So scrapen Sie Realtor.com | Umfassender Scraping-Leitfaden 2026
Lernen Sie, wie Sie Realtor.com-Anzeigen, Preise und Maklerdaten scrapen. Entdecken Sie Methoden zur Umgehung von Cloudflare und zur Skalierung Ihrer...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- 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.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-System. v2 erfordert Benutzerinteraktion, v3 läuft unsichtbar mit Risikobewertung. Kann mit CAPTCHA-Diensten gelöst werden.
- 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 Realtor.com
Entdecken Sie, was Realtor.com bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Die Macht der Daten von Realtor.com
Realtor.com ist eine führende Immobilienplattform, die von Move, Inc. betrieben wird und eine der genauesten und aktuellsten Datenbanken für Immobilienanzeigen in den USA bietet. Durch direkte Beziehungen zu über 800 lokalen Multiple Listing Services (MLS) deckt die Plattform fast 99 % der verfügbaren Anzeigen ab, die oft alle 15 Minuten aktualisiert werden. Dies macht sie zu einer Goldgrube für Fachleute, die aktuelle Marktinformationen suchen.
Umfassende Einblicke in Immobilien
Die Plattform geht weit über einfache Preisangaben und Zimmeranzahlen hinaus. Sie enthält tiefe historische Daten wie Grundsteueraufzeichnungen, Sicherheitsbewertungen der Nachbarschaft, Details zu Schulbezirken und geschätzte monatliche Raten. Für Immobilieninvestoren und Marktanalysten ist diese granulare Datenebene für eine präzise Immobilienbewertung und Trendprognose unerlässlich.
Warum Unternehmen Realtor.com scrapen
Das Scrapen dieser Website ermöglicht es Unternehmen, die Sammlung von Tausenden von Anzeigen zu automatisieren, was manuell unmöglich wäre. Ob für den Aufbau eines wettbewerbsfähigen Hypothekenrechners, die Identifizierung von „Fix-and-Flip“-Möglichkeiten oder die Überwachung der Maklerleistung – die von Realtor.com extrahierten strukturierten Daten dienen als grundlegendes Asset für hochwertige Immobilien-Intelligence.
Warum Realtor.com Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Realtor.com.
Durchführung von Echtzeit-Markttrendanalysen über US-Postleitzahlen hinweg
Identifizierung investitionsbereiter Immobilien, die spezifische ROI-Kriterien erfüllen
Generierung hochwertiger Leads für Hypothekenmakler und Wohngebäudeversicherer
Analyse historischer Preisschwankungen für präzise Immobilienbewertungen
Überwachung des Inventars und der Anzeigenleistung konkurrierender Maklerbüros
Aggregation umfassender Nachbarschafts- und Schuldaten für Umzugsservices
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Realtor.com.
Aggressive Cloudflare-Challenges, die fortgeschrittene JS-Ausführung erfordern
Tief verschachtelte React-Komponenten mit dynamischen Klassennamen, die sich häufig ändern
Striktes Rate Limiting, das ohne Proxies zu schnellen IP-Blacklistings führt
Regionales Geo-Fencing, das IP-Adressen aus den USA priorisiert
Bot-Erkennungsmuster, die Mausbewegungen und Nutzerverhalten tracken
Scrape Realtor.com 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 Realtor.com extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Realtor.com, 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, Realtor.com 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 Realtor.com extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Realtor.com, 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:
- Umgeht Cloudflare und DataDome ohne komplexen benutzerdefinierten Code
- Visuelles Selektor-Tool bewältigt dynamische React-Klassennamen mühelos
- Cloud-basierte Infrastruktur verhindert das Blockieren Ihrer lokalen IP
- Integrierter Scheduler ermöglicht automatische tägliche Aktualisierungen der Marktdaten
- Direkte Integration für den Datenexport in Google Sheets oder via Webhooks
No-Code Web Scraper für Realtor.com
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Realtor.com 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 Realtor.com
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Realtor.com 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: Realtor.com nutzt aggressives Cloudflare. Einfache Requests scheitern oft.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Prüfen, ob wir die Anti-Bot-Hürde überwunden haben
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Property-Cards basierend auf gängigen Datenattributen anvisieren
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Immobilienpreis: {price.text}")
else:
print(f"Blockiert oder Fehler: Statuscode {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Verbindung 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 Realtor.com mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Hinweis: Realtor.com nutzt aggressives Cloudflare. Einfache Requests scheitern oft.
url = "https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/New-York_NY"
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": "en-US,en;q=0.9"
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers, timeout=15)
# Prüfen, ob wir die Anti-Bot-Hürde überwunden haben
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Property-Cards basierend auf gängigen Datenattributen anvisieren
prices = soup.select('span[data-label="pc-price"]')
for price in prices:
print(f"Immobilienpreis: {price.text}")
else:
print(f"Blockiert oder Fehler: Statuscode {response.status_code}")
except Exception as e:
print(f"Verbindung fehlgeschlagen: {e}")Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def scrape_realtor():
with sync_playwright() as p:
# Start mit Stealth-ähnlichen Einstellungen
browser = p.chromium.launch(headless=True)
context = browser.new_context(user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) ...")
page = context.new_page()
print("Navigiere zu Realtor.com...")
