Wie man Airbnb-Einträge und Preise scrapt (Leitfaden 2025)

Erfahren Sie, wie Sie Airbnb-Einträge, Preise und Bewertungen für Marktforschung und Wettbewerbsanalysen scrapen. Extrahieren Sie Daten zu Ferienunterkünften...

Abdeckung:GlobalUnited StatesEuropeAsiaSouth AmericaAfricaAustralia
Verfügbare Daten8 Felder
TitelPreisStandortBeschreibungBilderVerkäuferinfoKategorienAttribute
Alle extrahierbaren Felder
Listing IDTitel der UnterkunftPreis pro NachtGesamtpreis (für ausgewählte Daten)WährungSternebewertungAnzahl der BewertungenViertel/StandortImmobilientypAnzahl der SchlafzimmerAnzahl der BettenAnzahl der BadezimmerName des GastgebersSuperhost-StatusListe der AnnehmlichkeitenBeschreibung des EintragsUngefährer BreitengradUngefährer LängengradBild-URLsReinigungsgebührServicegebühr
Technische Anforderungen
JavaScript erforderlich
Kein Login
Hat Pagination
Keine offizielle API
Anti-Bot-Schutz erkannt
Akamai Bot ManagerCloudflareDataDomeJA3 FingerprintingIP BlockingRate Limiting

Anti-Bot-Schutz erkannt

Akamai Bot Manager
Fortschrittliche Bot-Erkennung mittels Geräte-Fingerprinting, Verhaltensanalyse und maschinellem Lernen. Eines der ausgereiftesten Anti-Bot-Systeme.
Cloudflare
Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
DataDome
Echtzeit-Bot-Erkennung mit ML-Modellen. Analysiert Geräte-Fingerabdruck, Netzwerksignale und Verhaltensmuster. Häufig auf E-Commerce-Seiten.
Browser-Fingerprinting
Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
IP-Blockierung
Blockiert bekannte Rechenzentrums-IPs und markierte Adressen. Erfordert Residential- oder Mobile-Proxys zur effektiven Umgehung.
Rate Limiting
Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.

Über Airbnb

Entdecken Sie, was Airbnb bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.

Über Airbnb

Airbnb ist ein globaler Online-Marktplatz, der Reisende auf der Suche nach einzigartigen Unterkünften mit Gastgebern verbindet, die Kurzzeitmieten, Ferienunterkünfte und touristische Erlebnisse anbieten. Gegründet im Jahr 2008, ist es von einer einzelnen Zimmervermietung in San Francisco zu einer gewaltigen Plattform mit Millionen von Einträgen in fast jedem Land der Welt gewachsen, darunter Apartments, Hütten, Schlösser und Boote.

Verfügbare Datenelemente

Die Website enthält eine Fülle von strukturierten und unstrukturierten Daten, einschließlich Immobiliendetails, Übernachtungspreisen, Verfügbarkeitskalendern und detaillierten Gästebewertungen. Diese Daten sind für Immobilieninvestoren und Reiseanalysten unerlässlich, die die Marktgesundheit und Trends überwachen müssen. Durch das Scraping von Airbnb können Nutzer Einblicke in Belegungsraten, regionale Nachfrage und wettbewerbsfähige Preisstrategien in der sich schnell entwickelnden Reisebranche gewinnen.

Über Airbnb

Warum Airbnb Scrapen?

Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Airbnb.

Marktforschung für Investitionsanalysen im Bereich Kurzzeitmieten

Wettbewerbs-Benchmarking für Immobilienverwalter und Gastgeber

Optimierung der dynamischen Preisgestaltung basierend auf dem lokalen Marktangebot

Sentiment-Analyse von Gästebewertungen zur Verbesserung von Hospitality-Services

Kartierung von Tourismustrends und geografische Dichteanalyse

Lead-Generierung für Software- und Dienstleister im Bereich Ferienvermietung

Scraping-Herausforderungen

Technische Herausforderungen beim Scrapen von Airbnb.

