Wie man die Google-Suchergebnisseite (SERP) scrapt - 3 Methoden

Daten sind ein wertvolles Gut und werden länger bestehen als die Systeme selbst.

• , Informatiker und Erfinder des World Wide Web

Täglich verarbeitet Google Suchanfragen: Diese sind nicht nur Antworten auf alltägliche Fragen, sondern auch eine wahre Fundgrube an Erkenntnissen – Markttrends, Wettbewerberaktivitäten und eine Fülle von Verbraucherdaten. Egal, ob du Verkäufer, -Experte oder Marketer bist, du kannst wertvolle Erkenntnisse gewinnen und diese in umsetzbare Geschäftsstrategien umwandeln.

Verwendest du immer noch die altmodische Copy-Paste-Methode, um diese Daten zu sammeln? Es ist an der Zeit, sich davon zu verabschieden.

In diesem Artikel werden wir untersuchen, was Google SERP ist, welche wertvollen Daten es enthält, und wir stellen dir drei Methoden vor, um einen Google SERP-Scraper zu verwenden, einschließlich der benutzerfreundlichsten, dem No-Code KI-Web-Scraper .

Was ist die Google-Suchergebnisseite (SERP)?

(Suchmaschinenergebnisseite) ist das, was du siehst, nachdem du deine Suchbegriffe in Suchmaschinen wie , oder eingegeben hast. Es ist das Tor zu allem Traffic, der erste Halt, bevor du auf Links oder Seiten klickst.

Ein Hauptmerkmal von SERP ist, dass es von Echtzeitdaten angetrieben wird: Updates in Algorithmen, neue SERP-Funktionen, Keyword-Trends und Änderungen im Website-Inhalt können alle die Suchergebnisse beeinflussen. Darüber hinaus personalisieren Suchmaschinen die Ergebnisse basierend auf deiner Suchhistorie und deinem Standort, was bedeutet, dass selbst zur gleichen Zeit verschiedene Personen unterschiedliche SERPs sehen könnten. Wie du dir vorstellen kannst, macht dies es für Nicht-Techniker schwierig, Daten effizient aus diesen unstrukturierten Webseiten zu extrahieren.

Da Google über des globalen Suchmaschinenmarktanteils hält, ist das Verständnis der Struktur von Google SERP-Ergebnissen und wie man sie nutzt, entscheidend für den Geschäftserfolg.

Welche Daten enthält Google SERP?

Struktur von Google SERP

Je nach Art der Suchanfrage kann die Struktur von Google SERP variieren. Im Allgemeinen umfasst es drei Hauptteile:

• Bezahlte Ergebnisse: Dies sind Suchergebnisse, die mit „Anzeige“ oder „Gesponsert“ gekennzeichnet sind. Websites zahlen Google, um über oder unter den organischen Ergebnissen zu erscheinen. Gesponserte Anzeigen erscheinen möglicherweise nicht auf jeder SERP, abhängig von der Anfrage des Nutzers. Im Jahr 2023 erreichte der Werbeumsatz von Google laut 264,59 Milliarden US-Dollar.

• Organische Ergebnisse: Dies sind unbezahlte Suchergebnisse, die basierend auf Relevanz und Seitenranking angezeigt werden. Jedes Ergebnis enthält einen Titel, eine Meta-Beschreibung und eine URL.

• SERP-Funktionen: Dies sind Funktionen, die Google integriert, um die Benutzererfahrung zu verbessern, und sie entwickeln sich ständig weiter. Sie umfassen hervorgehobene Snippets, KI-Übersichten, „People Also Ask“-Boxen (PAA), Wissenspanels, lokale Pakete (für geografisch fokussierte Suchen), Videos, Bilder und Einkaufsergebnisse.

Datentyp

Das Verständnis der Struktur von SERP gibt dir eine Vorstellung von den Arten von Informationen, die du extrahieren kannst, einschließlich, aber nicht beschränkt auf:

• Anzeigen
• Titel
• URL
• Meta-Beschreibung
• PAA-Box
• Einkaufsinformationen: Preis, Bild
• E-Mail
• Telefonnummer

Was kannst du mit SERP-Daten tun?