page.goto("https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Austin_TX", wait_until="networkidle")
# Warten, bis die Property-Cards via JS geladen sind
page.wait_for_selector('div[data-testid="property-card"]')
listings = page.query_selector_all('div[data-testid="property-card"]')
for item in listings:
price = item.query_selector('[data-label="pc-price"]').inner_text()
address = item.query_selector('[data-label="pc-address"]').inner_text()
print(f"Anzeige: {address} - Preis: {price}")
browser.close()
scrape_realtor()Python + Scrapy
import scrapy
class RealtorSpider(scrapy.Spider):
name = 'realtor_spider'
start_urls = ['https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Miami_FL']
def parse(self, response):
# Daten mit CSS-Selektoren extrahieren
for property in response.css('div[data-testid="property-card"]'):
yield {
'price': property.css('span[data-label="pc-price"]::text').get(),
'address': property.css('div[data-label="pc-address"]::text').get(),
'beds': property.css('li[data-label="pc-meta-beds"] span::text').get()
}
# Einfaches Handling der Pagination
next_page = response.css('a[aria-label="Go to next page"]::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();
// High-Level-Header setzen, um einen echten Nutzer zu imitieren
await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36');
console.log('Besuche Realtor.com...');
await page.goto('https://www.realtor.com/realestateandhomes-search/Chicago_IL', { waitUntil: 'domcontentloaded' });
// Warten, bis die Preiselemente sichtbar sind
await page.waitForSelector('.pc-price');
const results = await page.evaluate(() => {
const prices = Array.from(document.querySelectorAll('.pc-price'));
return prices.map(p => p.innerText);
});
console.log('Extrahierte Preise:', results);
await browser.close();
})();Was Sie mit Realtor.com-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Realtor.com-Daten.
Identifizierung von Immobilieninvestments
Investoren nutzen gescrapte Daten, um Immobilien zu finden, die unter dem Median-Quadratmeterpreis der Nachbarschaft liegen.
So implementieren Sie es:
- 1Scrapen aller aktiven Anzeigen in einem bestimmten County oder einer Stadt
- 2Berechnung des durchschnittlichen Quadratmeterpreises für verschiedene Immobilientypen
- 3Markierung von Anzeigen, die 20 % unter dem Durchschnitt liegen, für eine manuelle Prüfung
- 4Export der Ergebnisse in ein CRM für die sofortige Kontaktaufnahme durch Makler
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Realtor.com zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Realtor.com-Daten machen können
- Identifizierung von Immobilieninvestments
Investoren nutzen gescrapte Daten, um Immobilien zu finden, die unter dem Median-Quadratmeterpreis der Nachbarschaft liegen.
- Scrapen aller aktiven Anzeigen in einem bestimmten County oder einer Stadt
- Berechnung des durchschnittlichen Quadratmeterpreises für verschiedene Immobilientypen
- Markierung von Anzeigen, die 20 % unter dem Durchschnitt liegen, für eine manuelle Prüfung
- Export der Ergebnisse in ein CRM für die sofortige Kontaktaufnahme durch Makler
- Lead-Generierung für Hypotheken
Kreditgeber identifizieren neue Anzeigen, um potenziellen Käufern oder Maklern Finanzierungsoptionen anzubieten.
- Überwachung von Realtor.com auf neu gelistete Häuser in Ziel-Postleitzahlen
- Extraktion des Listenpreises und der geschätzten monatlichen Rate
- Abgleich der Anzeigen mit Makler-Kontaktdaten für Partnerschaftsanfragen
- Automatisierung eines täglichen Berichts über neue hochwertige Immobilien für Vertriebsteams
- Wettbewerbsfähige Marktanalyse (CMA)
Immobilienmakler erstellen Berichte, die ihre Anzeigen mit ähnlichen aktiven Objekten in der Umgebung vergleichen.
- Scrapen von Immobiliendetails inklusive Schlafzimmern, Bädern und Quadratmeterzahl in einem Umkreis von 1 Meile
- Extraktion von „Tagen auf dem Markt“, um zu analysieren, wie schnell sich ähnliche Häuser verkaufen
- Vergleich von Listenpreisen mit historischen Verkaufspreisen in derselben Nachbarschaft
- Visualisierung der Daten in einem Dashboard, um Kunden bei der Festlegung des perfekten Listenpreises zu helfen
- Mietrendite-Prognose
Analyse des Verhältnisses zwischen Kaufpreisen und Mietsätzen zur Berechnung des potenziellen ROI.
- Scrapen von sowohl „Zum Verkauf“ als auch „Zur Miete“ stehenden Objekten in denselben Postleitzahlbereichen
- Zuordnung von Verkaufspreisen zu durchschnittlichen monatlichen Mieteinahmen für spezifische Objektgrößen
- Berechnung der Bruttomietrendite für verschiedene Wohnviertel
- Identifizierung aufstrebender Märkte, in denen die Mietnachfrage das Preiswachstum übersteigt
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 Realtor.com
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Realtor.com.
Verwenden Sie hochwertige, rotierende Residential Proxies, um schnelle IP-Sperren durch DataDome zu vermeiden.
Setzen Sie immer einen realistischen User-Agent und inkludieren Sie Standard-Browser-headers wie Accept-Language.
Implementieren Sie zufällige Pausenintervalle zwischen 3 und 10 Sekunden, um natürliches menschliches Browsing-Verhalten zu simulieren.
Targeten Sie die JSON-LD-Skripte im HTML der Seite, um strukturierte Daten zu erhalten, ohne komplexes CSS parsen zu müssen.
Prüfen Sie die robots.txt unter realtor.com/robots.txt, um die offiziellen Crawling-Richtlinien zu verstehen.
Nutzen Sie headless browsers (Playwright/Puppeteer) anstelle von einfachen HTTP-Requests, um JS-Challenges zu bewältigen.
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.
Verwandte Web Scraping
How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper
How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper
How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide
How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data
How to Scrape Progress Residential Website
How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide
How to Scrape Sacramento Delta Property Management
How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Häufig gestellte Fragen zu Realtor.com
Finden Sie Antworten auf häufige Fragen zu Realtor.com