ImmoScout24 scrapen: Gids voor vastgoeddata

Leer hoe je ImmoScout24 kunt scrapen, het leidende vastgoedplatform van Duitsland. Extraheer prijzen, advertenties en leads voor marktanalyse en investeringen.

Dekking:GermanyAustria
Beschikbare Data10 velden
TitelPrijsLocatieBeschrijvingAfbeeldingenVerkoperinfoContactinfoPublicatiedatumCategorieënAttributen
Alle Extraheerbare Velden
Titel van objectKoude huurWarmtehuurKoopprijsWoonoppervlakte (m2)Aantal kamersVolledig adresPostcodeStadWijkWoningtypeBouwjaarEnergie-efficiëntieklasseVoorzieningenNaam makelaarBedrijfsgegevensAfbeelding-URLsBeschikbaarheidsdatum
Technische Vereisten
JavaScript Vereist
Geen Login
Heeft Paginering
Officiële API Beschikbaar
Anti-Bot Beveiliging Gedetecteerd
AkamaiDataDomeCloudflarereCAPTCHABrowser FingerprintingRate Limiting

Anti-Bot Beveiliging Gedetecteerd

Akamai Bot Manager
Geavanceerde botdetectie met apparaatfingerprinting, gedragsanalyse en machine learning. Een van de meest geavanceerde anti-botsystemen.
DataDome
Realtime botdetectie met ML-modellen. Analyseert apparaatfingerprint, netwerksignalen en gedragspatronen. Veel voorkomend op e-commercesites.
Cloudflare
Enterprise WAF en botbeheer. Gebruikt JavaScript-uitdagingen, CAPTCHAs en gedragsanalyse. Vereist browserautomatisering met stealth-instellingen.
Google reCAPTCHA
Googles CAPTCHA-systeem. v2 vereist gebruikersinteractie, v3 draait onzichtbaar met risicoscore. Kan worden opgelost met CAPTCHA-diensten.
Browserfingerprinting
Identificeert bots via browserkenmerken: canvas, WebGL, lettertypen, plugins. Vereist spoofing of echte browserprofielen.
Snelheidsbeperking
Beperkt verzoeken per IP/sessie over tijd. Kan worden omzeild met roterende proxy's, verzoekvertragingen en gedistribueerde scraping.

Over ImmoScout24

Ontdek wat ImmoScout24 biedt en welke waardevolle gegevens kunnen worden geëxtraheerd.

ImmoScout24 is de dominante vastgoedmarktplaats in Duitsland, eigendom van Scout24 SE. Het fungeert als een allesomvattend platform waar particulieren, vastgoedmakelaars en projectontwikkelaars woningen en commercieel vastgoed te huur of te koop aanbieden. De site trekt maandelijks miljoenen gebruikers, waardoor het de primaire bron is voor vastgoedmarktdata in de DACH-regio.

Het platform bevat een enorme hoeveelheid gestructureerde data, waaronder vastgoedprijzen, plattegronden, buurtstatistieken en historische advertentie-informatie. Omdat het de marktleider is, biedt het de meest nauwkeurige weerspiegeling van de huidige markttrends, vraag en aanbod, en huurrendementen in grote Duitse steden zoals Berlijn, München en Hamburg.

Het scrapen van deze data is zeer waardevol voor vastgoedbeleggers, PropTech-bedrijven en marktanalisten. Het maakt geautomatiseerde prijsmonitoring, concurrentieanalyse en de identificatie van ondergewaardeerde investeringsmogelijkheden mogelijk. Daarnaast dient het als een cruciaal instrument voor lead generation door actieve verkopers en makelaars binnen specifieke geografische regio's te identificeren.

Over ImmoScout24

Waarom ImmoScout24 Scrapen?

Ontdek de zakelijke waarde en gebruiksmogelijkheden voor data-extractie van ImmoScout24.

Real-time monitoring van Duitse huurprijsinflatie en marktverschuivingen.

Identificeren van hoogrenderende beleggingspanden voordat ze door de massa worden ontdekt.

Lead generation voor verhuisdiensten, renovatiebedrijven en hypotheekadviseurs.