Hochgradig aggressive Anti-Bot-Schutzmaßnahmen durch Akamai und Cloudflare

Stark dynamische Inhalte, die über React.js gerendert werden und einen echten Browser erfordern

Häufige Rotation von CSS-Klassennamen, was Selektoren instabil macht

Daten sind oft innerhalb interner GraphQL-API-Antworten verschleiert

Strikte Rate-Limits und sofortiges Blockieren von Rechenzentrum-IP-Adressen

Scrape Airbnb mit KI

Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.

So funktioniert's

1

Beschreibe, was du brauchst

Sag der KI, welche Daten du von Airbnb extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.

2

KI extrahiert die Daten

Unsere künstliche Intelligenz navigiert Airbnb, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.

3

Erhalte deine Daten

Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.

Warum KI zum Scraping nutzen

Erübrigt das Schreiben von komplexem JavaScript für React-basierte Seiten
Handhabt automatisch anspruchsvolle Anti-Bot-Umgehungen und Proxy-Rotation
Plant wiederkehrende Durchläufe, um Preisänderungen und Belegung täglich zu überwachen
Erfasst Daten von dynamischen Elementen, die erst nach Benutzerinteraktion erscheinen
Cloud-basierte Ausführung stellt sicher, dass das Scraping keine lokalen Computerressourcen verbraucht
Keine Kreditkarte erforderlichKostenloses Kontingent verfügbarKein Setup erforderlich

KI macht es einfach, Airbnb zu scrapen, ohne Code zu schreiben. Unsere KI-gestützte Plattform nutzt künstliche Intelligenz, um zu verstehen, welche Daten du möchtest — beschreibe es einfach in natürlicher Sprache und die KI extrahiert sie automatisch.

How to scrape with AI:
  1. Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von Airbnb extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
  2. KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Airbnb, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
  3. Erhalte deine Daten: Erhalte saubere, strukturierte Daten, bereit zum Export als CSV, JSON oder zum direkten Senden an deine Apps und Workflows.
Why use AI for scraping:
  • Erübrigt das Schreiben von komplexem JavaScript für React-basierte Seiten
  • Handhabt automatisch anspruchsvolle Anti-Bot-Umgehungen und Proxy-Rotation
  • Plant wiederkehrende Durchläufe, um Preisänderungen und Belegung täglich zu überwachen
  • Erfasst Daten von dynamischen Elementen, die erst nach Benutzerinteraktion erscheinen
  • Cloud-basierte Ausführung stellt sicher, dass das Scraping keine lokalen Computerressourcen verbraucht

No-Code Web Scraper für Airbnb

Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping

Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Airbnb helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.

Typischer Workflow mit No-Code-Tools

1
Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
2
Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
3
Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
4
CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
5
Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
6
CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
7
Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
8
Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden

Häufige Herausforderungen

Lernkurve

Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit

Selektoren brechen

Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören

Probleme mit dynamischen Inhalten

JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds

CAPTCHA-Einschränkungen

Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs

IP-Sperrung

Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen

No-Code Web Scraper für Airbnb

Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Airbnb helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.

Typischer Workflow mit No-Code-Tools
  1. Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
  2. Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
  3. Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
  4. CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
  5. Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
  6. CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
  7. Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
  8. Daten als CSV, JSON exportieren oder per API verbinden
Häufige Herausforderungen
  • Lernkurve: Das Verständnis von Selektoren und Extraktionslogik braucht Zeit
  • Selektoren brechen: Website-Änderungen können den gesamten Workflow zerstören
  • Probleme mit dynamischen Inhalten: JavaScript-lastige Seiten erfordern komplexe Workarounds
  • CAPTCHA-Einschränkungen: Die meisten Tools erfordern manuelle Eingriffe bei CAPTCHAs
  • IP-Sperrung: Aggressives Scraping kann zur Sperrung Ihrer IP führen

Code-Beispiele

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Hinweis: Airbnb blockiert normalerweise einfache Anfragen, außer man nutzt Stealth-Proxies
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}

url = 'https://www.airbnb.com/s/homes'
try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # Versuch, Listing-Preise zu finden
    prices = soup.find_all('span', string=lambda x: x and '€' in x)
    for price in prices:
        print(f'Preis gefunden: {price.text}')
except Exception as e:
    print(f'Anfrage blockiert oder fehlgeschlagen: {e}')

Wann verwenden

Am besten für statische HTML-Seiten, bei denen Inhalte serverseitig geladen werden. Der schnellste und einfachste Ansatz, wenn kein JavaScript-Rendering erforderlich ist.

