_19_2025_11_39_04_AM_7918545bcd.png)

Wie arbeiten eigentlich Google, Bing oder DuckDuckGo? Im Kern läuft alles in drei Schritten ab: **Crawling**, **Indexierung** und **Ausspielen der Suchergebnisse** ([Offizielle Google-Dokumentation](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/how-search-works#:~:text=Google%20Search%20works%20in%20three,make%20it%20through%20each%20stage)).

Nehmen wir wieder das Bibliotheks-Beispiel:

1. **Crawling:**
    
    Die Suchmaschine schickt ihre „Spider-Bots“ (wie Googlebot) los, um das Web zu erkunden. Sie starten bei bekannten Seiten, holen deren Inhalte und folgen Links zu neuen Seiten – wie ein Bibliothekar, der jedes Regal prüft und allen Fußnoten nachgeht, um weitere Bücher zu finden.
    
2. **Indexierung:**
    
    Ist eine Seite gefunden, analysiert die Suchmaschine deren Inhalt, erkennt das Thema und speichert wichtige Infos in einem riesigen digitalen Katalog (dem Index). Nicht jede Seite wird aufgenommen – manche werden übersprungen, wenn sie blockiert, von schlechter Qualität oder doppelt sind.
    
3. **Suchergebnisse anzeigen:**
    
    Suchst du z. B. nach „beste Pizza in der Nähe“, durchsucht die Suchmaschine ihren Index nach passenden Seiten und sortiert sie nach Hunderten von Faktoren (wie Keywords, Beliebtheit, Aktualität). Das Ergebnis: Eine übersichtliche Liste von Webseiten, die du durchstöbern kannst.
    

**Fun Fact:**

Suchmaschinen crawlen nicht jede Seite im Netz. Seiten hinter Logins, blockiert durch **robots.txt** oder ohne eingehende Links werden oft nie entdeckt. Deshalb reichen Unternehmen ihre URLs oder Sitemaps manchmal direkt bei Google ein.

## Web Crawling vs. Web Scraping: Was ist der Unterschied?

Jetzt wird’s spannend: Viele werfen „Web Crawling“ und „Web Scraping“ in einen Topf, aber das sind zwei verschiedene Paar Schuhe.

<Table content={`| **Aspekt** | **Web Crawling (Spidering)** | **Web Scraping** |
| --- | --- | --- |
| **Ziel** | Möglichst viele Seiten entdecken und indexieren | Gezielt bestimmte Daten von einer oder mehreren Webseiten extrahieren |
| **Vergleich** | Bibliothekar, der jedes Buch im Katalog erfasst | Student, der sich gezielt Notizen aus relevanten Büchern macht |
| **Ergebnis** | Liste von URLs oder Seiteninhalten (für die Indexierung) | Strukturierte Datensätze (CSV, Excel, JSON) mit gezielten Infos |
| **Nutzer** | Suchmaschinen, SEO-Tools, Web-Archive | Vertrieb, Marketing, Forschung, u. a. |
| **Umfang** | Riesig (Millionen/Milliarden Seiten) | Fokussiert (Dutzende, Hunderte oder Tausende Seiten) |`} />

[Hier findest du einen visuellen Vergleich](https://thunderbit.com/blog/what-is-a-web-crawler#:~:text=Aspect%20Web%20Crawling%20Web%20Scraping,targeted).

**Kurz gesagt:**

- **Web Crawling** dient dazu, **Seiten zu finden** (das Web zu kartieren)
- **Web Scraping** bedeutet, **gezielt Daten von diesen Seiten zu extrahieren** (z. B. für eine Tabelle)

Gerade für Unternehmen (z. B. im Vertrieb, E-Commerce oder Marketing) ist meist das **Scraping** spannender – also das strukturierte Sammeln von Daten für Analysen. Crawling ist die Basis für Suchmaschinen und große Datenprojekte, Scraping ist gezielte Datenernte.

## Warum einen Web-Crawler nutzen? Praxisbeispiele für Unternehmen

![ChatGPT_Image_May_19_2025_11_52_34_AM.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Chat_GPT_Image_May_19_2025_11_52_34_AM_524a43e468.png)

Web Crawling ist längst nicht nur für Suchmaschinen interessant. Unternehmen jeder Größe setzen Crawler und Scraper ein, um wertvolle Einblicke zu gewinnen und Routineaufgaben zu automatisieren. Hier ein paar typische Anwendungsfälle:

<Table content={`| **Anwendungsfall** | **Zielgruppe** | **Nutzen** |
| --- | --- | --- |
| **Lead-Generierung** | Vertriebsteams | Automatisierte Akquise, CRM mit frischen Kontakten füllen |
| **Wettbewerbsanalyse** | Einzelhandel, E-Commerce | Preise, Lagerbestände und Produktänderungen der Konkurrenz überwachen |
| **SEO & Website-Audit** | Marketing, SEO-Teams | Fehlerhafte Links finden, Seitenstruktur optimieren |
| **Content-Aggregation** | Medien, Forschung, HR | Nachrichten, Stellenanzeigen oder öffentliche Datensätze sammeln |
| **Marktforschung** | Analysten, Produktteams | Bewertungen, Trends oder Stimmungen in großem Stil analysieren |`} />

