Daten sind ein Schatz, der selbst dann noch Wert hat, wenn die Systeme, die sie erzeugt haben, längst Geschichte sind.
- Tim Berners-Lee, Informatiker und Erfinder des World Wide Web
Jeden Tag wickelt Google 16,4 Milliarden Suchanfragen ab – und darin steckt weit mehr als nur die Antwort auf die Alltagsfrage des Nutzers. Es ist eine gewaltige Quelle für Markttrends, Wettbewerbsanalysen und wertvolle Kundendaten. Ob im Vertrieb, als SEO-Spezialist oder im Marketing: Wer diese Daten geschickt einsetzt, zieht daraus handfeste Wettbewerbsvorteile.
Du kopierst die Treffer noch immer von Hand aus den Suchergebnissen? Das lässt sich heute deutlich cleverer lösen.
In diesem Artikel klären wir, was die Google-Suchergebnisseite (SERP) überhaupt ist, welche spannenden Infos sie bereithält und wie du mit einem Google-SERP-Scraper – etwa dem besonders bedienfreundlichen No-Code-Tool Thunderbit – gezielt Daten herausholst. Drei verschiedene Wege schauen wir uns dabei an.
Was ist die Google-Suchergebnisseite (SERP)?
Die SERP (Search Engine Results Page) ist jene Seite, die dir Suchmaschinen wie Google, Bing oder Yahoo! nach einer Suchanfrage präsentieren. Sie ist das Tor zu allen Webseiten und die letzte Station, bevor du auf ein Ergebnis klickst.
Das Besondere an der SERP: Sie speist sich aus aktuellen Live-Daten. Algorithmus-Änderungen, neue SERP-Features, Keyword-Trends oder frisch aktualisierte Webseiteninhalte schlagen direkt auf die Suchergebnisse durch. Hinzu kommt, dass Suchmaschinen die Resultate personalisieren – nach Suchverlauf und Standort. Das bedeutet: Selbst zur gleichen Zeit sehen zwei Nutzer unterschiedliche SERPs. Gerade für Nicht-Techniker ist es deshalb oft alles andere als trivial, diese unstrukturierten Daten effizient abzugreifen.
Da Google bei Suchmaschinen über 90 % Marktanteil hält, lohnt es sich für Unternehmen besonders, die Struktur der Google-SERPs zu durchschauen und gezielt zu nutzen.
Welche Daten enthält die Google-SERP?
Aufbau der Google-SERP
Je nach Suchanfrage fällt die SERP unterschiedlich aus. Grob lässt sie sich in drei Hauptbereiche gliedern:
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Bezahlte Ergebnisse: Diese Treffer tragen das Label „Anzeige“ oder „Gesponsert“. Unternehmen zahlen dafür, ganz oben oder unten in den Suchergebnissen aufzutauchen. Ob überhaupt Anzeigen erscheinen, hängt von der Suchanfrage ab. 2023 setzte Google laut Statista mit Werbung 264,59 Milliarden US-Dollar um.
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Organische Ergebnisse: Diese unbezahlten Treffer ordnen sich nach Relevanz und Ranking. Sie setzen sich aus Titel, Meta-Beschreibung und URL zusammen.
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SERP-Features: Google erweitert die Suchergebnisse laufend um neue Funktionen, um das Nutzererlebnis zu verbessern. Dazu zählen hervorgehobene Snippets, KI-Überblicke, „Nutzer fragen auch“-Boxen (PAA), Knowledge Panels, lokale Ergebnisse, Videos, Bilder und Shopping-Angebote.
Datenarten
Wer die Struktur der SERP kennt, weiß auch, welche Infos sich gezielt herausziehen lassen – zum Beispiel:
- Anzeigen
- Titel
- URL
- Meta-Beschreibung
- PAA-Boxen
- Shopping-Infos: Preis, Bild
- E-Mail-Adressen
- Telefonnummern
Was lässt sich mit SERP-Daten machen?
Vertrieb
Mit gezielten Suchanfragen spüren Vertriebsteams im Handumdrehen neue Leads auf und entdecken Chancen, die andere übersehen. Google liefert dabei wertvolle Kontaktdaten potenzieller Kunden – etwa E-Mail-Adressen oder Telefonnummern aus sozialen Netzwerken. Wie du über die SERP an Leads auf Instagram kommst, zeigen wir dir weiter unten Schritt für Schritt.
Marktforschung
Auch fürs Marketing sind SERP-Daten enorm wertvoll. Wer Wettbewerber-Anzeigen und Produktinfos abgreift, durchschaut deren Strategien und schärft die eigenen Kampagnen entsprechend nach.
