Lass mich mit einer kleinen Geschichte starten: Als ich vor ein paar Jahren im E-Commerce eingestiegen bin, habe ich stundenlang – manchmal tagelang – Produktpreise und Bewertungen von Amazon mühsam per Hand in Excel-Tabellen übertragen. Ich hab’s dann mit Python-Skripten versucht, aber jedes Mal, wenn Amazon das Design geändert hat, war alles wieder kaputt. Es war wie ein endloses „Whac-A-Mole“-Spiel – nur dass die Maulwürfe HTML-Tags waren und meine Geduld der Hammer.
Heute sieht das alles ganz anders aus. Dank KI-gestützter Tools ist das Extrahieren von Amazon-Produktdaten längst nicht mehr nur was für Entwickler oder Excel-Nerds. In diesem Guide zeige ich dir, wie amazon scraping funktioniert, warum es so wertvoll ist und – am wichtigsten – wie wirklich jeder (ja, auch ohne Programmierkenntnisse) mit , unserer KI-Web-Scraper Chrome-Erweiterung, mit ein paar Klicks umfassende Amazon-Daten abgreifen kann.
Was ist Amazon-Scraping? Dein Shortcut zu E-Commerce-Insights
Amazon scraping heißt, Produktinfos wie Preise, Titel, Bewertungen, Bilder und Verkäuferdaten automatisiert von der Amazon-Seite zu holen. Statt alles einzeln zu kopieren, nutzt du ein Tool oder Skript, das die Daten auf einen Schlag sammelt und übersichtlich in einer Tabelle oder einem Spreadsheet anzeigt.
Warum ist das so gefragt? Amazon ist der absolute Platzhirsch im E-Commerce, hält rund und listet . Über . Das macht Amazons Daten – Preise, Rezensionen, Bestseller und mehr – zu einer echten Goldgrube für E-Commerce-Teams, Vertrieb und Marktforschung.
Es gibt zwei Hauptwege, um Amazon-Daten zu extrahieren:
- Klassische Programmierung: Python-Skripte mit Libraries wie Requests, BeautifulSoup oder Scrapy.
- No-Code-KI-Tools: Browser-Erweiterungen oder Web-Apps (wie Thunderbit), die per KI die Seite „lesen“ und die Daten für dich extrahieren.
Warum Amazon-Scraping für E-Commerce und Vertrieb ein Muss ist
Kommen wir zum praktischen Teil: Warum lohnt sich der Aufwand? Hier ein paar typische Anwendungsfälle und die Vorteile für dein Business:
| Anwendungsfall | Business-Vorteil |
|---|---|
| Preisüberwachung | Konkurrenzpreise im Blick behalten und dynamische Preisstrategien umsetzen. |
| Wettbewerbsanalyse | Merkmale, Bewertungen und Rezensionen von Konkurrenzprodukten analysieren, um Marktlücken zu erkennen und die eigene Strategie zu optimieren. |
| Produktrecherche | Bestseller identifizieren und Rezensionen auswerten, um Trends zu erkennen und das eigene Angebot zu verbessern. |
| Lead-Generierung | Dritthändler oder Marken für Partnerschaften oder Akquise finden. |
Mit automatisierter Datenerfassung sparst du nicht nur Zeit – du triffst auch schneller und fundierter Entscheidungen. Was früher Tage gedauert hat, geht jetzt in Minuten. So bleibt mehr Zeit für Strategie statt für Fleißarbeit. Und mit aktuellen Daten kannst du auf Marktveränderungen reagieren, bevor es die Konkurrenz merkt.