- [Groupon hat seine Lead-Generierung verdoppelt](https://apify.com/success-stories#:~:text=Groupon%20scales%20lead%20generation%20with,Apify) – dank automatisiertem Web Crawling.
- [82 % der E-Commerce-Unternehmen](https://gritdaily.com/web-scraping-drives-decision-making-in-the-uk-us-ecommerce/#:~:text=Published%20on%C2%A0October%2022%2C%202022) und [71 % der Finanzdienstleister](https://cfotech.co.uk/story/in-the-data-collection-game-web-scraping-drives-the-most-revenue#:~:text=Our%20survey%20reveals%20that%2071,sufficient%20on%20its%20own%20anymore) setzen auf Web Scraping für ihre Entscheidungen.
- Web Scraping kann [bis zu 90 % der Infrastrukturkosten](https://apify.com/success-stories/daltix-analytics-scrapy-python-to-apify#:~:text=Thanks%20to%20a%20sharp%20reduction,reduction%20in%20time%20taken) und [60 % der Zeit](https://apify.com/success-stories/daltix-analytics-scrapy-python-to-apify#:~:text=Thanks%20to%20a%20sharp%20reduction,reduction%20in%20time%20taken) gegenüber manueller Datenerfassung einsparen.

Fazit: **Wer Webdaten nicht nutzt, überlässt das Feld der Konkurrenz.**

## Einen Web-Crawler mit Python programmieren: Das solltest du wissen

Wer sich mit Programmierung auskennt, greift für eigene Crawler meist zu Python. Das Grundrezept:

- Mit **requests** Webseiten abrufen
- Mit **BeautifulSoup** HTML parsen und Links/Daten extrahieren
- Mit Schleifen (oder Rekursion) Links folgen und weitere Seiten crawlen

**Vorteile:**

- Maximale Flexibilität und Kontrolle
- Komplexe Logik, individuelle Datenflüsse und Datenbankanbindung möglich

**Nachteile:**

- Programmierkenntnisse erforderlich
- Wartungsaufwand: Ändert sich das Webseiten-Layout, muss das Skript angepasst werden
- Anti-Bot-Maßnahmen, Verzögerungen und Fehlerbehandlung müssen selbst umgesetzt werden

**Einsteigerfreundliches Python-Beispiel:**

Hier ein einfaches Skript, das Zitate und Autoren von [quotes.toscrape.com](https://quotes.toscrape.com/) abruft:

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

url = "<http://quotes.toscrape.com/page/1/>"
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')

for quote in soup.find_all('div', class_='quote'):
    text = quote.find('span', class_='text').get_text()
    author = quote.find('small', class_='author').get_text()
    print(f"{text} --- {author}")

```

Um mehrere Seiten zu crawlen, ergänzt man eine Logik, die den „Next“-Button erkennt und solange weiterläuft, bis keine Seiten mehr übrig sind.

**Typische Stolperfallen:**

- **robots.txt** oder Crawl-Delay ignorieren (bitte nicht!)
- Von Anti-Bot-Systemen blockiert werden
- Endlos-Schleifen crawlen (z. B. Kalenderseiten ohne Ende)

## Schritt-für-Schritt-Anleitung: Einen einfachen Web-Crawler mit Python bauen

Wer selbst Hand anlegen will, findet hier eine grobe Schrittfolge für einen Basis-Crawler.

### Schritt 1: Python-Umgebung einrichten

Zuerst sicherstellen, dass Python installiert ist. Dann die benötigten Bibliotheken installieren:

```bash
pip install requests beautifulsoup4

```

Falls es hakt: Python-Version checken (**python --version**) und schauen, ob pip läuft.

### Schritt 2: Die Kernlogik des Crawlers schreiben

So sieht ein einfaches Muster aus:

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def crawl(url, depth=1, max_depth=2, visited=None):
    if visited is None:
        visited = set()
    if url in visited or depth > max_depth:
        return
    visited.add(url)
    print(f"Crawling: {url}")
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    # Links extrahieren
    for link in soup.find_all('a', href=True):
        next_url = link['href']
        if next_url.startswith('http'):
            crawl(next_url, depth + 1, max_depth, visited)

start_url = "<http://quotes.toscrape.com/>"
crawl(start_url)

```

**Tipps:**

- Crawl-Tiefe begrenzen, um Endlos-Schleifen zu vermeiden
- Besuchte URLs speichern, um Dopplungen zu verhindern
- **robots.txt** beachten und Pausen (**time.sleep(1)**) zwischen Anfragen einbauen

### Schritt 3: Daten extrahieren und speichern

Um Daten zu speichern, kann man z. B. eine CSV-Datei schreiben:

```python
import csv

with open('quotes.csv', 'w', newline='', encoding='utf-8') as file:
    writer = csv.writer(file)
    writer.writerow(['Quote', 'Author'])
    # Innerhalb der Crawl-Schleife:
    writer.writerow([text, author])

```

Alternativ kann man das Python-**json**-Modul für JSON-Ausgaben nutzen.