Concurrentieanalyse voor vastgoedkantoren om hun advertentiestrategieën te optimaliseren.

Opbouwen van historische datasets voor voorspellende vastgoedwaarderingsmodellen.

Bijhouden van 'Time on Market' om gemotiveerde verkopers of te duur geprijsde advertenties te identificeren.

Scraping Uitdagingen

Technische uitdagingen die u kunt tegenkomen bij het scrapen van ImmoScout24.

Agressieve bot-detectie via Akamai en Cloudflare op de webversie.

Niet-semantische HTML-structuur waarbij meerdere datapunten identieke CSS-klassen gebruiken.

Geavanceerde sessie-gebaseerde tracking en browser fingerprinting om automatisering te detecteren.

Zware JavaScript-vereisten voor dynamische rendering van content en interactie met detailpagina's.

Frequente wijzigingen in UI en DOM-selectors om geautomatiseerde scraping-scripts onklaar te maken.

Scrape ImmoScout24 met AI

Geen code nodig. Extraheer gegevens in minuten met AI-aangedreven automatisering.

Hoe het werkt

1

Beschrijf wat je nodig hebt

Vertel de AI welke gegevens je wilt extraheren van ImmoScout24. Typ het gewoon in natuurlijke taal — geen code of selectors nodig.

2

AI extraheert de gegevens

Onze kunstmatige intelligentie navigeert ImmoScout24, verwerkt dynamische content en extraheert precies wat je hebt gevraagd.

3

Ontvang je gegevens

Ontvang schone, gestructureerde gegevens klaar om te exporteren als CSV, JSON of direct naar je applicaties te sturen.

Waarom AI gebruiken voor scraping

Behandelt complexe anti-bot maatregelen zoals Akamai automatisch zonder custom coding.
Visuele Point-and-Click selector identificatie gaat om met complexe en veranderende DOM-structuren.
Geplande runs maken het mogelijk om Time on Market en prijswijzigingen voor specifieke advertenties te volgen.
Geïntegreerd proxy-beheer om IP-blokkades en regio-gebaseerde uitdagingen automatisch te omzeilen.
Geen creditcard vereistGratis plan beschikbaarGeen installatie nodig

AI maakt het eenvoudig om ImmoScout24 te scrapen zonder code te schrijven. Ons AI-aangedreven platform gebruikt kunstmatige intelligentie om te begrijpen welke gegevens je wilt — beschrijf het in natuurlijke taal en de AI extraheert ze automatisch.

How to scrape with AI:
  1. Beschrijf wat je nodig hebt: Vertel de AI welke gegevens je wilt extraheren van ImmoScout24. Typ het gewoon in natuurlijke taal — geen code of selectors nodig.
  2. AI extraheert de gegevens: Onze kunstmatige intelligentie navigeert ImmoScout24, verwerkt dynamische content en extraheert precies wat je hebt gevraagd.
  3. Ontvang je gegevens: Ontvang schone, gestructureerde gegevens klaar om te exporteren als CSV, JSON of direct naar je applicaties te sturen.
Why use AI for scraping:
  • Behandelt complexe anti-bot maatregelen zoals Akamai automatisch zonder custom coding.
  • Visuele Point-and-Click selector identificatie gaat om met complexe en veranderende DOM-structuren.
  • Geplande runs maken het mogelijk om Time on Market en prijswijzigingen voor specifieke advertenties te volgen.
  • Geïntegreerd proxy-beheer om IP-blokkades en regio-gebaseerde uitdagingen automatisch te omzeilen.

No-Code Web Scrapers voor ImmoScout24

Point-and-click alternatieven voor AI-aangedreven scraping

Verschillende no-code tools zoals Browse.ai, Octoparse, Axiom en ParseHub kunnen u helpen ImmoScout24 te scrapen zonder code te schrijven. Deze tools gebruiken visuele interfaces om data te selecteren, hoewel ze moeite kunnen hebben met complexe dynamische content of anti-bot maatregelen.