Amazon-Scraping im Vergleich: Python-Skripte vs. KI-Tools
Jetzt wird’s spannend: Es gibt zwei Lager beim amazon scraping – die klassischen Python-Skripter und die neue Generation KI-basierter Tools. Hier die wichtigsten Unterschiede:
| Aspekt | Klassische Programmierung (Python-Skripte) | KI-Tool (Thunderbit) |
|---|---|---|
| Technisches Know-how | Programmierkenntnisse und Erfahrung im Web-Scraping erforderlich. | Kein Code nötig; für Nicht-Techniker konzipiert. |
| Einrichtungszeit | Aufwändig; Skripte schreiben und testen dauert pro Seite oft Stunden. | Schnell eingerichtet; meist nur 2–3 Klicks dank KI-Felderkennung. |
| Wartung | Hoch – Skripte brechen bei Layout-Änderungen, du musst nachbessern. | Gering – KI passt sich automatisch an Layout-Änderungen an; Anti-Blocking im Hintergrund. |
| Flexibilität | Maximale Kontrolle; alles ist möglich, wenn du bereit bist, zu programmieren und zu pflegen. | Für die meisten Anwendungsfälle flexibel; unterstützt Paginierung, Unterseiten und komplexe Layouts direkt. |
| Skalierbarkeit | Möglich, wenn du Infrastruktur (Proxys, Server etc.) aufbaust – erfordert Know-how. | Für die meisten Business-Anforderungen einfach skalierbar; mehr Credits durch Upgrade. |
| Export & Integration | Output nach Wunsch (CSV, Excel, Datenbank); Integration manuell oder per API. | Ein-Klick-Export zu CSV, Excel, Google Sheets, Airtable, Notion – Datenformate bleiben erhalten. |
Mit klassischem Code hast du die volle Kontrolle, zahlst aber mit Zeit und Wartungsaufwand. KI-Tools wie Thunderbit setzen auf Tempo und Benutzerfreundlichkeit – perfekt für alle, die Ergebnisse ohne Technikstress wollen.
Thunderbit kennenlernen: Der einfachste KI-Web-Scraper für Amazon
Jetzt zu Thunderbit – unserer für alle, die Amazon-Daten ohne Kopfschmerzen wollen. Ich habe Thunderbit mitgegründet, weil ich aus eigener Erfahrung weiß, wie viel Zeit Teams mit fehlerhaften Skripten oder manueller Datenerfassung vergeuden. Thunderbit macht Webdaten-Extraktion so einfach wie eine Essensbestellung.
Die wichtigsten Features:
- KI-Feldvorschläge: Ein Klick, und Thunderbit scannt die Amazon-Seite und schlägt Spalten wie Produktname, Preis, Bewertung, Bild und Anbieter vor. Kein Rätselraten mehr bei Feldnamen oder HTML.
- Unterseiten- & Paginierungs-Scraping: Über mehrere Seiten hinweg extrahieren oder in jede Produktdetailseite eintauchen – Thunderbit übernimmt die Navigation.
- Sofort-Vorlagen: Für Amazon gibt’s fertige Templates, die genau wissen, was extrahiert werden soll – egal ob Produktdetails, Rezensionen oder Suchergebnisse.
- Datentyp-Erkennung: Thunderbit unterscheidet zwischen Text, Zahlen, Bildern und URLs – so sind deine Exporte sauber und direkt auswertbar.
- Kostenloser Datenexport: Exportiere nach Excel, Google Sheets, Airtable, Notion oder als CSV/JSON – ohne Zusatzkosten.
- Mehrsprachigkeit: Amazon-Websites in extrahieren.
- Zeitplanung: Wiederkehrende Scrapes einrichten, damit deine Daten immer aktuell bleiben.
Thunderbit ist für Nicht-Techniker gemacht, aber selbst Entwickler sagen mir, dass sie damit Prototypen und „unordentliche“ Scraping-Jobs viel schneller erledigen.
Schritt-für-Schritt: So holst du Amazon-Produktdaten mit Thunderbit
Bereit, loszulegen – und das ganz ohne Programmieraufwand? So funktioniert amazon scraping mit Thunderbit:
1. Thunderbit Chrome-Erweiterung installieren
Geh in den und füge Thunderbit deinem Browser hinzu. Nach der Installation erscheint das Thunderbit ⚡-Symbol in deiner Symbolleiste. Melde dich an (Google oder E-Mail reicht) – und schon kann’s losgehen.
