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.
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.

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
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.
AI extraherar datan
Vår artificiella intelligens navigerar ImmoScout24, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
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
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:
- 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.
- AI extraherar datan: Vår artificiella intelligens navigerar ImmoScout24, hanterar dynamiskt innehåll och extraherar exakt det du bad om.
- 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
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
- Installera webbläsartillägg eller registrera dig på plattformen
- Navigera till målwebbplatsen och öppna verktyget
- Välj dataelement att extrahera med point-and-click
- Konfigurera CSS-selektorer för varje datafält
- Ställ in pagineringsregler för att scrapa flera sidor
- Hantera CAPTCHAs (kräver ofta manuell lösning)
- Konfigurera schemaläggning för automatiska körningar
- 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:
- 1Scrapa hyresannonser i storstäder dagligen.
- 2Lagra data i en tidsseriedatabas.
- 3Beräkna genomsnittspris per kvadratmeter per stadsdel.
- 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.
- Scrapa hyresannonser i storstäder dagligen.
- Lagra data i en tidsseriedatabas.
- Beräkna genomsnittspris per kvadratmeter per stadsdel.
- 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.
- Scrapa både försäljnings- och hyresannonser för specifika postnummer.
- Matcha fastighetstyper och storlekar mellan båda dataseten.
- Beräkna årlig hyresinkomst jämfört med inköpspris.
- 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.
- Övervaka nya hyresannonser från privatpersoner.
- Extrahera detaljer om fastighetsstorlek och plats.
- Identifiera fastigheter med kommande inflyttningsdatum.
- Automatisera utskick med tjänsteerbjudanden baserat på tidslinjen för inflyttning.
- Konkurrensanalys av portföljer
Spåra lager, vakansgrader och prissättningsstrategier hos konkurrerande fastighetsmäklare.
- Filtrera scrapade annonser efter specifika mäklarnamn eller ID:n.
- Spåra hur länge annonser är aktiva (Time on Market).
- Övervaka frekventa prissänkningar i deras utbud.
- Jämför din byrås prissättning mot deras aktiva annonser.
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.
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
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.
Relaterat Web Scraping

How to Scrape Brown Real Estate NC | Fayetteville Property Scraper

How to Scrape LivePiazza: Philadelphia Real Estate Scraper

How to Scrape Century 21: A Technical Real Estate Guide

How to Scrape HotPads: A Complete Guide to Extracting Rental Data

How to Scrape Progress Residential Website

How to Scrape Geolocaux | Geolocaux Web Scraper Guide

How to Scrape Sacramento Delta Property Management

How to Scrape Dorman Real Estate Management Listings
Vanliga fragor om ImmoScout24
Hitta svar pa vanliga fragor om ImmoScout24