AliExpress Scrapen: Der ultimative Guide zur Datenextraktion 2025
Erfahren Sie, wie Sie AliExpress-Produktdaten, Preise und Bewertungen scrapen. Umgehen Sie den Akamai Anti-Bot-Schutz, um E-Commerce-Marktforschung effektiv zu...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- Akamai Bot Manager
- Fortschrittliche Bot-Erkennung mittels Geräte-Fingerprinting, Verhaltensanalyse und maschinellem Lernen. Eines der ausgereiftesten Anti-Bot-Systeme.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-System. v2 erfordert Benutzerinteraktion, v3 läuft unsichtbar mit Risikobewertung. Kann mit CAPTCHA-Diensten gelöst werden.
- CAPTCHA
- Challenge-Response-Test zur Verifizierung menschlicher Benutzer. Kann bildbasiert, textbasiert oder unsichtbar sein. Erfordert oft Drittanbieter-Lösungsdienste.
- Rate Limiting
- Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.
- IP-Blockierung
- Blockiert bekannte Rechenzentrums-IPs und markierte Adressen. Erfordert Residential- oder Mobile-Proxys zur effektiven Umgehung.
- Browser-Fingerprinting
- Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
Über AliExpress
Entdecken Sie, was AliExpress bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
AliExpress ist ein gewaltiger internationaler E-Commerce-Marktplatz im Besitz der Alibaba Group. Er verbindet kleine Unternehmen, primär aus China, mit Käufern weltweit und bietet Millionen von Produkten in Kategorien wie Elektronik, Mode, Heimwerken und Spielzeug an. Als Eckpfeiler des globalen Dropshipping- und Retail-Arbitrage-Ökosystems dient er als primäre Quelle für Marktanalysen und Produktbeschaffung.
Die Plattform hostet Daten von Tausenden einzelner Verkäufer und enthält eine Fülle strukturierter Informationen, darunter dynamisches Pricing, historische Verkaufsdaten und Millionen von Kundenbewertungen. Da sie ein globales Publikum bedient, schwanken Inhalte wie Preise und Versandlogistik oft in Echtzeit, basierend auf dem geografischen Standort und den Währungseinstellungen des Nutzers.
Das Scrapen von AliExpress-Daten ist äußerst wertvoll für Unternehmen, die Wettbewerberpreise überwachen, Trendprodukte identifizieren und eine Sentiment-Analyse des Kundenfeedbacks durchführen möchten. Es ermöglicht Marktforschern, die globale Konsumnachfrage und Verschiebungen in der Lieferkette präzise zu verfolgen.
Warum AliExpress Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von AliExpress.
Identifizieren Sie Produkte mit hoher Nachfrage für Dropshipping-Stores und die E-Commerce-Expansion.
Überwachen Sie Preisänderungen von Wettbewerbern in Echtzeit über verschiedene globale Regionen hinweg.
Aggregieren Sie Kundenbewertungen für tiefgehende Sentiment-Analyse und Produktverbesserungen.
Verfolgen Sie Lieferzeiten und -kosten, um Logistik- und Lieferkettenstrategien zu optimieren.
Erstellen Sie umfassende Preisvergleichsportale für Endverbraucher.
Identifizieren Sie Nischentrends, bevor sie auf Social-Media-Plattformen viral gehen.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von AliExpress.
Aggressive Akamai Bot-Manager-Erkennung, die Rechenzentrum-IPs sofort blockiert.
Starke Abhängigkeit von dynamischem Content-Rendering, das JavaScript-Ausführung erfordert.
Häufig wechselnde HTML-Strukturen und verschachtelte CSS-Selektoren zur Verschleierung.
Geografisch gesperrte Inhalte und Währungsvariationen, die sich je nach IP-Adresse des Scrapers ändern.
Komplexe Slider-CAPTCHAs, die bei hochfrequenten oder repetitiven Scraping-Aufgaben ausgelöst werden.
Scrape AliExpress mit KI
Kein Code erforderlich. Extrahiere Daten in Minuten mit KI-gestützter Automatisierung.
So funktioniert's
Beschreibe, was du brauchst
Sag der KI, welche Daten du von AliExpress extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert AliExpress, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
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
KI macht es einfach, AliExpress 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:
- Beschreibe, was du brauchst: Sag der KI, welche Daten du von AliExpress extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert AliExpress, verarbeitet dynamische Inhalte und extrahiert genau das, was du angefordert hast.
- 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:
- Visuelle No-code Benutzeroberfläche verarbeitet komplexes JavaScript-Rendering ohne manuelle Skripte.
