Die 10 besten kostenlosen KI-Web-Scraping-Tools für 2026

Früher war die Frage ganz simpel: „Welcher Scraper kann Daten von dieser Website kopieren?“

Die bessere Frage für 2026 ist genauer: „Welcher Workflow verwandelt eine chaotische Webseite in verlässliche, strukturierte Daten – mit genug Validierung, damit ich sie nächste Woche wiederverwenden kann?“

Dieser Wandel ist wichtig, weil der Begriff „AI Web Scraper“ heute sehr unterschiedliche Produkte meint. Manche Tools setzen KI ein, um Felder vorzuschlagen und Daten ohne Selektoren zu extrahieren. Manche sind visuelle Scraper mit ein paar smarten Erkennungsfunktionen. Manche sind Entwicklerplattformen, bei denen KI beim Erstellen oder Warten von Code hilft. Und einige ältere Tools tauchen immer noch in den Suchergebnissen auf, obwohl sie längst nicht mehr wirklich KI-nativ sind.

Dieser Leitfaden bleibt bewusst praxisnah. Wenn Sie im Vertrieb, Marketing, E-Commerce, in der Forschung, im Operations-Bereich oder in einem Data-Team arbeiten, geht es nicht darum, einen Scraper zu bewundern. Das Ziel ist, saubere Zeilen von öffentlichen Websites in eine Tabelle, ein CRM, eine Datenbank oder einen Automatisierungs-Workflow zu bringen – ohne den Rest des Monats damit zu verbringen, Selektoren zu reparieren.

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Was zählt 2026 als kostenloser KI-Web-Scraper?

Ein sinnvoller KI-Web-Scraper sollte bei mindestens einer dieser Aufgaben helfen:

• die Seite lesen und passende Extraktionsfelder vorschlagen
• Listen, Paginierung, Infinite Scroll oder Unterseiten verarbeiten
• unübersichtliche Seiteninhalte in strukturierte Zeilen umwandeln
• Daten in die Tools exportieren, die Ihr Team bereits nutzt
• den Pflegeaufwand für Selektoren senken, wenn sich eine Seite verändert
• den Workflow für ein Team wiederholbar machen – nicht nur für eine einzelne Browser-Sitzung

Auch „kostenlos“ braucht einen Realitätscheck. Manche Tools haben einen echten Gratisplan. Manche bieten nur eine kostenlose Testversion. Manche sind Open Source, verlangen aber Entwicklungsaufwand. Manche Enterprise-Tools sind hervorragend, aber der kostenlose Weg ist meist nur eine Demo oder ein Testzugang. Das macht sie nicht schlecht – es ändert nur, für wen sie sinnvoll sind.

Die praktische Entscheidungsregel lautet:

• Wenn Sie heute Daten brauchen und nicht programmieren wollen, starten Sie mit einem No-Code-KI-Scraper.
• Wenn Sie eine maßgeschneiderte Pipeline brauchen und Entwickler haben, nutzen Sie ein Developer-Framework oder eine Cloud-Automationsplattform.
• Wenn Sie verwaltete, großskalige Datenfeeds benötigen, schauen Sie sich Enterprise-Datenplattformen an.
• Wenn ein Tool veraltet oder nicht mehr gepflegt ist, behandeln Sie es als Referenz, nicht als Standardwahl.

So haben wir diese Tools ausgewählt

Ich habe die aktuelle 13-Tool-Auswahl des Artikels geprüft und denselben praxisorientierten Bewertungsmaßstab beibehalten. Die entscheidende Frage lautet nicht mehr: „Kann dieses Produkt scrapen?“ Sondern: „Welche Art von Scraping-Workflow macht dieses Produkt einfacher?“

Die Kriterien:

• KI-Unterstützung: Feldvorschläge, smarte Extraktion, Einrichtung in natürlicher Sprache oder KI-gestützte Analyse.
• Kostenloser Zugang: Gratisplan, kostenlose Testphase, Open-Source-Verfügbarkeit oder Entwicklerguthaben.
• Einfachheit: Ob ein Business-User es ohne Hilfe von Entwicklern nutzen kann.
• Moderner Web-Support: Paginierung, Unterseiten, JavaScript-lastige Seiten, Bilder und Exporte.
• Operative Eignung: Ob daraus ein wiederholbarer Prozess werden kann.
• Risiko und Wartung: Wie viel Setup, Selektorpflege, Compliance-Prüfung und QA beim Nutzer bleibt.

