Wat is Screen Scraping en Hoe Gebruik je AI om het te Doen

Weet je nog, die tijd dat je als productmanager data moest verzamelen door óf een programmeur te paaien met koffie, óf eindeloos tabellen met de hand in Excel te plakken? (Ik krijg nog steeds de kriebels van die niet-aflatende Ctrl+C, Ctrl+V-marathons.) Tegenwoordig leven we in een tijdperk waarin data overal is—en de markt voor webscraping-software wordt in 2036 zelfs geschat op . Maar hier zit het venijn: het gros van die data zit verstopt achter schermen, verspreid over websites, PDF’s en apps die het exporteren van gegevens allesbehalve makkelijk maken.

En daar komt screen scraping om de hoek kijken—een beproefde techniek die dankzij AI een flinke upgrade heeft gekregen. Of je nu in sales, e-commerce, vastgoed werkt, of gewoon een Excel-liefhebber bent (geen oordeel), snappen hoe moderne screen scraping werkt—en hoe AI-tools zoals het voor iedereen toegankelijk maken—kan je werkdag een stuk relaxter maken. Laten we het samen stap voor stap doornemen.

Wat is Screen Scraping? In Jip-en-Janneketaal

Screen scraping is eigenlijk de digitale versie van naar een scherm turen en alles opschrijven wat je ziet—alleen laat je nu een robot het vuile werk doen. Het is het proces waarbij je data uit de visuele interface van een app, website of zelfs een PDF haalt, en die omzet naar een bruikbaar formaat ().

Zie het zo: als je ooit een tabel van een website naar Excel hebt gekopieerd, heb je handmatig aan screen scraping gedaan. Het verschil is dat je met automatisering je vingers spaart. In plaats daarvan gebruik je software die ‘leest’ wat er op het scherm staat—soms zelfs met computer vision of OCR als de tekst niet selecteerbaar is.

Screen scraping wordt vaak op één hoop gegooid met webscraping en datascraping. Hier het verschil in een notendop:

• Screen scraping: Haalt op wat visueel zichtbaar is (wat je op het scherm ziet).
• Webscraping: Haalt data uit de achterliggende code (HTML, JSON, enz.) van een website.
• Datascraping: Overkoepelende term voor het automatisch verzamelen van data uit elke bron (web, apps, bestanden, noem maar op).
• Web crawling: Het ontdekken en indexeren van pagina’s, niet per se het verzamelen van data.

Dus, als je info nodig hebt uit een oude applicatie, een beveiligde PDF of een website die geen export toestaat, is screen scraping jouw geheime troef.

Screen Scraping vs. Webscraping vs. Datascraping: Wat is het verschil?

Deze termen worden vaak door elkaar gehaald, maar betekenen niet hetzelfde. Hier een handig overzicht:

Waarom raken mensen in de war? Omdat deze technieken vaak samen worden ingezet. Bijvoorbeeld: een webcrawler vindt alle pagina’s op een site, een webscraper haalt de data op, en als de data alleen zichtbaar is op het scherm (niet in de code), komt screen scraping om de hoek kijken.

Waarom Screen Scraping belangrijk is voor bedrijven: Praktijkvoorbeelden

Laten we het praktisch maken. Waarom zijn bedrijven zo happig op screen scraping, webscraping en datascraping? Omdat data goud waard is—en je krijgt het zelden kant-en-klaar.

Hier wat concrete voorbeelden:

En dat is nog maar het begin. Teams gebruiken scraping ook voor contentmigratie, compliance monitoring en het bouwen van interne dashboards waar elke data-analist jaloers op zou zijn.

Traditionele Screen Scraping Tools: Hoe werken ze en waar loop je tegenaan?

Voor AI was screen scraping een beetje als een IKEA-kast in elkaar zetten zonder bouwtekening. Je had grofweg twee smaken:

1. Zelf programmeren: Eigen scripts schrijven (Python, JavaScript, enz.) om data op te halen en te verwerken. Ideaal als je het niet erg vindt om ’s nachts bugs te fixen.
2. No-code scrapers: Tools waarbij je aanklikt wat je wilt verzamelen. Makkelijker, maar nog steeds bewerkelijk—en als de website verandert, kun je weer opnieuw beginnen.

Andere klassieke methodes waren:

• Handmatig kopiëren en plakken: Traag, foutgevoelig en frustrerend.
• Browserautomatisering (Selenium, Playwright): Simuleert een echte gebruiker, maar vereist technische kennis.
• OCR: Voor data die vastzit in afbeeldingen of gescande PDF’s.

De pijnpunten?