## Wichtige Hinweise und Best Practices beim Web Crawling

Web Crawling ist mächtig, aber mit großer Macht kommt auch Verantwortung (und das Risiko, dass die eigene IP gesperrt wird). So bleibst du auf der sicheren Seite:

- **robots.txt respektieren:** Immer prüfen und beachten, was eine Website erlaubt oder verbietet.
- **Schonend crawlen:** Pausen zwischen Anfragen einbauen (mindestens ein paar Sekunden). Server nicht überlasten.
- **Umfang begrenzen:** Nur das crawlen, was wirklich gebraucht wird. Tiefe und Domain einschränken.
- **Sich zu erkennen geben:** Einen aussagekräftigen User-Agent verwenden.
- **Gesetze beachten:** Keine privaten oder sensiblen Daten scrapen. Nur öffentliche Daten nutzen.
- **Ethik wahren:** Keine kompletten Websites kopieren oder gescrapte Daten für Spam verwenden.
- **Langsam testen:** Mit kleinen Crawls starten und erst bei Erfolg ausweiten.

Mehr dazu im [Best-Practices-Guide](https://www.promptcloud.com/blog/web-crawler-guide/#:~:text=A%20web%20crawler%20is%20a,developers%20for%20automated%20data%20collection).

## Wann ist Web Scraping die bessere Wahl? Thunderbit für Unternehmen

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"Mit KI Daten von jeder Website extrahieren"} description={""} />

Mein ehrlicher Tipp: Wenn du nicht gerade eine eigene Suchmaschine baust oder komplette Seitenstrukturen kartieren musst, **sind Web Scraping Tools für die meisten Unternehmen die bessere Wahl**.

Hier kommt [Thunderbit](https://thunderbit.com/) ins Spiel. Als Mitgründer und CEO bin ich vielleicht etwas voreingenommen, aber ich bin überzeugt: Thunderbit ist der einfachste Weg für Nicht-Techniker, Webdaten zu extrahieren.

### Warum Thunderbit?

- **In zwei Klicks startklar:** „KI-Felder vorschlagen“ und dann „Scrapen“ – fertig.
- **KI-gestützt:** Thunderbit erkennt automatisch die wichtigsten Datenfelder (z. B. Produktnamen, Preise, Bilder).
- **Bulk- & PDF-Support:** Daten von aktuellen Seiten, mehreren URLs oder sogar PDFs extrahieren.
- **Flexible Exporte:** Als CSV/JSON herunterladen oder direkt an Google Sheets, Airtable oder Notion senden.
- **Kein Code nötig:** Wer einen Browser bedienen kann, kann auch Thunderbit nutzen.
- **Unterseiten scrapen:** Mehr Details nötig? Thunderbit besucht automatisch Unterseiten und reichert die Daten an.
- **Zeitplanung:** Wiederkehrende Scrapes in Klartext einrichten (z. B. „jeden Montag um 9 Uhr“).

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"Thunderbit Chrome-Erweiterung kostenlos testen"} />

**Wann ist ein Crawler sinnvoller?**

Wenn du eine komplette Website kartieren willst (z. B. für einen Suchindex oder eine Sitemap), ist ein Crawler das richtige Werkzeug. Geht es aber um strukturierte Daten von bestimmten Seiten (z. B. Produktlisten, Bewertungen oder Kontaktdaten), ist Scraping schneller, einfacher und effizienter.

## Fazit & wichtigste Erkenntnisse

![ChatGPT_Image_May_19_2025_11_56_20_AM.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Chat_GPT_Image_May_19_2025_11_56_20_AM_31d76d3dd5.png)

Kurz und knapp:

- **Web Crawling** ist die Methode, mit der Suchmaschinen und große Datenprojekte das Web entdecken und kartieren. Es geht um die Breite – möglichst viele Seiten finden.
- **Web Scraping** geht in die Tiefe – gezielt die Daten extrahieren, die wirklich gebraucht werden. Für die meisten Unternehmen ist Scraping relevanter als Crawling.
- **Eigene Crawler lassen sich programmieren** (Python eignet sich super), aber das kostet Zeit, Know-how und Pflegeaufwand.
- **No-Code- und KI-Tools** wie Thunderbit machen die Webdatenerfassung für alle zugänglich – ganz ohne Programmierung.
- **Best Practices sind wichtig:** Immer verantwortungsvoll crawlen und scrapen, Website-Regeln respektieren und Daten ethisch nutzen.

