Social Blade scrapen: Der ultimative Guide für Analytics
Erfahren Sie, wie Sie Social Blade für YouTube- und Twitch-Analytics scrapen. Extrahieren Sie Abonnentenwachstum, View-Zahlen und Einnahmen für Marktforschung...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- Cloudflare
- Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
- 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.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-System. v2 erfordert Benutzerinteraktion, v3 läuft unsichtbar mit Risikobewertung. Kann mit CAPTCHA-Diensten gelöst werden.
- WAF
Über Social Blade
Entdecken Sie, was Social Blade bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Social Blade ist eine führende Statistik- und Analyseplattform, die das Wachstum und die täglichen Kennzahlen von Content-Creatoren über große soziale Netzwerke wie YouTube, Twitch, Instagram, Twitter/X und TikTok hinweg verfolgt. Seit der Gründung im Jahr 2008 hat sie sich zum Goldstandard für die Prüfung digitaler Performance entwickelt und bietet Nutzern einen zentralen Ort, um die Authentizität von Creatoren zu verifizieren und globale Rankings zu verfolgen.
Die Plattform aggregiert öffentlich verfügbare Daten in intuitiven Diagrammen und historischen Tabellen, die die Entwicklung eines Creators über Tage, Monate und Jahre hinweg zeigen. Durch die Bereitstellung geschätzter Einnahmen und Zukunftsprognosen auf Basis aktueller Wachstumsraten bietet Social Blade einen tiefen Einblick in die finanzielle und einflussreiche Kraft von Millionen digitaler Persönlichkeiten.
Für Forscher und Marketing-Profis ist das Scraping von Social Blade eine wesentliche Aktivität für das Vetting von Influencern, kompetitives Benchmarking und Trendanalysen. Es liefert die quantitativen Belege, die für datengesteuerte Entscheidungen in der Creator Economy benötigt werden, und ermöglicht die Erkennung von nicht-organischem Wachstum sowie die Identifizierung aufstrebender Stars, bevor sie den Mainstream erreichen.
Warum Social Blade Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Social Blade.
Überprüfung der Authentizität von Influencern durch Identifizierung künstlicher Abonnentenspitzen und bot-ähnlichem Verhalten
Benchmarking der Wachstumsraten von Wettbewerbern zur Optimierung von Social-Media-Content-Strategien
Überwachung von Markttrends in Content-Kategorien wie Gaming, Tech oder Finanzen
Aggregieren von Lead-Generierungslisten für Talentmanagement und digitale Werbeagenturen
Analyse historischer Daten für die akademische Forschung zur Entwicklung digitaler Medien
Identifizierung wachstumsstarker Creator für frühzeitige Investitions- und Sponsoringmöglichkeiten
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Social Blade.
Aggressiver Cloudflare WAF-Schutz, der Standard-HTTP-Client-Header identifiziert und blockiert
Starke Abhängigkeit von clientseitigem JavaScript-Rendering für dynamische Diagramme und tägliche Wachstumstabellen
Strenge Rate Limiting Schwellenwerte, die bei schnellen aufeinanderfolgenden Anfragen permanente IP-Sperren auslösen
Komplexe verschachtelte HTML-Strukturen und häufig aktualisierte CSS-Selektoren, die darauf ausgelegt sind, Scraper zu stören
Dynamische CAPTCHA-Challenges, die beim Navigieren zu Profilseiten mit hohem Traffic erscheinen
Scrape Social Blade 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 Social Blade extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Social Blade, 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, Social Blade 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 Social Blade extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Social Blade, 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 anspruchsvolle Cloudflare- und Anti-Bot-Schutzmechanismen ohne manuelle Konfiguration
- Verarbeitet komplexes JavaScript-Rendering für Diagramme und Tabellen mit integrierten Browser-Engines
- Bietet eine No-Code-Schnittstelle, um komplexe Scraper für mehrere soziale Plattformen in Minuten zu erstellen
- Unterstützt Cloud-Ausführung und geplante Läufe für konsistentes, automatisiertes tägliches Daten-Tracking
- Exportiert strukturierte Analysedaten einfach direkt nach CSV, JSON oder Google Sheets
No-Code Web Scraper für Social Blade
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Social Blade 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 Social Blade
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Social Blade 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
