Så här scrapar du ImmoScout24: Guide för fastighetsdata

Lär dig hur du scrapar ImmoScout24, Tysklands ledande fastighetsplattform. Extrahera fastighetspriser, annonser och leads för marknadsanalys och investering.

Täckning:GermanyAustria
Tillgänglig data10 fält
TitelPrisPlatsBeskrivningBilderSäljarinfoKontaktinfoPubliceringsdatumKategorierAttribut
Alla extraherbara fält
FastighetstitelKallhyraVarmhyraInköpsprisBoarea (kvm)Antal rumFullständig adressPostnummerStadStadsdelFastighetstypByggårEnergiklassBekvämligheterMäklarnamnFöretagsinformation (Imprint)Bild-URL:erInflyttningsdatum
Tekniska krav
JavaScript krävs
Ingen inloggning
Har paginering
Officiellt API tillgängligt
Anti-bot-skydd upptäckt
AkamaiDataDomeCloudflarereCAPTCHABrowser FingerprintingRate Limiting

Anti-bot-skydd upptäckt

Akamai Bot Manager
Avancerad botdetektering med enhetsfingeravtryck, beteendeanalys och maskininlärning. Ett av de mest sofistikerade anti-bot-systemen.
DataDome
Botdetektering i realtid med ML-modeller. Analyserar enhetsfingeravtryck, nätverkssignaler och beteendemönster. Vanligt på e-handelssajter.
Cloudflare
WAF och bothantering på företagsnivå. Använder JavaScript-utmaningar, CAPTCHA och beteendeanalys. Kräver webbläsarautomatisering med stealth-inställningar.
Google reCAPTCHA
Googles CAPTCHA-system. v2 kräver användarinteraktion, v3 körs tyst med riskbedömning. Kan lösas med CAPTCHA-tjänster.
Webbläsarfingeravtryck
Identifierar botar genom webbläsaregenskaper: canvas, WebGL, typsnitt, plugins. Kräver förfalskning eller riktiga webbläsarprofiler.
Hastighetsbegränsning
Begränsar förfrågningar per IP/session över tid. Kan kringgås med roterande proxyservrar, fördröjda förfrågningar och distribuerad skrapning.

Om ImmoScout24

Upptäck vad ImmoScout24 erbjuder och vilka värdefulla data som kan extraheras.

ImmoScout24 är den dominerande marknadsplatsen för fastigheter i Tyskland och ägs av Scout24 SE. Det fungerar som en heltäckande plattform där privatpersoner, fastighetsmäklare och byggherrar listar bostäder och kommersiella fastigheter för uthyrning eller försäljning. Webbplatsen lockar miljontals användare varje månad, vilket gör den till den främsta källan för fastighetsmarknadsdata i DACH-regionen.

Plattformen innehåller en enorm mängd strukturerad data inklusive fastighetspriser, planritningar, områdesstatistik och historisk annonsinformation. Eftersom den är marknadsledande ger den den mest exakta bilden av aktuella marknadstrender, utbud och efterfrågan, samt direktavkastning i stora tyska städer som Berlin, München och Hamburg.

Att scrapa denna data är mycket värdefullt för fastighetsinvesterare, PropTech-bolag och marknadsanalytiker. Det möjliggör automatiserad prisövervakning, konkurrensanalys och identifiering av undervärderade investeringsmöjligheter. Dessutom fungerar det som ett kritiskt verktyg för lead generation genom att identifiera aktiva säljare och byråer inom specifika geografiska regioner.

Om ImmoScout24

Varför Skrapa ImmoScout24?

Upptäck affärsvärdet och användningsfallen för dataextraktion från ImmoScout24.

Realtidsövervakning av tysk hyresprisinflation och marknadsförändringar.

Identifiering av högavkastande investeringsfastigheter innan de upptäcks av massmarknaden.

Lead generation för flyttfirmor, renoveringsföretag och bolånemäklare.

Konkurrensanalys för fastighetsmäklare för att optimera deras annonsstrategier.

Bygga historiska dataset för prediktiva värderingsmodeller för fastigheter.

Spåra 'Time on Market' för att identifiera motiverade säljare eller överprissatta annonser.

Skrapningsutmaningar

Tekniska utmaningar du kan stöta på när du skrapar ImmoScout24.

Aggressiv bot-detektering via Akamai och Cloudflare på webbversionen.

Icke-semantisk HTML-struktur där flera datapunkter använder identiska CSS-klasser.

Sofistikerad sessionsbaserad spårning och browser fingerprinting för att upptäcka automation.

Tunga JavaScript-krav för rendering av dynamiskt innehåll och interaktion med detaljsidor.

Frekventa ändringar i UI och DOM-selektorer för att bryta automatiserade scraping-skript.

Skrapa ImmoScout24 med AI

Ingen kod krävs. Extrahera data på minuter med AI-driven automatisering.