Typische Workflow met No-Code Tools

1
Browserextensie installeren of registreren op het platform
2
Navigeren naar de doelwebsite en de tool openen
3
Data-elementen selecteren met point-and-click
4
CSS-selectors configureren voor elk dataveld
5
Paginatieregels instellen voor het scrapen van meerdere pagina's
6
CAPTCHAs afhandelen (vereist vaak handmatige oplossing)
7
Planning configureren voor automatische uitvoering
8
Data exporteren naar CSV, JSON of verbinden via API

Veelvoorkomende Uitdagingen

Leercurve

Het begrijpen van selectors en extractielogica kost tijd

Selectors breken

Websitewijzigingen kunnen je hele workflow kapotmaken

Problemen met dynamische content

JavaScript-zware sites vereisen complexe oplossingen

CAPTCHA-beperkingen

De meeste tools vereisen handmatige interventie voor CAPTCHAs

IP-blokkering

Agressief scrapen kan leiden tot blokkering van je IP

No-Code Web Scrapers voor ImmoScout24

Verschillende no-code tools zoals Browse.ai, Octoparse, Axiom en ParseHub kunnen u helpen ImmoScout24 te scrapen zonder code te schrijven. Deze tools gebruiken visuele interfaces om data te selecteren, hoewel ze moeite kunnen hebben met complexe dynamische content of anti-bot maatregelen.

Typische Workflow met No-Code Tools
  1. Browserextensie installeren of registreren op het platform
  2. Navigeren naar de doelwebsite en de tool openen
  3. Data-elementen selecteren met point-and-click
  4. CSS-selectors configureren voor elk dataveld
  5. Paginatieregels instellen voor het scrapen van meerdere pagina's
  6. CAPTCHAs afhandelen (vereist vaak handmatige oplossing)
  7. Planning configureren voor automatische uitvoering
  8. Data exporteren naar CSV, JSON of verbinden via API
Veelvoorkomende Uitdagingen
  • Leercurve: Het begrijpen van selectors en extractielogica kost tijd
  • Selectors breken: Websitewijzigingen kunnen je hele workflow kapotmaken
  • Problemen met dynamische content: JavaScript-zware sites vereisen complexe oplossingen
  • CAPTCHA-beperkingen: De meeste tools vereisen handmatige interventie voor CAPTCHAs
  • IP-blokkering: Agressief scrapen kan leiden tot blokkering van je IP

Codevoorbeelden

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers zijn essentieel om onmiddellijke blokkades te voorkomen
    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 = []
        
        # Richt op resultatenlijst items
        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'Fout: {e}'

# Voorbeeld zoekopdracht voor appartementen in Berlijn
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)

Wanneer Gebruiken

Ideaal voor statische HTML-pagina's met minimale JavaScript. Perfect voor blogs, nieuwssites en eenvoudige e-commerce productpagina's.

Voordelen

  • Snelste uitvoering (geen browser overhead)
  • Laagste resourceverbruik
  • Makkelijk te paralleliseren met asyncio
  • Uitstekend voor API's en statische pagina's

Beperkingen

  • Kan geen JavaScript uitvoeren
  • Faalt op SPA's en dynamische content
  • Kan moeite hebben met complexe anti-bot systemen

Hoe ImmoScout24 te Scrapen met Code

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers zijn essentieel om onmiddellijke blokkades te voorkomen
    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 = []
        
        # Richt op resultatenlijst items
        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'Fout: {e}'

# Voorbeeld zoekopdracht voor appartementen in Berlijn
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:
        # Starten met stealth-achtige configuraties
        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()
        
        # Navigeer naar zoekresultaten
        page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
        
        # Wacht tot de advertenties gerenderd zijn
        page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
        
        # Extraheer titels met locators
        titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
        for title in titles:
            print(f'Advertentie gevonden: {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 door elke container met woningadvertenties
        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(),
            }
            
        # Behandel paginering door de 'Volgende' knop te zoeken
        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();
  
  // Bootst een echte Duitse gebruiker na
  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');
  
  // Evaluatie in de 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('Gevonden titels:', results);
  await browser.close();
})();

Wat U Kunt Doen Met ImmoScout24 Data

Verken praktische toepassingen en inzichten uit ImmoScout24 data.

