KI-Web-Scraping leicht gemacht: Die 8 besten Tools im Vergleich

Ich betreibe Web-Scraping, seit ich programmiere.

Damit meine ich, dass ich viele Scraping-Tools, APIs und Bibliotheken ausprobiert habe. Ich habe sogar meine eigene KI-gestützte Web-Scraping-App gebaut.

Und ich bin nicht allein. Das Marktvolumen soll sich in den nächsten fünf Jahren verdoppeln, von 1 auf 2 Milliarden US-Dollar. Dieses Wachstum entsteht, weil die Eigenheiten des Web-Scrapings gelöst werden.

Daten im Web können auf unzählige Arten codiert sein. Effizientes Durchsuchen gelingt nur, wenn diese Daten in einheitliche Formate normalisiert werden.

KI-Web-Scraping nutzt KI-Agenten – Programme, die wiederkehrende Abläufe automatisieren und mithilfe von großen Sprachmodellen (LLMs) Unregelmäßigkeiten interpretieren. Diese Programme können das klassische Scraping erweitern, indem sie Inhalte interpretieren und in strukturierte Daten umwandeln.

Fast alle Eigenheiten und Hürden auf Websites lassen sich mit etwas Know-how und Einsatz überwinden. Wie Patrick Hamelin, Lead Growth Engineer bei Botpress, sagt: „KI-Web-Scraping ist ein lösbares Problem, man muss nur die Zeit investieren, um es zu lösen.“

Und genau das zeichnet ein gutes Web-Scraping-Tool aus: Lösungen für möglichst viele Datenformate, Ausnahmen und Sonderfälle zu bieten.

In diesem Artikel gehe ich auf die Besonderheiten von KI-Web-Scraping ein, welche Probleme damit gelöst werden sollen und welche Tools sich dafür am besten eignen.

Was ist KI-Web-Scraping?

KI-Web-Scraping bezeichnet den Einsatz von Machine-Learning-Technologien, um Daten mit wenig oder ganz ohne menschliches Zutun von Webseiten zu extrahieren. Dieser Prozess wird häufig für Produktrecherchen oder Lead-Generierung genutzt, kann aber auch zur Datensammlung für wissenschaftliche Forschung dienen.

Inhalte im Internet liegen in unterschiedlichsten Formaten vor. Um das zu bewältigen, nutzt KI Natural Language Processing (NLP), um Informationen in strukturierte Daten zu überführen – also Daten, die sowohl für Menschen als auch Maschinen lesbar sind.

Welche zentralen Herausforderungen müssen KI-Scraper lösen?

Das KI-Web-Scraping-Tool Ihrer Wahl sollte drei Dinge besonders gut können: dynamische Inhalte rendern, Anti-Bot-Maßnahmen umgehen und Daten- sowie Nutzer-Richtlinien einhalten.

Jeder kann mit ein paar Zeilen Code den Inhalt einer Seite abrufen. Aber so ein DIY-Scraper ist naiv. Warum?

• Er geht davon aus, dass der Seiteninhalt statisch ist.
• Er ist nicht darauf ausgelegt, Hürden wie Captchas zu überwinden.
• Er nutzt nur einen (oder gar keinen) Proxy, und
• Er hat keine Logik, um Nutzungsbedingungen oder Datenschutzvorgaben einzuhalten.

Spezialisierte Web-Scraping-Tools gibt es (und sie kosten Geld), weil sie genau für diese Probleme Lösungen entwickelt haben.

Dynamische Inhalte rendern

Erinnern Sie sich noch, als das Internet nur aus Times New Roman und ein paar Bildern bestand?

Das ließ sich sehr einfach scrapen – der sichtbare Inhalt entsprach weitgehend dem Quellcode. Seiten wurden einmal geladen, das war’s.

Doch das Web ist komplexer geworden: Durch den Siegeszug von JavaScript gibt es heute überall reaktive Elemente und Live-Content-Updates.

Beispielsweise aktualisieren Social-Media-Feeds ihre Inhalte in Echtzeit, was bedeutet, dass Beiträge erst geladen werden, wenn der Nutzer die Seite aufruft. Aus Web-Scraping-Sicht heißt das, dass naive Lösungen eine leere Seite liefern.