Vertrieb

Durch die Verwendung präziser Suchanfragen können Vertriebsteams effizient Leads generieren und Verkaufschancen entdecken, die andere möglicherweise übersehen. Google kann helfen, potenzielle Kundeninformationen von sozialen Plattformen zu extrahieren, einschließlich E-Mails und Telefonnummern, und bietet Vertriebsteams wertvolle Kontaktdaten. Wir werden unten eine detaillierte Anleitung zur Verwendung von SERP zur Extraktion von Verkaufsleads von Instagram bereitstellen.

Marktforschung

SERP-Ergebnisse können Marketern helfen, effizienter zu arbeiten. Zum Beispiel bei der Wettbewerbsanalyse: Durch das Scrapen von Anzeigen und Produktinformationen von Wettbewerbern können Marketer deren Strategien verstehen und ihre eigenen Werbe- und Marketingtaktiken optimieren.

SERP ist auch ein Indikator für Markttrends. Die Analyse von Keyword-Trends in SERP kann aufkommende Marktchancen aufzeigen. Ein plötzlicher Anstieg des Suchvolumens für bestimmte Keywords könnte auf eine neue Marktchance hinweisen. Wenn du beispielsweise ein Bekleidungsgeschäft betreibst und einen Anstieg der Suchanfragen nach „nachhaltiger Mode“ bemerkst, könnte es an der Zeit sein, Produkte, die diesem Trend entsprechen, in dein Sortiment aufzunehmen.

SEO-Analyse

SERP ist die Grundlage für SEO-Spezialisten. Durch die Analyse von SERP-Daten können sie Keyword-Strategien anpassen und Website-Inhalte optimieren, um die Suchmaschinenrankings zu verbessern.

Nehmen wir PAA als Beispiel. Durch das Scrapen dieser verwandten Fragen und die Analyse ihrer Änderungen kannst du andere Fragen identifizieren, an denen Benutzer interessiert sein könnten, und so deine Website-Inhalte entsprechend optimieren.

Inhaltsanalyse

Für Journalisten kann das Scrapen von Google News-Ergebnissen helfen, Trends zu analysieren und Themen von öffentlichem Interesse zu verstehen, die die Content-Produktion leiten. Du findest detaillierte Informationen zur Verwendung eines Web-Scrapers zum Extrahieren von Artikeln in unserem Leitfaden.

Wie man die Google-Suchergebnisseite scrapt

Jetzt, da du die Verwendung von SERP-Daten verstehst, stellt sich die nächste Frage: Wie sammeln wir sie?

Manuelles Kopieren und Einfügen ist eine Option, aber es ist nicht praktikabel, um große Datenmengen zu verarbeiten. Mit technologischen Fortschritten, insbesondere in der KI, können wir Web-Scraper verwenden, um massive Daten zu sammeln. Hier sind drei automatisierte Methoden:

Verwendung des Thunderbit KI-Web-Scrapers

ist ein No-Code KI-Web-Scraper, der dir hilft, alles, was du von einer Website möchtest, zu extrahieren. Du kannst unsere verwenden oder die Spalten selbst anpassen. Nehmen wir einen Vertriebsanwendungsfall, Leads-Generierung, als Beispiel und bieten eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zur Suche nach qualifizierten Leads mit Thunderbit.

• Schritt 1: Füge Thunderbit als Chrome-Erweiterung hinzu und melde dich mit deinem Google-Konto oder einer anderen E-Mail an.

• Schritt 2: Gib deine Suchanfrage ein.

  Um deine Suchergebnisse einzugrenzen, können nützlich sein.

  Zum Beispiel hier eine Suchanfrage, die von generiert wurde, um E-Mails von Personen im Zusammenhang mit Fitnessstudios in LA auf Instagram zu finden:

  site:instagram.com ("gym" OR "fitness" OR "trainer") AND ("email" OR "@" OR “@gmail.com“ or ”@yahoo.com“ ) AND ("Los Angeles" OR "LA" OR "California")
  

  Gib die Suchanfrage in Google ein und drücke die Eingabetaste – jetzt kannst du alle gewünschten Informationen in den zurückgegebenen Ergebnissen sehen.

• Schritt 3: Starte Thunderbit und scrapen Verwende natürliche Sprache, um die Arten von Inhalten zu beschreiben, die du scrapen möchtest (du kannst auch auf „Spalte detaillierte Anweisung hinzufügen“ klicken, um weitere Beschreibungen hinzuzufügen). Wähle, ob du es als Tabelle oder direkt in Notion, Airtable oder Google Sheets exportieren möchtest.

