Wie man Trustpilot scrapt: Reviews & Ratings extrahieren (2025)
Meistern Sie das Trustpilot Scraping, um die Markenreputation zu überwachen. Lernen Sie, Review-Texte, Star Ratings und TrustScores zu extrahieren, während Sie...
Anti-Bot-Schutz erkannt
- Cloudflare
- Enterprise-WAF und Bot-Management. Nutzt JavaScript-Challenges, CAPTCHAs und Verhaltensanalyse. Erfordert Browser-Automatisierung mit Stealth-Einstellungen.
- 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.
- Browser-Fingerprinting
- Identifiziert Bots anhand von Browser-Eigenschaften: Canvas, WebGL, Schriftarten, Plugins. Erfordert Spoofing oder echte Browser-Profile.
- Google reCAPTCHA
- Googles CAPTCHA-System. v2 erfordert Benutzerinteraktion, v3 läuft unsichtbar mit Risikobewertung. Kann mit CAPTCHA-Diensten gelöst werden.
Über Trustpilot
Entdecken Sie, was Trustpilot bietet und welche wertvollen Daten extrahiert werden können.
Der globale Standard für Kundenfeedback
Trustpilot ist eine führende globale Review-Plattform, die als Brücke zwischen Unternehmen und Konsumenten durch echtes Feedback dient. Gegründet im Jahr 2007 mit Hauptsitz in Dänemark, bietet sie einen transparenten Raum für Menschen, um ihre Kauf- und Serviceerfahrungen mit Millionen von Unternehmen aus den verschiedensten Branchen zu teilen. Die Plattform hat sich zu einer der vertrauenswürdigsten Ressourcen für Online-Shopper und zu einem kritischen Tool für Unternehmen zur Verwaltung ihrer Online-Präsenz entwickelt.
Hochwertige qualitative Daten
Die Website beherbergt eine Fülle von Daten, darunter TrustScores von Unternehmen, kategorisierte Brancheneinträge und detaillierte, zeitgestempelte Nutzer-Reviews. Jede Review enthält oft ein Star Rating, einen spezifischen Titel, eine detaillierte Textbeschreibung und den Verifizierungsstatus des Rezensenten. Diese strukturierten und qualitativen Daten bieten einen umfassenden Überblick über die Kundenzufriedenheit und die Marken-Performance im Zeitverlauf.
Warum Trustpilot scrapen?
Das Scraping von Trustpilot ermöglicht es Unternehmen und Forschern, tausende Einzelberichte in strukturierten Datensätzen für großangelegte Analysen zusammenzuführen. Diese Daten sind unschätzbar wertvoll für die Überwachung der Markenreputation, die Durchführung von Sentiment-Analysen, das Tracking der Performance von Wettbewerbern und das Identifizieren neuer Markttrends. Durch die Automatisierung der Datenerhebung können Organisationen Echtzeit-Insights in Kundenprobleme und exzellenten Service gewinnen.
Warum Trustpilot Scrapen?
Entdecken Sie den Geschäftswert und die Anwendungsfälle für die Datenextraktion von Trustpilot.
Überwachen Sie die Markenreputation in Echtzeit über verschiedene globale Regionen hinweg.
Analysieren Sie das Kundensentiment, um Produktmängel und Feature Requests zu identifizieren.
Benchmarken Sie die Unternehmensleistung gegen wichtige Wettbewerber in der Branche.
Generieren Sie B2B-Leads, indem Sie Unternehmen mit schlechten Service-Ratings identifizieren.
Aggregieren Sie Ratings für Preisvergleichsseiten oder Branchenverzeichnisse.
Sammeln Sie hochwertige Textdaten für das Training von Modellen zur natürlichen Sprachverarbeitung.
Scraping-Herausforderungen
Technische Herausforderungen beim Scrapen von Trustpilot.
Aggressive Cloudflare Turnstile Challenges, die standardmäßige automatisierte Anfragen blockieren.
Häufige Updates an dynamischen CSS-Klassen und DOM-Strukturen, die Selektoren unbrauchbar machen.
Striktes rate limiting, das zu temporären IP-Sperren führt (Error 1015).
Erweitertes Browser-Fingerprinting, das Selenium und nicht-getarnte Puppeteer-Instanzen erkennt.
Hohe Anforderungen an JavaScript-Rendering, die den Ressourcenverbrauch erhöhen.