Obendrein sind SERPs ein Frühwarnsystem für aufkommende Trends. Wer die Entwicklung von Suchbegriffen im Auge behält, erkennt neue Marktchancen, bevor sie alle anderen sehen. Zieht etwa das Suchvolumen für „nachhaltige Mode“ an, kann es für einen Modehändler sinnvoll sein, das Sortiment entsprechend zu erweitern.
SEO-Analyse
Für SEO-Profis sind SERP-Daten das Fundament schlechthin. Aus der Analyse lassen sich Keyword-Strategien anpassen und Webseiten gezielt optimieren, um im Ranking zu klettern.
Ein Beispiel: Wer die „Nutzer fragen auch“-Fragen (PAA) extrahiert und ihre Entwicklung verfolgt, sieht schwarz auf weiß, welche Themen die Zielgruppe wirklich umtreiben – und kann die eigene Website darauf ausrichten.
Content-Analyse
Auch für Journalist:innen und Redaktionen sind Google-News-Suchergebnisse eine ergiebige Quelle, um Trends aufzuspüren und Themen mit hoher öffentlicher Relevanz zu erkennen. Wie du mit einem Web-Scraper gezielt Artikel herausziehst, erfährst du in unserem Leitfaden.
Wie kann man die Google-Suchergebnisseite extrahieren?
Du weißt jetzt, wie wertvoll SERP-Daten sind – aber wie kommst du an sie heran?
Manuelles Kopieren geht zwar, scheitert bei größeren Datenmengen aber schlicht an der Praxistauglichkeit. Dank moderner Technologien, allen voran KI, lassen sich heute große Datenmengen automatisiert über Web-Scraper erfassen. Hier ein Überblick über drei Methoden:
Google-SERPs mit KI extrahieren Get Started Free
Mit Thunderbit KI-Web-Scraper
Thunderbit ist ein KI-Web-Scraper, der ganz ohne Programmierkenntnisse auskommt. Du nutzt entweder vorgefertigte Vorlagen oder definierst eigene Spalten. Am Beispiel „Lead-Generierung“ zeigen wir dir Schritt für Schritt, wie du mit Thunderbit qualifizierte Kontakte findest:
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Schritt 1: Thunderbit als Chrome-Erweiterung installieren und mit Google-Konto oder E-Mail anmelden.
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Schritt 2: Suchanfrage eingeben.
Um die Ergebnisse gezielt einzugrenzen, helfen Spezial-Operatoren.
Beispiel für eine von ChatGPT generierte Suchanfrage, um E-Mails von Fitness-Accounts aus Los Angeles 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 bei Google ein und drücke Enter – schon erscheinen alle relevanten Ergebnisse.
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Schritt 3: Thunderbit starten und Daten extrahieren
Beschreibe in Alltagssprache, welche Inhalte du herausziehen möchtest (über „Spalte detailliert anlegen“ kannst du nachschärfen). Exportier die Daten als Tabelle oder direkt nach Notion, Airtable oder Google Sheets.Thunderbit setzt KI ein, um die gewünschten Daten zu erkennen. Selbst wenn E-Mail-Adressen im Google-Snippet zwischen anderem Text versteckt sind, fischt die KI sie zuverlässig heraus.
Klick auf „Scrape“ und warte auf die Ergebnisse!
Google-SERPs mit KI extrahieren
Mit klassischem Web-Scraper
Auch klassische Web-Scraper bewältigen große Mengen an SERP-Daten. So läuft es mit WebScraper.io:
- Web-Scraper-Extension installieren und die Chrome Developer Tools öffnen.
- „Neues Sitemap erstellen“ wählen und die Google-Suchergebnisseite als Start-URL festlegen.
- Selektoren konfigurieren, um gezielt Daten anzusteuern.
| Selector Name | Type | Selector | Multiple? |
|---|---|---|---|
| name | Text | Nutzername auswählen | Nein ❌ |
| profile | Text | Meta-Beschreibung auf dieser Seite auswählen | Nein ❌ |
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Scraper starten und Daten exportieren.
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Um E-Mails aus den Profiltexten herauszuziehen, hilft in Excel eine Regex-Formel:
text=REGEXEXTRACT(A2,"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}")(A2 enthält dabei den Profiltext)
So filterst du gezielt E-Mail-Adressen heraus.
Der Haken: Du brauchst ein Grundverständnis für Web-Strukturen. Sobald sich die Webseite ändert (was bei Google häufig vorkommt), musst du die Selektoren neu justieren.
Mit Google-API oder Drittanbieter-SERP-APIs
Google stellt mit der Custom Search JSON API eine offizielle Schnittstelle bereit, um Suchergebnisse programmatisch abzurufen. Dafür richtest du eine Programmable Search Engine ein, erzeugst einen API-Key und stellst die Anfragen zum Beispiel mit Python. Datenmenge und Anpassungsmöglichkeiten sind allerdings stark eingeschränkt.