  Beachte, dass Thunderbit KI verwendet, um dir beim Scrapen zu helfen. Selbst wenn einige E-Mails mit anderem Text im Snippet auf der Google SERP-Seite vermischt sind, kann die KI die E-Mails für dich genau extrahieren.

  Klicke auf die Schaltfläche Scrapen und warte auf die Ergebnisse!

Verwendung eines traditionellen Web-Scrapers

Traditionelle Web-Scraper können dir auch helfen, Google SERP-Daten in großen Mengen zu extrahieren. So scrapen Sie SERP mit WebScraper.io:

• Installiere die Web Scraper-Erweiterung und öffne die Chrome-Entwicklertools.
• Klicke auf „Neues Sitemap erstellen“ und setze die Start-URL auf deine Google-Suchergebnisseite.
• Konfiguriere Selektoren, um spezifische Daten auszuwählen.

• Führe den Scraper aus und exportiere die Daten.

• Nach dem Scrapen von Bios musst du E-Mails aus Excel mit einer Regex-Formel extrahieren:

  text=REGEXEXTRACT(A2,"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}")
  

  (angenommen, A2 enthält deinen Profiltext)

  Dies hilft dir, alle gewünschten E-Mail-Adressen zu extrahieren.

Offensichtlich ist der Nachteil dieser Methode, dass du einige Kenntnisse über die Webstruktur benötigst, und wenn sich die Website ändert (was sehr wahrscheinlich ist, sogar innerhalb eines Tages), musst du die Selektoren neu konfigurieren.

Verwendung der offiziellen Google-API oder von Drittanbieter-SERP-APIs

Google bietet eine offizielle API namens , die es dir ermöglicht, programmgesteuert auf die Suchergebnisseite von Google zuzugreifen. Du musst deine erstellen und einrichten, einen API-Schlüssel erhalten und die Requests-Bibliothek von Python verwenden, um eine Anfrage zu stellen. Du kannst jedoch nur das erhalten, was sie dir geben, und die Menge, auf die du zugreifen kannst, ist streng begrenzt. Wenn du eine personalisierte Anpassung wünschst, funktioniert diese Methode möglicherweise nicht.

Eine häufigere Wahl ist die Verwendung von Drittanbieter-SERP-Scraper-APIs (wie Zen SERP, SerpApi, ScrapingBee), um dies zu handhaben. Dies erfordert ebenfalls eine komplexe Einrichtung und Anforderungsprozess. Nach der Installation musst du Code schreiben, um alle zugehörigen Instagram-Profil-URLs abzurufen und dann E-Mails aus dem Bio-Bereich zu extrahieren. Dies kann für Geschäftsleute ohne Programmierkenntnisse ziemlich komplex sein.

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# SerpApi-Anmeldedaten
SERP_API_KEY = "your_serpapi_key"
SEARCH_QUERY = "marketing consultant site:instagram.com"

# Schritt 1: Instagram-Profil-URLs von SerpApi abrufen
def get_instagram_profiles(query):
    url = "https://serpapi.com/search"
    params = {
        "engine": "google",
        "q": query,
        "api_key": SERP_API_KEY
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    profile_urls = []
    for result in data.get("organic_results", []):
        link = result.get("link")
        if "instagram.com" in link:
            profile_urls.append(link)

    return profile_urls

# Schritt 2: E-Mail aus dem Instagram-Bio-Bereich extrahieren
def extract_email_from_bio(profile_url):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(profile_url, headers=headers)
    if response.status_code != 200:
        return None

    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    bio_section = soup.find("meta", attrs={"name": "description"})

    if bio_section:
        bio_content = bio_section.get("content", "")
        emails = re.findall(r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}", bio_content)
        return emails if emails else None
    return None

# Beispielverwendung
if __name__ == "__main__":
    profiles = get_instagram_profiles(SEARCH_QUERY)
    print("Gefundene Instagram-Profile:", profiles)

    for profile in profiles:
        emails = extract_email_from_bio(profile)
        if emails:
            print(f"E-Mails gefunden in {profile}: {emails}")
        else:
            print(f"Keine E-Mail gefunden in {profile}")

Vergleich der 3 Methoden

Benötigst du eine schnelle und einfache Möglichkeit, Daten ohne technischen Hintergrund zu erhalten? → Wähle

Möchtest du die volle Kontrolle über Datenfelder und hast einige HTML/CSS-Kenntnisse? → Verwende einen traditionellen Web-Scraper

Musst du auf Millionen von Datenpunkten zu geringeren Kosten zugreifen und hast einen technischen Experten zur Hand? → Entscheide dich für eine Drittanbieter-SERP-API

Ist Google Scraper legal?