Effektive Web-Scraping-Technologien setzen Strategien wie Timeouts, Ghost Clicks und Headless Sessions ein, um dynamische Inhalte zu rendern.

Es würde ein Leben lang dauern, alle Möglichkeiten zu berücksichtigen, wie Inhalte geladen werden können – Ihr Tool sollte sich daher darauf konzentrieren, die Inhalte zu rendern, die Sie benötigen.

APIs funktionieren auf den meisten E-Commerce-Plattformen gut, für Social Media braucht man jedoch spezialisierte Tools.

Anti-Bot-Maßnahmen umgehen

Sind Sie ein Roboter? Sicher? Beweisen Sie es.

Der Grund, warum Captchas immer schwieriger werden, ist das Katz-und-Maus-Spiel zwischen Scraping-Diensten und Unternehmen – Scraping ist durch KI deutlich besser geworden, und die Lücke zwischen menschlich und KI-lösbaren Rätseln wird immer kleiner.

Captchas sind nur ein Beispiel für Hürden beim Web-Scraping: Scraper stoßen auch auf Rate-Limiting, gesperrte IP-Adressen und geschützte Inhalte.

Scraping-Tools nutzen verschiedene Techniken, um das zu umgehen:

• Einsatz von Headless-Browsern, die für Anti-Scraping-Filter wie echte Browser aussehen.
• Rotierende IPs/Proxys – der Proxy, über den Ihre Anfragen laufen, wird regelmäßig gewechselt, um die Anzahl der Anfragen pro IP-Adresse zu begrenzen.
• Zufällige Bewegungen wie Scrollen, Warten und Klicken ahmen menschliches Verhalten nach.
• Speichern von von Menschen gelösten Tokens, um sie für mehrere Anfragen auf einer Seite zu verwenden.

Jede dieser Lösungen bringt zusätzliche Kosten und Komplexität mit sich. Daher sollten Sie ein Tool wählen, das alles bietet, was Sie brauchen – und nichts, was Sie nicht brauchen.

Beispielsweise gehen Social-Media-Seiten mit Captchas und Verhaltensanalysen besonders streng vor, während Informationsseiten wie öffentliche Archive meist großzügiger sind.

Compliance

Scraper sollten regionale Datenschutzvorgaben einhalten und die Nutzungsbedingungen der Seiten respektieren.

Die rechtliche Lage beim Web-Scraping ist schwer pauschal zu beurteilen. Web-Scraping ist legal. Aber so einfach ist es nicht.

Scraper verfügen über Mittel, um gezielte Hürden von Websites zu umgehen, aber seriöse Scraper respektieren die Crawler-Anweisungen (z. B. robots.txt) – ein Dokument, das Regeln und Einschränkungen für Web-Scraper auf einer Seite festlegt.

Der Zugriff auf Webdaten ist nur die halbe rechtliche Miete – es geht nicht nur darum, wie Sie an die Daten kommen, sondern auch, was Sie damit machen.

Beispielsweise ist FireCrawl SOC2-konform. Das bedeutet, dass personenbezogene Daten, die über deren Netzwerke laufen, geschützt sind. Aber wie speichern Sie diese Daten und was machen Sie damit? Das wirft ganz neue Fragen auf.

In diesem Artikel werden nur Tools mit nachweislich guter Compliance vorgestellt. Trotzdem empfehle ich dringend, die Nutzungsbedingungen jeder zu scrapenden Website, Datenschutzvorschriften und die Compliance-Angaben jedes verwendeten Tools genau zu prüfen.

Wenn Sie eigene Tools bauen, halten Sie sich ebenfalls an die Regeln. Folgen Sie Leitfäden zur GDPR-Konformität von Bots, wenn Sie mit EU-Daten arbeiten, sowie den lokalen Vorgaben anderer Länder.

Die 8 besten KI-Web-Scraper im Vergleich

Welches KI-Web-Scraping-Tool am besten ist, hängt von Ihren Anforderungen und Kenntnissen ab.

Brauchen Sie kleine Echtzeit-Updates für Produktvergleiche oder statische Daten für KI-Training? Möchten Sie Ihren Ablauf individuell gestalten oder reicht Ihnen eine vorgefertigte Lösung?

