Como fazer scraping do ImmoScout24: Guia de Dados Imobiliários
Saiba como fazer scraping do ImmoScout24, a principal plataforma imobiliária da Alemanha. Extraia preços de imóveis, anúncios e leads para análise de mercado e...
Proteção Anti-Bot Detectada
- Akamai Bot Manager
- Detecção avançada de bots usando fingerprinting de dispositivo, análise de comportamento e machine learning. Um dos sistemas anti-bot mais sofisticados.
- DataDome
- Detecção de bots em tempo real com modelos ML. Analisa fingerprint do dispositivo, sinais de rede e padrões comportamentais. Comum em sites de e-commerce.
- Cloudflare
- WAF e gestão de bots de nível empresarial. Usa desafios JavaScript, CAPTCHAs e análise comportamental. Requer automação de navegador com configurações stealth.
- Google reCAPTCHA
- Sistema CAPTCHA do Google. v2 requer interação do usuário, v3 funciona silenciosamente com pontuação de risco. Pode ser resolvido com serviços de CAPTCHA.
- Fingerprinting de navegador
- Identifica bots pelas características do navegador: canvas, WebGL, fontes, plugins. Requer spoofing ou perfis de navegador reais.
- Limitação de taxa
- Limita requisições por IP/sessão ao longo do tempo. Pode ser contornado com proxies rotativos, atrasos de requisição e scraping distribuído.
Sobre ImmoScout24
Descubra o que ImmoScout24 oferece e quais dados valiosos podem ser extraídos.
O ImmoScout24 é o marketplace imobiliário dominante na Alemanha, de propriedade da Scout24 SE. Ele serve como uma plataforma abrangente onde indivíduos, corretores de imóveis e incorporadores listam propriedades residenciais e comerciais para aluguel ou venda. O site atrai milhões de usuários mensalmente, tornando-se a principal fonte de dados do mercado imobiliário na região DACH.
A plataforma contém uma vasta gama de dados estruturados, incluindo preços de imóveis, plantas baixas, estatísticas de vizinhança e informações históricas de anúncios. Por ser o líder de mercado, ele fornece o reflexo mais preciso das tendências atuais, oferta e demanda, e rendimentos de aluguel em grandes cidades alemãs como Berlim, Munique e Hamburgo.
Fazer o scraping desses dados é altamente valioso para investidores imobiliários, empresas de PropTech e analistas de mercado. Isso permite o monitoramento automatizado de preços, benchmarking competitivo e a identificação de oportunidades de investimento subvalorizadas. Além disso, serve como uma ferramenta crítica para geração de leads ao identificar vendedores e agências ativos em regiões geográficas específicas.
Por Que Fazer Scraping de ImmoScout24?
Descubra o valor comercial e os casos de uso para extração de dados de ImmoScout24.
Monitoramento em tempo real da inflação dos preços de aluguel e mudanças no mercado alemão.
Identificação de propriedades de investimento de alto rendimento antes que sejam descobertas pelo mercado de massa.
Geração de leads para serviços de mudança, empresas de reforma e corretores de hipotecas.
Benchmarking competitivo para agências imobiliárias otimizarem suas estratégias de listagem.
Construção de conjuntos de dados históricos para modelos preditivos de avaliação imobiliária.
Rastreamento do 'Time on Market' para identificar vendedores motivados ou anúncios com preços excessivos.
Desafios do Scraping
Desafios técnicos que você pode encontrar ao fazer scraping de ImmoScout24.
Detecção agressiva de bots via Akamai e Cloudflare na versão web.
Estrutura HTML não semântica, onde múltiplos pontos de dados usam classes CSS idênticas.
Rastreamento sofisticado baseado em sessão e fingerprinting de browser para detectar automação.
Altos requisitos de JavaScript para renderização de conteúdo dinâmico e interação com páginas de detalhes.
Mudanças frequentes na UI e nos seletores DOM para quebrar scripts de scraping automatizados.
Scrape ImmoScout24 com IA
Sem código necessário. Extraia dados em minutos com automação por IA.
Como Funciona
Descreva o que você precisa
Diga à IA quais dados você quer extrair de ImmoScout24. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.
