Kleinanzeigen をスクレイピングすることは合法ですか？

個人の研究目的で公開データをスクレイピングすることは一般的に許可されていますが、商用利用は厳格なEUデータベース保護法および Kleinanzeigen の利用規約の対象となります。具体的なユースケースについては、必ず法律顧問に相談してください。

Akamai によるブロックを避けるにはどうすればよいですか？

Akamai をバイパスするには、residential proxies、適切な TLS fingerprinting、および現実的なユーザーインタラクションパターンの組み合わせが必要です。Automatio のようなツールを使用すると、これらのテクニカルヘッダーや fingerprinting の要件を自動的に処理できるため効果的です。

Kleinanzeigen には公開 API がありますか？

いいえ、Kleinanzeigen はデータ抽出や市場調査用の公開 API を提供していません。プラットフォームのデータにアクセスするには、ウェブスクレイピングを行うか、プロフェッショナルインターフェースを介して認定商用パートナーになる必要があります。

スクレイピングでどのようなデータ形式を取得できますか？

通常、データは CSV、JSON、または Excel 形式でエクスポートするか、リアルタイム処理のために webhook 経由でデータベースに直接ストリーミングできます。これにより、ビジネスインテリジェンスツールとの統合が容易になります。

どのくらいの頻度でサイトをスクレイピングすべきですか？

不動産や自動車などの需要の高いカテゴリでは、新しい出品を把握するために1時間ごと、あるいは数分ごとのスクレイピングが必要な場合があります。ただし、一般的な市場トレンドについては、1日1回または週1回のスクレイピングで十分であり、rate limiting を引き起こす可能性も低くなります。

スクレイピングにログインは必要ですか？

Kleinanzeigen のほとんどの出品は公開されており、価格、場所、説明などの基本情報を閲覧するためにログインは不要です。アカウントなしでスクレイピングする方が、個人またはビジネスアカウントがバンされるリスクを防げるため安全です。

Kleinanzeigen にはどのプロキシが最適ですか？

高品質なドイツの residential proxies が唯一の信頼できる選択肢です。データセンターのプロキシは、サイトのアンチボットシステムによってほぼ即座にブラックリストに登録されます。

「VB」（交渉可）の価格タグはどのように処理すればよいですか？

スクレイピングの際、価格の文字列と交渉マーカーを個別に抽出する必要があります。ほとんどのスクレイパーは、数学的な分析を可能にするために、regex やデータクリーニングスクリプトを使用して数値と 'VB' というテキストを分離します。

Kleinanzeigenのスクレイピング方法 | ドイツ最大のマーケットプレイス

価格モニタリング、不動産トレンド、リード獲得のために Kleinanzeigen をスクレイピングする方法を学びましょう。ドイツ最大のサイトからタイトルや価格を抽出する方法を解説します。

無料でスクレイピング開始

kleinanzeigen.de難しい

カバー率:Germany

利用可能なデータ10 フィールド

タイトル価格場所説明画像出品者情報連絡先情報投稿日カテゴリ属性

すべての抽出可能フィールド

出品タイトル価格価格タイプ（固定/交渉可）場所（都市および地区）郵便番号詳細な説明画像 URLカテゴリパス投稿日出品 ID出品者名出品者タイプ（個人/法人）出品者評価走行距離（車両の場合）平方メートル（不動産の場合）

技術要件

JavaScript必須

ログイン不要

ページネーションあり

公式APIなし

ボット対策検出

AkamaiDataDomereCAPTCHARate LimitingIP BlockingTLS Fingerprinting

Kleinanzeigenについて

Kleinanzeigenが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。

ドイツ最大のクラシファイド広告ハブ

Kleinanzeigen（旧 eBay Kleinanzeigen）は、ドイツで最も著名なオンラインクラシファイドマーケットプレイスです。毎日数百万人の中核的なユーザーが利用しており、高級不動産や車両から家庭用家具、専門的な地域サービスに至るまで、あらゆる取引を促進しています。その圧倒的な規模とドイツ市場における深い定着により、このプラットフォームは同国の二次流通経済や地域の住宅需要を映し出す鏡としての役割を果たしています。

