ChatGPT Web Scraping: Wat werkt, wat stukgaat en wat beter is

Afgelopen week vroeg een collega van ons salesteam of ik kon helpen met het verzamelen van contactgegevens van zo’n 200 bedrijvengids-pagina’s. Zijn plan? Alles stuk voor stuk kopiëren en plakken in een spreadsheet. Ik stelde voor om ChatGPT te gebruiken om een Python-scraper te laten genereren. Twintig minuten later had hij een script. Dertig minuten daarna kreeg ik een DM: "Het werkte op de eerste vijf pagina’s en stopte toen gewoon…"

Dat is eigenlijk heel normaal. ChatGPT is echt sterk in het schrijven van scraping-code — totdat dat ineens niet meer zo is. En de meeste tutorials online blijven hangen bij het stadium “kijk, het werkt op dit oefensiteje”, waardoor je vastloopt zodra je een echte pagina tegenkomt met JavaScript, anti-botbeveiliging of paginering. In deze gids laat ik zien hoe ChatGPT web scraping er in de praktijk uitziet: de volledige workflow, vijf herbruikbare prompttemplates (dus niet maar één voorbeeld), een eerlijke uitleg van waar het misgaat en wat je dan kunt doen — inclusief no-code alternatieven zoals waarmee je helemaal geen code nodig hebt.

Wat is ChatGPT web scraping?

“ChatGPT web scraping” betekent dat je ChatGPT inzet om data van websites te halen. Maar er is één belangrijk verschil dat veel mensen over het hoofd zien: ChatGPT scrapt de website zelf niet. Het kan geen URL bezoeken, HTML ophalen of door pagina’s klikken. Wat het wel kan doen, is de code genereren — meestal in Python — die dat doet, of ruwe HTML die je in de chat plakt analyseren en omzetten naar gestructureerde data.

Er zijn twee hoofdbenaderingen:

1. ChatGPT als codegenerator: jij beschrijft de pagina en de data die je nodig hebt, en ChatGPT schrijft een Python-script (meestal met BeautifulSoup, Selenium of Playwright) dat je op je eigen machine draait.
2. ChatGPT als dataparser: je plakt ruwe HTML in de chat (of uploadt die via Code Interpreter), en ChatGPT zet de velden die je nodig hebt om naar JSON- of CSV-formaat.

In beide gevallen ben jij degene die de data ophaalt en uitvoert. ChatGPT is het brein, niet de handen. Zelfs met de nieuwere ChatGPT Atlas-browser (gelanceerd in oktober 2025), die op een conversatiegerichte manier het web kan verkennen, krijg je antwoorden terug — geen gestructureerde CSV met 500 productregels. Het is een browse-assistent, geen data-extractiepijplijn.

Waarom ChatGPT gebruiken voor web scraping? En voor wie is het bedoeld?

ChatGPT verlaagt de drempel voor web scraping enorm. Volgens de gebruikt of plant van de ontwikkelaars inmiddels AI-tools in hun workflow, en ChatGPT staat met 82% marktaandeel bovenaan. Maar de doelgroep voor “ChatGPT web scraping” bestaat niet alleen uit developers. Denk aan SDR’s die prospectlijsten samenstellen, ecommerce-managers die concurrentieprijzen volgen, vastgoedanalisten die listingdata verzamelen en marketingteams die content bundelen.

Hier is een snel overzicht van veelvoorkomende toepassingen en wie er baat bij heeft:

Handmatig data kopiëren van 100 pagina’s kan zo 3–5 uur kosten. Een door ChatGPT gegenereerd script kan hetzelfde in minuten doen — als het werkt. En precies dat “als” is de kern van dit artikel.

Gartner voorspelt dat in 2026 ontwikkelaars buiten formele IT-afdelingen goed zullen zijn voor van de gebruikers van low-code tools. De mensen die zoeken op “ChatGPT web scraping” zijn steeds vaker niet-technische gebruikers die data willen zonder een engineer in te huren. Voor hen is ChatGPT vaak het startpunt — en tools zoals Thunderbit zijn wat ze pakken zodra het script weigert te draaien.