A IA extrai os dados
Nossa inteligência artificial navega ImmoScout24, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.
Obtenha seus dados
Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.
Por Que Usar IA para Scraping
A IA facilita o scraping de ImmoScout24 sem escrever código. Nossa plataforma com inteligência artificial entende quais dados você quer — apenas descreva em linguagem natural e a IA os extrai automaticamente.
How to scrape with AI:
- Descreva o que você precisa: Diga à IA quais dados você quer extrair de ImmoScout24. Apenas digite em linguagem natural — sem código ou seletores.
- A IA extrai os dados: Nossa inteligência artificial navega ImmoScout24, lida com conteúdo dinâmico e extrai exatamente o que você pediu.
- Obtenha seus dados: Receba dados limpos e estruturados prontos para exportar como CSV, JSON ou enviar diretamente para seus aplicativos.
Why use AI for scraping:
- Lida com medidas anti-bot complexas como o Akamai automaticamente, sem necessidade de codificação personalizada.
- A identificação visual de seletores Point-and-Click gerencia estruturas DOM complexas e mutáveis.
- Execuções agendadas permitem rastrear o Time on Market e mudanças de preço para anúncios específicos.
- Gerenciamento integrado de proxy para contornar bloqueios de IP e desafios baseados em região automaticamente.
Scrapers Web No-Code para ImmoScout24
Alternativas point-and-click ao scraping com IA
Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de ImmoScout24 sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.
Workflow Típico com Ferramentas No-Code
Desafios Comuns
Curva de aprendizado
Compreender seletores e lógica de extração leva tempo
Seletores quebram
Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho
Problemas com conteúdo dinâmico
Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas
Limitações de CAPTCHA
A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs
Bloqueio de IP
Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP
Scrapers Web No-Code para ImmoScout24
Várias ferramentas no-code como Browse.ai, Octoparse, Axiom e ParseHub podem ajudá-lo a fazer scraping de ImmoScout24 sem escrever código. Essas ferramentas usam interfaces visuais para selecionar dados, embora possam ter dificuldades com conteúdo dinâmico complexo ou medidas anti-bot.
Workflow Típico com Ferramentas No-Code
- Instalar extensão do navegador ou registrar-se na plataforma
- Navegar até o site alvo e abrir a ferramenta
- Selecionar com point-and-click os elementos de dados a extrair
- Configurar seletores CSS para cada campo de dados
- Configurar regras de paginação para scraping de múltiplas páginas
- Resolver CAPTCHAs (frequentemente requer intervenção manual)
- Configurar agendamento para execuções automáticas
- Exportar dados para CSV, JSON ou conectar via API
Desafios Comuns
- Curva de aprendizado: Compreender seletores e lógica de extração leva tempo
- Seletores quebram: Mudanças no site podem quebrar todo o fluxo de trabalho
- Problemas com conteúdo dinâmico: Sites com muito JavaScript requerem soluções complexas
- Limitações de CAPTCHA: A maioria das ferramentas requer intervenção manual para CAPTCHAs
- Bloqueio de IP: Scraping agressivo pode resultar no bloqueio do seu IP
Exemplos de Código
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Headers são críticos para evitar bloqueios imediatos
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 = []
# Alvo nas entradas da lista de resultados
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'Erro: {e}'
# Exemplo de busca por apartamentos em Berlim
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)Quando Usar
Ideal para páginas HTML estáticas com JavaScript mínimo. Perfeito para blogs, sites de notícias e páginas de produtos e-commerce simples.
Vantagens
- ●Execução mais rápida (sem overhead do navegador)
- ●Menor consumo de recursos
- ●Fácil de paralelizar com asyncio
- ●Ótimo para APIs e páginas estáticas
Limitações
- ●Não pode executar JavaScript
- ●Falha em SPAs e conteúdo dinâmico
- ●Pode ter dificuldades com sistemas anti-bot complexos
Como Fazer Scraping de ImmoScout24 com Código
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_immoscout(url):
# Headers são críticos para evitar bloqueios imediatos
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 = []
# Alvo nas entradas da lista de resultados
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'Erro: {e}'
# Exemplo de busca por apartamentos em Berlim
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:
# Lançamento com configurações de stealth
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()
# Navega para os resultados de busca
page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
# Aguarda a renderização dos anúncios
page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
# Extrai títulos usando locators
titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
for title in titles:
print(f'Anúncio encontrado: {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):
# Itera por cada container de anúncio de imóvel
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(),
}
# Lida com a paginação encontrando o botão 'Próximo'
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();
// Simula um usuário real da Alemanha
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');
// Avaliação no contexto do browser
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('Títulos encontrados:', results);
await browser.close();
})();O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de ImmoScout24
Explore aplicações práticas e insights dos dados de ImmoScout24.