なぜ Kleinanzeigen のスクレイピングが重要なのか

Kleinanzeigen の構造化データにアクセスすることは、中央ヨーロッパの市場変動を理解しようとする企業にとって極めて重要です。このプラットフォームには、グローバルな小売サイトでは入手できない地域限定の情報が含まれており、地域の価格ベンチマークやトレンド分析の宝庫となっています。電子機器の再販価値の追跡であれ、ベルリンの賃貸価格の高騰の監視であれ、スクレイピングを行うことで、情報に基づいた意思決定に必要な詳細なデータを得ることができます。

なぜKleinanzeigenをスクレイピングするのか？

Kleinanzeigenからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。

投資目的で、ドイツの各地域の不動産価格や賃貸トレンドを監視するため。

中古車販売や自動車部品在庫の競合分析を実行するため。

引越業者やリフォーム業者などのサービスプロバイダー向けに、意欲の高いリードを生成するため。

下取り価格戦略を最適化するために、家電製品の再販価値を追跡するため。

飲食、小売、建設などのセクターにおける地域の労働市場トレンドを分析するため。

二次流通市場の経済行動に関する学術研究のための履歴データを収集するため。

スクレイピングの課題

Kleinanzeigenのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。

強力なアンチボット保護（Akamai および DataDome）が自動化されたブラウザのシグネチャを検出します。

厳格なジオブロッキングポリシーにより、コンテンツへのアクセスには高品質なドイツの residential proxies が必要です。

動的な CSS セレクターと頻繁なレイアウト更新により、従来の静的なスクレイパーが壊れやすくなっています。

適度なリクエストボリュームであっても、複雑な CAPTCHA をトリガーする強力な rate limiting が適用されます。

連絡先情報や出品者の詳細に使用されているデータ難読化技術。

KleinanzeigenをAIでスクレイピング

コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。

仕組み

必要なものを記述

Kleinanzeigenから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。

AIがデータを抽出

人工知能がKleinanzeigenをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。

データを取得

CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。

なぜスクレイピングにAIを使うのか

カスタムスクリプトなしで、Akamai などの高度なアンチボット対策を自動的にバイパスします。

ビジュアルなノーコードインターフェースにより、ウェブサイトのセレクターが変更された際も迅速に更新可能です。

クラウドベースの実行により、ローカルのインフラに負荷をかけずに 24時間 365日のデータ監視が可能です。

統合されたプロキシローテーションにより、地理的な制限や IP バンをシームレスに処理します。

コーディング不要で、複雑なページネーションやディープリンクナビゲーションを自動化します。

無料でスクレイピング開始

クレジットカード不要無料プランありセットアップ不要

Kleinanzeigen用ノーコードWebスクレイパー

AI搭載スクレイピングのポイント＆クリック代替手段

Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにKleinanzeigenをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する

ターゲットWebサイトに移動してツールを開く

ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する

各データフィールドのCSSセレクタを設定する

複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する

CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）

自動実行のスケジュールを設定する

データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する

一般的な課題

学習曲線

セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる

セレクタの破損

Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある

動的コンテンツの問題

JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要

CAPTCHAの制限

ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要

IPブロック

過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある

コード例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注：このサイトは Akamai/DataDome を使用しています。単純なリクエストは 403 Forbidden を返す可能性があります。
url = 'https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) 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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    for item in soup.select('article.aditem'):
        title = item.select_one('.aditem-main--title-line a').text.strip()
        price = item.select_one('.aditem-main--middle--price-shipping--price').text.strip()
        print(f'Ad: {title} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')