Wenn es um Web-Scraping geht, ist die Legalität ein häufiges Anliegen. ? Die kurze Antwort lautet: Es kommt darauf an. Der rechtliche Status von Web-Scraping variiert je nach Gerichtsbarkeit, Zweck des Scrapings, Nutzungsbedingungen und den gescrapten Inhalten. Mit anderen Worten, es gibt keine einheitliche Antwort.

Die verbieten das automatische Scraping, um auf ihre Dienste zuzugreifen. Das allgemeine rechtliche Rahmenwerk besagt jedoch, dass . Der Zweck des Scrapings (kommerziell oder gemeinnützig) hat ebenfalls einen erheblichen Einfluss auf seine Legalität.

Um sicherzustellen, dass deine Scraping-Aktivitäten ethisch und legal sind, empfehlen wir, die Nutzungsbedingungen gründlich zu lesen, öffentlich zugängliche Daten zu scrapen und die Verwendung gescrapter Informationen für illegale Zwecke zu vermeiden. Für groß angelegtes Scraping solltest du in Betracht ziehen, rechtlichen Rat einzuholen.

Fazit

Daten sind „, und Google SERP ist eine ungenutzte Goldgrube. Diejenigen, die SERP-Daten schnell in umsetzbare Strategien umwandeln können, werden sich in dem schnelllebigen Markt einen Wettbewerbsvorteil verschaffen. Leads-Generierung, Marktforschung und Suchmaschinenoptimierung sind typische Anwendungen von SERP-Daten.

Basierend auf deinem technischen Hintergrund, Budget, Datenvolumen und Anwendungsszenario haben wir dir den fortschrittlichen KI-Web-Scraper Thunderbit, traditionelle Web-Scraper und SERP-APIs vorgestellt.

Wenn du ein Geschäftsmann bist, der alle Ergebnisse mit einem Klick scrapen möchte, ist Thunderbit zweifellos deine beste Wahl – worauf wartest du noch? .

FAQ

1. Welche Arten von Daten kann ich von einer Google-Suchergebnisseite (SERP) extrahieren?
Du kannst eine Vielzahl von Daten extrahieren, einschließlich Titel, URLs, Meta-Beschreibungen, Anzeigen, hervorgehobene Snippets, Einkaufsinformationen (wie Preis und Bilder), „People Also Ask“-Fragen, E-Mails, Telefonnummern und mehr.

2. Wie unterscheidet sich Thunderbit von traditionellen Web-Scrapern oder SERP-APIs?
ist eine No-Code, KI-gestützte Chrome-Erweiterung, die es dir ermöglicht, strukturierte Daten mit natürlicher Sprache zu extrahieren – keine Notwendigkeit, Selektoren zu konfigurieren oder Code zu schreiben. Traditionelle Scraper erfordern technisches Setup, und APIs beinhalten Codierung und haben Datenzugriffsbeschränkungen.

3. Benötige ich technisches Wissen, um Thunderbit zum Scrapen von Google-Suchergebnissen zu verwenden?
Nein. Thunderbit ist für nicht-technische Benutzer konzipiert. Du beschreibst einfach die Daten, die du möchtest, in einfacher Sprache, und die KI übernimmt die Extraktion für dich.

4. Kann ich die gescrapten Daten in Tools wie Google Sheets oder Notion exportieren?
Ja. Thunderbit ermöglicht den direkten Export nach Google Sheets, Airtable, Notion oder als herunterladbare Tabelle – so kannst du deine Daten sofort nutzen.

5. Was sind einige praktische Anwendungsfälle für das Scrapen von Google SERP-Daten?
Häufige Anwendungsfälle sind Lead-Generierung, Wettbewerbsforschung, SEO-Analyse, Trendbeobachtung und Content-Planung. Zum Beispiel können Vertriebsteams Kontaktinformationen finden, Marketer können Anzeigenplatzierungen analysieren, und SEOs können die Leistung von Keywords und verwandten Anfragen verfolgen.

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