- Integrierte Proxy-Rotation und Fingerprint-Management zur Umgehung von Akamai- und Cloudflare-Sperren.
- Automatisierte Zeitplanung ermöglicht freihändige Preis- und Bestandsüberwachung bei hohem Volumen.
- Direkte Integration mit Google Sheets und Webhooks für Datensynchronisation in Echtzeit.
- Flexible Selektoren, die bei Änderungen am AliExpress-Layout leicht aktualisiert werden können.
No-Code Web Scraper für AliExpress
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von AliExpress helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
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 AliExpress
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von AliExpress helfen. Diese Tools verwenden visuelle Oberflächen zur Elementauswahl, haben aber Kompromisse im Vergleich zu KI-gestützten Lösungen.
Typischer Workflow mit No-Code-Tools
- Browser-Erweiterung installieren oder auf der Plattform registrieren
- Zur Zielwebseite navigieren und das Tool öffnen
- Per Point-and-Click die zu extrahierenden Datenelemente auswählen
- CSS-Selektoren für jedes Datenfeld konfigurieren
- Paginierungsregeln zum Scrapen mehrerer Seiten einrichten
- CAPTCHAs lösen (erfordert oft manuelle Eingabe)
- Zeitplanung für automatische Ausführungen konfigurieren
- 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: AliExpress blockiert einfache Anfragen leicht via Akamai
url = 'https://www.aliexpress.com/w/wholesale-watch.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selektoren ändern sich oft; dies ist ein allgemeines Beispiel
products = soup.find_all('h3')
for item in products:
print(f'Produkt gefunden: {item.text.strip()}')
else:
print(f'Blockiert mit Status: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Ein Fehler ist aufgetreten: {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 AliExpress mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Hinweis: AliExpress blockiert einfache Anfragen leicht via Akamai
url = 'https://www.aliexpress.com/w/wholesale-watch.html'
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
'Accept-Language': 'de-DE,de;q=0.9'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=10)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Selektoren ändern sich oft; dies ist ein allgemeines Beispiel
products = soup.find_all('h3')
for item in products:
print(f'Produkt gefunden: {item.text.strip()}')
else:
print(f'Blockiert mit Status: {response.status_code}')
except Exception as e:
print(f'Ein Fehler ist aufgetreten: {e}')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_aliexpress(search_term):
with sync_playwright() as p:
# Start mit Stealth-ähnlichen Konfigurationen
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = context.new_page()
url = f'https://www.aliexpress.com/wholesale?SearchText={search_term}'
page.goto(url, wait_until='networkidle')
# Auf Produkt-Grid warten
page.wait_for_selector('[class*="multi--container"]', timeout=10000)
products = page.query_selector_all('[class*="multi--container"]')
for product in products:
title = product.query_selector('[class*="multi--title"]').inner_text()
price = product.query_selector('[class*="multi--price-sale"]').inner_text()
print(f'Produkt: {title} | Preis: {price}')
browser.close()
scrape_aliexpress('mechanical keyboard')Python + Scrapy
import scrapy
class AliExpressSpider(scrapy.Spider):
name = 'aliexpress'
start_urls = ['https://www.aliexpress.com/w/wholesale-drone.html']
def parse(self, response):
# AliExpress versteckt Daten oft in window.runParams Script-Tags
for product in response.css('.search-item'):
yield {
'title': product.css('h3::text').get(),
'price': product.css('.price--current::text').get(),
'rating': product.css('.rating-value::text').get(),
'sold': product.css('.sale-value::text').get()
}
# Grundlegende Handhabung der Paginierung
next_page = response.css('a.next-pagination-item::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: "new" });
const page = await browser.newPage();
// Realistischen User-Agent setzen
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36');
await page.goto('https://www.aliexpress.com/w/wholesale-camera.html', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Seite evaluieren, um Titel zu extrahieren
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(h => h.innerText.trim());
});
console.log('Gescrapte Titel:', results);
await browser.close();
})();Was Sie mit AliExpress-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus AliExpress-Daten.
Erkennung von Dropshipping-Trends
Identifizieren Sie Erfolgsprodukte durch die Analyse von Verkaufsvolumen und Bewertungstrends in verschiedenen Nischenkategorien.
So implementieren Sie es:
- 1Scrapen Sie alle 48 Stunden die meistverkauften Produkte in den Zielkategorien.
- 2Vergleichen Sie die Anzahl der 'verkauften Einheiten', um Produkte mit hoher Beschleunigung zu identifizieren.
- 3Filtern Sie nach Artikeln mit hohen Bewertungen, aber geringer Wettbewerbssättigung.