Scrape Trustpilot 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 Trustpilot extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
KI extrahiert die Daten
Unsere künstliche Intelligenz navigiert Trustpilot, 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, Trustpilot 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 Trustpilot extrahieren möchtest. Tippe es einfach in natürlicher Sprache ein — kein Code oder Selektoren nötig.
- KI extrahiert die Daten: Unsere künstliche Intelligenz navigiert Trustpilot, 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 Turnstile Challenges nativ ohne benutzerdefinierte Skripte.
- Bietet eine no-code visuelle Benutzeroberfläche zum Mapping komplexer Review-Strukturen.
- Verwaltet Proxy-Rotation und Browser-Fingerprinting automatisch in großem Maßstab.
- Unterstützt geplante Extraktionen, um Review-Daten automatisch aktuell zu halten.
- Exportiert saubere Daten direkt nach Google Sheets, CSV oder via Webhooks.
No-Code Web Scraper für Trustpilot
Point-and-Click-Alternativen zum KI-gestützten Scraping
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Trustpilot 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 Trustpilot
Verschiedene No-Code-Tools wie Browse.ai, Octoparse, Axiom und ParseHub können Ihnen beim Scrapen von Trustpilot 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
# Verwendung einer benutzerdefinierten Session zur Simulation eines echten Browsers
def scrape_trustpilot(slug):
url = f'https://www.trustpilot.com/review/{slug}'
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'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
reviews = []
# Selektor für Review-Container (Hinweis: Klassen ändern sich oft)
for card in soup.select('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
data = {
'title': card.select_one('h2').text if card.select_one('h2') else None,
'rating': card.select_one('div.star-rating_starRating__Bdb_f img')['alt'] if card.select_one('img') else None,
'text': card.select_one('p[data-service-review-text-typography]').text if card.select_one('p') else None
}
reviews.append(data)
return reviews
return None
# Beispielanwendung
print(scrape_trustpilot('www.apple.com'))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 Trustpilot mit Code scrapt
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Verwendung einer benutzerdefinierten Session zur Simulation eines echten Browsers
def scrape_trustpilot(slug):
url = f'https://www.trustpilot.com/review/{slug}'
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'
}
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
reviews = []
# Selektor für Review-Container (Hinweis: Klassen ändern sich oft)
for card in soup.select('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
data = {
'title': card.select_one('h2').text if card.select_one('h2') else None,
'rating': card.select_one('div.star-rating_starRating__Bdb_f img')['alt'] if card.select_one('img') else None,
'text': card.select_one('p[data-service-review-text-typography]').text if card.select_one('p') else None
}
reviews.append(data)
return reviews
return None
# Beispielanwendung
print(scrape_trustpilot('www.apple.com'))Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def run():
async with async_playwright() as p:
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0')
page = await context.new_page()
await page.goto('https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com')
# Auf das Laden dynamischer Inhalte warten
await page.wait_for_selector('section.styles_reviewCard__hc_vR')
reviews = await page.evaluate('''() => {
return Array.from(document.querySelectorAll('section.styles_reviewCard__hc_vR')).map(card => ({
author: card.querySelector('span.typography_appearance-default__S8ne3')?.innerText,
rating: card.querySelector('.star-rating_starRating__Bdb_f img')?.alt,
date: card.querySelector('time')?.getAttribute('datetime')
}));
}''')
print(reviews)
await browser.close()
asyncio.run(run())Python + Scrapy
import scrapy
class TrustpilotSpider(scrapy.Spider):
name = 'trustpilot'
start_urls = ['https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com']
def parse(self, response):
for review in response.css('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
yield {
'author': review.css('span.typography_appearance-default__S8ne3::text').get(),
'rating': review.css('div.star-rating_starRating__Bdb_f img::attr(alt)').get(),
'title': review.css('h2.styles_reviewTitle__m9_V_::text').get(),
'date': review.css('time::attr(datetime)').get()
}
next_page = response.css('a[name="pagination-button-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();
await page.goto('https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com', { waitUntil: 'networkidle2' });
const data = await page.evaluate(() => {
const items = document.querySelectorAll('section.styles_reviewCard__hc_vR');
return Array.from(items).map(item => ({
title: item.querySelector('h2')?.innerText,
body: item.querySelector('p')?.innerText
}));
});
console.log(data);
await browser.close();
})();Was Sie mit Trustpilot-Daten machen können
Entdecken Sie praktische Anwendungen und Erkenntnisse aus Trustpilot-Daten.