Noch ein Hinweis: Prüfen Sie immer die Nutzungsbedingungen der Zielseite, robots.txt, Login-Anforderungen und Datenschutzpflichten, bevor Sie Daten extrahieren. KI erleichtert das Auslesen – aber sie nimmt Ihnen nicht die Verantwortung für einen sauberen und verantwortungsvollen Umgang mit Webdaten ab.

Schnelle Auswahl: Die besten kostenlosen KI-Web-Scraper nach Anwendungsfall

Anwendungsfall	Hier starten	Warum
Schnelles No-Code-Scraping für Business-Teams	Thunderbit	KI-Feldvorschläge, Unterseiten-Scraping, Exporte, Chrome-Workflow
Visuelles Scraping im Desktop-Stil	ParseHub oder Octoparse	Gut für Nutzer, die klickbasierte Workflows bevorzugen
Browserbasiertes Recipe-Scraping	Data Miner	Stark bei typischen Tabellen und wiederholbaren Rezept-Jobs
Entwicklergesteuertes Scraping	Scrapy oder Apify	Am besten, wenn Code, APIs und eigene Infrastruktur wichtig sind
KI-Daten-APIs und Entity-Extraktion	Diffbot	Besser für API-gestützte Anreicherung und strukturierte Entity-Daten
Open Source, KI-taugliches Crawling	Crawl4AI oder Scrapling	Entwickler-Frameworks für LLM-Pipelines und wartbares Custom Scraping

1. Thunderbit

Thunderbit ist die beste Wahl für Business-User, die öffentliche Webseiten auslesen möchten, ohne Scraper-Code zu schreiben. Es ist eine Chrome-Erweiterung mit einem einfachen Ablauf: Seite öffnen, KI Felder vorschlagen lassen, die Tabelle bei Bedarf anpassen, Liste oder Unterseiten scrapen und anschließend das Ergebnis exportieren.

Dieser Ablauf ist wichtig, weil viele Teams eigentlich gar keinen „Scraper“ wollen. Sie wollen Leads aus Verzeichnissen, Produktdaten aus Marktplätzen, Preise von Wettbewerbsseiten, Immobilienangebote, Bewertungen, Stellenanzeigen oder Forschungsdaten in einer Tabelle.

Thunderbit ist besonders stark, wenn:

• die Quelle eine Website ist und nicht ein PDF oder eine interne Datenbank
• der Nutzer weiß, welche Daten er braucht, aber keine CSS-Selektoren kennt
• die Seite Detailseiten, Paginierung oder wiederholte Karten enthält
• die Ausgabe in Google Sheets, Airtable, Notion, CSV oder JSON landen soll
• der Workflow später von einem nicht-technischen Teamkollegen wiederholt werden könnte

Der KI-Aspekt ist praktisch, nicht bloß Dekoration. KI hilft dabei, Felder abzuleiten, Extraktions-Prompts zu erstellen und das Setup robuster zu machen als ein reines Point-and-Click-Selektor-Tool. Prüfen Sie trotzdem immer eine Stichprobe, bevor Sie einen größeren Job exportieren – besonders dann, wenn die Quellseite Anzeigen, Empfehlungen oder gesponserte Einträge in die Hauptresultate mischt.

Kostenloser Zugang: Thunderbit bietet einen kostenlosen Einstieg für kleinere Aufgaben, mit kostenpflichtigen Plänen für höhere Volumina. Prüfen Sie vor einer Veröffentlichung der genauen Limits die aktuelle Preisseite, da sich die Credit-Pakete ändern können.

Am besten für: Vertriebs-, Marketing-, E-Commerce-, Immobilien-, Operations- und Forschungsteams, die schnell strukturierte Webdaten brauchen.

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2. ParseHub

ParseHub ist ein visueller Web-Scraper für Nutzer, die sich lieber durch eine Seite klicken und dem Tool zeigen, was extrahiert werden soll. Er kann viele dynamische Seiten verarbeiten und bleibt eine vertraute Option für Teams, die einen visuellen Scraper für Desktop oder Cloud möchten.

