Wie man Amazon-Produkte und -Bewertungen im Jahr 2025 mit KI scrapt

Was ist ein Amazon Web-Scraper

Ein Amazon Web-Scraper ist ein nützliches Tool oder eine Software, die dazu entwickelt wurde, automatisch Daten von zu extrahieren. Diese Daten können Produktdetails, Preise, Bewertungen, Lagerstatus und mehr umfassen. Das Hauptziel der Nutzung eines Amazon Web-Scrapers ist es, große Datenmengen für Marktforschung, Preisvergleiche oder Wettbewerbsanalysen zu sammeln. Sie können auch Nutzerbewertungen für die Keyword-Recherche sammeln, um die Vor- und Nachteile von Produkten zu verstehen.

Hauptmerkmale eines Amazon Web-Scrapers

• Automatisierte Datenerfassung: Verabschiede dich von der mühsamen Aufgabe, Informationen manuell zu kopieren und einzufügen. Ein Web-Scraper kann automatisch die benötigten Daten von Webseiten erfassen.
• Anpassbares Scraping: Du kannst den Scraper so anpassen, dass er spezifische Datentags nach deinen Bedürfnissen extrahiert, was eine gezielte Analyse ermöglicht.
• Datenexport: Exportiere die gescrapten Daten einfach in beliebte Formate wie Excel, CSV oder JSON für eine weitere Analyse mit verschiedenen Datenwerkzeugen.
• Regelmäßige Updates: Lege Intervalle für das Scraping fest, um deine Amazon-Produktdatenbank auf dem neuesten Stand zu halten und sicherzustellen, dass deine Daten aktuell bleiben.
• Bewertungsscraping: Häufig musst du die Vor- und Nachteile aus der Bewertungssektion für Wettbewerbsanalysen extrahieren.

Warum einen Amazon Web-Scraper verwenden

Amazon ist ein großer Akteur in der globalen E-Commerce-Szene, bekannt für seine große Produktauswahl, wettbewerbsfähige Preise und ein reibungsloses Einkaufserlebnis. Es bietet Unternehmen eine Plattform, um potenzielle Kunden weltweit zu erreichen und ihre Marktreichweite zu erweitern. Verbraucher vertrauen Amazon als primäre Online-Shopping-Destination, die eine zuverlässige Verkaufsumgebung für Händler bietet. Darüber hinaus ermöglicht das Logistiknetzwerk von Amazon Unternehmen, schnelle und effiziente Lieferdienste zu nutzen, um die Kundenzufriedenheit zu steigern. Amazon bietet auch verschiedene Marketing-Tools, um die Produktpräsenz und den Verkauf zu steigern, wie gesponserte Produktanzeigen und Markenpromotionen.

Für E-Commerce-Unternehmen ist die Analyse von Verkaufsdaten auf Amazon entscheidend. Durch die Nutzung eines Amazon Web-Scrapers können Unternehmen Daten sammeln, um Einblicke in Markttrends und Verbraucherverhalten zu gewinnen, Produktstrategien zu optimieren und Bestandsmanagement zu verbessern. Dies kann Unternehmen helfen, effektiv auf der Amazon-Plattform zu skalieren, den Umsatz zu steigern und die Markenbekanntheit für nachhaltiges Wachstum zu erhöhen. So kannst du einen Amazon Web-Scraper für die Analyse nutzen:

Marktforschung

• SKU-Auswahl

  Die Auswahl des richtigen SKU (Stock-Keeping Unit) ist entscheidend für den Erfolg im E-Commerce, da sie das Produktsortiment, die Effizienz der Lieferkette und das Bestandsmanagement beeinflusst. Mit einem Amazon Web-Scraper kannst du präzise Daten von Millionen von Produkten extrahieren, um Verkaufstrends und Kundenpräferenzen zu analysieren. Beispielsweise kannst du durch das Scraping von Amazons Produktdetailseiten einfach auf wichtige Informationen wie Produktpreise, Bewertungsanzahl und Verkäuferbewertungen für eine tiefgehende Marktanalyse zugreifen. Diese Daten helfen zu bestimmen, ob ein SKU Marktpotenzial hat und welche Produkte am besten abschneiden. Durch den Vergleich von Produkten innerhalb derselben Kategorie können Unternehmen ihre Produktauswahl optimieren, den Bestand für beliebte SKUs erhöhen und den Bestand für langsam drehende Artikel reduzieren, um die Umschlagshäufigkeit zu verbessern.