Análise de Tendências do Mercado Imobiliário
Analise as flutuações de preços e os níveis de inventário ao longo do tempo para prever movimentos de mercado nas principais cidades alemãs.
Como implementar:
- 1Extraia anúncios de aluguel nas principais cidades diariamente.
- 2Armazene os dados em um banco de dados de séries temporais.
- 3Calcule o preço médio por metro quadrado por distrito.
- 4Visualize tendências para identificar bairros emergentes.
Use Automatio para extrair dados de ImmoScout24 e construir essas aplicações sem escrever código.
O Que Você Pode Fazer Com Os Dados de ImmoScout24
- Análise de Tendências do Mercado Imobiliário
Analise as flutuações de preços e os níveis de inventário ao longo do tempo para prever movimentos de mercado nas principais cidades alemãs.
- Extraia anúncios de aluguel nas principais cidades diariamente.
- Armazene os dados em um banco de dados de séries temporais.
- Calcule o preço médio por metro quadrado por distrito.
- Visualize tendências para identificar bairros emergentes.
- Calculadora de Rendimento de Investimento
Identifique propriedades com o maior potencial de ROI comparando dados de vendas e aluguel para unidades semelhantes.
- Extraia anúncios de venda e aluguel para códigos postais específicos.
- Correlacione tipos e tamanhos de propriedades em ambos os conjuntos de dados.
- Calcule a renda anual de aluguel versus o preço de compra.
- Filtre por outliers onde os rendimentos de aluguel excedem as médias do mercado.
- Geração de Leads para Serviços de Mudança
Identifique pessoas com alta intenção de mudança para oferecer serviços direcionados de transporte, limpeza e renovação.
- Monitore novos anúncios de aluguel postados por indivíduos.
- Extraia detalhes de tamanho e localização da propriedade.
- Identifique propriedades com datas de disponibilidade próximas.
- Automatize a abordagem com ofertas de serviços baseadas no cronograma de mudança.
- Monitoramento de Portfólio Competitivo
Acompanhe o inventário, as taxas de vacância e a estratégia de preços de agências imobiliárias rivais.
- Filtre os anúncios extraídos por nomes ou IDs de agências específicas.
- Rastreie por quanto tempo os anúncios permanecem ativos (Time on Market).
- Monitore reduções frequentes de preços em seu inventário.
- Compare a precificação da sua agência com os anúncios ativos deles.
Potencialize seu fluxo de trabalho com Automacao de IA
Automatio combina o poder de agentes de IA, automacao web e integracoes inteligentes para ajuda-lo a realizar mais em menos tempo.
Dicas Pro para Scraping de ImmoScout24
Dicas de especialistas para extrair dados com sucesso de ImmoScout24.
Use proxies residenciais com geolocalização na Alemanha (DE) para evitar bloqueios regionais do Akamai.
Tente fazer engenharia reversa na API do aplicativo móvel (JSON via HTTPS), pois ela geralmente carece da proteção pesada baseada em web.
Implemente intervalos de sleep aleatórios entre 5 e 15 segundos para simular padrões de navegação humana.
Faça o scraping durante horários de pouco movimento (meia-noite às 5h CET) para minimizar a carga no servidor e a sensibilidade da detecção.
Limpe seus dados removendo símbolos de moeda (€) e convertendo vírgulas decimais alemãs em pontos para análise numérica.
Monitore os dados 'expostos' no código-fonte da página; às vezes, o JSON bruto está incorporado em uma tag <script>, o que é mais fácil de fazer o parse.
Depoimentos
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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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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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