Hur det fungerar

1

Beskriv vad du behöver

Berätta för AI vilka data du vill extrahera från ImmoScout24. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.

2

AI extraherar datan

Vår artificiella intelligens navigerar ImmoScout24, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.

3

Få dina data

Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.

Varför använda AI för skrapning

Hanterar komplexa anti-bot-åtgärder som Akamai automatiskt utan anpassad kodning.
Visuell Point-and-Click-identifiering av selektorer hanterar komplexa och skiftande DOM-strukturer.
Schemalagda körningar gör det möjligt att spåra Time on Market och prisändringar för specifika annonser.
Integrerad proxy-hantering för att automatiskt kringgå IP-blockeringar och regionsbaserade utmaningar.
Inget kreditkort krävsGratis plan tillgängligtIngen installation krävs

AI gör det enkelt att skrapa ImmoScout24 utan att skriva kod. Vår AI-drivna plattform använder artificiell intelligens för att förstå vilka data du vill ha — beskriv det bara på vanligt språk och AI extraherar dem automatiskt.

How to scrape with AI:
  1. Beskriv vad du behöver: Berätta för AI vilka data du vill extrahera från ImmoScout24. Skriv det bara på vanligt språk — ingen kod eller selektorer behövs.
  2. AI extraherar datan: Vår artificiella intelligens navigerar ImmoScout24, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
  3. Få dina data: Få ren, strukturerad data redo att exportera som CSV, JSON eller skicka direkt till dina appar och arbetsflöden.
Why use AI for scraping:
  • Hanterar komplexa anti-bot-åtgärder som Akamai automatiskt utan anpassad kodning.
  • Visuell Point-and-Click-identifiering av selektorer hanterar komplexa och skiftande DOM-strukturer.
  • Schemalagda körningar gör det möjligt att spåra Time on Market och prisändringar för specifika annonser.
  • Integrerad proxy-hantering för att automatiskt kringgå IP-blockeringar och regionsbaserade utmaningar.

No-code webbskrapare för ImmoScout24

Peka-och-klicka-alternativ till AI-driven skrapning

Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa ImmoScout24 utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg

1
Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
2
Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
3
Välj dataelement att extrahera med point-and-click
4
Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
5
Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
6
Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
7
Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
8
Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API

Vanliga utmaningar

Inlärningskurva

Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid

Selektorer går sönder

Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde

Problem med dynamiskt innehåll

JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar

CAPTCHA-begränsningar

De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs

IP-blockering

Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras

No-code webbskrapare för ImmoScout24

Flera no-code-verktyg som Browse.ai, Octoparse, Axiom och ParseHub kan hjälpa dig att skrapa ImmoScout24 utan att skriva kod. Dessa verktyg använder vanligtvis visuella gränssnitt för att välja data, även om de kan ha problem med komplext dynamiskt innehåll eller anti-bot-åtgärder.

Typiskt arbetsflöde med no-code-verktyg
  1. Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
  2. Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
  3. Välj dataelement att extrahera med point-and-click
  4. Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
  5. Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
  6. Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
  7. Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
  8. Exportera data till CSV, JSON eller anslut via API
Vanliga utmaningar
  • Inlärningskurva: Att förstå selektorer och extraktionslogik tar tid
  • Selektorer går sönder: Webbplatsändringar kan förstöra hela ditt arbetsflöde
  • Problem med dynamiskt innehåll: JavaScript-tunga sidor kräver komplexa lösningar
  • CAPTCHA-begränsningar: De flesta verktyg kräver manuell hantering av CAPTCHAs
  • IP-blockering: Aggressiv scraping kan leda till att din IP blockeras

Kodexempel

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers är avgörande för att undvika omedelbara blockeringar
    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 = []
        
        # Rikta in sig på sökresultat
        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'Fel: {e}'

# Exempel: sökning efter lägenheter i Berlin
results = scrape_immoscout('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten')
print(results)

När ska det användas

Bäst för statiska HTML-sidor med minimal JavaScript. Idealiskt för bloggar, nyhetssidor och enkla e-handelsproduktsidor.

Fördelar

  • Snabbaste exekveringen (ingen webbläsaröverhead)
  • Lägsta resursförbrukning
  • Lätt att parallellisera med asyncio
  • Utmärkt för API:er och statiska sidor

Begränsningar

  • Kan inte köra JavaScript
  • Misslyckas på SPA:er och dynamiskt innehåll
  • Kan ha problem med komplexa anti-bot-system

Hur man skrapar ImmoScout24 med kod

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def scrape_immoscout(url):
    # Headers är avgörande för att undvika omedelbara blockeringar
    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 = []
        
        # Rikta in sig på sökresultat
        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'Fel: {e}'

# Exempel: sökning efter lägenheter i Berlin
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:
        # Starta med stealth-liknande konfigurationer
        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()
        