2. Amazon-Seite aufrufen und Thunderbit öffnen
Ruf die gewünschte Amazon-Seite auf – zum Beispiel eine Suchergebnisseite für „kabellose Kopfhörer“ oder eine Produktdetailseite. Klick auf das Thunderbit-Symbol, um die Seitenleiste zu öffnen, und wähle das Web-Scraper-Tool.
3. „KI-Feldvorschläge“ nutzen, um Produktdaten automatisch zu erkennen
Klick auf KI-Feldvorschläge. Thunderbits KI scannt die Seite und schlägt Spalten wie Produktname, Preis, Bewertung, Anzahl der Rezensionen, Produkt-URL und Bild vor. Auf einer Produktdetailseite erscheinen Felder wie Titel, Preis, Marke, SKU und Verfügbarkeit.
4. Felder nach Bedarf anpassen
Du willst eine Spalte hinzufügen oder umbenennen? Einfach eintippen. Du brauchst den Verkäufernamen oder die ASIN? Neue Spalte anlegen und beschreiben, was du möchtest – Thunderbits KI versucht, es zu holen. Du kannst auch den Datentyp (Text, Zahl, Bild, URL) für jedes Feld festlegen. Für Fortgeschrittene gibt’s die Funktion KI-Spalten verbessern, um Daten direkt zu transformieren (z. B. Preise in USD umrechnen oder Produkte nach Stichworten kategorisieren).
5. Paginierung oder Unterseiten-Scraping aktivieren
Wenn du mehrere Seiten extrahieren willst, aktiviere die Paginierungsoption und leg fest, wie viele Seiten erfasst werden sollen. Thunderbit klickt automatisch auf „Weiter“ und sammelt die Ergebnisse. Für Unterseiten (z. B. Produktdetailseiten) aktivierst du das Unterseiten-Scraping – Thunderbit öffnet jedes Produkt, holt zusätzliche Felder und kehrt zur Liste zurück.
6. Auf „Scrapen“ klicken und Daten einlaufen lassen
Klick auf den Scrape-Button. Thunderbit hebt die Daten hervor und extrahiert sie in Echtzeit – auch über mehrere Seiten und Unterseiten hinweg. Die Tabelle füllt sich mit den Produktdaten.
7. Daten prüfen und verifizieren
Nach Abschluss prüfst du die Tabelle. Fehlt ein Feld oder stimmt etwas nicht? Spalten anpassen und erneut ausführen. Meistens liegen die KI-Vorschläge direkt richtig.
8. Ergebnisse nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion exportieren
Klick auf Exportieren oder Herunterladen. Wähle das gewünschte Format – CSV, Excel, Google Sheets, Notion oder Airtable. Thunderbit verlangt keine Exportgebühren. Deine Daten sind sauber, mit Bildern, Zahlen und Links im richtigen Format – bereit zur Analyse.
Profi-Tipps:
- Bei sehr großen Datenmengen (tausende Produkte) die Amazon-Ergebnisse in kleinere Abschnitte filtern.
- Nutze Thunderbits Zeitplanung für automatisierte, wiederkehrende Scrapes.
- Achte auf die richtige Amazon-Länderseite (z. B. .de, .co.uk) für deinen Markt.
Eine ausführliche Anleitung findest du in unserem .
Fortgeschrittenes Amazon-Scraping: Paginierung, Unterseiten & Datenanreicherung
Thunderbit kann mehr als nur Basisdaten erfassen. So holst du noch mehr aus deinem amazon scraping heraus:
Mehrere Seiten extrahieren (Paginierung)
Amazon-Suchergebnisse sind meist paginiert – etwa 50 Produkte pro Seite. Mit Thunderbits Paginierungsfunktion kannst du beliebig viele Seiten erfassen. Einfach die gewünschte Seitenanzahl einstellen, Thunderbit erledigt den Rest und liefert eine durchgehende Produktliste.