• Kundentrends identifizieren

  Durch das Scraping einer großen Menge an Produktbewertungen, Bewertungen und Kundenfeedback kann ein Web-Scraper dir helfen, schnell Veränderungen in der Verbrauchernachfrage zu erkennen. Zum Beispiel kannst du durch die Analyse von Bewertungsdaten die Merkmale identifizieren, die Verbraucher an einem Produkt am meisten schätzen, wie "günstiger Preis" oder "Haltbarkeit". Diese Informationen sind entscheidend für die Produktentwicklung, Preisstrategie und Marketingstrategie. Darüber hinaus kann das Scraping von Daten zur Kaufhäufigkeit und zu Verkaufstrends im Laufe der Zeit dir helfen, saisonale Verkaufsschwankungen vorherzusagen und Inventar- und Marketingaktivitäten im Voraus zu planen.

Wettbewerbsanalyse

• Preisüberwachung

  In einem wettbewerbsintensiven Umfeld ist die Preisüberwachung für E-Commerce-Unternehmen unerlässlich. Ein Amazon Web-Scraper kann dir helfen, Echtzeit-Produktdaten zu scrapen, um Preisänderungen der Wettbewerber zu verfolgen und sicherzustellen, dass deine Preise wettbewerbsfähig bleiben. Diese Funktion ist besonders wertvoll für die Implementierung dynamischer Preisstrategien. Durch das Sammeln von Preisinformationen zu ähnlichen Produkten können Unternehmen flexible Preismodelle erstellen, die Preise automatisch basierend auf Marktnachfrage, Bestandsniveaus und Wettbewerberpreisen anpassen, um Gewinne zu maximieren.

• Bewertungsscraping

  beeinflussen nicht nur den Produktverkauf, sondern spiegeln auch Veränderungen in der Marktnachfrage wider. Ein Amazon Web-Scraper kann Unternehmen helfen, eine große Menge an Kundenfeedback zu sammeln. KI-basierte Web-Scraper können bei der Zusammenfassung und Durchführung von Sentimentanalysen helfen, um Einblicke in die Nutzermeinungen zu deinen Produkten und Wettbewerbern zu gewinnen, sodass du Produktdesign oder Marketingstrategien schnell anpassen kannst.

Kostenvergleich

Mit einem Amazon Web-Scraper können Unternehmen Daten zu Preisen, Versandkosten und Aktionen ähnlicher Produkte für einen umfassenden Kostenvergleich sammeln. Die Analyse dieser Daten hilft Unternehmen, ihre Kostenstruktur zu optimieren, unnötige Ausgaben zu vermeiden und die Gewinnmargen zu erhöhen. Für Unternehmen, die nach Anbietern auf Amazon suchen, bietet es auch Einblicke in die Versandgebühren und Verkaufspreise verschiedener Anbieter, reduziert Kosten und stellt wettbewerbsfähige Preise auf dem Markt sicher, was letztendlich die Bruttogewinnmargen verbessert.

Versuche, KI für Web-Scraping zu nutzen

Probier es aus! Du kannst klicken, erkunden und den Workflow ausführen, während du zuschaust.

Warum KI verwenden, um Amazon-Produktdaten zu scrapen

Mit dem rasanten Fortschritt der KI führen KI-gesteuerte Amazon Web-Scraper-Tools eine neue Ära des Datenscrapings an und bieten zahlreiche Annehmlichkeiten für traditionelle Web-Scraping-Prozesse. KI macht nicht nur die Datenerfassung effizienter und genauer, sondern senkt auch die technische Hürde erheblich und bietet mehr innovative Möglichkeiten für E-Commerce-Unternehmen.