Vorteile

  • Schnellste Ausführung (kein Browser-Overhead)
  • Geringster Ressourcenverbrauch
  • Einfach zu parallelisieren mit asyncio
  • Ideal für APIs und statische Seiten

Einschränkungen

  • Kann kein JavaScript ausführen
  • Scheitert bei SPAs und dynamischen Inhalten
  • Kann bei komplexen Anti-Bot-Systemen Probleme haben

Wie man Airbnb mit Code scrapt

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Hinweis: Airbnb blockiert normalerweise einfache Anfragen, außer man nutzt Stealth-Proxies
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}

url = 'https://www.airbnb.com/s/homes'
try:
    response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
    # Versuch, Listing-Preise zu finden
    prices = soup.find_all('span', string=lambda x: x and '€' in x)
    for price in prices:
        print(f'Preis gefunden: {price.text}')
except Exception as e:
    print(f'Anfrage blockiert oder fehlgeschlagen: {e}')
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def scrape_airbnb():
    async with async_playwright() as p:
        # Browser mit einem echten User-Profil starten, um Bot-Erkennung zu umgehen
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        page = await browser.new_page()
        await page.goto('https://www.airbnb.com/s/homes')
        
        # Warten, bis Listings via React gerendert wurden
        await page.wait_for_selector('[data-testid="card-container"]')
        
        listings = await page.query_selector_all('[data-testid="card-container"]')
        for item in listings:
            title = await item.query_selector('[data-testid="listing-card-title"]')
            price = await item.query_selector('span._1y74zay')
            if title and price:
                print(f'{await title.inner_text()}: {await price.inner_text()}')
        
        await browser.close()

asyncio.run(scrape_airbnb())
Python + Scrapy
import scrapy

class AirbnbSpider(scrapy.Spider):
    name = 'airbnb'
    start_urls = ['https://www.airbnb.com/s/homes']

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('[data-testid="card-container"]'):
            yield {
                'title': listing.css('[data-testid="listing-card-title"]::text').get(),
                'price': listing.css('span._1y74zay::text').get(),
                'rating': listing.css('span[aria-label*="rating"]::text').get()
            }

        next_page = response.css('a[aria-label="Next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.airbnb.com/s/homes');

  // Warten auf den dynamischen React-Content
  await page.waitForSelector('[data-testid="card-container"]');

  const results = await page.evaluate(() => {
    const items = Array.from(document.querySelectorAll('[data-testid="card-container"]'));
    return items.map(el => ({
      title: el.querySelector('[data-testid="listing-card-title"]')?.innerText,
      price: el.querySelector('span._1y74zay')?.innerText
    }));
  });

  console.log(results);
  await browser.close();
})();

Was Sie mit Airbnb-Daten machen können

Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Airbnb-Daten.

Ermittlung von Immobilien-Arbitrage-Möglichkeiten

Investoren können Immobilien identifizieren, bei denen das Airbnb-Einnahmepotenzial die monatlichen Hypotheken- oder Mietkosten erheblich übersteigt.

So implementieren Sie es:

  1. 1Extraktion von Übernachtungspreisen und durchschnittlicher Belegung für ein bestimmtes Viertel.
  2. 2Vergleich der prognostizierten monatlichen Airbnb-Einnahmen mit lokalen Daten des Marktes für Langzeitmieten.
  3. 3Berechnung des ROI für potenzielle Anlageimmobilien.