Es gibt keine Einheitslösung – je nach Budget, Anwendungsfall und Programmiererfahrung eignen sich unterschiedliche Scraper-Typen:

• Domänenspezifische Scraper sind für einen bestimmten Anwendungsfall optimiert (z. B. ein E-Commerce-Scraper zum Laden dynamischer Produktseiten).
• Schweizer Taschenmesser-APIs decken 80 % der gängigen Fälle ab, bieten aber wenig Anpassungsmöglichkeiten für die restlichen 20 %.
• Baukasten-Scraper sind flexibel genug, um fast jede Anti-Bot- oder Rendering-Herausforderung zu meistern, erfordern aber Programmierkenntnisse (und bergen Compliance-Risiken bei falscher Nutzung).
• Enterprise-Scraper legen Wert auf die Einhaltung aller wichtigen Datenschutzvorgaben, kosten aber entsprechend mehr.

Egal, für welche Scraper-Kategorie Sie sich entscheiden, Sie stehen immer vor denselben drei Kernherausforderungen: dynamische Inhalte rendern, Anti-Bot-Maßnahmen umgehen und Compliance sicherstellen. Kein Tool löst alle drei perfekt, daher müssen Sie abwägen.

Diese Liste der 8 besten Tools soll Ihnen die Entscheidung erleichtern.

1. Botpress

Am besten geeignet für: Programmierer und Nicht-Programmierer, die individuelle Automatisierungen und einfach einzurichtende autonome Funktionen mit webgescrapten Daten wünschen.

Botpress ist eine Plattform zum Erstellen von KI-Agenten mit einem visuellen Drag-and-Drop-Builder, einfacher Bereitstellung auf allen gängigen Kommunikationskanälen und über 190 vorgefertigten Integrationen.

Unter diesen Integrationen befindet sich der Browser, der Aktionen wie Suchen, Scrapen und Crawlen von Webseiten ermöglicht. Im Hintergrund arbeiten Bing Search und FireCrawl, sodass Sie von deren Stabilität und Compliance profitieren.

Die Wissensdatenbank durchsucht zudem automatisch Webseiten ab einer einzelnen URL, speichert die Daten und indexiert sie für RAG.

Ein Beispiel aus der Praxis: Wenn Sie einen neuen Bot in Botpress erstellen, führt die Plattform die Nutzer durch einen Onboarding-Flow: Sie geben eine Webadresse an, und die Seiten werden automatisch gecrawlt und von dieser Website gescrapet. Anschließend gelangen Sie zu einem individuellen Chatbot, der Fragen zu den gesammelten Daten beantworten kann.

Sobald Sie in komplexe Chatbot-Automatisierung und autonome Tool-Aufrufe einsteigen, sind die Anpassungsmöglichkeiten nahezu unbegrenzt.

Botpress Preise

Botpress bietet eine kostenlose Stufe mit 5 $/Monat für KI-Nutzung. Dies gilt für die Token, die von den KI-Modellen beim Kommunizieren und „Denken“ verbraucht und erzeugt werden.

Botpress bietet außerdem Pay-as-you-go-Optionen. Damit können Nutzer Nachrichten, Events, Tabellenzeilen oder die Anzahl der Agenten und Mitarbeitenden im Workspace flexibel skalieren.

2. FireCrawl

Am besten geeignet für: Entwickler, die eigenen Code mit fortschrittlichem Scraping integrieren möchten, insbesondere für LLM-Anwendungen.

Wenn Sie technisch versiert sind, möchten Sie vielleicht direkt zur Quelle gehen. FireCrawl ist eine Scraping-API, die speziell dafür entwickelt wurde, Daten für LLMs aufzubereiten.

Das beworbene Produkt ist technisch gesehen kein KI-Webscraping. Aber die Integration mit LLMs ist so einfach und es gibt zahlreiche Tutorials für KI-gestützte Datenextraktion, dass es durchaus dazugehört.

Es gibt Funktionen für Scraping, Crawling und Websuche. Der Code ist Open Source und kann bei Bedarf selbst gehostet werden.

Ein Vorteil des Self-Hostings ist der Zugang zu Beta-Funktionen, darunter LLM-Extraktion – damit wird es zu einem echten KI-Webscraping-Tool.