ParseHub ist nützlich, wenn jemand ein Projekt Schritt für Schritt aufbauen möchte: Element auswählen, Auswahl erweitern, Paginierung hinzufügen, Lauf testen und anschließend exportieren. Es ist nicht so „Prompt-first“ wie neuere KI-native Tools, kann aber bei strukturierten Listen, Artikelseiten und Produktkollektionen trotzdem sehr effektiv sein.

Kostenloser Zugang: ParseHub hat historisch eine kostenlose Stufe mit begrenzten Projekten und Seitenläufen angeboten. Prüfen Sie die aktuellen Projekt- und Seitenlimits auf der offiziellen Website, bevor Sie Zahlen in Produkttexten verwenden.

Am besten für: kleine visuelle Scraping-Projekte, bei denen man etwas Zeit in die Konfiguration investieren möchte.

3. Octoparse

Octoparse ist eine ausgereifte No-Code-Web-Scraping-Plattform mit Vorlagen, Workflow-Building, Cloud-Runs, Zeitplanung und Unterstützung für viele dynamische Websites. Sie ist funktionsreicher als eine leichte Chrome-Erweiterung, was je nach Nutzer ein Vorteil oder eine Hürde sein kann.

Octoparse ist eine gute Wahl, wenn der Scraping-Job regelmäßig läuft, die Zielseite komplex ist oder das Team einen visuellen Workflow-Builder mit Zeitplanung und Cloud-Ausführung möchte. Das Setup dauert oft länger als ein schneller KI-gestützter Scrape, dafür bekommen Power-User mehr Kontrolle.

Kostenloser Zugang: Octoparse bietet einen Gratisplan an, aber Funktions- und Datensatzlimits ändern sich. Prüfen Sie die aktuellen Gratisplan-Grenzen auf der Octoparse-Preisseite, bevor Sie konkrete Zahlen nennen.

Am besten für: Power-User und Teams, die visuelle Workflow-Kontrolle, Vorlagen, Zeitplanung oder wiederkehrende Jobs brauchen.

4. Scrapy

Scrapy ist kein No-Code-KI-Scraper. Es ist ein Open-Source-Python-Framework für den Aufbau von Crawlern und Extraktionspipelines. Diese Unterscheidung ist wichtig.

Für Entwickler ist Scrapy nach wie vor eine der flexibelsten Möglichkeiten, einen maßgeschneiderten Scraper zu bauen. Sie können Requests, Parsing, Retries, Pipelines, Speicherung und Deployment selbst steuern. Sie können auch LLMs rund um Scrapy einsetzen – etwa um Selektoren zu entwerfen, Parsing-Logik zu prüfen, Tests zu generieren oder Fehler zu erklären. Aber Scrapy selbst nimmt Ihnen die Entwicklungsarbeit nicht ab.

Kostenloser Zugang: Scrapy ist Open Source. Die Software ist kostenlos, Hosting, Proxies, Wartung, Monitoring und Entwicklerzeit sind es jedoch nicht.

Am besten für: Ingenieure, die maßgeschneiderte, wartbare Scraping-Systeme bauen und Code-Verantwortung übernehmen können.

5. Data Miner

Data Miner ist eine Browser-Erweiterung, die sich auf Tabellen, Listen und typische Seitenmuster konzentriert. Der größte Vorteil ist die Rezeptbibliothek: Wenn für Ihre Quelle bereits ein Rezept existiert, geht das Setup sehr schnell.

Das Tool eignet sich gut für Nutzer, die immer wieder bekannte Seitentypen auslesen und keine vollwertige Extraktionsplattform brauchen. Weniger ideal ist es bei unübersichtlichen, stark dynamischen Seiten oder wenn KI nötig ist, um Felder aus mehrdeutigen Inhalten zu erschließen.

Kostenloser Zugang: Data Miner bietet eingeschränkte kostenlose Nutzung und kostenpflichtige Pläne für höhere Volumina. Prüfen Sie vor einer Angabe die aktuellen Seiten- oder Credit-Limits.

Am besten für: schnelle tabellarische Extraktion, typische Verzeichnisse und Nutzer, die Browser-Extension-Workflows mögen.

6. WebHarvy

WebHarvy ist ein Windows-Desktop-Scraper mit visueller Oberfläche und Mustererkennung. Er ist nützlich für Nutzer, die Beispiele auf einer Seite anklicken möchten und wollen, dass das Tool ähnliche Elemente erkennt.