Hoe ChatGPT web scraping werkt: stap-voor-stap

Hier is de volledige workflow van begin tot eind, met een bedrijvengids-pagina als voorbeeld — niet met een oefensite.

• Moeilijkheid: gemiddeld (je moet comfortabel zijn met Python draaien)
• Benodigde tijd: ongeveer 15–30 minuten voor een eerste scrape
• Wat je nodig hebt: Chrome-browser, een Python-omgeving (Python 3.10+), ChatGPT (gratis versie werkt) en een doel-URL

Stap 1: Inspecteer de website en bepaal welke data je nodig hebt

Open de pagina die je wilt scrapen in Chrome. Klik met de rechtermuisknop op een stukje data dat je wilt hebben (bijvoorbeeld een bedrijfsnaam) en kies Inspecteren. Daarmee open je Chrome DevTools en wordt het HTML-element gemarkeerd.

Zoek naar CSS-selectors — dingen als h2.business-name, span.phone, of a.website-link. Hoe specifieker je selectors, hoe beter de output van ChatGPT wordt. Kopieer een representatief stukje HTML (één “kaart” of “rij” met data) om in je prompt te plakken.

Je zou nu een korte lijst met veldnamen moeten hebben (bijv. business_name, phone, website_url) en de bijbehorende CSS-selectors.

Stap 2: Schrijf een gedetailleerde ChatGPT-prompt

Hier gaat het bij de meeste tutorials mis: ze geven een vage prompt en hopen op het beste. Een goede scrapingprompt heeft zes onderdelen:

1. Taal en bibliotheek: “Schrijf een Python 3.11-script met BeautifulSoup 4.”
2. Doel-URL: de exacte pagina die je wilt scrapen.
3. CSS-selectors: voor elk veld de selector die je in stap 1 hebt gevonden.
4. Outputformaat: CSV, JSON of allebei.
5. Speciale instructies: encoding, foutafhandeling, vertragingen.
6. HTML-fragment: plak 20–40 regels van de echte HTML van de pagina, zodat ChatGPT de structuur ziet.

Hier is een voorbeeldprompt (van commentaar voorzien):

1You are a senior Python engineer. Write a web scraper using Python 3.11 and BeautifulSoup 4.
2Target URL: https://example.com/businesses
3Goal: Extract every business card on the page and return one row per business.
4Fields needed (CSS selectors in parentheses):
5- business_name (h2.biz-name)
6- phone (span.phone-number)
7- website_url (a.biz-link, href)
8- rating (div.stars[data-rating])
9Output: save to businesses.csv with UTF-8 encoding and a header row.
10Requirements:
11- Use requests with a realistic User-Agent header
12- Handle missing fields gracefully (None, not crash)
13- Print the number of businesses extracted at the end
14- Add a 1-second delay between requests if you loop
15Here is a representative HTML snippet from the page (one business card):
16<PASTE 20-40 LINES OF THE ACTUAL HTML HERE>

Tip: het toevoegen van het HTML-fragment is de grootste nauwkeurigheidsboost. ChatGPT kan de URL niet bezoeken, dus dat fragment is de enige echte bron van waarheid.

Stap 3: Controleer en test de gegenereerde code

Draai ChatGPT’s code niet blind. Lees hem eerst door. Let op:

• Verzonnen selectors: ChatGPT verzint soms CSS-klassen die niet op de pagina bestaan.
• Ontbrekende libraries: controleer of pip install requests beautifulsoup4 (of playwright, enz.) is meegenomen.
• Hardcoded waarden: kijk of de URL, veldnamen en bestandspaden kloppen.

Zet een Python virtual environment op, installeer de dependencies en draai het script op een kleine sample (één of twee pagina’s). Controleer de CSV-uitvoer: zijn de kolommen gevuld? Zie je lege velden waar je data verwachtte?