Alternativ greifst du zu Drittanbieter-SERP-Scraper-APIs (etwa Zen SERP, SerpApi, ScrapingBee). Auch hier ist die Einrichtung aufwendiger und verlangt Programmierkenntnisse. Nach der Installation schreibst du Code, um Instagram-Profile zu finden und E-Mails aus den Biografien herauszuziehen – für viele Unternehmen schlicht zu kompliziert.
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re
# SerpApi-Zugangsdaten
SERP_API_KEY = "your_serpapi_key"
SEARCH_QUERY = "marketing consultant site:instagram.com"
# Schritt 1: Instagram-Profile mit 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 Instagram-Bio 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
# Beispielanwendung
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
Du willst ohne technisches Vorwissen schnell und unkompliziert Daten herausholen? → Thunderbit ist die beste Wahl.
Du möchtest volle Kontrolle über die Datenfelder und kennst dich mit HTML/CSS aus? → Klassischer Web-Scraper
Du brauchst Millionen von Datensätzen und hast ein IT-Team im Rücken? → Drittanbieter-SERP-API
Ist ein Google-Scraper legal?
Beim Web-Scraping ist die Rechtslage oft alles andere als eindeutig. Ist das Extrahieren von Google-Suchergebnissen erlaubt? Die Antwort: Es kommt darauf an. Ob etwas zulässig ist, hängt vom Land, vom Zweck, von den Nutzungsbedingungen und von den konkreten Inhalten ab – eine pauschale Antwort gibt es nicht.
Googles Nutzungsbedingungen untersagen automatisiertes Scraping ihrer Dienste. Grundsätzlich gilt jedoch: Das Extrahieren öffentlich zugänglicher Informationen ist in der Regel nicht strafbar. Auch der Verwendungszweck (kommerziell oder gemeinnützig) wiegt mit hinein.
Damit du rechtlich auf der sicheren Seite bleibst, solltest du die Nutzungsbedingungen genau lesen, ausschließlich öffentlich zugängliche Daten extrahieren und die Infos nicht für illegale Zwecke einsetzen. Bei groß angelegtem Scraping empfiehlt sich eine rechtliche Beratung.
Fazit
Daten sind das „Öl des digitalen Zeitalters“ (Quelle) – und die Google-SERP ist eine bislang kaum gehobene Goldgrube. Wer SERP-Daten zügig in umsetzbare Strategien übersetzt, verschafft sich einen echten Vorsprung. Klassische Anwendungsfälle sind Lead-Generierung, Marktforschung und Suchmaschinenoptimierung.
Je nach technischer Erfahrung, Budget, Datenmenge und Ziel haben wir dir die modernsten Werkzeuge vorgestellt: den KI-Web-Scraper Thunderbit, klassische Web-Scraper und SERP-APIs.
Für alle, die mit einem einzigen Klick sämtliche Ergebnisse herausholen wollen, ist Thunderbit die beste Wahl. Worauf wartest du noch? Jetzt ausprobieren.
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FAQ
1. Welche Daten kann ich von einer Google-Suchergebnisseite (SERP) extrahieren?
Eine ganze Menge: Titel, URLs, Meta-Beschreibungen, Anzeigen, hervorgehobene Snippets, Shopping-Infos (etwa Preis und Bilder), „Nutzer fragen auch“-Fragen, E-Mail-Adressen, Telefonnummern und vieles mehr.
2. Worin unterscheidet sich Thunderbit von klassischen Web-Scrapern oder SERP-APIs?
Thunderbit ist eine KI-gestützte Chrome-Erweiterung, die ohne Programmierung auskommt. Du beschreibst einfach in Alltagssprache, welche Daten du brauchst – die KI erledigt den Rest. Klassische Scraper verlangen technisches Setup, APIs setzen Programmierkenntnisse voraus und sind häufig eingeschränkt.
3. Brauche ich technisches Know-how, um mit Thunderbit Google-Suchergebnisse zu extrahieren?
Nein. Thunderbit ist eigens für Nicht-Techniker gemacht. Du gibst in normaler Sprache an, welche Daten du möchtest – den Rest übernimmt die KI.
4. Kann ich die extrahierten Daten in Tools wie Google Sheets oder Notion exportieren?
Ja. Thunderbit exportiert direkt nach Google Sheets, Airtable, Notion oder als Tabelle zum Download – so kannst du deine Daten sofort weiterverarbeiten.
5. Welche praktischen Anwendungsfälle gibt es für das Extrahieren von Google-SERP-Daten?
Typische Einsatzfelder sind Lead-Generierung, Wettbewerbsanalyse, SEO-Optimierung, Trendbeobachtung und Content-Planung. Vertriebsteams finden Kontaktdaten, Marketer analysieren Anzeigenplatzierungen und SEOs verfolgen Keyword-Performance und verwandte Suchanfragen.