Verwenden Sie Automatio, um Daten von Airbnb zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.

Was Sie mit Airbnb-Daten machen können

  • Ermittlung von Immobilien-Arbitrage-Möglichkeiten

    Investoren können Immobilien identifizieren, bei denen das Airbnb-Einnahmepotenzial die monatlichen Hypotheken- oder Mietkosten erheblich übersteigt.

    1. Extraktion von Übernachtungspreisen und durchschnittlicher Belegung für ein bestimmtes Viertel.
    2. Vergleich der prognostizierten monatlichen Airbnb-Einnahmen mit lokalen Daten des Marktes für Langzeitmieten.
    3. Berechnung des ROI für potenzielle Anlageimmobilien.
  • Dynamic Pricing für Gastgeber

    Immobilienverwalter profitieren von der Anpassung ihrer Übernachtungspreise in Echtzeit basierend auf der lokalen Nachfrage und der Preisgestaltung der Konkurrenz.

    1. Einrichtung eines täglichen Scrapes von Einträgen in derselben Stadt mit ähnlicher Gästekapazität.
    2. Analyse von Preisspitzen während lokaler Festivals, Feiertage oder Sportereignisse.
    3. Implementierung automatisierter Preisanpassungen zur Maximierung von Belegung und Umsatz.
  • Analyse von Nischen-Tourismusmärkten

    Tourismusverbände können Daten nutzen, um zu verstehen, welche Immobilientypen in ihrer Region im Trend liegen.

    1. Aggregieren der Anzahl der Einträge über verschiedene Airbnb-Kategorien hinweg.
    2. Korrelieren von Bewertungsvolumina mit spezifischen Immobilienmerkmalen wie Strandlage oder Design.
    3. Ausrichtung von Marketingmaßnahmen auf die beliebtesten Unterkunftskategorien.
  • Akademische Stadtforschung

    Forscher untersuchen die Auswirkungen von Kurzzeitmieten auf die lokale Wohnraumerschwinglichkeit und die Gentrifizierung von Nachbarschaften.

    1. Sammeln von Langzeitdaten zur Anzahl der Einträge für ganze Unterkünfte im Vergleich zu Privatzimmern.
    2. Kartierung der Dichte von Einträgen gegenüber städtischen Zoneneinteilungen und Wohngebieten.
    3. Analyse der Korrelation zwischen dem Airbnb-Wachstum und dem Anstieg lokaler Mietpreise.
Mehr als nur Prompts

Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung

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Profi-Tipps für das Scrapen von Airbnb

Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Airbnb.

Verwenden Sie immer residential proxies; Rechenzentrum-IPs werden von Akamai fast sofort auf die Blacklist gesetzt.

Überwachen Sie den Network-Tab auf GraphQL-Anfragen; diese enthalten oft sauberere Daten als die HTML-Struktur.

Implementieren Sie zufällige Verzögerungen und menschenähnliche Mausbewegungen, um das Auslösen von CAPTCHAs zu vermeiden.

Verwenden Sie einen spezifischen User-Agent, der mit Ihrer Browserversion übereinstimmt, um ein Missmatching des Fingerprints zu verhindern.

Führen Sie das Scraping in kleinen Batches durch, um die Erkennung verdächtiger Traffic-Muster zu vermeiden.

Speichern Sie Property-IDs, um historische Preisänderungen für einzelne Listings im Zeitverlauf zu verfolgen.

Erfahrungsberichte

Was Unsere Nutzer Sagen

Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

Jonathan Kogan

Jonathan Kogan

Co-Founder/CEO, rpatools.io

Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.

Mohammed Ibrahim

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!

Ben Bressington

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!

Sarah Chen

Sarah Chen

Head of Growth, ScaleUp Labs

We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.

David Park

David Park

Founder, DataDriven.io

The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!

Emily Rodriguez

Emily Rodriguez

Marketing Director, GrowthMetrics

Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.

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Häufig gestellte Fragen zu Airbnb

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