WebHarvy ist besonders stark bei Produktseiten, bildlastigen Seiten und Workflows im Desktop-Stil. Es ist nicht die modernste KI-native Option, kann aber für Nutzer, die eine Einmallizenz und lokale Desktop-Software bevorzugen, trotzdem gut funktionieren.

Kostenloser Zugang: WebHarvy wird in der Regel als Testversion plus kostenpflichtige Lizenz angeboten, nicht als dauerhaft kostenloser Plan. Prüfen Sie die aktuelle WebHarvy-Website, bevor Sie es als kostenlos bezeichnen.

Am besten für: Windows-Nutzer, die Produktlisten, Bilder und wiederkehrende Seitenmuster auslesen.

7. Apify

Apify ist eine entwicklerfreundliche Cloud-Plattform für Web-Scraping, Browser-Automatisierung und Datenextraktion. Der größte Anziehungspunkt ist der Actor-Marktplatz: Statt mit einem leeren Skript zu starten, können Teams vorhandene Actors für gängige Websites und Workflows nutzen oder anpassen.

Apify gehört zu den stärksten Optionen, wenn Scraping zu Software werden soll. Es unterstützt APIs, Zeitplanung, Speicherung, Webhooks und Entwickler-Workflows. Auch hier kann KI helfen – vor allem als Assistent beim Erstellen, Debuggen und Validieren von Actors, nicht als One-Click-Oberfläche für Business-User.

Kostenloser Zugang: Apify hat ein Free-Credits-/Gratisplan-Modell. Prüfen Sie die aktuellen Apify-Preise und die Plattform-Dokumentation, bevor Sie genaue Compute-Limits nennen.

Am besten für: Entwickler, Automatisierungsteams und technische Operatoren, die Cloud-Scraping-Infrastruktur brauchen.

8. Diffbot

Diffbot ist eine KI-Datenplattform, die dafür bekannt ist, strukturierte Entities aus Webseiten zu extrahieren und einen großen Knowledge Graph zu pflegen. Es ist eher eine API- und Data-Intelligence-Plattform als ein visueller Scraper.

Diffbot kann sehr leistungsstark sein, wenn es um Entity-Extraktion, Artikel-/Produktanalyse, Anreicherung oder großskaliges strukturiertes Webverständnis geht. Für nicht-technische Nutzer, die einfach auf eine Seite klicken und eine Tabelle exportieren möchten, ist es in der Regel nicht das erste Tool.

Kostenloser Zugang: Diffbot bietet Testzugänge und Entwicklerzugänge an; prüfen Sie die aktuellen Diffbot-Preise für die neuesten Credit- und Testkonditionen.

Am besten für: technische Teams, die API-basierte strukturierte Extraktion, Knowledge-Graph-Daten oder Entity-Intelligence benötigen.

9. Crawl4AI

Crawl4AI ist ein Open-Source-, LLM-freundlicher Web-Crawler und Scraper für Entwickler, die KI-Agenten, RAG-Pipelines und eigene Daten-Workflows bauen. Er kann sauberes Markdown erzeugen, strukturierte JSON-Daten mit CSS oder XPath extrahieren und bei passender Aufgabe sogar ein LLM nutzen, um ein wiederverwendbares Extraktionsschema zu erzeugen.

Crawl4AI ist eine starke Wahl, wenn das Ergebnis Teil eines Engineering-Workflows werden soll und nicht nur ein einmaliger Spreadsheet-Export ist. Das Tool unterstützt Browser-Steuerung, asynchrones Crawling, Sessions und feingranulare Extraktionsoptionen – setzt aber weiterhin Python und technische Verantwortung voraus.

Kostenloser Zugang: Open Source, ohne verpflichtenden API-Key oder Plattform-Paywall. LLM-basierte Extraktion kann trotzdem einen LLM-Anbieter oder ein lokales Modell erfordern.

Am besten für: Entwickler, die KI-taugliche Crawler, RAG-Ingestion oder wiederholbare strukturierte Datenpipelines bauen.

10. Scrapling

Scrapling ist ein adaptives Python-Scraping-Framework, das einzelne Requests, browsergestützte Abrufe und vollständige Crawls abdeckt. Das adaptive Parsing soll dabei helfen, Seitenelemente neu zu finden, wenn sich eine Website verändert – und kann so den Aufwand für Selektor-Reparaturen in einem codebasierten Scraping-Projekt reduzieren.

