ImmoScout24 스크래핑 방법: 부동산 데이터 가이드
독일 최고의 부동산 플랫폼인 ImmoScout24 스크래핑 방법을 알아보세요. 시장 분석 및 투자를 위해 부동산 가격, 매물 정보 및 리드를 추출하는 법을 가르쳐 드립니다.
봇 방지 보호 감지됨
- Akamai Bot Manager
- 장치 핑거프린팅, 행동 분석, 머신 러닝을 사용한 고급 봇 탐지. 가장 정교한 안티봇 시스템 중 하나.
- DataDome
- ML 모델을 사용한 실시간 봇 탐지. 장치 핑거프린트, 네트워크 신호, 행동 패턴 분석. 전자상거래 사이트에서 흔함.
- Cloudflare
- 엔터프라이즈급 WAF 및 봇 관리. JavaScript 챌린지, CAPTCHA, 행동 분석 사용. 스텔스 설정의 브라우저 자동화 필요.
- Google reCAPTCHA
- Google의 CAPTCHA 시스템. v2는 사용자 상호작용 필요, v3는 위험 점수로 조용히 실행. CAPTCHA 서비스로 해결 가능.
- 브라우저 핑거프린팅
- 브라우저 특성으로 봇 식별: canvas, WebGL, 글꼴, 플러그인. 스푸핑 또는 실제 브라우저 프로필 필요.
- 속도 제한
- 시간당 IP/세션별 요청 제한. 회전 프록시, 요청 지연, 분산 스크래핑으로 우회 가능.
ImmoScout24 정보
ImmoScout24이 제공하는 것과 추출할 수 있는 가치 있는 데이터를 알아보세요.
ImmoScout24는 Scout24 SE가 소유한 독일의 독보적인 부동산 마켓플레이스입니다. 개인, 부동산 중개인 및 개발업자가 주거용 및 상업용 부동산을 임대 또는 매매하기 위해 매물을 등록하는 종합 플랫폼 역할을 합니다. 이 사이트는 매월 수백만 명의 사용자를 끌어들이며, DACH(독일, 오스트리아, 스위스) 지역 부동산 시장 데이터의 주요 소스가 되고 있습니다.
이 플랫폼에는 부동산 가격, 평면도, 동네 통계 및 과거 매물 정보를 포함한 방대한 구조화된 데이터가 포함되어 있습니다. 시장 리더로서 베를린, 뮌헨, 함부르크와 같은 독일 주요 도시의 현재 시장 트렌드, 수요와 공급, 임대 수익률을 가장 정확하게 반영합니다.
이 데이터를 스크래핑하는 것은 부동산 투자자, PropTech 기업 및 시장 분석가들에게 매우 가치가 높습니다. 이를 통해 자동화된 가격 모니터링, 경쟁 벤치마킹 및 저평가된 투자 기회 식별이 가능해집니다. 또한 특정 지리적 영역 내에서 활동 중인 판매자와 중개업체를 식별함으로써 리드 생성(lead generation)을 위한 중요한 도구로 활용됩니다.

왜 ImmoScout24을 스크래핑해야 하나요?
ImmoScout24에서 데이터 추출의 비즈니스 가치와 사용 사례를 알아보세요.
독일 임대료 인플레이션 및 시장 변화에 대한 실시간 모니터링.
대중 시장에 발견되기 전 고수익 투자 부동산 식별.
이사 서비스, 리모델링 업체 및 담보 대출 중개인을 위한 리드 생성.
부동산 중개업체의 매물 전략 최적화를 위한 경쟁 벤치마킹.
예측 부동산 가치 평가 model 구축을 위한 역사적 데이터셋 구축.
동기 부여된 판매자 또는 고평가된 매물을 식별하기 위한 '시중 체류 기간' 추적.
스크래핑 과제
ImmoScout24 스크래핑 시 겪을 수 있는 기술적 과제.
웹 버전의 Akamai 및 Cloudflare를 통한 공격적인 봇 탐지.
여러 데이터 포인트가 동일한 CSS 클래스를 사용하는 비의미적 HTML 구조.
자동화를 감지하기 위한 정교한 세션 기반 추적 및 브라우저 지문 분석(fingerprinting).
동적 콘텐츠 렌더링 및 상세 페이지 상호작용을 위한 과도한 JavaScript 요구.
자동화 스크래핑 스크립트를 무력화하기 위한 빈번한 UI 및 DOM 선택자 변경.
AI로 ImmoScout24 스크래핑
코딩 불필요. AI 기반 자동화로 몇 분 만에 데이터 추출.