# Note: Standard requests are likely blocked by Cloudflare WAF.
# You must use a session with realistic browser headers.
url = 'https://socialblade.com/youtube/user/mrbeast'
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)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the channel name from h1
name = soup.find('h1').text.strip()
# Identifying the stats container
stats = soup.find_all('span', {'style': 'font-weight: 600;'})
print(f'Channel Name: {name}')
for stat in stats:
print(f'Data Point: {stat.text.strip()}')
else:
print(f'Blocked by Cloudflare (Status: {response.status_code})')
except Exception as e:
print(f'An unexpected error occurred: {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 Social Blade mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note: Standard requests are likely blocked by Cloudflare WAF.
# You must use a session with realistic browser headers.
url = 'https://socialblade.com/youtube/user/mrbeast'
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)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Extracting the channel name from h1
name = soup.find('h1').text.strip()
# Identifying the stats container
stats = soup.find_all('span', {'style': 'font-weight: 600;'})
print(f'Channel Name: {name}')
for stat in stats:
print(f'Data Point: {stat.text.strip()}')
else:
print(f'Blocked by Cloudflare (Status: {response.status_code})')
except Exception as e:
print(f'An unexpected error occurred: {e}')Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_socialblade():
async with async_playwright() as p:
# Launching a headed browser to better handle anti-bot signals
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(
user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
)
page = await context.new_page()
# Navigate to a creator profile
await page.goto('https://socialblade.com/twitch/user/ninja', wait_until='networkidle')
# Wait for the statistics headers to render
await page.wait_for_selector('#youtube-stats-header-subs')
data = {
'channel': await page.inner_text('h1'),
'followers': await page.inner_text('#youtube-stats-header-subs'),
'views': await page.inner_text('#youtube-stats-header-views')
}
print(data)
await browser.close()
asyncio.run(scrape_socialblade())Python + Scrapy
import scrapy
class SocialBladeSpider(scrapy.Spider):
name = 'socialblade_top_list'
start_urls = ['https://socialblade.com/youtube/top/100/mostsubscribed']
# Note: Scrapy requires custom middleware or proxies to bypass Cloudflare
def parse(self, response):
# Selecting rows from the top 100 list table
for row in response.css('div[style*="padding: 0px 20px;"]'):
yield {
'rank': row.css('div:nth-child(1)::text').get().strip(),
'grade': row.css('div:nth-child(2) span::text').get(),
'username': row.css('a::text').get(),
'subscribers': row.css('div:nth-child(5)::text').get(),
'views': row.css('div:nth-child(6)::text').get()
}
# Handle pagination if more pages exist
# Social Blade typically uses a direct URL structure like /top/100/mostsubscribed/page/2Node.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();
// Using Stealth plugin to reduce chance of Cloudflare block
await page.goto('https://socialblade.com/instagram/user/cristiano', { waitUntil: 'networkidle2' });
const results = await page.evaluate(() => {
const header = document.querySelector('h1')?.innerText;
const followers = document.querySelector('#youtube-stats-header-subs')?.innerText;
return { header, followers };
});
console.log('Scraped Data:', results);
await browser.close();
})();Was Sie mit Social Blade-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Social Blade-Daten.
Erkennung von Influencer-Betrug
Marketing-Agenturen nutzen Wachstumsdaten, um Creator zu identifizieren, die gefälschte Follower kaufen, indem sie nicht-organische Datenspitzen markieren.
So implementieren Sie es:
- 1Scrapen Sie das tägliche Abonnentenwachstum für eine Ziel-Influencer-Liste über 90 Tage.
- 2Analysieren Sie die Daten auf plötzliche, massive Spitzen, die nicht mit Inhaltsveröffentlichungen übereinstimmen.
- 3Prüfen Sie auf „Treppenstufen“-Muster, bei denen die Followerzahlen sprunghaft ansteigen und dann stagnieren.
- 4Vergleichen Sie die Wachstumsraten mit Branchendurchschnitten für Creator in derselben Nische.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Social Blade zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Social Blade-Daten machen können
- Erkennung von Influencer-Betrug
Marketing-Agenturen nutzen Wachstumsdaten, um Creator zu identifizieren, die gefälschte Follower kaufen, indem sie nicht-organische Datenspitzen markieren.