• Opstarten is traag en technisch.
• Onderhoud is een crime—een kleine wijziging op de website en je scraper ligt eruit.
• Beperkte dataverwerking—je krijgt ruwe data, maar het bruikbaar maken is jouw pakkie-an.
• Niet-technische gebruikers vallen buiten de boot.

Als je ooit meer tijd kwijt was aan het repareren van een scraper dan aan het gebruiken van de data, weet je precies wat ik bedoel.

De opmars van AI-gedreven Screen Scraping: Wat verandert er?

Nu wordt het pas echt interessant. Met AI-gedreven screen scraping draait alles om. In plaats van te stoeien met selectors of kwetsbare code, laat je een AI-agent het zware werk doen.

Hoe werkt dat?

• AI ‘leest’ de pagina als een mens: Het kijkt naar de lay-out, snapt de context en bepaalt wat belangrijk is—zelfs als de website verandert.
• Je beschrijft in gewone taal wat je wilt: “Haal alle productnamen, prijzen en afbeeldingen op,” en de AI regelt de rest.
• Dataverwerking gebeurt direct: Labelen, vertalen, berekeningen—AI kan het allemaal tijdens het scrapen.

Dit betekent:

• Geen handmatige setup meer.
• Geen eindeloos onderhoud.
• Iedereen kan het—niet alleen techneuten.

Met kun je bijvoorbeeld elke website scrapen, ongeacht de opmaak, omdat de AI-agent zich automatisch aanpast. Wil je data direct transformeren of labelen? Thunderbit regelt het. En het mooiste? Het is echt makkelijk in gebruik.

Thunderbit: De meest toegankelijke AI-webscraper voor iedereen

Even een kleine shout-out—maar dit is precies waarom we hebben gebouwd:

• AI Suggest Fields: Eén klik en Thunderbit’s AI analyseert de pagina en stelt de beste velden voor om te extraheren. Gedoe met selectors is verleden tijd.
• Subpagina’s scrapen: Meer details nodig? Thunderbit bezoekt automatisch elke subpagina (zoals product- of profielpagina’s) en verrijkt je dataset.
• Directe templates: Voor populaire sites (Amazon, Zillow, Instagram, Shopify, enz.) kun je kant-en-klare templates gebruiken om met één klik data te verzamelen.
• Gratis data-export: Exporteer naar Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, CSV of JSON—zonder extra kosten.
• Meerdere datatypes: Tekst, getallen, datums, URL’s, e-mails, telefoonnummers, afbeeldingen—alles is mogelijk.
• AI-dataverwerking: Voeg eigen prompts toe om data te labelen, formatteren of zelfs vertalen tijdens het scrapen.

En ja, dit alles zit in een die verrassend soepel werkt. (Voor zover data-extractie leuk kan zijn.)

Hoe werkt AI-gedreven Screen Scraping? Stap voor stap

Zo ziet een workflow met Thunderbit eruit:

1. Installeer de Thunderbit Chrome-extensie.
   • Haal hem uit de .
2. Ga naar de website of PDF die je wilt scrapen.
   • Thunderbit ondersteunt websites, PDF’s en zelfs afbeeldingen.
3. Klik op “AI Suggest Fields.”
   • De AI leest de pagina en stelt kolommen voor (zoals Naam, Prijs, E-mail, Afbeelding).
4. Check en pas velden aan indien nodig.
   • Voeg kolommen toe of hernoem ze, kies datatypes of voeg AI-prompts toe voor labeling of vertaling.
5. Klik op “Scrape.”
   • Thunderbit haalt de data op en toont deze in een overzichtelijke tabel.
6. (Optioneel) Subpagina’s scrapen.
   • Wil je meer details, laat Thunderbit dan elke link volgen en extra info ophalen.
7. Exporteer je data.
   • Download als CSV, Excel of stuur direct naar Google Sheets, Airtable of Notion.

Tips voor het beste resultaat:

• Gebruik duidelijke veldnamen (zoals “Productnaam”, “Prijs in EUR”).
• Voeg prompts toe voor speciale opmaak of vertaling.
• Kies het juiste datatype voor elk veld.

Voor meer uitleg stap voor stap, check onze of .

Voorbeeldworkflow: Leads scrapen van een website met Thunderbit

Stel, je bent een salesmedewerker en zoekt leads in een bedrijvengids. Zo pak ik het aan:

1. Open de pagina van de bedrijvengids.
2. Klik op de Thunderbit-extensie en kies “AI Suggest Fields.”
3. Thunderbit stelt voor: Naam, Bedrijf, E-mail, Telefoonnummer, Website.
4. Ik pas de kolommen aan—misschien voeg ik “Locatie” of “Branche” toe.
5. Klik op “Scrape.” Thunderbit zet alle zichtbare leads in een tabel.
6. Sommige leads linken naar detailpagina’s. Ik klik op “Scrape Subpages” en Thunderbit bezoekt ze allemaal, haalt extra info zoals LinkedIn-URL’s of bio’s op.
7. Exporteer de lijst naar Excel of Google Sheets, klaar voor opvolging.