Stap 4: Verfijn met vervolgpijlen

ChatGPT blinkt uit in iteratie. Als het eerste script alleen pagina 1 pakt, vraag dan:

“Het script scrapt alleen de eerste pagina. Kun je paginering toevoegen zodat alle pagina’s worden meegenomen? De site gebruikt ?page=1, ?page=2, enz. Stop als een pagina geen resultaten teruggeeft of na 50 pagina’s.”

Als velden ontbreken, vraag ChatGPT om regex-fallbacks toe te voegen voor e-mails of telefoonnummers. Als de site veel JavaScript gebruikt, vraag om een Playwright-versie. Elke vervolgpijl bouwt voort op de vorige code — zie het als pair programming met een heel snelle (maar soms iets te zelfverzekerde) partner.

5 copy-paste ChatGPT-prompttemplates voor web scraping

Ik heb nog geen andere gids gezien die dit zo aanbiedt. Ik heb vijf prompttemplates uitgewerkt, getest en per scenario aangescherpt. Kopieer ze, vervang de URL en het HTML-fragment, en ChatGPT geeft je in één keer werkende code — of in elk geval iets dat er heel dicht tegenaan zit.

Template 1: scraper voor listingpagina’s (productcatalogi, gidsen)

Wanneer gebruiken: je zit op een pagina met veel items (producten, bedrijven, vacatures) en wilt één rij per item.

1You are a senior Python engineer. Write a web scraper using Python 3.11 and BeautifulSoup 4.
2Target URL: [YOUR URL]
3Goal: Extract every item card on the page and return one row per item.
4Fields needed (CSS selectors in parentheses — derived from Inspect):
5- [field_1] ([selector_1])
6- [field_2] ([selector_2])
7- [field_3] ([selector_3])
8- [field_4] ([selector_4, attribute if needed])
9Output: save to items.csv with UTF-8 encoding and a header row.
10Requirements:
11- Use requests with a realistic User-Agent header
12- Handle missing fields gracefully (None, not crash)
13- Print the number of items extracted at the end
14- Add a 1-second delay between requests if you loop
15Here is a representative HTML snippet from the page (one item card):
16[PASTE 20-40 LINES OF THE ACTUAL HTML HERE]

Verwachte output: een CSV-bestand met één rij per item en kolommen die overeenkomen met je veldnamen.

Template 2: scraper voor detail-/subpagina’s (individuele product- of profielpagina’s)

Wanneer gebruiken: je hebt één pagina met rijke details (een productpagina, iemands profiel, een vastgoedlisting) en wilt alles in één gestructureerd record opnemen.

1Write a Python function `scrape_detail(url)` that takes a detail page URL and returns a dict with these keys:
2- [field_1]
3- [field_2]
4- [field_3]
5- [field_4]
6- [field_5]
7Use BeautifulSoup. Gracefully handle any missing field (return None for it).
8Include regex fallbacks for email and phone — not every page wraps them in consistent tags.
9Return the dict, and also append it as one row to details.csv (create the file with header on first call).
10Reference HTML snippet from a real detail page:
11[PASTE 40-60 LINES OF ONE DETAIL PAGE HTML]

Verwachte output: een dict per pagina en een groeiend CSV-bestand met één rij per detailpagina.

Template 3: scraper voor dynamische/JS-gerenderde pagina’s (Playwright)

Wanneer gebruiken: de pagina laadt content via JavaScript (React, Angular, enz.) — in de broncode zie je een lege <div id="root">.

1Write a Python web scraper using Playwright (sync API) for a JavaScript-rendered page.
2Target URL: [YOUR URL]
3Goal: extract all result cards that appear after the page finishes loading dynamically.
4Requirements:
5- Use `page.wait_for_selector('[YOUR CARD SELECTOR]', timeout=15000)` to wait for content
6- Scroll to the bottom of the page twice with a 1-second pause between scrolls to trigger lazy-loaded results
7- For each card extract: [field_1], [field_2], [field_3], [field_4]
8- Save to results.json as a list of dicts, UTF-8
9- Run headless=False first (so I can watch it) and add a 2-second pause at the end before closing
10Do not use requests or BeautifulSoup — Playwright only.