- 4Exportieren Sie die Daten direkt in eine Sourcing-Tabelle oder einen Shopify-Store.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von AliExpress zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit AliExpress-Daten machen können
- Erkennung von Dropshipping-Trends
Identifizieren Sie Erfolgsprodukte durch die Analyse von Verkaufsvolumen und Bewertungstrends in verschiedenen Nischenkategorien.
- Scrapen Sie alle 48 Stunden die meistverkauften Produkte in den Zielkategorien.
- Vergleichen Sie die Anzahl der 'verkauften Einheiten', um Produkte mit hoher Beschleunigung zu identifizieren.
- Filtern Sie nach Artikeln mit hohen Bewertungen, aber geringer Wettbewerbssättigung.
- Exportieren Sie die Daten direkt in eine Sourcing-Tabelle oder einen Shopify-Store.
- Echtzeit-Preisüberwachung
Passen Sie Ihre Preisstrategie basierend auf den dynamischen Schwankungen globaler Lieferanten auf AliExpress an.
- Richten Sie ein wiederkehrendes Scraping für eine Liste von Wettbewerber- oder Lieferanten-Produkt-URLs ein.
- Extrahieren Sie den aktuellen 'Verkaufspreis' und berechnen Sie die Gesamtkosten inklusive Versand.
- Lösen Sie einen automatisierten Alarm aus, wenn der Preis unter einen bestimmten Schwellenwert fällt.
- Integrieren Sie ein Repricing-Tool, um gesunde Gewinnmargen zu erhalten.
- Forschung für die Produktentwicklung
Nutzen Sie extrahierte Bewertungstexte, um häufige Produktmängel und Kundenprobleme für F&E-Zwecke zu identifizieren.
- Extrahieren Sie Tausende von Nutzerbewertungen für einen spezifischen Elektronikartikel.
- Verwenden Sie NLP-models, um negatives Feedback in Themen wie 'Akkulaufzeit' oder 'Haltbarkeit' zu kategorisieren.
- Identifizieren Sie Funktionen, die Kunden häufig in den Kommentaren fordern.
- Entwickeln Sie verbesserte Produktspezifikationen für die Herstellung basierend auf diesen Erkenntnissen.
- Competitive Intelligence Analyse
Analysieren Sie die Performance von Konkurrenz-Stores und die Kundenloyalität anhand von Metriken und Metadaten auf Store-Ebene.
- Extrahieren Sie Daten auf Store-Ebene, einschließlich Follower-Zahlen und Prozentsatz positiver Rückmeldungen.
- Analysieren Sie die geografische Verteilung der Käufer über Review-Metadaten und Versandoptionen.
- Kartieren Sie das Produktsortiment von Top-Verkäufern, um Lücken im eigenen Katalog zu finden.
- Verfolgen Sie 'Zuletzt aktiv'-Zeitstempel der Stores, um die operative Gesundheit der Konkurrenz zu bewerten.
Optimieren Sie Ihren Workflow mit KI-Automatisierung
Automatio kombiniert die Kraft von KI-Agenten, Web-Automatisierung und intelligenten Integrationen, um Ihnen zu helfen, mehr in weniger Zeit zu erreichen.
Profi-Tipps für das Scrapen von AliExpress
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von AliExpress.
Verwenden Sie hochwertige Residential-Proxies, um IP-Sperren zu vermeiden; Rechenzentrum-IPs werden fast immer vom Akamai Bot-Manager markiert.
Zielen Sie auf das JavaScript-Objekt 'window.runParams' im Quellcode der Seite ab, da es oft saubere, strukturierte JSON-Daten für die Produkte enthält.
Implementieren Sie zufällige, menschenähnliche Verzögerungen (2-5 Sekunden) und Mausbewegungen, um das Auslösen der aggressiven Slider-CAPTCHAs zu vermeiden.
Scrapen Sie während der Nebenzeiten der Zielregion, um die Wahrscheinlichkeit von Rate-Limiting zu verringern und schnellere Antwortzeiten zu gewährleisten.
Setzen Sie die Header 'sec-ch-ua' und 'Accept-Language' immer so, dass sie einer echten Browser-Umgebung entsprechen, um Fingerprint-Detection zu vermeiden.
Überwachen Sie die HTML-Struktur wöchentlich, da AliExpress häufig Klassennamen und Element-Hierarchien aktualisiert, um Scraper zu blockieren.
Erfahrungsberichte
Was Unsere Nutzer Sagen
Schliessen Sie sich Tausenden zufriedener Nutzer an, die ihren Workflow transformiert haben
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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
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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