Analyse van trends op de vastgoedmarkt

Analyseer prijsschommelingen en voorraadniveaus in de loop van de tijd om marktbewegingen in grote Duitse steden te voorspellen.

Hoe te implementeren:

  1. 1Scrape dagelijks huuradvertenties in grote steden.
  2. 2Sla de data op in een time-series database.
  3. 3Bereken de gemiddelde prijs per vierkante meter per wijk.
  4. 4Visualiseer trends om opkomende buurten te identificeren.

Gebruik Automatio om data van ImmoScout24 te extraheren en deze applicaties te bouwen zonder code te schrijven.

Wat U Kunt Doen Met ImmoScout24 Data

  • Analyse van trends op de vastgoedmarkt

    Analyseer prijsschommelingen en voorraadniveaus in de loop van de tijd om marktbewegingen in grote Duitse steden te voorspellen.

    1. Scrape dagelijks huuradvertenties in grote steden.
    2. Sla de data op in een time-series database.
    3. Bereken de gemiddelde prijs per vierkante meter per wijk.
    4. Visualiseer trends om opkomende buurten te identificeren.
  • Investeringsrendement Calculator

    Identificeer objecten met de hoogste potentiële ROI door verkoop- en huurdata voor vergelijkbare eenheden te vergelijken.

    1. Scrape zowel koop- als huuradvertenties voor specifieke postcodes.
    2. Match woningtypen en groottes in beide datasets.
    3. Bereken de jaarlijkse huurinkomsten versus de koopprijs.
    4. Filter op uitschieters waar de huurrendementen het marktgemiddelde overstijgen.
  • Lead Generation voor verhuisdiensten

    Identificeer verhuizers met een hoge intentie om gerichte verhuis-, schoonmaak- en renovatiediensten aan te bieden.

    1. Monitor nieuw geplaatste huuradvertenties van particulieren.
    2. Extraheer details over de grootte en locatie van de woning.
    3. Identificeer woningen met naderende beschikbaarheidsdata.
    4. Automatiseer outreach met serviceaanbiedingen op basis van de verhuistijdlijn.
  • Concurrentieportfolio Monitoring

    Volg het aanbod, de leegstand en de prijsstrategie van concurrerende vastgoedkantoren.

    1. Filter gescrapete advertenties op specifieke makelaarsnamen of ID's.
    2. Houd bij hoe lang advertenties actief blijven (Time on Market).
    3. Monitor op frequente prijsverlagingen in hun aanbod.
    4. Benchmark de prijzen van jouw bureau tegen hun actieve advertenties.
Meer dan alleen prompts

Supercharge je workflow met AI-automatisering

Automatio combineert de kracht van AI-agents, webautomatisering en slimme integraties om je te helpen meer te bereiken in minder tijd.

AI-agents
Webautomatisering
Slimme workflows

Pro Tips voor het Scrapen van ImmoScout24

Expertadvies voor het succesvol extraheren van gegevens uit ImmoScout24.

Gebruik residential proxies met Duitse geo-locatie (DE) om regio-gebaseerde blokkades van Akamai te voorkomen.

Probeer de mobile app API (JSON over HTTPS) te reverse engineeren, omdat deze vaak de zware web-gebaseerde beveiliging mist.

Implementeer willekeurige slaapintervallen tussen 5 en 15 seconden om menselijke browsepatronen te simuleren.

Scrape tijdens daluren (middernacht tot 5 uur 's ochtends CET) om de serverbelasting en detectiegevoeligheid te minimaliseren.

Schoon je data op door valutasymbolen (€) te verwijderen en Duitse decimale komma's om te zetten naar punten voor numerieke analyse.

Monitor de 'exposed' data in de paginabron; soms is ruwe JSON ingebed in een <script> tag, wat makkelijker te parsen is.

Testimonials

Wat onze gebruikers zeggen

Sluit je aan bij duizenden tevreden gebruikers die hun workflow hebben getransformeerd

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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.

Gerelateerd Web Scraping

Veelgestelde vragen over ImmoScout24

Vind antwoorden op veelvoorkomende vragen over ImmoScout24