작동 방식
필요한 것을 설명하세요
ImmoScout24에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
AI가 데이터를 추출
인공지능이 ImmoScout24을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
데이터 받기
CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
스크래핑에 AI를 사용하는 이유
AI를 사용하면 코드를 작성하지 않고도 ImmoScout24을 쉽게 스크래핑할 수 있습니다. 인공지능 기반 플랫폼이 원하는 데이터를 이해합니다 — 자연어로 설명하기만 하면 AI가 자동으로 추출합니다.
How to scrape with AI:
- 필요한 것을 설명하세요: ImmoScout24에서 어떤 데이터를 추출하고 싶은지 AI에게 알려주세요. 자연어로 입력하기만 하면 됩니다 — 코딩이나 셀렉터가 필요 없습니다.
- AI가 데이터를 추출: 인공지능이 ImmoScout24을 탐색하고, 동적 콘텐츠를 처리하며, 요청한 것을 정확히 추출합니다.
- 데이터 받기: CSV, JSON으로 내보내거나 앱과 워크플로에 직접 전송할 수 있는 깨끗하고 구조화된 데이터를 받으세요.
Why use AI for scraping:
- 커스텀 코딩 없이 Akamai와 같은 복잡한 안티봇 조치를 자동으로 처리합니다.
- 시각적인 Point-and-Click 선택자 식별 기능을 통해 복잡하고 변화하는 DOM 구조를 처리합니다.
- 예약 실행 기능을 통해 특정 매물의 시중 체류 기간 및 가격 변동을 추적할 수 있습니다.
- 통합 프록시 관리를 통해 IP 차단 및 지역 기반 제한을 자동으로 우회합니다.
ImmoScout24을 위한 노코드 웹 스크래퍼
AI 기반 스크래핑의 포인트 앤 클릭 대안
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 ImmoScout24을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
일반적인 문제점
학습 곡선
셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
셀렉터 깨짐
웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
동적 콘텐츠 문제
JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
CAPTCHA 제한
대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
IP 차단
공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
ImmoScout24을 위한 노코드 웹 스크래퍼
Browse.ai, Octoparse, Axiom, ParseHub와 같은 여러 노코드 도구를 사용하면 코드 작성 없이 ImmoScout24을 스크래핑할 수 있습니다. 이러한 도구는 일반적으로 시각적 인터페이스를 사용하여 데이터를 선택하지만, 복잡한 동적 콘텐츠나 봇 방지 조치에서는 어려움을 겪을 수 있습니다.
노코드 도구의 일반적인 워크플로
- 브라우저 확장 프로그램 설치 또는 플랫폼 가입
- 대상 웹사이트로 이동하여 도구 열기
- 포인트 앤 클릭으로 추출할 데이터 요소 선택
- 각 데이터 필드에 대한 CSS 셀렉터 구성
- 여러 페이지 스크래핑을 위한 페이지네이션 규칙 설정
- CAPTCHA 처리 (주로 수동 해결 필요)
- 자동 실행을 위한 스케줄링 구성
- 데이터를 CSV, JSON으로 내보내기 또는 API로 연결
일반적인 문제점
- 학습 곡선: 셀렉터와 추출 로직을 이해하는 데 시간이 걸림
- 셀렉터 깨짐: 웹사이트 변경으로 전체 워크플로우가 깨질 수 있음
- 동적 콘텐츠 문제: JavaScript가 많은 사이트는 복잡한 해결 방법 필요
- CAPTCHA 제한: 대부분의 도구는 CAPTCHA에 수동 개입 필요
- IP 차단: 공격적인 스크래핑은 IP 차단으로 이어질 수 있음
코드 예제
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Headers are critical to avoid immediate blocks
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 = []
# Target result list entries
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'Error: {e}'
# Example search for Berlin apartments
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)사용 시기
JavaScript가 최소한인 정적 HTML 페이지에 가장 적합합니다. 블로그, 뉴스 사이트, 단순 이커머스 제품 페이지에 이상적입니다.
장점
- ●가장 빠른 실행 속도 (브라우저 오버헤드 없음)
- ●최소한의 리소스 소비
- ●asyncio로 쉽게 병렬화 가능
- ●API와 정적 페이지에 적합
제한 사항
- ●JavaScript 실행 불가
- ●SPA 및 동적 콘텐츠에서 실패
- ●복잡한 봇 방지 시스템에 어려움
코드로 ImmoScout24 스크래핑하는 방법
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Headers are critical to avoid immediate blocks
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 = []
# Target result list entries
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'Error: {e}'
# Example search for Berlin apartments
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:
# Launching with stealth-like configurations
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()
# Navigate to search results
page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
# Wait for listings to render
page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
# Extract titles using locators
titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
for title in titles:
print(f'Listing found: {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):
# Loop through each property listing container
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(),
}
# Handle pagination by finding the 'Next' button
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();
// Mimic a real German user
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');
// Evaluation in the browser context
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('Titles found:', results);
await browser.close();
})();ImmoScout24 데이터로 할 수 있는 것
ImmoScout24 데이터의 실용적인 응용 프로그램과 인사이트를 탐색하세요.