Wer gerade erst startet, sollte sich ein kleines Projekt suchen – zum Beispiel Produktpreise scrapen oder Leads aus einem Verzeichnis sammeln. Mit Tools wie Thunderbit gelingt der Einstieg schnell, oder du probierst Python aus, wenn du tiefer einsteigen willst.

Das Web ist eine wahre Schatzkammer an Informationen. Mit dem richtigen Ansatz lassen sich daraus wertvolle Erkenntnisse gewinnen, Zeit sparen und das eigene Unternehmen nach vorne bringen.

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"Jetzt mit Thunderbit Daten extrahieren"} />

## FAQ

1. Was ist der Unterschied zwischen Web Crawling und Web Scraping?

**Crawling** findet und kartiert Seiten. **Scraping** extrahiert gezielt Daten daraus. Crawling = Entdecken; Scraping = Sammeln.

2. Ist Web Scraping legal?

Das Extrahieren öffentlicher Daten ist meist erlaubt, solange **robots.txt** und die Nutzungsbedingungen eingehalten werden. Private oder urheberrechtlich geschützte Inhalte sollten gemieden werden.

3. Muss ich programmieren können, um Websites zu scrapen?

Nein. Mit Tools wie [Thunderbit](https://thunderbit.com/) geht das per Klick und KI – ganz ohne Code.

4. Warum ist nicht das ganze Web bei Google indexiert?

Weil viele Inhalte hinter Logins, Bezahlschranken oder Sperren liegen. Nur etwa 4 % sind tatsächlich indexiert.

## **Weiterführende Links**

- [FreeCodeCamp – Web Scraping mit Python und BeautifulSoup](https://www.freecodecamp.org/news/web-scraping-python-tutorial-how-to-scrape-data-from-a-website/)
- [Scrapy Offizielles Tutorial](https://docs.scrapy.org/en/latest/intro/tutorial.html)
- [Real Python – Selenium und Python für Web Scraping](https://realpython.com/modern-web-automation-with-python-and-selenium/)
- [Apify Academy: Web Scraping und Automatisierung](https://academy.apify.com/)

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"KI-Web-Scraper ausprobieren"} />

Web Crawling ermöglicht es, Websites durch das Folgen von Links und das Sammeln von Seiten zu kartieren. Thunderbit bietet eine KI-gestützte, komplett codefreie Lösung – ideal für Einsteiger.

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Wie crawlt man eine Website? Einsteigerleitfaden

Web Scraping ist heutzutage ein echtes Muss, wenn du im datengetriebenen Alltag vorne mitspielen willst. Egal ob du im Vertrieb, Marketing, in der Immobilienbranche oder im E-Commerce unterwegs bist – wer Webdaten schnell und sauber extrahieren und strukturieren kann, bringt seine Prozesse ordentlich auf Vordermann. Bei der Suche nach dem passenden Tool stolpert man schnell über ZenRows – eine Plattform, die mit starker Anti-Bot-Technologie und einer Entwickler-freundlichen API auf sich aufmerksam macht. Aber ist ZenRows wirklich für jeden die beste Lösung? Und was, wenn du kein Entwickler bist oder einfach eine sofort einsatzbereite Lösung suchst?

Ich habe ZenRows in den letzten Wochen auf Herz und Nieren geprüft: Nutzerbewertungen durchforstet, die Features getestet und mit anderen Tools verglichen. Wenn du ZenRows für dein nächstes Projekt ins Auge fasst – oder nach einer benutzerfreundlicheren, günstigeren Alternative suchst – bist du hier genau richtig. Ich zeige dir, was ZenRows draufhat, wo es (vor allem für Nicht-Techniker) an seine Grenzen stößt und warum ich [Thunderbit](https://thunderbit.com/) für die meisten Business-Anwender 2025 als beste Alternative sehe.

## Was ist ZenRows?

![zenrows-homepage-2025.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/zenrows_homepage_2025_4c9a802ea4.png)

ZenRows ist ein SaaS-Dienst für Web Scraping, gegründet 2021 von Aurken Bilbao und Ander Rodriguez. Das Unternehmen hat schnell Fahrt aufgenommen, 1,1 Millionen Euro eingesammelt und sich als „Next-Gen Web Scraping API“ positioniert ([The SaaS News](https://www.thesaasnews.com/news/zenrows-closes-1-1-million-in-funding#:~:text=ZenRows%20Closes%20%E2%82%AC1,headless%20browsers%2C%20and%20rotating%20proxies)). Das große Versprechen: ZenRows kann Anti-Bot-Systeme, CAPTCHAs und Web-Firewalls austricksen – und so auch stark geschützte Webseiten in großem Stil auslesen.