Verwachte output: een JSON-bestand met één object per resultaatkaart, volledig ingevulde velden.

Template 4: pagination handler (scraping van meerdere pagina’s)

Wanneer gebruiken: je hebt al een werkende scraper voor één pagina en wilt alle pagina’s doorlopen.

1Take the existing BeautifulSoup scraper below and wrap it in a pagination loop that collects ALL pages, not just page 1.
2The site uses URL-param pagination: ?page=1, ?page=2, etc.
3Stop condition: when the current page yields zero items, OR when the response status is not 200, OR when you hit page 100 (safety cap).
4Add:
5- A 1.5-second polite delay between page requests
6- A try/except around each request that logs the error and continues
7- A progress print every 5 pages: "Page 15 → 300 items so far"
8- Final save to items_all.csv
9Existing scraper:
10[PASTE YOUR CURRENT SINGLE-PAGE SCRAPER HERE]

Verwachte output: één CSV met alle items van alle pagina’s, plus console-output met voortgang.

Template 5: datacleaning en structurering (“plak HTML”-aanpak)

Wanneer gebruiken: je hebt al ruwe HTML (van curl, uit je browser of uit een bestand) en wilt dat ChatGPT er schone, gestructureerde data van maakt — zonder code.

1I will paste raw HTML from a product detail page. You do not need to write code — just return the extracted data as a JSON object matching this schema:
2{
3  "name": string,
4  "brand": string,
5  "price": number,
6  "currency": string (ISO 4217),
7  "availability": "in_stock" | "out_of_stock" | "preorder" | "unknown",
8  "rating": number (0-5) or null,
9  "review_count": integer or null,
10  "description": string (max 500 chars),
11  "key_specs": [{"name": string, "value": string}]
12}
13Use null for anything you genuinely cannot find — do NOT hallucinate.
14Return ONLY the JSON object, no prose, no markdown fence.
15HTML:
16[PASTE THE FULL PAGE HTML HERE]

Verwachte output: één JSON-object, klaar om in een spreadsheet of database te zetten.

Waar ChatGPT web scraping stukloopt: eerlijke beperkingen

De meeste tutorials slaan dit deel compleet over. Ik heb genoeg tijd besteed aan het debuggen van door ChatGPT gegenereerde scrapers om precies te weten waar ze uit elkaar vallen — en de bevestigt dat slechts van de ontwikkelaars AI-uitvoer “zeer vertrouwt”. Dit is waarom.

Websites met veel JavaScript en dynamische content

Meer dan van de websites gebruikt JavaScript voor client-side functionaliteit. Alleen React draait inmiddels op 7,2% van alle websites — een stijging van ongeveer in één jaar. Als je ChatGPT vraagt om “deze pagina te scrapen”, is de standaarduitvoer een requests + BeautifulSoup-script. Dat script haalt de ruwe HTML op — en op een React- of Angular-site is die ruwe HTML vaak niet meer dan een lege <div id="root">. De echte data laadt pas nadat JavaScript draait, en requests doet dat niet.

ChatGPT kan Selenium- of Playwright-code genereren als je daarom vraagt, maar die scripts zijn trager (Playwright doet gemiddeld versus minder dan een seconde voor statische requests) en moeten vaak worden bijgewerkt voor wachttijden, scroll-triggers en element-selectors die ChatGPT verkeerd inschat.

Anti-botbeveiliging en CAPTCHA’s

Cloudflare beschermt ongeveer , en diensten zoals DataDome claimen in botdetectie. Een kale requests.get() met een Python user-agent is, om het botweg te zeggen, een schoolvoorbeeld van een bot-fingerprint. ChatGPT-gegenereerde scripts bevatten geen proxyrotatie, geen TLS-fingerprintspoofing, geen cookie-afhandeling en geen CAPTCHA-oplossing. Op elke commerciële site met zelfs maar basisbeveiliging wordt het script al bij het eerste verzoek geblokkeerd.