Benutzerfreundlich für Nicht-Techniker

Für Benutzer ohne technischen Hintergrund bieten KI-unterstützte Amazon Web-Scraper-Tools großen Komfort. Im Gegensatz zu traditionellen Scrapers, die manuelles Codieren und API-Aufrufe erfordern, geben Benutzer einfach die Scraping-Anforderungen an und wählen die gewünschten Spaltennamen aus. KI generiert automatisch geeignete Scraping-Pläne und Vorschläge, wodurch der Aufwand für Programmierung und komplexe Einstellungen entfällt. Diese benutzerfreundliche Funktion hilft E-Commerce-Teams, effizient Daten zu erhalten, ohne professionelles technisches Personal zu benötigen, die Produktivität des Teams zu steigern und es nicht-technischen Mitarbeitern zu ermöglichen, fortschrittliche Datenerfassungstools einfach zu nutzen.

Schnell und effizient

automatisieren den Datenerfassungsprozess und erhöhen die Geschwindigkeit und Effizienz des Datenscrapings erheblich. Sie können schnell mit komplexen Website-Strukturen und dynamischen Inhalten umgehen, Ziel-Daten genau erfassen, den manuellen Eingriff reduzieren und die Gesamtgenauigkeit des Scrapings verbessern. Darüber hinaus können die Betriebskosten erheblich senken und Arbeitsabläufe optimieren, sodass Unternehmen hochwertige Daten zu geringeren Kosten erhalten und genauere Unterstützung für Entscheidungsfindungen bieten.

Intelligente Analyse und Vorschläge

Im Vergleich zu traditionellen Web-Scrapern bieten den Vorteil der intelligenten Workflow-Automatisierung. KI-Tools können Daten automatisch kategorisieren, Daten zusammenfassen und Datenanalysen bereitstellen. Beispielsweise können Unternehmen KI nutzen, um automatisch verschiedene Produkte in vordefinierte Kategorien einzuordnen oder große Mengen an Bewertungsdaten zu analysieren, um Schlüsselwörter und Stimmungstrends zu extrahieren, was Unternehmen hilft, das Kundenfeedback besser zu verstehen und Produkte zu optimieren. KI kann auch maßgeschneiderte Berichte basierend auf gescrapten Daten generieren und automatisch Marktanalysen erstellen, um Unternehmen zu helfen, schnell beliebte Produkteigenschaften und potenzielle Marktchancen zu identifizieren.

Intelligente Ausgabe- und Exportoptionen

Die Verwendung eines KI-basierten Amazon Web-Scrapers ermöglicht eine intelligentere Datenausgabe. Traditionelle Codierungsmethoden geben typischerweise nur CSV-Dateien aus, während KI-Tools das CSV-Format unterstützen und gescrapte Daten automatisch auf Kollaborationsplattformen wie Google Sheets und Notion exportieren können, was die Datenanalyse und das Teilen erheblich erleichtert. Beispielsweise kannst du Daten direkt in Google Sheets für Echtzeitanalysen importieren oder in Team-Kollaborationstools integrieren, um einen nahtlosen Informationsfluss zwischen Abteilungen sicherzustellen. Diese intelligente Datenexportmethode ermöglicht es Teams, schneller Entscheidungen zu treffen und die Gesamtflexibilität und Reaktionsfähigkeit des Unternehmens zu verbessern.

Scraping mit : Der

ist ein neu eingeführtes, leistungsstarkes und umfassendes , das entwickelt wurde, um deine Datenanforderungen zu erfüllen. Mit Thunderbit können Benutzer problemlos Daten von Amazon sammeln, sei es Produktdetails, Preisdynamiken oder Kundenbewertungen, und diese schnell in wertvolle Geschäftseinblicke umwandeln. So kann Thunderbit E-Commerce-Unternehmen helfen, ihre Wettbewerbsfähigkeit zu steigern.

Besuche zunächst die und füge die Thunderbit zu deinem Chrome-Browser hinzu. Melde dich mit deinem Google-Konto oder einer anderen E-Mail an.