Unterseiten extrahieren (verlinkte Seiten)
Du brauchst mehr als die Infos aus der Suchergebnisliste? Thunderbits Unterseiten-Scraping klickt in jede Produktdetailseite, um zusätzliche Daten wie Spezifikationen, Rezensionen oder Verkäuferinfos zu holen. Ideal, um einen vollständigen Produktkatalog aufzubauen oder Verkäufertrends zu analysieren.
Datenanreicherung und Transformation
Thunderbits KI kann Daten nicht nur kopieren, sondern auch direkt beim Extrahieren umwandeln:
- Kategorisierung: Füge eine „Kategorie“-Spalte hinzu und lass Thunderbit Produkte anhand von Stichworten im Titel zuordnen.
- Währungsumrechnung: Preise direkt in deine Wunschwährung umrechnen lassen.
- Bilder extrahieren: Spalte als „Bild“ markieren, Thunderbit holt die Bild-URLs oder -Dateien.
Komplexe Inhalte meistern
Amazon-Seiten sind oft anspruchsvoll – Karussells, ausklappbare Bereiche oder paginierte Rezensionen. Thunderbit nutzt Headless-Browser-Technologie und KI, um auch solche Inhalte zu erfassen. Für Rezensionen gibt’s sogar eine eigene .
Grenzen & Best Practices
Bei sehr großen Scrapes Aufgaben in kleinere Einheiten aufteilen und möglichst außerhalb der Stoßzeiten extrahieren. Thunderbits Anti-Blocking-Mechanismen sorgen meist für einen reibungslosen Ablauf. Sollte doch mal ein CAPTCHA auftauchen, muss es manuell gelöst werden (kommt selten vor).
Das richtige Amazon-Scraping-Tool wählen: Entwickler vs. Business-Anwender
Welcher Ansatz passt zu dir? Hier eine schnelle Entscheidungshilfe:
- Entwickler oder Teams mit IT-Ressourcen:
- Setzen auf Python-Skripte oder APIs für maximale Kontrolle, individuelle Integrationen und große Projekte.
- Investieren Zeit in Einrichtung und laufende Wartung.
- Business-Anwender, Analysten, E-Commerce- oder Vertriebsteams:
- Profitieren am meisten von KI-basierten No-Code-Tools wie Thunderbit.
- Erhalten Ergebnisse in Minuten statt Tagen – ganz ohne IT-Abteilung.
- Decken 80–90 % der Anwendungsfälle mit minimalem Aufwand ab.
- Hybrid-Ansatz:
- Manche Teams starten mit KI-Tools und wechseln zu Code, wenn sie mehr Flexibilität brauchen.
- Auch Entwickler nutzen KI-Scraper für schnelle oder unübersichtliche Aufgaben.
Aus meiner Erfahrung: Solange du nicht Millionen Seiten täglich extrahierst oder hochspezialisierte Integrationen brauchst, decken KI-Tools wie Thunderbit fast alle Anforderungen ab – und das ohne Kopfschmerzen.
Amazon-Daten exportieren & nutzen: Nächste Schritte für E-Commerce-Teams
Nach dem Scraping geht’s erst richtig los. Thunderbit macht den Export nach Excel, Google Sheets, Airtable oder Notion super easy. Was kannst du mit den Daten machen?
- Preisanalysen: Eigene Preise mit der Konkurrenz vergleichen, Veränderungen verfolgen und die Strategie anpassen.
- Sortiments- & Bestandsentscheidungen: Bestseller und Trends erkennen, um das Sortiment gezielt zu steuern.
- Wettbewerbs-Benchmarking: Dashboards erstellen, um Bewertungen, Features und Marktlücken zu visualisieren.
- Rezensions- & Sentiment-Analyse: Kundenmeinungen auswerten, Schwachstellen erkennen oder Stärken hervorheben.
- Lead-Generierung: Listen von Verkäufern oder Marken für die Akquise zusammenstellen.
- Zusammenarbeit: Live-Datenbanken in Google Sheets oder Notion mit dem Team teilen.
- Automatisierung: Wiederkehrende Scrapes planen und Benachrichtigungen einrichten (z. B. bei Preisänderungen der Konkurrenz).