Die Scraping-Strategie setzt auf rotierende Proxys, JavaScript-Rendering und Fingerprinting, um Anti-Bot-Maßnahmen zu umgehen.

Für Entwickler, die Kontrolle über die LLM-Implementierung und eine robuste, blockierungsresistente API für Scraping suchen, ist das eine sehr gute Wahl.

FireCrawl-Preise

FireCrawl bietet ein Gratis-Kontingent mit 500 Credits. Credits werden für API-Anfragen verwendet, wobei ein Credit etwa einer gescrapten Seite entspricht.

3. BrowseAI

Am besten geeignet für: Nicht-Programmierer, die Live-Datenpipelines von Websites erstellen möchten.

Mit BrowseAI können Sie jede Webseite einfach in einen Live-Datenfeed umwandeln. Es gibt einen visuellen Builder und Eingaben in Alltagssprache, um den Ablauf einzurichten. Mit wenigen Klicks lassen sich Daten extrahieren, Änderungen überwachen und die Ergebnisse sogar als Live-API bereitstellen.

Auf der Website werden Anwendungsfälle genannt, die alle das Verfolgen von Live-Informationen betreffen: Immobilienanzeigen, Jobbörsen, E-Commerce. Da die Plattform No-Code ist, fühlt sich das Setup wie ein Workflow in Zapier an.

Die Plattform ist auch für login- und geo-beschränkte Daten robust und kann durch Batch-Verarbeitung im großen Stil scrapen.

Für Nicht-Programmierer, die Live-Daten von Seiten ohne API benötigen, ist BrowseAI eine sehr gute Wahl. Die anpassbaren Workflows sind ein Pluspunkt.

BrowseAI-Preise

Das Preismodell von BrowseAI basiert auf Credits: 1 Credit ermöglicht das Extrahieren von 10 Datenzeilen. Alle Tarife beinhalten unbegrenzte Roboter und vollen Plattformzugang.

Das bedeutet, dass alle Funktionen und Workflows allen Nutzern zur Verfügung stehen – inklusive Screenshots, Website-Monitoring, Integrationen und mehr.

4. ScrapingBee

Am besten geeignet für: Entwickler, die einsatzbereite Scraping-/Suchergebnisse ohne Infrastrukturaufwand benötigen.

ScrapingBee ist eine API-First-Lösung, die IP-Blockaden überwindet.

Anfragen werden an den ScrapingBee-Endpunkt gesendet, der sich um Proxys, CAPTCHAs und JavaScript-Rendering kümmert. Der LLM-gestützte Scraper liefert strukturierte Daten aus dem Seiteninhalt.

Neben dem Umgehen von Anti-Bot-Maßnahmen gibt es die Möglichkeit, Datenextraktion in Alltagssprache zu formulieren. Das macht es einsteigerfreundlicher als andere API-Lösungen.

Ein besonderes Feature ist die Google Search API, die Ergebnisse abrufen und zuverlässig aufbereiten kann. Das ist ein großer Vorteil, wenn Sie – wie viele – Google-Suche Bing vorziehen.

Die Nachteile: Es ist nicht günstig. Es gibt kein Gratis-Kontingent und die Kosten können bei großen Datenmengen schnell steigen (insbesondere die Google-API ist kostenpflichtig).

Obwohl es benutzerfreundlich ist, bedeutet das weniger Flexibilität für eigene Scraping-Logik – man arbeitet hauptsächlich im vorgegebenen System.

Für Entwickler, die zuverlässiges Scraping direkt in den Code einbinden möchten, ohne sich mit Anti-Bot-Maßnahmen herumzuschlagen, ist ScrapingBee eine der unkompliziertesten Optionen.

ScrapingBee-Preise

Alle ScrapingBee-Tarife beinhalten vollen Zugriff auf das JavaScript-Rendering, Geotargeting, Screenshot-Extraktion und die Google Search API des Tools.

Leider gibt es keine kostenlose Stufe. Stattdessen können Nutzer ScrapingBee mit 1.000 kostenlosen Credits testen. Die Anzahl der benötigten Credits hängt von den Parametern des API-Aufrufs ab, wobei eine Standardanfrage 5 Credits kostet.