いつ使うか

JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。

メリット

●最速の実行（ブラウザオーバーヘッドなし）
●最小限のリソース消費
●asyncioで簡単に並列化
●APIと静的ページに最適

制限事項

●JavaScriptを実行できない
●SPAや動的コンテンツで失敗
●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0', locale='de-DE')
        page = context.new_page()
        
        # Navigate to a listing page
        page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-anzeige/beispiel', wait_until='networkidle')
        
        # Extract details
        title = page.locator('h1#viewad-title').inner_text()
        price = page.locator('#viewad-price').inner_text()
        
        print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        browser.close()

run()

いつ使うか

JavaScript多用サイト、SPA、無限スクロールやクリックなどのユーザー操作が必要なページに最適。

メリット

●完全なJavaScript実行
●動的コンテンツとSPAを処理
●組み込みの待機メカニズム
●クロスブラウザサポート

制限事項

●HTTPリクエストより遅い
●メモリ使用量が多い
●セットアップが複雑
●アンチボットシステムに検出される可能性

import scrapy

class KleinanzeigenSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kleinanzeigen'
    start_urls = ['https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331']
    
    def parse(self, response):
        for ad in response.css('article.aditem'):
            yield {
                'title': ad.css('.aditem-main--title-line a::text').get(),
                'price': ad.css('.aditem-main--middle--price-shipping--price::text').get(),
                'location': ad.css('.aditem-main--top--left::text').get()
            }
        
        next_page = response.css('a.pagination-next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)

いつ使うか

構造化されたデータパイプライン、ミドルウェア、分散クローリングが必要な大規模スクレイピングプロジェクトに最適。

メリット

●組み込みのリクエストスケジューリングとスロットリング
●強力なミドルウェアシステム
●複数フォーマットへのエクスポート
●大規模プロジェクトに最適

制限事項

●学習曲線が急
●プラグインなしではJavaScriptサポートなし
●シンプルなスクレイピングタスクには過剰

const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch();
  const page = await browser.newPage();
  await page.setExtraHTTPHeaders({'Accept-Language': 'de-DE'});

  await page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331');
  const ads = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.aditem')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.aditem-main--title-line a')?.innerText,
      price: el.querySelector('.aditem-main--middle--price-shipping--price')?.innerText
    }));
  });

  console.log(ads);
  await browser.close();
})();

いつ使うか

Chrome特化の自動化、PDF生成、スクリーンショット撮影に最適。Chrome向けに最適化されたサイトに最適。

メリット

●優れたChrome DevTools統合
●PDF生成とスクリーンショットに最適
●強力なコミュニティサポート
●Chrome特有の機能に最適

制限事項

●Chrome/Chromiumのみ
●リソース消費が多い
●アンチボットシステムに検出される可能性
●HTTPベースの方法より遅い

コードでKleinanzeigenをスクレイピングする方法

Python + Requests

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 注：このサイトは Akamai/DataDome を使用しています。単純なリクエストは 403 Forbidden を返す可能性があります。
url = 'https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331'
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) 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)
    response.raise_for_status()
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    
    for item in soup.select('article.aditem'):
        title = item.select_one('.aditem-main--title-line a').text.strip()
        price = item.select_one('.aditem-main--middle--price-shipping--price').text.strip()
        print(f'Ad: {title} | Price: {price}')
except Exception as e:
    print(f'Scraping failed: {e}')

Python + Playwright

from playwright.sync_api import sync_playwright

def run():
    with sync_playwright() as p:
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0', locale='de-DE')
        page = context.new_page()
        
        # Navigate to a listing page
        page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-anzeige/beispiel', wait_until='networkidle')
        
        # Extract details
        title = page.locator('h1#viewad-title').inner_text()
        price = page.locator('#viewad-price').inner_text()
        
        print({'title': title.strip(), 'price': price.strip()})
        browser.close()

run()