Paginering en scraping op grotere schaal

ChatGPT’s standaard pagineringsloop loopt door ?page=N of klikt op een .next-knop. Echte websites gebruiken cursor-gebaseerde paginering, infinite scroll met IntersectionObserver of GraphQL-calls. ChatGPT kan daar geen correcte code voor genereren tenzij je precies de netwerkcall laat zien — en zelfs dan zijn de loops vaak fragiel. Zowel de als de noemen paginering als de plek waar hun voorbeeldscrapers het vaakst een tweede of derde prompt nodig hebben.

Doorlopende en geplande scraping

ChatGPT geeft je één script voor één keer. Er is geen planner, geen wijzigingsdetectie en geen waarschuwing. Als je “elke ochtend concurrentieprijzen checken” wilt, moet je cron, Airflow of Lambda leren — iets waar ChatGPT in zijn eerste antwoord niets mee doet. Voor zakelijke gebruikers die terugkerende data nodig hebben, is dat een dood spoor.

Snelheid en kosten

Bij websites met veel JavaScript kom je in de praktijk met Selenium of Playwright vaak uit op 3–10 seconden per pagina onder ideale omstandigheden, en 40–60 seconden per pagina met retries en anti-botwachtmomenten — een frustratie die op forums en in tutorials.

Als je de ChatGPT API gebruikt om HTML te parsen (de “plak HTML”-aanpak op schaal), lopen de tokenkosten snel op. Bij de huidige GPT-4o-prijzen (~$2,50/M inputtokens, $10/M outputtokens) kost het parsen van 1.000 productpagina’s ongeveer $95–$105 alleen aan tokens. Met GPT-4o mini is dat ongeveer $6,50 voor hetzelfde volume. Tel daar proxykosten ($3–10/GB), onderhoud van je lokale crawler en ontwikkeltijd bij op, en de “gewoon ChatGPT gebruiken”-aanpak begint duur te worden.

De schattingen gaan uit van ongeveer 50K inputtokens en 2K outputtokens per pagina. De werkelijke kosten verschillen per paginagrootte en uitvoercomplexiteit.

ChatGPT web scraping versus no-code AI scrapers versus custom code: besliskader

Niet elke scrapingtaak vraagt om hetzelfde gereedschap. Dit is het besliskader dat ik bij Thunderbit gebruik nadat ik alle drie de benaderingen op echte projecten heb getest.

Kort gezegd: gebruik ChatGPT voor snelle eenmalige scripts en om te leren. Gebruik een no-code tool zoals Thunderbit voor productieklare, terugkerende of niet-technische scraping. Gebruik custom code + proxies voor engineeringprojecten op enterprise-niveau waarbij je volledige controle nodig hebt.

Het no-code alternatief: hoe Thunderbit webscraping-taken zonder code afhandelt

Voor lezers die niet coderen — of al genoeg avonden hebben verbrand aan het debuggen van ChatGPT-scripts — is er een compleet andere route. ChatGPT genereert de code. slaat die over.

Ik werk bij het Thunderbit-team, dus daar ben ik graag eerlijk over. Maar ik geloof ook oprecht dat dit voor de meeste zakelijke gebruikers de snelste route is. Zo ziet de workflow eruit.

AI Suggest Fields: detecteer automatisch de datastructuur op elke pagina

Open een willekeurige webpagina, klik op de en klik op “AI Suggest Fields.” Thunderbit’s AI leest de gerenderde pagina — inclusief content die via JavaScript wordt geladen — en stelt kolomnamen en datatypes voor. Geen Inspect, geen CSS-selectors, geen prompt engineering. Klik daarna op “Scrape.”

Vergelijk dat met de ChatGPT-aanpak: DevTools openen, selectors zoeken, prompt schrijven, code beoordelen, dependencies installeren, script draaien, output controleren, itereren. Thunderbit brengt dat terug naar twee klikken.