Geen code, geen gedoe, en geen programmeurs meer omkopen met Starbucks-bonnen.

Verder dan tekst: Slimme dataverzameling met AI (afbeeldingen, labels, vertalingen en meer)

Moderne AI-webscrapers doen veel meer dan alleen tekst verzamelen. Met Thunderbit kun je:

• Afbeeldingen extraheren: Ideaal voor productcatalogi of woningaanbod.
• E-mails en telefoonnummers verzamelen: Thunderbit herkent en formatteert deze velden automatisch.
• Data direct vertalen: Scrape een Franse website en krijg de output in het Nederlands of Engels.
• Data labelen of categoriseren: Gebruik AI-prompts om te taggen, samenvatten of groeperen.
• Integreren met Notion, Airtable en meer: Stuur je data direct naar je favoriete tools.

Dit is een enorme stap vooruit voor zakelijke gebruikers. Stel je voor: je CRM verrijken met afbeeldingen, meertalige data of gecategoriseerde leads—alles in één keer.

Meer weten over geavanceerde workflows? Bekijk en .

Blijf netjes en veilig: Wat bedrijven moeten weten

Screen scraping is krachtig, maar je moet je aan de regels houden. Mijn advies:

• Check de gebruiksvoorwaarden van websites: Sommige sites verbieden scraping. Twijfel je? Vraag toestemming of zoek naar een officiële API.
• Respecteer robots.txt: Niet wettelijk bindend, maar wel zo netjes—en het voorkomt blokkades.
• Vermijd scraping achter logins (tenzij het je eigen data is): Hier begint het juridische risico.
• Ga zorgvuldig om met persoonsgegevens: GDPR, AVG en andere privacywetten gelden als je namen, e-mails, enz. verzamelt.
• Overbelast servers niet: Gebruik rate limiting en wees een goede webburger.

Voor meer juridische info, zie Is LinkedIn Scraping legaal? en .

Samengevat: De toekomst van Screen Scraping met AI

Screen scraping is enorm geëvolueerd—van handmatig werk naar AI-gedreven automatisering. Dankzij tools als Thunderbit kan iedereen data uit bijna elke bron halen, transformeren en gebruiken, zonder technische drempels of code.

Belangrijkste punten:

• Screen scraping ontsluit data waar API’s niet bij kunnen.
• AI-tools maken het toegankelijk voor iedereen, niet alleen techneuten.
• Bedrijfsteams kunnen nu leadgeneratie, prijsmonitoring, marktonderzoek en meer automatiseren met een paar klikken.
• Juridisch en ethisch gebruik is essentieel—respecteer altijd de bron en de wet.

Wil je af van handmatig data verzamelen? Probeer eens. Je toetsenbord zal je dankbaar zijn.

Meer weten? Check onze voor diepgaande artikelen over , en meer. Of installeer direct de en ontdek zelf hoe makkelijk screen scraping kan zijn.

En als je nog steeds handmatig data kopieert en plakt... geloof me, het kan écht makkelijker.

Veelgestelde vragen

1. Werkt screen scraping ook op mobiele apps? Ja, screen scraping kan ook op mobiele apps worden toegepast, vooral bij oudere of gesloten systemen. Meestal zijn hiervoor UI-automatisering of mobiele tools nodig om data uit de app-interface te halen.

2. Kan screen scraping ook afbeeldingen of visuele content extraheren? Screen scraping is niet beperkt tot tekst—het kan ook afbeeldingen, grafieken of UI-elementen verzamelen door schermdelen te herkennen of computer vision te gebruiken om visuele content te labelen.

3. Welke tools heb je nodig om te starten met screen scraping? Je kunt beginnen met scripttalen zoals Python en libraries als Selenium of Playwright. Voor niet-programmeurs zijn er visuele scrapers of AI-tools waarmee je met een paar klikken aan de slag kunt.

4. Wat zijn de risico’s van screen scraping? Risico’s zijn onder andere juridische problemen, IP-blokkades of onnauwkeurige data. Veranderingen in de schermindeling kunnen scrapers breken, en het verzamelen van persoonsgegevens kan privacywetten schenden als je niet zorgvuldig bent.

Meer weten