Monitoring der Markenreputation
Unternehmen nutzen Review-Daten in Echtzeit, um das Kundensentiment zu verfolgen und auf negatives Feedback zu reagieren, bevor es viral geht.
So implementieren Sie es:
- 1Richten Sie einen täglichen Scraper für das Trustpilot-Profil Ihres Unternehmens ein.
- 2Analysieren Sie den 'Body Text' auf Sentiment-Polarität mit einem NLP-Tool.
- 3Lösen Sie automatische Warnmeldungen für alle eingehenden 1- oder 2-Sterne-Reviews aus.
Verwenden Sie Automatio, um Daten von Trustpilot zu extrahieren und diese Anwendungen ohne Code zu erstellen.
Was Sie mit Trustpilot-Daten machen können
- Monitoring der Markenreputation
Unternehmen nutzen Review-Daten in Echtzeit, um das Kundensentiment zu verfolgen und auf negatives Feedback zu reagieren, bevor es viral geht.
- Richten Sie einen täglichen Scraper für das Trustpilot-Profil Ihres Unternehmens ein.
- Analysieren Sie den 'Body Text' auf Sentiment-Polarität mit einem NLP-Tool.
- Lösen Sie automatische Warnmeldungen für alle eingehenden 1- oder 2-Sterne-Reviews aus.
- Marktlückenanalyse der Konkurrenz
Identifizieren Sie, was Kunden an Ihren Wettbewerbern hassen, um Ihr Produkt als die überlegene Alternative zu positionieren.
- Scrapen Sie Reviews der Top 5 Wettbewerber in Ihrer Branchenkategorie.
- Extrahieren Sie die häufigsten negativen Keywords und Phrasen.
- Entwickeln Sie Marketing-Texte, die genau diese Schwachstellen als Ihre Stärken adressieren.
- B2B Lead-Generierung
Agenturen finden Unternehmen mit niedrigen Scores, um Lösungen für Reputationsmanagement oder verbesserten Kundenservice anzubieten.
- Scrapen Sie Trustpilot-Kategorien nach Unternehmen mit einem TrustScore unter 3.0.
- Filtern Sie nach Unternehmen mit hohem Review-Volumen, was auf eine aktive, aber unzufriedene Kundenbasis hindeutet.
- Extrahieren Sie Business-URLs und gleichen Sie diese mit LinkedIn ab, um Kontaktinformationen von Entscheidungsträgern zu finden.
- Priorisierung der Product Roadmap
Product Manager nutzen qualitatives Feedback, um zu entscheiden, welche Features als Nächstes gebaut oder welche Bugs behoben werden sollen.
- Scrapen Sie alle Reviews der letzten 6 Monate für ein spezifisches Produkt.
- Kategorisieren Sie das Feedback in 'Feature Request', 'Bug Report' oder 'Usability-Problem'.
- Ranken Sie die Kategorien nach Volumen, um das Development-Backlog zu priorisieren.
- Dynamischer Social Proof
E-Commerce-Seiten zeigen live verifizierte Reviews auf ihren eigenen Produktseiten an, um die Conversion Rates zu erhöhen.
- Planen Sie einen periodischen Scrape, um die neuesten 5-Sterne-Reviews abzurufen.
- Speichern Sie den Namen des Rezensenten, das Rating und das Zitat in einer zentralen Datenbank.
- Zeigen Sie diese Reviews auf der Checkout-Seite Ihrer Website über eine benutzerdefinierte API an.
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 Trustpilot
Expertentipps für die erfolgreiche Datenextraktion von Trustpilot.
Prioritisieren Sie das Scraping der in der HTML gefundenen JSON-LD Script-Tags; diese enthalten strukturierte Review-Daten, die resistenter gegenüber UI-Änderungen sind.
Verwenden Sie hochwertige residential proxies, um 'Error 1015' rate-limiting Blockaden zu vermeiden, die bei Datacenter-IPs häufig vorkommen.
Simulieren Sie menschliches Verhalten durch randomisierte Verzögerungen (2-5 Sekunden) und Mausbewegungen, falls Sie einen headless browser verwenden.
Stellen Sie sicher, dass Ihr TLS-Fingerprint mit Ihrem User-Agent übereinstimmt, um die Erkennung durch Cloudflares fortschrittliche Bot-Mitigation-Layer zu verhindern.
Targeten Sie spezifische Kategorien über die Trustpilot-Entdeckungsseiten, um automatisch neue Business-Leads zu finden.
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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