Subpage scraping om listings automatisch te verrijken

Na het scrapen van een listingpagina klik je op “Scrape Subpages.” Thunderbit bezoekt de detailpagina van elke rij en voegt extra velden toe — zoals e-mail, telefoon of bio — aan je bestaande tabel. Met ChatGPT heb je daarvoor een apart script nodig, een loop, foutafhandeling voor elke subpagina en een manier om de data samen te voegen. Thunderbit regelt dit in één stap.

Export overal naartoe: Google Sheets, Airtable, Notion, Excel

Thunderbit biedt gratis export met één klik naar Google Sheets, Airtable, Notion en Excel — niet alleen CSV. Een door ChatGPT gegenereerd script schrijft meestal naar een lokaal CSV- of JSON-bestand. Data doorzetten naar Sheets of Airtable vraagt extra libraries en authenticatiecode.

Cloud scraping versus browser scraping

Thunderbit biedt twee modi. Cloud scraping draait op de servers van Thunderbit, verwerkt ongeveer 50 pagina’s per batch en is snel voor openbare sites. Browser scraping gebruikt je ingelogde sessie voor afgeschermde of met login beveiligde pagina’s. Met ChatGPT moet je proxies, cookies en sessiebeheer in code configureren — elk onderdeel weer een apart debug-avontuur.

Onder de motorkap gebruikt Thunderbit meerdere AI-modellen (waaronder ChatGPT, Gemini, Claude en anderen) om pagina’s visueel te lezen en te bepalen wat er moet worden uitgelezen. In zekere zin gebruikt Thunderbit dus al ChatGPT — plus drie andere frontier-modellen — en regelt het ophalen, renderen, anti-bot, paginering en export voor je.

Praktijkvoorbeelden: sales, ecommerce en vastgoed

De meeste ChatGPT-scrapingtutorials gebruiken “Books to Scrape” of een andere oefensite. Dit is hoe echte zakelijke scraping eruitziet — zowel met de ChatGPT-aanpak als met de Thunderbit-snelweg.

Leads uit bedrijvengidsen halen

Situatie: je hebt namen, e-mails en telefoonnummers nodig uit een bedrijvengids voor outbound sales.

ChatGPT-aanpak: gebruik Template 1 (listingpagina) om de gids te scrapen, en daarna Template 2 (detailpagina) om elk profiel te bezoeken voor contactinformatie. Je hebt regex-fallbacks nodig voor e-mails en telefoonnummers, een nette vertraging en een deduplicatiestap. Reken op 30–60 minuten setup en debugging.

Thunderbit-aanpak: open de gids, klik op “AI Suggest Fields”, scrape de listing en klik daarna op “Scrape Subpages” om contactgegevens uit elk profiel te halen. Exporteer naar je CRM-klare spreadsheet. Totale tijd: ongeveer 3 minuten. Thunderbit’s ingebouwde doen het parsen automatisch.

Prijsmonitoring van ecommerce-concurrenten

Situatie: je wilt concurrentieprijzen, beschikbaarheid en SKU’s wekelijks volgen.

ChatGPT-aanpak: genereer een scraper met Template 1, voeg paginering toe met Template 4 en draai hem elke week handmatig. Als de concurrent zijn paginalayout wijzigt, breken de selectors en begin je opnieuw.

Thunderbit-aanpak: stel één keer een scraper in, gebruik Thunderbit’s geplande cloud scraping om hem dagelijks of wekelijks te laten lopen, en exporteer naar Google Sheets. De AI leest de paginastructuur bij elke run opnieuw, waardoor lay-outwijzigingen niets kapotmaken. Zie voor meer over deze workflow onze .

Vastgoedlistingdata verzamelen

Situatie: je hebt prijzen, adressen, slaapkamers/badkamers en makelaarsinformatie nodig van een listingsite.

ChatGPT-aanpak: veel vastgoedsites (Zillow-achtige sites) zijn React-SPA’s met stevige anti-botbescherming. Een requests + BeautifulSoup-script levert een lege pagina op. Een Playwright-versie wordt binnen enkele minuten rate-limited.