5. ScrapeGraph

Am besten geeignet für: Entwickler, die anpassbare Scraping-Logik und modulare Abläufe wünschen.

Das ist etwas für echte Technik-Fans.

ScrapeGraph ist ein Open-Source-Scraping-Framework auf Python-Basis, das LLMs für die Extraktionslogik nutzt.

ScrapeGraph basiert auf einer Graph-Architektur – man kann es sich wie Lego fürs Scraping vorstellen. Jeder Knoten im Graph übernimmt einen Teil des Workflows, sodass sich hochgradig anpassbare Abläufe für individuelle Datenanforderungen zusammenstellen lassen.

Es ist ziemlich hands-on. Man muss es separat mit einer LLM-Laufzeitumgebung wie Ollama, LangChain oder ähnlichem verbinden – dafür erhält man maximale Flexibilität.

Es gibt Vorlagen für gängige Anwendungsfälle, unterstützt verschiedene Ausgabeformate und da es Open Source ist, zahlt man nur für die verwendeten LLM-Tokens. Das macht es zu einer der kosteneffizienteren Optionen für alle, die gerne selbst Hand anlegen.

ScrapeGraph legt wenig Wert auf Anti-Bot-Maßnahmen wie Proxy-Rotation oder Stealth-Browsing – es richtet sich an Entwickler, die eigene Scraping-Flows für ihre Zwecke bauen.

Insgesamt ist ScrapeGraph ein leistungsstarkes Toolkit für Entwickler, die volle Kontrolle und ein erweiterbares, modulares System suchen.

ScrapeGraph-Preise

Durch die hohe Anpassbarkeit von ScrapeGraph sind alle Funktionen zu unterschiedlichen Credit-Kosten verfügbar. Zum Beispiel kostet die Umwandlung in Markdown 2 Credits pro Seite, während die eingebauten agentischen Scraper 15 Credits pro Anfrage benötigen.

Selbst-Hosting ist natürlich kostenlos, aber für alle, die Scraping lieber cloudbasiert nutzen möchten, gibt es verschiedene praktische Preismodelle.

6. Octoparse

Am besten geeignet für: Nicht-Programmierer, die RPA-Workflows (Lead-Generierung, Social Media, E-Commerce) nutzen möchten

Octoparse versteht sich weniger als Scraper, sondern mehr als vollständiges Robotic Process Automation-Tool (eine Form der Intelligent Process Automation).

Die Plattform bietet eine Reihe von fertigen Apps, die auf bestimmte Anwendungsfälle wie Lead-Generierung, E-Commerce-Produkt-Scraping und Social-Media-Interaktionen zugeschnitten sind.

Durch den Einsatz von KI zur Strukturierung ist Octoparse besonders stark darin, unübersichtliche Webseiten ohne großen Konfigurationsaufwand in saubere Datensätze zu verwandeln. Es ist eine Art Mittelweg zwischen klassischen Scraping-Tools und umfassenderen Automatisierungsplattformen – es sammelt nicht nur Daten, sondern integriert sie direkt in Workflows.

Es gibt aber auch Einschränkungen: Octoparse funktioniert am besten mit „großen“ Seiten (große E-Commerce-Plattformen, soziale Netzwerke usw.), kann aber bei Nischen- oder komplexen Zielen an seine Grenzen stoßen.

Außerdem ist es ressourcenintensiver als leichtere Tools und die Lernkurve ist steiler als bei reinen Point-and-Click-Alternativen.

Die kostenlose Stufe bietet Templates, KI-Flow-Builder und Scraping-Assistenten – genug, um die Automatisierung auszuprobieren, bevor man sich für einen Ausbau entscheidet.

Octoparse-Preise

Als primäres Automatisierungstool bietet Octoparse eine Preisstruktur basierend auf der Ausführung von Aufgaben.

Das Scraping mehrerer Seiten mit gleicher Struktur zählt dabei nur als 1 Aufgabe, was Octoparse zu einer praktischen Option für komplexe Aufgaben mit wiederkehrenden Strukturen macht.

7. BrightData

Am besten geeignet für: Unternehmen, die groß angelegte Datenpipelines für ML/Analytics benötigen.