Es ist kein No-Code-KI-Tool: Teams müssen die Extraktionslogik weiterhin definieren, testen und den Runtime-Betrieb verantworten. Aber es ist ein moderner Ersatz für einen veralteten Einstieg ins visuelle Scraping, weil es aktiv dokumentiert ist und besser zu aktuellen Python-Scraping-Stacks passt.

Kostenloser Zugang: Open Source. Infrastruktur, Proxy-Dienste, Browser-Runs und Entwicklungszeit kommen als separate Kosten hinzu.

Am besten für: Python-Entwickler, die adaptives Scraping und einen Weg vom einzelnen Abruf zum parallelen Crawl suchen.

Vergleichstabelle: Kostenlose KI-Web-Scraping-Tools

Tool	Typ	Kostenloser Zugang	KI-nativ?	Am besten geeignet für
Thunderbit	KI-Chrome-Scraper	Kostenloser Einstieg	Ja	Business-User, die schnell strukturierte Webdaten brauchen
ParseHub	Visueller Scraper	Begrenzter Gratisplan	Teilweise	Kleine visuelle Projekte
Octoparse	No-Code-Scraping-Plattform	Gratisplan/Testphase	Teilweise bis stark	Power-User und wiederkehrende No-Code-Jobs
Scrapy	Python-Framework	Open Source	Nein, aber KI-gestütztes Coden funktioniert	Entwickler, die eigene Scraper bauen
Data Miner	Browser-Erweiterung	Begrenzte kostenlose Nutzung	Begrenzt	Tabellen, Listen, rezeptbasiertes Scraping
WebHarvy	Visueller Windows-Scraper	Kostenlose Testversion	Begrenzt	Produkt-/Bild-Scraping am Desktop
Apify	Cloud-Automationsplattform	Free Credits/Plan	Entwicklernah mit KI	Technische Scraping-Pipelines
Diffbot	KI-Extraktions-API	Testzugang/Credits	Ja	Entity-Extraktion und Knowledge-Graph-Workflows
Crawl4AI	Open-Source-KI-tauglicher Crawler	Open Source	Ja/LLM-freundlich	RAG, KI-Agenten und Entwicklerpipelines
Scrapling	Adaptives Python-Scraping-Framework	Open Source	KI-nah/adaptiv	Codebasiertes Scraping mit robusterem Selektor-Handling

So wählen Sie das richtige Tool aus

Starten Sie mit der Quelle und dem Nutzer – nicht mit dem Markennamen.

Wenn die Daten auf öffentlichen Webseiten stehen und der Nutzer nicht technisch ist, beginnen Sie mit Thunderbit, ParseHub, Octoparse oder Data Miner. Diese Tools sind näher am echten Geschäftsprozess: Quelle öffnen, Felder definieren, Testlauf starten, Zeilen prüfen, exportieren.

Wenn der Job eigene Logik, Authentifizierung, Orchestrierung, APIs oder Deployment braucht, schauen Sie sich Scrapy oder Apify an. Hier macht technische Verantwortung Sinn. Nutzen Sie KI, um Selektoren schneller zu prüfen und Tests zu erzeugen, aber behalten Sie die menschliche Kontrolle bei Compliance, Fehlerbehandlung und Datenqualität.

Wenn das Unternehmen API-gestützte Entity-Extraktion, Anreicherung oder einen strukturierten Knowledge Graph braucht, evaluieren Sie Diffbot und vergleichen Sie Testkonditionen, Datenabdeckung und API-Fit mit Ihren Anforderungen. Für breiter angelegte gemanagte Datenfeeds sollten Sie einen eigenen Beschaffungsprozess nutzen, statt sie einfach als kostenlose Scraper-Option zu betrachten.

Wenn Website oder Dokumentation eines Tools veraltet wirken, setzen Sie es nicht für sensible Aufgaben ein. Testen Sie auf einer harmlosen öffentlichen Seite, prüfen Sie die Exporte und stellen Sie sicher, dass das Produkt noch gepflegt wird.