부동산 시장 트렌드 분석
독일 주요 도시의 시장 움직임을 예측하기 위해 시간 경과에 따른 가격 변동과 재고 수준을 분석합니다.
구현 방법:
- 1주요 도시의 임대 매물을 매일 스크래핑합니다.
- 2시계열 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.
- 3구역별 제곱미터당 평균 가격을 계산합니다.
- 4트렌드를 시각화하여 신흥 지역을 식별합니다.
Automatio를 사용하여 ImmoScout24에서 데이터를 추출하고 코드 작성 없이 이러한 애플리케이션을 구축하세요.
ImmoScout24 데이터로 할 수 있는 것
- 부동산 시장 트렌드 분석
독일 주요 도시의 시장 움직임을 예측하기 위해 시간 경과에 따른 가격 변동과 재고 수준을 분석합니다.
- 주요 도시의 임대 매물을 매일 스크래핑합니다.
- 시계열 데이터베이스에 데이터를 저장합니다.
- 구역별 제곱미터당 평균 가격을 계산합니다.
- 트렌드를 시각화하여 신흥 지역을 식별합니다.
- 투자 수익률 계산기
유사한 매물의 매매 및 임대 데이터를 비교하여 ROI 잠재력이 가장 높은 부동산을 식별합니다.
- 특정 우편번호 영역의 매매 및 임대 매물을 모두 스크래핑합니다.
- 두 데이터셋 간에 부동산 유형과 크기를 매칭합니다.
- 매입가 대비 연간 임대 수익을 계산합니다.
- 임대 수익률이 시장 평균을 상회하는 이상치를 필터링합니다.
- 이전 서비스를 위한 리드 생성
이사 의향이 높은 고객을 식별하여 타겟팅된 이사, 청소 및 리모델링 서비스를 제안합니다.
- 개인이 게시한 새로운 임대 매물을 모니터링합니다.
- 부동산 크기 및 위치 세부 정보를 추출합니다.
- 입주 가능 날짜가 다가오는 매물을 식별합니다.
- 이사 일정에 맞춘 서비스 제안으로 홍보를 자동화합니다.
- 경쟁사 포트폴리오 모니터링
경쟁 부동산 중개업체의 매물 재고, 공실률 및 가격 책정 전략을 추적합니다.
- 특정 중개업체 이름이나 ID별로 스크래핑된 매물을 필터링합니다.
- 매물이 시장에 머무는 기간(Time on Market)을 추적합니다.
- 보유 매물의 빈번한 가격 인하를 모니터링합니다.
- 자사 중개소의 가격 책정을 경쟁사의 활성 매물과 벤치마킹합니다.
워크플로를 강화하세요 AI 자동화
Automatio는 AI 에이전트, 웹 자동화 및 스마트 통합의 힘을 결합하여 더 짧은 시간에 더 많은 것을 달성할 수 있도록 도와줍니다.
ImmoScout24 스크래핑 프로 팁
ImmoScout24에서 성공적으로 데이터를 추출하기 위한 전문가 조언.
Akamai의 지역 기반 차단을 피하려면 독일(DE) 지리적 위치의 residential proxies를 사용하세요.
모바일 앱 API(HTTPS 기반 JSON)는 웹 기반의 강력한 보안 솔루션이 적용되지 않은 경우가 많으므로 이를 리버스 엔지니어링해 보는 것이 좋습니다.
인간의 브라우징 패턴을 모방하기 위해 요청 사이에 5초에서 15초 사이의 무작위 sleep 간격을 구현하세요.
서버 부하와 탐지 민감도를 최소화하기 위해 비피크 시간대(중앙 유럽 표준시 기준 자정부터 오전 5시까지)에 스크래핑을 수행하세요.
데이터 분석을 위해 통화 기호(€)를 제거하고 독일식 소수점 쉼표를 마침표로 변환하여 데이터를 정제하세요.
페이지 소스 내의 'exposed' 데이터를 확인하세요. 때로는 원시 JSON 데이터가 <script> 태그에 포함되어 있어 파싱이 훨씬 쉬울 수 있습니다.
후기
사용자 후기
워크플로를 혁신한 수천 명의 만족한 사용자와 함께하세요
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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