- Scrapen Sie das tägliche Abonnentenwachstum für eine Ziel-Influencer-Liste über 90 Tage.
- Analysieren Sie die Daten auf plötzliche, massive Spitzen, die nicht mit Inhaltsveröffentlichungen übereinstimmen.
- Prüfen Sie auf „Treppenstufen“-Muster, bei denen die Followerzahlen sprunghaft ansteigen und dann stagnieren.
- Vergleichen Sie die Wachstumsraten mit Branchendurchschnitten für Creator in derselben Nische.
- Wettbewerbsorientiertes Content-Benchmarking
Content-Creator überwachen die View-Zahlen der Konkurrenz, um festzustellen, welche spezifischen Videothemen derzeit im Trend liegen.
- Verfolgen Sie die täglichen View-Zahlen für die Top 10 Wettbewerber in einer bestimmten Kategorie.
- Korrelieren Sie Tage mit Spitzenwerten bei den Aufrufen mit spezifischen Video-Upload-Daten und Titeln.
- Berechnen Sie das durchschnittliche Verhältnis von „Views pro Abonnent“, um das Publikums-Engagement zu messen.
- Identifizieren Sie virale Themen und adaptieren Sie diese für Ihren eigenen Redaktionsplan.
- Talentsuche für Agenturen
Talentmanager identifizieren vielversprechende „aufstrebende Stars“, bevor sie den Mainstream erreichen, um sich frühzeitige Partnerschaften zu sichern.
- Scrapen Sie täglich die „Top 100“-Listen für Nischenkategorien.
- Filtern Sie nach Konten mit niedriger Gesamtabonnentenzahl, aber hohem monatlichem prozentualem Wachstum.
- Überwachen Sie diese Konten auf eine anhaltende Beschleunigung des Wachstums Woche für Woche.
- Markieren Sie Creator, die in die Top 50.000 des „Social Blade Rank“ aufsteigen, für eine sofortige Kontaktaufnahme.
- Vorhersage von Werbeeinnahmen
Media-Einkäufer schätzen den potenziellen Return on Investment (ROI) für das Sponsoring bestimmter Creator basierend auf Einnahmedaten.
- Extrahieren Sie die Spanne der „geschätzten monatlichen Einnahmen“ für eine Reihe von Zielkanälen.
- Berechnen Sie den durchschnittlichen CPM basierend auf der spezifischen Nische des Kanals (z. B. Tech vs. Lifestyle).
- Gleichen Sie das View-Wachstum mit historischen Werberaten-Trends für das aktuelle Quartal ab.
- Präsentieren Sie den Marken-Stakeholdern einen prognostizierten ROI-Bericht, bevor Sie Budget binden.
- Brand Safety Audit
Marken stellen die Stabilität von Creatoren sicher, indem sie historische Daten auf frühere Kontosperren oder massive Einbrüche beim Engagement analysieren.
- Scrapen Sie die vollständige 3-Jahres-Wachstumstabelle für einen potenziellen Markenpartner.
- Identifizieren Sie Zeiträume mit negativem Wachstum oder gelöschten Videos, die auf Kontroversen hindeuten könnten.
- Analysieren Sie die Historie des „Social Blade Grade“ auf konsistente Leistungsniveaus.
- Validieren Sie die Behauptungen der Creator über ihre Reichweite anhand der tatsächlichen täglichen Statistiken.
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 Social Blade
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Social Blade.
Verwenden Sie hochwertige Residential Proxies, um IP-basierte Blockaden und die Erkennung von Rotationen zu vermeiden.
Nutzen Sie das Playwright- oder Puppeteer-Stealth-Plugin, um Headless-Browser-Signaturen zu verschleiern.
Führen Sie das Scraping außerhalb der Stoßzeiten (Mitternacht EST) durch, wenn der Website-Traffic und die Sensibilität für Bots geringer sind.
Legen Sie ein zufälliges Sleep-Intervall von 10–25 Sekunden zwischen den Anfragen fest, um menschliches Verhalten zu simulieren.
Zielen Sie speziell auf die Tabelle „Daily Statistics“ ab, um eine robuste Zeitreihen-Datenbank für das Wachstum aufzubauen.
Fügen Sie immer einen Referer-Header hinzu, der auf die Social Blade Homepage verweist, um wie ein natürlicher Besucher zu wirken.
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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