Eine einfache Validierungs-Checkliste vor dem Export

Bevor Sie einen großen Scrape starten, testen Sie zuerst eine kleine Stichprobe:

• Repräsentiert jede Zeile die richtige Entität?
• Sind gesponserte, doppelte oder empfohlene Elemente in den Daten vermischt?
• Wurden Paginierung oder Infinite Scroll zu früh beendet?
• Werden Preise, Daten, E-Mail-Adressen und Telefonnummern konsistent geparst?
• Sind Unterseiten-Felder der richtigen übergeordneten Zeile zugeordnet?
• Bewahrt das Exportformat das Schema, das Sie brauchen?
• Dürfen Sie diese Daten für Ihren Zweck erfassen und verwenden?

KI kann das Setup beschleunigen – aber sie kann auch falsch extrahierte Daten sauber aussehen lassen. Ein 20-Zeilen-QA-Check ist immer noch eine der günstigsten Methoden, um einen schlechten Datensatz zu vermeiden.

Abschließende Empfehlung

Für die meisten Business-User gilt: Starten Sie mit dem schnellsten sicheren Workflow. Nutzen Sie einen No-Code-KI-Scraper, testen Sie mit einer kleinen Stichprobe, validieren Sie das Schema und exportieren Sie dann in das System, in dem die Arbeit weitergeht.

Thunderbit ist die stärkste Wahl, wenn es um öffentliche Webdaten geht und der Nutzer einen praktischen, KI-gestützten Workflow im Browser möchte. ParseHub, Octoparse und Data Miner sind einen Test wert, wenn Sie visuelle Projekt-Builder oder rezeptbasiertes Scraping bevorzugen. Scrapy, Crawl4AI, Scrapling und Apify sind besser, wenn der Scraper zu Code oder Infrastruktur werden soll. Diffbot ist eine Speziallösung, wenn Entity-Extraktion oder Knowledge-Graph-Daten wichtiger sind als ein browserbasierter Workflow.

Das beste Tool ist nicht das mit der längsten Funktionsliste. Es ist das Tool, das Ihnen verlässliche, strukturierte Daten mit möglichst wenig laufendem Wartungsaufwand für Ihr Team liefert.

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FAQs

Was ist ein KI-Web-Scraper?
Ein KI-Web-Scraper nutzt Machine Learning, LLMs, Computer Vision oder ein intelligentes Seitenverständnis, um Felder zu erkennen, strukturierte Daten zu extrahieren oder mit unübersichtlichen Webseiten umzugehen. Die besten Tools erlauben es trotzdem, die Ausgabe zu prüfen und zu korrigieren.

Sind kostenlose KI-Web-Scraper wirklich kostenlos?
Manche bieten kostenlose Nutzung zum Einstieg, manche kostenlose Testphasen, manche sind Open Source. Kostenlos bedeutet nicht automatisch kostenlos im großen Maßstab. Prüfen Sie Seitenlimits, Credit-Limits, Exportbeschränkungen und ob Cloud-Runs enthalten sind.

Welcher kostenlose KI-Web-Scraper ist am besten für nicht-technische Nutzer?
Thunderbit ist der beste Ausgangspunkt für nicht-technische Teams, die öffentliche Websites in strukturierte Tabellen scrapen möchten. ParseHub, Octoparse und Data Miner sind ebenfalls nützlich – je nachdem, ob Sie visuelle Projekte, Vorlagen oder Browser-Rezepte bevorzugen.

Wann sollte ich Scrapy oder Apify statt eines No-Code-Scrapers verwenden?
Nutzen Sie Scrapy oder Apify, wenn Sie eigene Logik, Entwicklerkontrolle, APIs, Zeitplanung, Monitoring oder die Einbindung in einen größeren Software-Workflow brauchen. Sie sind leistungsstark, erfordern aber mehr Verantwortung.

Können KI-Web-Scraper Paginierung und Unterseiten verarbeiten?
Viele moderne Tools können das, aber Sie sollten es sorgfältig testen. Paginierung, Infinite Scroll und Unterseiten sind typische Stellen, an denen Scraper zu früh stoppen oder Detailseiten-Daten der falschen Zeile zuordnen.

Ist das Scrapen von Websites legal?
Das hängt von der Website, der Datenart, der Rechtsordnung und dem Anwendungsfall ab. Prüfen Sie die Nutzungsbedingungen der Seite, robots.txt, Login-Beschränkungen, Datenschutzpflichten und interne Compliance-Anforderungen, bevor Sie gescrapte Daten erfassen oder verwenden.

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