Als Nächstes kannst du den integrierten vorgefertigten Web-Scraper von Thunderbit oder den verwenden, um . So geht's:

Option 1: Verwende den vorgefertigten Web-Scraper von Thunderbit

hat basierend auf den Benutzeranforderungen verschiedene vorgefertigte Web-Scraper-Tools entworfen und optimiert, darunter ein Scraper-Modul speziell für Amazon. Diese Tools haben vorgefertigte Vorlagen für Amazons komplexe Datenstruktur und sammeln große Datenmengen, sodass du keine Scraping-Logik selbst entwerfen musst und den Scraping-Prozess beschleunigen, um schneller und effizienter Daten zu sammeln.

Wenn du eine beliebige Seite auf Amazon öffnest, öffne den Web-Scraper der Thunderbit-Erweiterung. Du siehst zwei vorgefertigte Scraper mit reichhaltigen Spaltennamen. Überprüfe einfach die Spaltennamen, die du extrahieren möchtest, und Thunderbit erledigt den Rest.

• Amazon SKU-Bewertungen sammeln

  Dieses Tool bietet vorgefertigte Spaltennamen wie Produktname, Produkt-URL, Gesamtproduktbewertung, detaillierte Bewertungsaufteilung, Bewertungsanzahl, Bewertungstitel, Autorname, Bewertungsinhalt, Bewertungsland und Schlüsselwörter. Du kannst die Kästchen neben den Spaltennamen, die du extrahieren möchtest, ankreuzen, auf Scrape klicken und schnell die benötigten SKU-Bewertungsdaten für die Produktbewertungsanalyse erhalten.

• Amazon SKU-Details sammeln

  Dieses Tool bietet vorgefertigte Spaltennamen wie Produktname, Produkt-URL, Marke, Hersteller, Anfangspreis, Endpreis, Beschreibung, Bewertung, Kategorien, Lieferoptionen und Verkäufer-URL. Überprüfe die Kästchen neben den Spaltennamen, die du extrahieren möchtest, klicke auf Scrape und erhalte schnell die benötigten SKU-Detaildaten. Egal, ob du Anbieter, Hersteller und Lieferoptionen vergleichen, Marktforschung betreiben, die Preiswettbewerbsfähigkeit deines SKUs bewerten oder die neuesten Verkaufstrends verstehen möchtest, diese SKU-Detaildaten können bei deiner Analyse helfen.

Option 2: Verwende den AI Web-Scraper von Thunderbit

Schritt 1: Öffne und klicke in der Seitenleiste auf „“

Öffne die in deinem Chrome-Browser, suche oder durchsuche die Seite, von der du Daten extrahieren möchtest, klicke dann auf das Thunderbit-Symbol in der oberen rechten Ecke deines Chrome-Browsers, um die Thunderbit-Erweiterung zu öffnen, und klicke auf "."

Schritt 2: Passe die Datenfelder an, die du extrahieren möchtest

Wenn du dir über die gewünschten Datentags nicht sicher bist, klicke auf AI Suggest Columns, um Thunderbits KI automatisch zuverlässige Spaltennamen generieren zu lassen. Du kannst auch die gewünschten Datenlabels in natürlicher Sprache beschreiben und in das Spaltennamenfeld einfügen. Wähle Symbole, um den gewünschten Datentyp zu wechseln, sei es Bild, URL, Text, Zahl oder andere Datentypen, und scrape die entsprechenden Daten.

Nachdem du die anfänglichen Spaltennamen ausgefüllt hast, kannst du AI Improve Columns wählen, um deine Einträge weiter von der KI optimieren zu lassen. Du kannst auch detaillierte Anweisungen zu den Spalten hinzufügen, um deine Bedürfnisse anzupassen. Beispielsweise kannst du verlangen, dass die Produkttyp-Spalte Produkte in die Kategorien Männer, Frauen, Kinder und andere einordnet. Thunderbit wird jeden Dateneintrag in dieser Spalte in die von dir definierten vier Kategorien einordnen. Du kannst auch Thunderbit bitten, alle Preise in der Preisspalte in die von dir gewünschte Währung mit dem aktuellen Wechselkurs umzuwandeln, um die gewünschten Werte für die Analyse einfach zu erhalten, ohne sich um Währungsinkonsistenzen sorgen zu müssen.