### Hauptfunktionen und Produkte

Das bekommst du bei ZenRows:

- **Universal Scraper API:** Das Herzstück von ZenRows. Du schickst eine URL und bekommst das rohe HTML oder direkt strukturierte Daten zurück. Proxy-Rotation, Headless-Browser und Anti-Bot-Mechanismen laufen automatisch im Hintergrund ([ZenRows Homepage](https://www.zenrows.com/#:~:text=Scrape%20Web%20Data%20at%20Scale,Without%20Getting%20Blocked)).
- **Autoparse:** Für unterstützte Seiten liefert ZenRows direkt strukturierte JSON-Daten statt HTML. So sparst du dir das mühsame Schreiben eigener Parser ([ZenRows Docs](https://docs.zenrows.com/universal-scraper-api/faq/what-is-autoparse#:~:text=How%20It%20Works,that%20require%20extensive%20parsing%20logic)).
- **Scraper APIs (Beta):** Vorgefertigte Endpunkte für bekannte Seiten (z.B. E-Commerce oder Social Media), um ohne eigenen Code strukturierte Daten zu bekommen.
- **Scraping Browser:** Ein cloudbasierter Headless-Browser, mit dem du auch JavaScript-lastige oder interaktive Seiten auslesen kannst. Eigene Puppeteer- oder Playwright-Skripte laufen direkt auf der ZenRows-Infrastruktur.
- **Residential Proxies:** Über 55 Millionen rotierende Residential-IPs in mehr als 190 Ländern – für hohe Erfolgsquoten und minimale IP-Sperren.
- **Automatische CAPTCHA-Lösung, User-Agent-Rotation und Screenshot-API:** Alles, was man von einer modernen Scraping-Plattform erwartet.

ZenRows will eine Komplettlösung sein, die „alle Anti-Bot-Hürden für dich übernimmt“, damit du dich voll auf die Daten konzentrieren kannst. Zwar wird mit No-Code/Low-Code geworben, in der Praxis brauchst du aber meist API- oder SDK-Kenntnisse – also ein gewisses technisches Grundverständnis.

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## Für wen eignet sich ZenRows?

![zenrows-user-segmentation.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/zenrows_user_segmentation_87b1d7de1c.png)

Nach meinen Recherchen und Nutzerstimmen ist ZenRows besonders geeignet für:

- **Entwickler und Data Engineers:** Wer mit APIs, HTTP-Requests oder Python/Node.js-SDKs vertraut ist, bekommt mit ZenRows ein starkes Backend für Datenpipelines, Preisüberwachung oder Machine-Learning-Projekte.
- **Startups und datengetriebene Teams:** Kleine Teams, die große Datenmengen für Marktanalysen, Wettbewerbsbeobachtung oder Analytics brauchen, profitieren von Automatisierung und Anti-Bot-Features.
- **Web-Scraping-Fans und Growth Hacker:** Wer schon Erfahrung mit Web Scraping hat, spart mit ZenRows Zeit, da Proxies und Anti-Bot-Mechanismen automatisch laufen. Manche Nutzer finden es „gut für Einsteiger“, aber ein Grundverständnis für APIs ist trotzdem nötig.
- **Enterprise Data Operations:** Mit dem Enterprise-Tarif richtet sich ZenRows an große Unternehmen, die in großem Stil Daten extrahieren und auch Enterprise-Anti-Bot-Systeme wie Cloudflare oder Akamai umgehen müssen.

**Wer könnte mit ZenRows Probleme bekommen?** Wer keine technischen Vorkenntnisse hat, als Einzelunternehmer arbeitet oder einfach nur Daten per Klick in Excel bringen will, wird mit ZenRows nicht glücklich. Das Dashboard ist zwar funktional, aber nicht selbsterklärend – und ohne Code-Anpassungen kommt man selten aus.

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## ZenRows Preismodelle

ZenRows bietet drei Haupttarife (monatlich abgerechnet) sowie eine Enterprise-Option:

- **Developer – 69 $/Monat:** Bis zu 250.000 „Basic“-API-Ergebnisse und 10.000 „Protected“-Ergebnisse pro Monat. Alle Features inklusive, Scraper API Beta (1.000 Calls), 0,1 GB Scraping Browser-Nutzung.
- **Startup – 129 $/Monat:** 1 Million Basic- und 40.000 Protected-Ergebnisse pro Monat. Mehr Bandbreite, Live-Chat-Support und höhere Verfügbarkeitsgarantie.
- **Business – 299 $/Monat:** 3 Millionen Basic- und 120.000 Protected-Ergebnisse pro Monat. Mit Benachrichtigungen, erweiterten Analytics und noch besserer Verfügbarkeit.
- **Enterprise – Individuelle Preise:** Für Unternehmen mit sehr großem oder speziellem Bedarf.

Alle Tarife beinhalten eine 14-tägige Testphase (bis zu 1.000 URLs), aber es gibt keinen dauerhaft kostenlosen Plan. Wer ZenRows nach der Testphase weiter nutzen will, muss zahlen.

**Ist der Preis gerechtfertigt?** Für große, komplexe Scraping-Projekte ist ZenRows preislich auf Augenhöhe mit anderen Enterprise-Lösungen. Wer aber nur ein paar Hundert Seiten pro Monat auslesen will, für den sind 69 $ und mehr schon eine Hausnummer – zumal es günstigere oder sogar kostenlose Alternativen für kleinere Aufgaben gibt.