Python + Scrapy

import scrapy

class KleinanzeigenSpider(scrapy.Spider):
    name = 'kleinanzeigen'
    start_urls = ['https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331']
    
    def parse(self, response):
        for ad in response.css('article.aditem'):
            yield {
                'title': ad.css('.aditem-main--title-line a::text').get(),
                'price': ad.css('.aditem-main--middle--price-shipping--price::text').get(),
                'location': ad.css('.aditem-main--top--left::text').get()
            }
        
        next_page = response.css('a.pagination-next::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();
  const page = await browser.newPage();
  await page.setExtraHTTPHeaders({'Accept-Language': 'de-DE'});

  await page.goto('https://www.kleinanzeigen.de/s-berlin/c0-l3331');
  const ads = await page.evaluate(() => {
    return Array.from(document.querySelectorAll('.aditem')).map(el => ({
      title: el.querySelector('.aditem-main--title-line a')?.innerText,
      price: el.querySelector('.aditem-main--middle--price-shipping--price')?.innerText
    }));
  });

  console.log(ads);
  await browser.close();
})();

Kleinanzeigenデータで何ができるか

Kleinanzeigenデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。

不動産市場インデックスの作成

不動産投資家は賃貸および販売価格を追跡し、過小評価されている地域を特定できます。

実装方法：

1「Immobilien」（不動産）カテゴリを毎日スクレイピングする。
2郵便番号と平方メートルあたりの価格を抽出する。
3データを週次価格インデックスに集約する。
4政府の公式住宅報告書とトレンドを比較する。

Automatioを使用してKleinanzeigenからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。

プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント

ウェブ自動化

スマートワークフロー

無料で始める

Kleinanzeigenスクレイピングのプロのヒント

Kleinanzeigenからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。

海外からのトラフィックによってトリガーされる即時の IP ブロッキングを防ぐため、常にドイツの residential proxies を使用してください。

ウェブサイトが正しく表示され、ボットの疑いを避けるために、ブラウザの言語を 'de-DE' に設定してください。

自然な人間のブラウジング行動をシミュレートするために、10秒から30秒のランダムなスリープタイマーを実装してください。

rate limiting の強度を下げるために、トラフィックが少ない夜間（CET：中央欧州時間）にスクレイピングを行ってください。

Akamai による TLS fingerprinting チェックをバイパスするために、ステルスプラグインを備えた headless browsers を使用してください。

アカウントベースのスクレイピングは非常にバン（禁止）されやすいため、必要な場合を除き、ログインが必要なページのスクレイピングは避けてください。

お客様の声

ユーザーの声

ワークフローを変革した何千人もの満足したユーザーに加わりましょう

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

Mohammed Ibrahim

CEO, qannas.pro

Ben Bressington

CTO, AiChatSolutions

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.

Kleinanzeigenについてのよくある質問

Kleinanzeigenに関するよくある質問への回答を見つけてください

Kleinanzeigenのスクレイピング方法 | ドイツ最大のマーケットプレイス

Kleinanzeigenについて

ドイツ最大のクラシファイド広告ハブ

なぜ Kleinanzeigen のスクレイピングが重要なのか

なぜKleinanzeigenをスクレイピングするのか？

スクレイピングの課題

KleinanzeigenをAIでスクレイピング

仕組み

なぜスクレイピングにAIを使うのか

Kleinanzeigen用ノーコードWebスクレイパー

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

一般的な課題

コード例

Kleinanzeigenデータで何ができるか

不動産市場インデックスの作成

自動車在庫モニタリング

サービスリードの獲得

家電製品の価格追跡

地域需要分析

ワークフローを強化する AI自動化

Kleinanzeigenスクレイピングのプロのヒント

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なぜスクレイピングにAIを使うのか

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Kleinanzeigen用ノーコードWebスクレイパー

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

一般的な課題

コード例

コードでKleinanzeigenをスクレイピングする方法

Python + Requests

Python + Playwright

Python + Scrapy

Node.js + Puppeteer

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不動産市場インデックスの作成

自動車在庫モニタリング

サービスリードの獲得

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どのくらいの頻度でサイトをスクレイピングすべきですか？

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