Schließlich kannst du die Menge der gewünschten Daten anpassen. Für Amazon-Produktseiten kannst du die Paginierung auswählen und die Anzahl der Seiten auswählen, die du scrapen möchtest. Thunderbit wird automatisch die Seiten umblättern und alle Daten von jeder Seite extrahieren.

Schritt 3: Lade die gescrapten Daten herunter oder exportiere sie als Tabelle

Mit der Thunderbit Web-Scraper-Erweiterung kannst du . Wähle Ausgabe als Tabelle, dann lade die CSV-Datei lokal herunter oder wähle , Notion oder Airtable. Melde dich bei deinem Konto an und exportiere direkt auf diese Online-Dateiverwaltungs-Kollaborationsplattformen.

Scraping mit traditionellem Web-Scraper

Neben den neuesten KI-Tools kannst du auch traditionelle Web-Scraper-Tools mit leichtem Code und APIs verwenden, um Amazon-Produktdaten zu scrapen.

: Abrufen von Amazon-Produktdaten im JSON-Format mit API

ScraperAPI bietet eine effiziente Amazon-Datensammlungs-API, die dir hilft, Produktdetails, Bewertungen, Suchergebnisse und Preisinformationen von Amazon zu scrapen und sie in einem strukturierten JSON-Format zurückzugeben. So verwendest du die API zum Scraping.

Schritt 1: Python-Umgebung einrichten

Stelle zunächst sicher, dass du Python 3.8 oder höher installiert hast. Installiere dann gängige Analysebibliotheken wie Pandas und Web-Scraping-Bibliotheken wie requests und BeautifulSoup. Diese Bibliotheken helfen dir, Daten einfach von Webseiten zu extrahieren.

Schritt 2: Erstelle ein ScraperAPI-Konto

Besuche die , um ein kostenloses Konto zu erstellen und deinen API-Schlüssel zu erhalten. Du kannst diesen Schlüssel verwenden, um auf ScraperAPI in deinem Code zuzugreifen.

Schritt 3: Bereite den Code vor

Erstelle ein dediziertes Verzeichnis lokal und schreibe ein Python-Skript, um das Datenscraping zu implementieren. Hier ist ein grundlegender Workflow:

1. Holen Sie sich die Amazon-Such-URL: Suche nach deinem gewünschten Produkt auf Amazon und kopiere die URL der Suchergebnisseite.
2. Anfragen erstellen: ScraperAPI wird automatisch durch die ersten fünf Seiten der Suchergebnisse schleifen. Die URL jeder Seite wird erstellt, indem &page= und die entsprechende Seitennummer zur Basis-URL hinzugefügt werden.
3. Anfragen senden und Daten parsen: Verwende die get()-Methode, um Anfragen an ScraperAPI zu senden. Wenn die Anfrage erfolgreich ist (Statuscode 200 zurückgibt), parse den Seiteninhalt, um die gewünschte ASIN (Amazon Standard Identification Number) zu extrahieren.
4. Detaillierte Produktdaten abrufen: Durch Aufrufen des strukturierten Datenendpunkts kannst du detaillierte Produktinformationen für jede ASIN für eine weitere Datenanalyse erhalten.

Schritt 4: Weitere Tutorials konsultieren

Für detailliertere Nutzungshinweise konsultiere das für weitere Details.

: Verhindern Sie das Blockieren und scrapen Sie in großem Maßstab

Beim Scraping von Amazon-Daten stellen Anti-Scraping-Techniken wie IP-Blockierung, CAPTCHAs und dynamisches Laden von Inhalten oft Herausforderungen für Scraper-Entwickler dar. ScrapFly bietet eine leistungsstarke API, um diese Anti-Scraping-Mechanismen zu umgehen und ein reibungsloses Datenscraping zu gewährleisten.

Die Kernfunktionen von ScrapFly umfassen:

• : Automatisches Wechseln von IP-Adressen, um IP-Blockierung zu verhindern.
• : Umgang mit dynamischem Laden von Inhalten und Scraping von JavaScript-gerenderten Webseiten.
• : Steuerung von Browsern zum Scrollen, Eingeben und Klicken auf Objekte.
• : Scraping als HTML, JSON, Text oder Markdown.