## Nutzerfeedback zu ZenRows

Um ein authentisches Bild zu bekommen, habe ich Bewertungen auf [G2](https://www.g2.com/products/zenrows/reviews#:~:text=I%27m%20very%20happy%20with%20my,com), [Capterra](https://www.capterra.com/p/237290/ZenRows/reviews/#:~:text=Reviews%20of%20ZenRows) und [Trustpilot](https://www.scamadviser.com/check-website/zenrows.com#:~:text=and%20reliable,scams%2C%20signaling%20a%20critical) durchstöbert. Das sagen die Nutzer:

### Was Nutzer besonders schätzen

- **Leistungsstark und zuverlässig:** ZenRows hält, was es verspricht – auch schwierige Seiten werden zuverlässig und ohne Blockaden ausgelesen. Die Erfolgsquote wird immer wieder gelobt.
- **Entwicklerfreundlich:** Die API ist gut dokumentiert, flexibel und für technisch Versierte leicht zu integrieren. Ein Nutzer schreibt: „Ich mag ZenRows wegen der einfachen, intuitiven Oberfläche. Die Dokumentation ist klar und hilfreich, und die Scraper API ließ sich problemlos einbinden.“
- **Hervorragender Support:** Mehrere Nutzer loben den schnellen, kompetenten und geduldigen Support – was in der Web-Scraping-Branche selten ist.
- **Zeitersparnis:** Proxies, CAPTCHAs und Parsing (bei unterstützten Seiten) werden automatisch gehandhabt, sodass man sich auf die eigentlichen Datenziele konzentrieren kann.

### Wo ZenRows Schwächen hat

### 1. Hohe Einstiegshürde und nicht für Einsteiger gemacht

Trotz No-Code/Low-Code-Versprechen ist ZenRows für Nicht-Entwickler oft abschreckend. Das Dashboard ist zwar funktional, aber nicht intuitiv, und man muss APIs, HTTP-Requests oder zumindest die SDKs verstehen. Ein Nutzer bemängelte: „Die Dokumentation ist zwar umfangreich, aber ZenRows braucht dringend eine Suchfunktion, um gezielt Anleitungen zu finden.“ (Inzwischen gibt es eine KI-gestützte Suche, aber die Komplexität bleibt.)

Wer erweiterte Funktionen wie eigene JavaScript-Skripte im Scraping Browser nutzen will, muss selbst programmieren oder auf den Support zurückgreifen. Ein anderer Nutzer berichtet, dass er ohne Support keine Beispiele für eigene Skripte fand. Kurz: ZenRows ist nicht wirklich „No-Code“ – ohne technisches Grundwissen stößt man schnell an Grenzen.

### 2. Autoparse: Begrenzte Flexibilität

Autoparse ist praktisch, funktioniert aber nur auf bestimmten Seiten. Bei nicht unterstützten Domains gibt es nur das rohe HTML – das man dann selbst parsen muss. Ein Nutzer kritisiert: „Das Output Autoparse-Feature hat auf manchen Seiten nicht wie erhofft funktioniert… eine bessere Performance oder klarere Hinweise auf die Grenzen wären hilfreich.“ Und wenn sich das HTML einer Seite ändert, kann die Autoparse-Logik ausfallen – dann muss man selbst nachbessern oder auf ein Update von ZenRows warten.

Gerade wer viele verschiedene Seiten auslesen oder mehr Kontrolle über die Extraktion haben will, stößt hier an Grenzen. Ein Nutzer bringt es auf den Punkt: „Wenn sich das HTML der Seiten ändert, kann es sein, dass die Parsing-Logik nicht mehr funktioniert.“

## Fazit zum ZenRows-Test

ZenRows ist technisch beeindruckend und spielt seine Stärken beim großflächigen, automatisierten Scraping und beim Umgehen von Anti-Bot-Systemen voll aus. Für Entwickler, Data Engineers und große Teams kann es ein echter Gamechanger sein – und spart mit Automatisierung und Support viel Zeit und Nerven.

Aber: ZenRows ist nicht für jeden gemacht. Wer keine technischen Kenntnisse hat, als kleines Unternehmen agiert oder einfach nur unkompliziert Daten in eine Tabelle bringen will, stößt mit Komplexität und Preis schnell an Grenzen. Die Lernkurve ist spürbar, und manche langjährigen Nutzer sind von den jüngsten Änderungen enttäuscht.

Du suchst eine benutzerfreundliche, günstige Alternative – am besten ohne Programmieraufwand? Dann lies weiter. Ich habe eine Lösung gefunden, die für die meisten Business-Anwender 2025 besser passt: [Thunderbit](https://thunderbit.com/).

