ImmoScout24 Scraping: Leitfaden für Immobiliendaten
Erfahren Sie, wie Sie ImmoScout24, Deutschlands führende Immobilienplattform, scrapen. Extrahieren Sie Preise, Anzeigen und Leads für Marktanalysen und...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- Akamai Bot Manager
- Fortschrittliche Bot-Erkennung mittels Geräte-Fingerprinting, Verhaltensanalyse und maschinellem Lernen. Eines der ausgereiftesten Anti-Bot-Systeme.
- DataDome
- Echtzeit-Bot-Erkennung mit ML-Modellen. Analysiert Geräte-Fingerabdruck, Netzwerksignale und Verhaltensmuster. Häufig auf E-Commerce-Seiten.
- Cloudflare
- Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-System. v2 erfordert Benutzerinteraktion, v3 läuft unsichtbar mit Risikobewertung. Kann mit CAPTCHA-Diensten gelöst werden.
- Browser-Fingerprinting
- Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
- Rate Limiting
- Begrenzt Anfragen pro IP/Sitzung über Zeit. Kann mit rotierenden Proxys, Anfrageverzögerungen und verteiltem Scraping umgangen werden.
Über ImmoScout24
Entdecken Sie, was ImmoScout24 bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
ImmoScout24 ist der marktführende Immobilienmarktplatz in Deutschland und gehört zur Scout24 SE. Die Plattform dient als umfassendes Portal, auf dem Privatpersonen, Immobilienmakler und Bauträger Wohn- und Gewerbeimmobilien zur Miete oder zum Kauf anbieten. Mit Millionen monatlicher Nutzer ist die Seite die wichtigste Quelle für Immobilienmarktdaten in der DACH-Region.
Die Plattform enthält eine enorme Menge an strukturierten Daten, darunter Immobilienpreise, Grundrisse, Nachbarschaftsstatistiken und historische Anzeigeninformationen. Als Marktführer liefert sie das präziseste Bild aktueller Markttrends, von Angebot und Nachfrage sowie Mietrenditen in deutschen Metropolen wie Berlin, München und Hamburg.
Das Scraping dieser Daten ist für Immobilieninvestoren, PropTech-Unternehmen und Marktanalysten äußerst wertvoll. Es ermöglicht eine automatisierte Preisüberwachung, Wettbewerbsvergleiche und die Identifizierung unterbewerteter Investitionsmöglichkeiten. Zudem dient es als wichtiges Werkzeug zur Lead-Generierung, indem aktive Verkäufer und Agenturen in spezifischen Regionen identifiziert werden.
Warum ImmoScout24 Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von ImmoScout24.
Echtzeit-Überwachung der deutschen Mietpreis-Inflation und Marktveränderungen.
Identifizierung von renditestarken Objekten, bevor sie vom Massenmarkt entdeckt werden.
Lead-Generierung für Umzugsunternehmen, Renovierungsfirmen und Hypothekenmakler.
Wettbewerbsvergleich für Immobilienagenturen zur Optimierung ihrer Vermarktungsstrategien.
Aufbau historischer Datensätze für prädiktive Immobilienbewertungs-Modelle.
Verfolgung der 'Time on Market', um motivierte Verkäufer oder überteuerte Angebote zu finden.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von ImmoScout24.
Aggressive Bot-Erkennung durch Akamai und Cloudflare in der Web-Version.
Nicht-semantische HTML-Struktur, bei der mehrere Datenpunkte identische CSS-Klassen verwenden.
Hochentwickeltes Session-basiertes Tracking und Browser-Fingerprinting zur Erkennung von Automatisierung.
Hohe JavaScript-Anforderungen für das Rendern dynamischer Inhalte und die Interaktion mit Detailseiten.
Häufige Änderungen an UI und DOM-Selektoren, um automatisierte Scraping-Skripte zu unterbrechen.
Scrape ImmoScout24 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 ImmoScout24 extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert ImmoScout24, 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, ImmoScout24 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 ImmoScout24 extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert ImmoScout24, 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:
- Bewältigt komplexe Anti-Bot-Maßnahmen wie Akamai automatisch ohne benutzerdefinierten Code.
- Visuelle Point-and-Click-Selektor-Identifizierung meistert komplexe und sich ändernde DOM-Strukturen.
- Geplante Durchläufe ermöglichen das Tracking von Time on Market und Preisänderungen für spezifische Objekte.
- Integriertes Proxy-Management zur automatischen Umgehung von IP-Sperren und regionalen Herausforderungen.