Thunderbits Export ist immer kostenlos und erhält alle Datentypen – Text, Zahlen, Bilder, Links – damit du direkt mit der Analyse oder Berichterstattung starten kannst.
Fazit: Amazon-Scraping mit KI – schneller, smarter, einfacher
Kurz gesagt:
- Amazon-Daten sind Gold wert für den E-Commerce, aber manuelles oder klassisches Scraping ist mühsam.
- KI-basierte Web-Scraper wie Thunderbit machen Amazon-Daten für alle zugänglich – nicht nur für Entwickler.
- Thunderbit steht für Einfachheit: Ein-Klick-Felderkennung, automatische Paginierung und Unterseiten, direkter Export in deine Lieblingstools.
- Business-Teams sparen Zeit und treffen bessere Entscheidungen durch automatisierte Datenerfassung.
- Wähle das passende Tool: Code für maximale Kontrolle, KI-Tools für Tempo und Komfort.
- Am besten einfach ausprobieren: Thunderbit herunterladen, Amazon-Daten extrahieren und den eigenen Workflow optimieren.
Amazon-Produktdaten müssen kein Geheimvorteil für große Tech-Teams bleiben. Mit KI und Tools wie Thunderbit kann jeder die Fülle an Amazon-Informationen in wertvolle Erkenntnisse verwandeln – ganz ohne Code, ohne Stress, einfach smarter.
Viel Erfolg beim Scrapen – und möge dein Produkt immer einen Schritt voraus sein.
Bereit für den Einstieg?
Häufige Fragen (FAQ)
1. Was ist Amazon-Scraping und warum ist es für den E-Commerce nützlich?
Amazon scraping ist die automatisierte Erfassung von Produktdaten – etwa Preise, Bewertungen, Rezensionen und Bilder – von der Amazon-Website. Für E-Commerce-Teams ist das unverzichtbar, da Amazon über 37 % des US-Onlinehandels ausmacht und die Daten für Wettbewerbsbeobachtung, Preisanalysen, Produktrecherche und Lead-Generierung enorm wertvoll sind.
2. Was sind die Hauptunterschiede zwischen Python-Skripten und KI-Tools beim Amazon-Scraping?
Python-Skripte bieten volle Kontrolle und Anpassbarkeit, erfordern aber Programmierkenntnisse, Einrichtungszeit und laufende Wartung bei Layout-Änderungen. KI-Tools wie Thunderbit funktionieren ohne Code, passen sich automatisch an Änderungen an und liefern Ergebnisse in wenigen Klicks – ideal für Nicht-Entwickler.
3. Wie erleichtert Thunderbit das Amazon-Scraping für Nicht-Entwickler?
Thunderbit ist eine No-Code-Chrome-Erweiterung, die per KI Datenfelder auf Amazon-Seiten erkennt und extrahiert. Sie unterstützt Paginierung, Unterseiten-Scraping, automatische Feldvorschläge, Export zu Excel/Google Sheets und sogar wiederkehrende Scrapes – perfekt für Business-Anwender, die schnell und ohne Programmieren an saubere Daten kommen möchten.
4. Was kann ich mit den Amazon-Daten machen, die ich mit Thunderbit extrahiere?
Du kannst Wettbewerberpreise analysieren, Produkttrends überwachen, Verkäufer-Leads extrahieren, Kundenmeinungen auswerten und Dashboards oder Berichte erstellen. Thunderbit unterstützt Exporte zu Excel, Google Sheets, Notion und Airtable – deine Daten sind sofort einsatzbereit und teilbar.
5. Für wen eignet sich Thunderbit und wann ist ein Python-Scraper die bessere Wahl?
Thunderbit ist ideal für E-Commerce-Profis, Analysten und Vertriebsteams, die schnell und zuverlässig Daten brauchen – ohne Entwickler einzubinden. Python-Scraper sind besser für Entwickler geeignet, die individuelle Workflows, tiefe Integrationen oder sehr große Datenmengen benötigen.