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## Thunderbit: Der einfachste KI-Web-Scraper für alle

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Thunderbit ist eine KI-Web-Scraper Chrome-Erweiterung, mit der du als Business-Anwender Daten aus jeder Webseite, PDF oder einem Bild mit nur zwei Klicks extrahieren kannst. Die Erweiterung ist voll auf Produktivität getrimmt – sie spart Zeit und automatisiert wiederkehrende Aufgaben im Web, ganz ohne Programmierkenntnisse.

**Wichtige Funktionen:**

- **KI-Web-Scraper:** Thunderbit analysiert Webseiten mit KI und erstellt automatisch strukturierte Datensätze. Einfach auf „KI-Spalten vorschlagen“ klicken, Empfehlungen übernehmen und auf „Scrapen“ drücken – fertig.
- **Subpage-Scraping:** Du willst Daten aus mehreren Unterseiten? Thunderbits KI besucht automatisch jede Unterseite und ergänzt die Tabelle.
- **Sofort nutzbare Scraper-Vorlagen:** Für bekannte Seiten wie Amazon, Zillow, Instagram oder Shopify kannst du mit einem Klick vorgefertigte Templates nutzen und Daten exportieren.
- **Kostenloser Datenexport:** Exportiere deine gesammelten Daten kostenlos nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion.
- **KI-Autofill (komplett kostenlos):** Lass KI Online-Formulare ausfüllen und Workflows automatisieren. Kontext auswählen, Enter drücken – der Rest läuft automatisch.
- **Geplanter Scraper:** Richte automatisierte Scraping-Aufgaben zu festen Zeiten ein. Einfach Zeit angeben, URLs eintragen und auf „Planen“ klicken.
- **E-Mail-, Telefonnummern- und Bild-Extraktoren:** Extrahiere E-Mails, Telefonnummern oder Bilder mit nur einem Klick – komplett kostenlos.
- **Bild-/Dokumentenparser:** Extrahiere Tabellen aus PDFs, Word-, Excel-Dateien oder Bildern. Dokument hochladen, KI schlägt die Struktur vor, auf „Scrapen“ klicken – fertig.

Thunderbit ist ideal für Vertrieb, Marketing, Makler und E-Commerce – aber eigentlich für jeden, der Webdaten braucht. Das Beste: Du musst keinen einzigen Code-Schnipsel schreiben.

### Thunderbit Preismodelle

Thunderbit setzt auf ein simples, faires Preismodell. Hier die Übersicht:

<Table content={`| **Tier** | **Preis (Monatlich)** | **Preis (Jährlich)** | **Jahresgesamtpreis** | **Credits (Monatlich)** | **Credits (Jährlich)** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| Free | Kostenlos | Kostenlos | Kostenlos | 6 Seiten | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| Pro 1 | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| Pro 2 | $75 | $33.8 | $406 | 6,000 | 60,000 |
| Pro 3 | $125 | $68.4 | $821 | 10,000 | 120,000 |
| Pro 4 | $249 | $137.5 | $1,650 | 20,000 | 240,000 |`} />

- **1 Credit = 1 ausgegebene Zeile**
- **Kostenloser Tarif:** Bis zu 6 Seiten pro Monat scrapen (unabhängig von der Zeilenzahl), oder 10 Seiten mit Gratis-Test.
- **Keine Zusatzkosten für Datenexport**

Du kannst kostenlos starten und erst upgraden, wenn du mehr brauchst. Für die meisten Business-Anwender reicht der Starter- oder Pro 1-Tarif locker aus.

**Neugierig geworden?** [Hol dir die Thunderbit Chrome-Erweiterung](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) und leg in wenigen Minuten los.

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## Thunderbit vs ZenRows: Der direkte Vergleich

Hier siehst du, wie Thunderbit und ZenRows im direkten Vergleich abschneiden – und warum Thunderbit für die meisten Nutzer die bessere Wahl ist.