Thunderbit-aanpak: cloud scraping met AI field detection handelt de JavaScript-rendering af en past zich aan lay-outwijzigingen aan. Vastgoedportals veranderen vaak van design — Thunderbit’s AI leest de pagina elke keer opnieuw, zodat je selectors niet hoeft bij te werken. Zie onze voor een walkthrough.

Verder dan een eenmalige scrape: ChatGPT API-pijplijnen versus Thunderbit Extract API

Als je scraping in een product of pipeline bouwt, verschuift de vraag: ChatGPT API gebruiken om HTML te parsen, of een speciaal gebouwde scraping-API?

De ChatGPT API gebruiken om HTML te parsen

De aanpak: gebruik een lokale crawler (requests, Playwright) om HTML op te halen en stuur die daarna naar de OpenAI API om gestructureerde JSON uit te lezen. Dat is de “plak HTML”-omweg op schaal.

Het werkt. Maar de kosten en het onderhoud zijn reëel. Tegen GPT-4o-prijzen kost 1.000 pagina’s ongeveer $95 aan tokens. Jij beheert de crawler, de proxies, de prompt engineering en het outputschema. Als de site verandert, breekt je prompt en moet je opnieuw afstellen.

Thunderbit Extract API: speciaal gebouwd voor gestructureerde webdata

Thunderbit’s biedt een ander model. Je definieert een JSON Schema, doet een POST naar een URL en krijgt gestructureerde data terug. JavaScript-rendering en anti-botafhandeling zijn ingebouwd. Batchverwerking ondersteunt tot 100 URL’s per request.

Voor teams die gestructureerde webdata als dienst willen, zonder een scraping-pijplijn te onderhouden, is Thunderbit’s API de kortste route naar productie. Bekijk voor de kredietkosten per extractie.

Tips om betere resultaten te krijgen met ChatGPT web scraping

Een paar dingen die ik op de harde manier heb geleerd.

Wees specifiek in je prompts. Vermeld altijd: programmeertaal, library, doel-URL, CSS-selectors, outputformaat en uitzonderingssituaties. Vage prompts geven vage code.

Plak HTML-fragmenten, niet alleen URL’s. ChatGPT kan geen URL’s bezoeken. Het HTML-fragment is de enige bron van waarheid voor de paginastructuur. Zelfs 20–40 regels van één datakaart plakken verbetert de nauwkeurigheid enorm.

Vraag ChatGPT om de code te controleren en te optimaliseren. Vraag na het genereren van een script: “Controleer deze code op fouten, voeg foutafhandeling toe en optimaliseer op performance.” Het vindt zijn eigen fouten verrassend goed in een tweede ronde.

Test altijd eerst met een kleine sample. Draai het script op 1–2 pagina’s voordat je opschaalt. Een kapotte selector op pagina 1 ontdekken bespaart je 500 mislukte requests.

Itereer, begin niet opnieuw. Als het eerste script 80% goed is, plak de output terug en vraag ChatGPT om de resterende 20% te corrigeren. Het iteratieve gesprek is waar ChatGPT het sterkst is.

Ethische en juridische overwegingen bij ChatGPT web scraping

De juridische kant telt, dus hier de korte versie.

Onder de huidige Amerikaanse rechtspraak is het scrapen van publiek beschikbare data geen federaal computercrime. De -uitspraak heeft dat vastgelegd, en de (januari 2024) bevestigde dat nogmaals — een rechter oordeelde dat het scrapen van openbare, uitgelogde data van Facebook en Instagram Meta’s gebruiksvoorwaarden niet schond, omdat een bezoeker zonder account geen “user” is die aan die voorwaarden gebonden is.

Dat gezegd hebbende: het scrapen van afgeschermde of geauthenticeerde data, of het schenden van de gebruiksvoorwaarden van een site nadat je ermee akkoord bent gegaan, kan nog steeds juridisch risico opleveren. En als je persoonlijke data scrapt (e-mails, telefoonnummers), zijn de EU- en Californische privacywetten (GDPR, CCPA) van toepassing, ongeacht waar de data vandaan komt.