No-Code Web Scraper für ImmoScout24
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von ImmoScout24 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 ImmoScout24
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von ImmoScout24 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
def scrape_immoscout(url):
# Header sind entscheidend, um sofortige Sperren zu vermeiden
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,en-US;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
listings = []
# Ziel: Einträge in der Ergebnisliste
for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
listings.append({
'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
})
return listings
except Exception as e:
return f'Fehler: {e}'
# Beispielsuche für Wohnungen in Berlin
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)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 ImmoScout24 mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Header sind entscheidend, um sofortige Sperren zu vermeiden
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,en-US;q=0.8'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
listings = []
# Ziel: Einträge in der Ergebnisliste
for item in soup.select('.result-list-entry__data'):
title = item.select_one('.result-list-entry__brand-title')
price = item.select_one('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd')
listings.append({
'title': title.text.strip() if title else 'N/A',
'price': price.text.strip() if price else 'N/A'
})
return listings
except Exception as e:
return f'Fehler: {e}'
# Beispielsuche für Wohnungen in Berlin
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run():
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) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36',
locale='de-DE'
)
page = context.new_page()
# Zu den Suchergebnissen navigieren
page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
# Warten, bis die Anzeigen gerendert sind
page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
# Titel mittels Locators extrahieren
titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
for title in titles:
print(f'Anzeige gefunden: {title}')
browser.close()
run()Python + Scrapy
import scrapy
class ImmoSpider(scrapy.Spider):
name = 'immoscout'
start_urls = ['https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten']
def parse(self, response):
# Jedes Container-Element für Immobilienanzeigen durchlaufen
for listing in response.css('.result-list-entry__data'):
yield {
'title': listing.css('.result-list-entry__brand-title::text').get(),
'price': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(1) dd::text').get(),
'rooms': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(3) dd::text').get(),
'area': listing.css('.result-list-entry__primary-criterion:nth-child(2) dd::text').get(),
}
# Pagination durch Finden des 'Weiter'-Buttons handhaben
next_page = response.css('a[data-is24-test="pagination-next"]::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Einen echten deutschen Nutzer imitieren
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/110.0.0.0 Safari/537.36');
await page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten');
// Evaluierung im Browser-Kontext
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.result-list-entry__brand-title'));
return items.map(item => item.textContent.trim());
});
console.log('Titel gefunden:', results);
await browser.close();
})();Was Sie mit ImmoScout24-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus ImmoScout24-Daten.
Markttrend-Analyse für Immobilien
Analysieren Sie Preisschwankungen und Bestandszahlen im Zeitverlauf, um Marktbewegungen in deutschen Großstädten vorherzusagen.
So implementieren Sie es:
- 1Tägliches Scraping von Mietanzeigen in Großstädten.
- 2Speichern der Daten in einer Zeitreihen-Datenbank.
- 3Berechnung des durchschnittlichen Quadratmeterpreises pro Stadtteil.
- 4Visualisierung von Trends zur Identifizierung aufstrebender Viertel.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von ImmoScout24 zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit ImmoScout24-Daten machen können
- Markttrend-Analyse für Immobilien
Analysieren Sie Preisschwankungen und Bestandszahlen im Zeitverlauf, um Marktbewegungen in deutschen Großstädten vorherzusagen.
- Tägliches Scraping von Mietanzeigen in Großstädten.
- Speichern der Daten in einer Zeitreihen-Datenbank.
- Berechnung des durchschnittlichen Quadratmeterpreises pro Stadtteil.
- Visualisierung von Trends zur Identifizierung aufstrebender Viertel.
- Investitionsrendite-Rechner
Identifizieren Sie Objekte mit dem höchsten ROI-Potenzial durch den Vergleich von Verkaufs- und Mietdaten für ähnliche Einheiten.
- Scraping von Kauf- und Mietanzeigen für spezifische Postleitzahlen.
- Abgleich von Immobilientypen und -größen in beiden Datensätzen.
- Berechnung der jährlichen Mieteinnahmen im Verhältnis zum Kaufpreis.
- Filtern nach Ausreißern, bei denen die Mietrendite den Marktdurchschnitt übersteigt.
- Lead-Generierung für Umzugsdienstleister
Identifizieren Sie wechselwillige Personen mit hoher Intention, um gezielte Umzugs-, Reinigungs- und Renovierungsdienstleistungen anzubieten.
- Überwachung neu eingestellter Mietanzeigen von Privatpersonen.
- Extraktion von Details zu Größe und Lage der Immobilie.
- Identifizierung von Objekten mit bald verfügbaren Einzugsterminen.
- Automatisierte Kontaktaufnahme mit Serviceangeboten basierend auf dem Zeitplan des Einzugs.
- Wettbewerbsmonitoring von Portfolios
Verfolgen Sie den Bestand, die Leerstandsquoten und die Preisstrategien konkurrierender Immobilienagenturen.
- Filtern gescrapter Anzeigen nach Namen oder IDs bestimmter Agenturen.
- Nachverfolgung der Verweildauer von Anzeigen am Markt (Time on Market).
- Überwachung von häufigen Preisreduzierungen im Portfolio.
- Benchmark der eigenen Preise gegenüber den aktiven Anzeigen der Konkurrenz.
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 ImmoScout24
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von ImmoScout24.
Verwenden Sie Residential Proxies mit deutscher Geolokalisierung (DE), um regionsbasierte Sperren von Akamai zu vermeiden.
Versuchen Sie ein Reverse-Engineering der Mobile App API (JSON über HTTPS), da diese oft nicht über den schweren webbasierten Schutz verfügt.
Implementieren Sie zufällige Pausenintervalle zwischen 5 und 15 Sekunden, um menschliches Browsing-Verhalten zu simulieren.
Scrapen Sie während der Nebenzeiten (Mitternacht bis 5 Uhr morgens MEZ), um die Serverlast und die Erkennungssensitivität zu minimieren.
Bereinigen Sie Ihre Daten, indem Sie Währungssymbole (€) entfernen und deutsche Dezimal-Kommata in Punkte für die numerische Analyse umwandeln.
Überwachen Sie die im Quelltext enthaltenen Daten; manchmal ist rohes JSON in einem <script>-Tag eingebettet, was das parsen erleichtert.
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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Häufig gestellte Fragen zu ImmoScout24
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