<Table content={`| **🧩 Funktion** | **⚡ Thunderbit** | **🕸️ ZenRows** |
| --- | --- | --- |
| 🧑‍💻 Bedienung | ✅ No-Code, Point-and-Click Chrome-Erweiterung. Jeder kann es nutzen. | ❌ API/SDK-basiert. Technisches Know-how erforderlich. |
| 🤖 KI-gestütztes Scraping | ✅ Ja. „KI-Spalten vorschlagen“ generiert automatisch die Struktur. | ⚠️ Eingeschränkt. Autoparse nur für unterstützte Seiten. |
| 🧭 Subpage-Scraping | ✅ Ja. KI besucht und extrahiert automatisch von Unterseiten. | ⚙️ Eigene Logik oder komplexe Einrichtung nötig. |
| ⚙️ Sofort-Vorlagen | ✅ Ja. 1-Klick-Templates für Amazon, Zillow, Instagram, Shopify etc. | 🧪 Beta-Feature. Begrenzte APIs für bestimmte Seiten. |
| 📤 Datenexport | ✅ Kostenlos zu Excel, Google Sheets, Airtable, Notion. | 🔧 Rohes HTML/JSON via API. Kein direkter Export in Tabellen. |
| 🕒 Geplantes Scraping | ✅ Ja. Einfaches, No-Code Scheduling. | 🔌 API-Integration und Einrichtung nötig. |
| 🔍 E-Mail/Telefon/Bild-Extraktoren | ✅ Ja. 1-Klick, komplett kostenlos. | ❌ Nicht enthalten. |
| 📄 Dokumentenparser | ✅ Ja. Tabellen aus PDFs, Bildern, Word, Excel extrahieren. | ❌ Nicht unterstützt. |
| 💰 Preisgestaltung | 💸 Kostenloser Tarif. Bezahlpläne ab $15/Monat. Bezahle nur, was du nutzt. | 💵 Ab $69/Monat. Kein dauerhaft kostenloser Tarif. |
| 🤝 Support | ✉️ E-Mail und Wissensdatenbank. | 💬 Live-Chat (bei höheren Tarifen), Dokumentation, KI-Chatbot. |
| 👥 Zielgruppe | 🧑‍💼 Business-Anwender, Nicht-Techniker, Vertrieb, Marketing, Immobilien, E-Commerce. | 👨‍💻 Entwickler, Data Engineers, Enterprise-Teams. |
| 🧠 Lernkurve | 📈 Minimal. In wenigen Minuten startklar. | 🧗 Für Nicht-Entwickler steil. API-Kenntnisse nötig. |
| 💻 Plattform | 🌐 Chrome-Erweiterung (funktioniert auf jedem OS mit Chrome). | ☁️ Cloud-API. Integration erforderlich. |
| 🆓 Kostenlos testen | 🟢 Ja. 6–10 Seiten gratis. | 🔄 14 Tage Test (bis zu 1.000 URLs). |`} />

**Fazit:** Du willst ein Tool, das einfach funktioniert – ohne Programmierung, ohne Einrichtung, ohne Kopfschmerzen? Dann ist Thunderbit die klare Empfehlung. Entwickler, die eine maßgeschneiderte Datenpipeline bauen, können ZenRows in Betracht ziehen. Aber für 90 % der Business-Anwender ist Thunderbit schneller, einfacher und günstiger.

## Abschließende Gedanken

![zenrows-vs-thunderbit-path.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/zenrows_vs_thunderbit_path_f037521520.png)

Web Scraping muss weder kompliziert noch teuer sein – und schon gar nicht nur Entwicklern vorbehalten. Mit dem richtigen Tool kann jeder die Power von Webdaten nutzen: für Lead-Listen, Preisbeobachtung, Wettbewerbsanalysen oder um einfach nervige Aufgaben zu automatisieren.

ZenRows ist eine starke Wahl für technisch versierte Nutzer mit komplexen Anforderungen. Für die meisten Business-Anwender 2025 ist [Thunderbit](https://thunderbit.com/) aber die einfachere, günstigere und smartere Lösung. Lass dich nicht von technischen Hürden ausbremsen – probier Thunderbit aus und erlebe, wie einfach Web Scraping heute sein kann.

**Bereit loszulegen?** [Thunderbit für Chrome herunterladen](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) und die Zukunft des KI-gestützten Web Scrapings entdecken.

## Häufig gestellte Fragen (FAQ)

### 1. Wofür eignet sich ZenRows am besten?

ZenRows ist ideal für technisch versierte Nutzer, die große Mengen geschützter Webseiten auslesen müssen. Die Plattform punktet beim Umgehen von Anti-Bot-Systemen wie Cloudflare und bietet Headless-Browser, automatische CAPTCHA-Lösung und Proxy-Rotation.

### 2. Muss ich programmieren können, um ZenRows zu nutzen?

In der Regel ja. Auch wenn ZenRows Features wie Autoparse und seitenbezogene APIs bietet, müssen Nutzer mit HTTP-Requests, APIs oder SDKs (z.B. Python oder Node.js) umgehen können. Ohne technisches Know-how wird es schwierig.

### 3. Worin unterscheidet sich Thunderbit von ZenRows?

Thunderbit ist eine No-Code, KI-gestützte Chrome-Erweiterung für Nicht-Techniker. Sie eignet sich perfekt für Vertrieb, Marketing, E-Commerce und Immobilien – also alle, die Daten mit wenigen Klicks extrahieren wollen, ganz ohne Programmierung, API-Keys oder Einrichtung.

## Mehr zum Thema

- [Die Zukunft der KI: Wie künstliche Intelligenz die Welt verändert](https://builtin.com/artificial-intelligence/artificial-intelligence-future)
- [Wie KI Datenmigration vereinfacht und absichert](https://builtin.com/articles/ai-assisted-data-migration)
- [Web Scraping mit LLMs](https://www.analyticsvidhya.com/blog/2024/12/web-scraping-with-llms/)

Unser ZenRows-Test im Vergleich der besten Web-Scraping-Tools. Erfahre, wie ZenRows und Thunderbit beim No-Code, KI-gestützten Web Scraping 2025 abschneiden.

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