Mit nur wenigen Codezeilen kannst du ScrapFly verwenden, um Amazon-Daten zu scrapen. Hier ist ein einfaches Beispiel:

import scrapfly_sdk

# Erstellen Sie einen Client
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# Senden Sie eine Anfrage
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# Holen Sie sich die zurückgegebenen Daten
print(response.json())

Durch die Verwendung von ScrapFly kann dein Scraper mit den verschiedenen Anti-Scraping-Mechanismen von Amazon umgehen und die Erfolgsquote des Datenscrapings erhöhen. Ob es sich um einfaches Produktinformationsscraping oder komplexe Bewertungsanalysen handelt, ScrapFly ist ein äußerst praktisches Tool. Für detailliertere Nutzungshinweise konsultiere das .

Scraping mit Python: Traditionelle Codierungsmethoden

Für technisch versierte Personen, die mit dem Codieren vertraut sind, kannst du auch versuchen, Python-Code zu schreiben, um Amazon-Produktdaten zu scrapen. Hier ist ein einfaches Beispiel zu deiner Orientierung.

Schritt 1: Voraussetzungen einrichten

Erstelle zunächst einen dedizierten Ordner für dein Projekt.

mkdir amazonscraper

Installiere dann die erforderlichen Bibliotheken in diesem Ordner.

pip install beautifulsoup4
pip install requests

Erstelle nun eine Python-Datei mit einem beliebigen Namen. Dies wird die Hauptdatei sein, in der wir unseren Code aufbewahren. Ich nenne sie amazon.py.

Schritt 2: Mach eine GET-Anfrage an die Zielseite

Lass uns eine GET-Anfrage an unsere Zielseite mit der requests-Bibliothek machen.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

Schritt 3: Amazon-Produktdaten scrapen

Jetzt müssen wir entscheiden, was wir von der extrahieren werden.

# Überprüfen Sie, ob die Anfrage erfolgreich war
if response.status_code == 200:
    # Parsen Sie den Seiteninhalt
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # Finden Sie alle Produktlisten
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # Iterieren Sie über jedes Produkt und extrahieren Sie Details
    for product in products:
        # Extrahieren Sie den Produkttitel
        title = product.h2.text.strip()

        # Extrahieren Sie den Produktpreis
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "Preis nicht verfügbar"

        # Extrahieren Sie die Produktbewertung
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "Bewertung nicht verfügbar"

        # Drucken Sie die Produktdetails
        print(f"Titel: {title}")
        print(f"Preis: {price}")
        print(f"Bewertung: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"Fehler beim Abrufen der Seite. Statuscode: {response.status_code}")

FAQs

1. Ist es legal, zu scrapen?

Ja, das Scraping von Amazons öffentlichen Daten ist legal! Wie viele andere Websites stellt Amazon seine Produktlisten und andere öffentliche Informationen zur Verfügung, die jeder durchsuchen kann. Du kannst diese frei verfügbaren Daten scrapen und sammeln, ohne gegen die Nutzungsbedingungen von Amazon zu verstoßen.

2. Kann ich Thunderbit kostenlos ausprobieren?

Ja, Thunderbit bietet kostenlose Seitenextraktions- und Datenextraktionsfunktionen. Während einige erweiterte Funktionen möglicherweise kostenpflichtig sind, sind die grundlegenden Datenextraktionsfähigkeiten .

3. Welche Daten kann ich von Amazon scrapen?

Du kannst eine Vielzahl von Daten von Amazon scrapen, einschließlich Produkttiteln, Preisen, Beschreibungen, Bewertungen, Bewertungen und Verkäuferinformationen. Diese Daten können wertvoll für Marktforschung, Preisüberwachung und Wettbewerbsanalysen sein.

4. Wie oft sollte ich Amazon-Daten scrapen?

Die Häufigkeit hängt von der Art der Daten ab, die du suchst. Wenn du Preise oder Wettbewerberaktivitäten überwachen möchtest, möchtest du möglicherweise täglich oder wöchentlich Daten scrapen. Für statischere Informationen wie Produktdetails könnte monatliches Scraping ausreichen.

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