Controleer altijd robots.txt en de Terms of Service voordat je gaat scrapen. Houd je aan rate limits. Ga zorgvuldig om met persoonlijke data. En gebruik tools met ingebouwde compliancefuncties — Thunderbit respecteert bijvoorbeeld robots.txt en biedt standaard verantwoorde datapraktijken. Voor een diepere uitleg, zie onze .

Wanneer ChatGPT gebruiken voor web scraping — en wanneer iets beters pakken

ChatGPT is echt een krachtige tool voor web scraping — het genereert snelle prototypes en helpt je begrijpen hoe scraping onder de motorkap werkt. Voor snelle eenmalige scripts op eenvoudige statische pagina’s is het lastig te verslaan.

Maar voor productieklare, terugkerende of grootschalige scraping — zeker als je geen developer bent — is een speciaal gebouwde tool zoals Thunderbit sneller, betrouwbaarder en onderhoudsvrij. En voor engineeringprojecten op enterprise-niveau geeft custom code met proxy-infrastructuur je volledige controle.

Mijn beslissingskaartje:

• Snel eenmalig, leren of prototypen: ChatGPT + Python
• Zakelijke gebruikers, geen code, terugkerende scrapes:
• Developer-pijplijnen, gestructureerde API-toegang:
• Enterprise-schaal, volledige controle: custom code + proxies + orchestration

Als je de no-code route wilt proberen, biedt Thunderbit een gratis tier zodat je op kleine schaal kunt experimenteren en zelf de resultaten kunt zien. En als je de tool in actie wilt zien, heeft ons walkthroughs voor verschillende use cases.

FAQ's

Kan ChatGPT echt zelf websites scrapen?

Nee. ChatGPT genereert scraping-code of analyseert HTML die je aanlevert, maar het bezoekt geen URL’s, haalt geen pagina’s op en voert geen scripts uit. Zelfs ChatGPT Atlas (de ingebouwde browser die in oktober 2025 werd gelanceerd) is een conversatiegerichte browse-assistent — hij kan een pagina samenvatten, maar levert je geen gestructureerde CSV met 500 rijen.

Is ChatGPT web scraping gratis?

De gratis versie van ChatGPT kan scraping-code genereren zonder kosten. Maar om die code te draaien heb je Python en libraries nodig (gratis), en als je de OpenAI API gebruikt om HTML op schaal te parsen, betaal je tokenkosten — ongeveer $6,50 per 1.000 pagina’s met GPT-4o mini, of rond $95 met GPT-4o. Proxies en infrastructuur komen daar nog bovenop.

Wat is de beste Python-library voor door ChatGPT gegenereerde web scrapers?

Voor statische HTML-pagina’s is BeautifulSoup met de requests-library het simpelst en snelst. Voor JavaScript-gerenderde pagina’s is Playwright de moderne keuze — die is sneller dan Selenium (ongeveer 2,9 seconden per paginalading versus 4,8 seconden) en heeft een nettere API. Selenium is vooral nuttig voor oudere projecten.

Kan ik ChatGPT gebruiken om data te scrapen zonder te coderen?

Niet rechtstreeks. ChatGPT genereert code die je nog steeds moet uitvoeren. Wil je echt zonder code werken, dan laten tools zoals je in twee klikken scrapen — geen Python, geen terminal, geen debugging. Je krijgt AI-voorgestelde velden, export met één klik naar Google Sheets of Airtable en ingebouwde afhandeling voor JavaScript-rendering en anti-botbeveiliging.

Is het legaal om websites te scrapen met door ChatGPT gegenereerde code?

Het scrapen van publiek beschikbare, uitgelogde data is onder de huidige Amerikaanse rechtspraak doorgaans legaal (hiQ v. LinkedIn, Meta v. Bright Data). Maar het scrapen van afgeschermde content, het schenden van de gebruiksvoorwaarden van een site of het verkeerd omgaan met persoonlijke data (e-mails, telefoonnummers) kan juridisch risico opleveren onder contractrecht of privacyregels zoals GDPR en CCPA. Controleer altijd robots.txt en de ToS van de site voordat je gaat scrapen.

Meer lezen