        # Navigera till sökresultat
        page.goto('https://www.immobilienscout24.de/Suche/de/berlin/berlin/wohnung-mieten', wait_until='networkidle')
        
        # Vänta på att annonserna renderas
        page.wait_for_selector('.result-list-entry__data')
        
        # Extrahera titlar med locators
        titles = page.locator('.result-list-entry__brand-title').all_inner_texts()
        for title in titles:
            print(f'Annons hittad: {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):
        # Loopa igenom varje container för fastighetsannonser
        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(),
            }
            
        # Hantera paginering genom att hitta 'Nästa'-knappen
        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();
  
  // Simulera en riktig tysk användare
  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');
  
  // Evaluering i webbläsarkontext
  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('Hittade titlar:', results);
  await browser.close();
})();

Vad Du Kan Göra Med ImmoScout24-Data

Utforska praktiska tillämpningar och insikter från ImmoScout24-data.

Analys av marknadstrender för fastigheter

Analysera prisfluktuationer och lagernivåer över tid för att förutsäga marknadsrörelser i stora tyska städer.

Så här implementerar du:

  1. 1Scrapa hyresannonser i storstäder dagligen.
  2. 2Lagra data i en tidsseriedatabas.
  3. 3Beräkna genomsnittspris per kvadratmeter per stadsdel.
  4. 4Visualisera trender för att identifiera framväxande områden.

Använd Automatio för att extrahera data från ImmoScout24 och bygga dessa applikationer utan att skriva kod.

Vad Du Kan Göra Med ImmoScout24-Data

  • Analys av marknadstrender för fastigheter

    Analysera prisfluktuationer och lagernivåer över tid för att förutsäga marknadsrörelser i stora tyska städer.

    1. Scrapa hyresannonser i storstäder dagligen.
    2. Lagra data i en tidsseriedatabas.
    3. Beräkna genomsnittspris per kvadratmeter per stadsdel.
    4. Visualisera trender för att identifiera framväxande områden.
  • Kalkylator för investeringsavkastning

    Identifiera fastigheter med högst ROI-potential genom att jämföra försäljnings- och hyresdata för liknande enheter.

    1. Scrapa både försäljnings- och hyresannonser för specifika postnummer.
    2. Matcha fastighetstyper och storlekar mellan båda dataseten.
    3. Beräkna årlig hyresinkomst jämfört med inköpspris.
    4. Filtrera efter avvikelser där direktavkastningen överstiger marknadssnittet.
  • Lead Generation för flyttjänster

    Identifiera personer med hög flyttintention för att erbjuda riktade tjänster inom flytt, städning och renovering.

    1. Övervaka nya hyresannonser från privatpersoner.
    2. Extrahera detaljer om fastighetsstorlek och plats.
    3. Identifiera fastigheter med kommande inflyttningsdatum.
    4. Automatisera utskick med tjänsteerbjudanden baserat på tidslinjen för inflyttning.
  • Konkurrensanalys av portföljer

    Spåra lager, vakansgrader och prissättningsstrategier hos konkurrerande fastighetsmäklare.

    1. Filtrera scrapade annonser efter specifika mäklarnamn eller ID:n.
    2. Spåra hur länge annonser är aktiva (Time on Market).
    3. Övervaka frekventa prissänkningar i deras utbud.
    4. Jämför din byrås prissättning mot deras aktiva annonser.
Mer an bara promptar

Superladda ditt arbetsflode med AI-automatisering

Automatio kombinerar kraften av AI-agenter, webbautomatisering och smarta integrationer for att hjalpa dig astadkomma mer pa kortare tid.

AI-agenter
Webbautomatisering
Smarta arbetsfloden

Proffstips för Skrapning av ImmoScout24

Expertråd för framgångsrik dataextraktion från ImmoScout24.

Använd residential proxies med tysk geo-lokalisering (DE) för att undvika regionsbaserade blockeringar från Akamai.

Försök att utföra reverse engineer på mobilappens API (JSON över HTTPS), då det ofta saknar det tunga webbaserade skyddet.

Implementera slumpmässiga vänteintervaller mellan 5 och 15 sekunder för att simulera mänskliga surfmönster.

Scrapa under tider med låg belastning (midnatt till 05:00 CET) för att minimera serverbelastning och upptäcktsrisk.

Rensa din data genom att ta bort valutasymboler (€) och konvertera tyska decimal-kommatecken till punkter för numerisk analys.

Övervaka 'exponerad' data i källkoden; ibland finns rå JSON inbäddad i en <script>-tagg vilket är enklare att parse.

Omdomen

Vad vara anvandare sager

Ga med tusentals nojda anvandare som har transformerat sitt arbetsflode

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.

Relaterat Web Scraping

Vanliga fragor om ImmoScout24

Hitta svar pa vanliga fragor om ImmoScout24