BrightData ist eine Suite von Webdaten-Infrastruktur-Tools, die für Unternehmen entwickelt wurde, die ernsthafte Skalierung benötigen. Ihr Angebot umfasst APIs, Scraper und Pipelines, die direkt in Ihre Data Warehouses oder KI-Trainings-Workflows eingespeist werden können.

Wer mit großen Datenmengen arbeitet – etwa für Machine-Learning-Modelle, fortgeschrittene Analysen oder umfangreiches Monitoring – findet bei BrightData die passende Lösung.

Es wird großer Wert auf Compliance und Governance gelegt. Die IPs und die Infrastruktur entsprechen wichtigen Datenschutzstandards wie GDPR, SOC 2 & 3 und ISO 27001. Für Unternehmen, die mit sensiblen oder regulierten Daten arbeiten, ist diese Sicherheit entscheidend.

BrightData bietet eine breite Produktpalette: Die Unlocker API hilft beim Zugriff auf blockierte öffentliche Seiten, die SERP API liefert strukturierte Suchergebnisse über verschiedene Suchmaschinen hinweg und die Datenfeed-Pipelines sorgen für einen kontinuierlichen Datenstrom, ohne dass man die Scraping-Infrastruktur selbst verwalten muss.

BrightData richtet sich vor allem an Business- und Enterprise-Kunden. Für kleine Projekte ist es meist zu komplex und zu teuer.

Für Teams mit technischem Know-how und Bedarf an zuverlässigen, großen Datenmengen ist BrightData jedoch eine der robustesten Lösungen am Markt.

BrightData-Preise

BrightData bietet für jede API ein separates Abonnement an, darunter Web Scraper, Crawl, SERP und Browser APIs.

Die Preisstufen beinhalten eine monatliche Grundgebühr sowie Kosten pro 1.000 extrahierte Datensätze. Die folgenden Preise gelten für die Web Scraper API, andere Dienste liegen in ähnlichen Bereichen.

8. Web Scraper (webscraper.io)

Am besten geeignet für: Nicht-Programmierer, die schnell Daten aus E-Commerce-Seiten direkt im Browser extrahieren möchten

Web Scraper ist eine der einfachsten Möglichkeiten, Daten direkt aus dem Browser zu erfassen.

Das Tool ist als Chrome-Plugin mit Point-and-Click-Oberfläche verfügbar, sodass man Elemente auf einer Seite visuell auswählen und als strukturierte Daten exportieren kann. Für Stapelverarbeitung gibt es eine visuelle Oberfläche, in der Nutzer die Scraping-Parameter festlegen.

Das Tool enthält vordefinierte Module für gängige Website-Funktionen wie Paginierung und jQuery-Selektoren. Damit eignet es sich gut für typische Muster auf E-Commerce-Seiten.

Die Funktionen sind allerdings eher grundlegend – es ist nicht dafür gedacht, über Standard-E-Commerce-Websites hinauszugehen. Einige Nutzer bemängeln die mangelnde Anpassbarkeit, was bei E-Commerce-Seiten zu Problemen führen kann.

Wer technisch versiert ist und spezielle Anforderungen hat, sollte sich vielleicht nach einer anderen Lösung umsehen.

Web Scraper-Preise

Web Scraper bietet eine kostenlose Browser-Erweiterung mit Basisfunktionen für die lokale Nutzung. Für erweiterte Funktionen und Cloud-Nutzung gibt es verschiedene Preismodelle.

Web Scraper arbeitet mit URL-Credits, wobei jeder Credit einer Seite entspricht.

Web-Scraping mit einem KI-Agenten automatisieren

Webdaten extrahieren, ohne sich um Code-Integration oder Anti-Bot-Maßnahmen kümmern zu müssen.

Botpress bietet einen visuellen Drag-and-Drop-Builder, Bereitstellung auf allen wichtigen Kanälen und eine Browser-Integration für API-Aufrufe.

Der Autonome Node bündelt die Gesprächs- und Tool-Logik in einer einfachen Oberfläche, mit der Sie in wenigen Minuten mit dem Scraping beginnen können. Das nutzungsbasierte Preismodell und die hohe Anpassbarkeit ermöglichen Automatisierungen, die so komplex oder einfach sind, wie Sie es benötigen.

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