วิธี Scrape ข้อมูลจาก ImmoScout24: คู่มือข้อมูลอสังหาริมทรัพย์
เรียนรู้วิธี Scrape ข้อมูลจาก ImmoScout24 แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์ชั้นนำของเยอรมนี ดึงข้อมูลราคา รายการประกาศ และข้อมูลผู้ขายเพื่อการวิเคราะห์ตลาดและการลงทุน
ตรวจพบการป้องกันบอท
- Akamai Bot Manager
- การตรวจจับบอทขั้นสูงโดยใช้ลายนิ้วมืออุปกรณ์ การวิเคราะห์พฤติกรรม และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นหนึ่งในระบบต่อต้านบอทที่ซับซ้อนที่สุด
- DataDome
- การตรวจจับบอทแบบเรียลไทม์ด้วยโมเดล ML วิเคราะห์ลายนิ้วมืออุปกรณ์ สัญญาณเครือข่าย และรูปแบบพฤติกรรม พบบ่อยในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ
- Cloudflare
- WAF และการจัดการบอทระดับองค์กร ใช้ JavaScript challenges, CAPTCHAs และการวิเคราะห์พฤติกรรม ต้องมีระบบอัตโนมัติของเบราว์เซอร์พร้อมการตั้งค่าซ่อนตัว
- Google reCAPTCHA
- ระบบ CAPTCHA ของ Google v2 ต้องมีการโต้ตอบของผู้ใช้ v3 ทำงานเงียบๆ ด้วยคะแนนความเสี่ยง สามารถแก้ได้ด้วยบริการ CAPTCHA
- ลายนิ้วมือเบราว์เซอร์
- ระบุบอทผ่านลักษณะเฉพาะของเบราว์เซอร์: canvas, WebGL, ฟอนต์, ปลั๊กอิน ต้องมีการปลอมแปลงหรือโปรไฟล์เบราว์เซอร์จริง
- การจำกัดอัตรา
- จำกัดคำขอต่อ IP/เซสชันตามเวลา สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยพร็อกซีหมุนเวียน การหน่วงเวลาคำขอ และการสแกรปแบบกระจาย
เกี่ยวกับ ImmoScout24
ค้นพบสิ่งที่ ImmoScout24 นำเสนอและข้อมูลที่มีค่าที่สามารถดึงได้
ImmoScout24 เป็นตลาดอสังหาริมทรัพย์ที่ใหญ่ที่สุดในเยอรมนี ดำเนินงานโดย Scout24 SE ทำหน้าที่เป็นแพลตฟอร์มที่ครอบคลุมสำหรับบุคคลทั่วไป ตัวแทนอสังหาริมทรัพย์ และผู้พัฒนาโครงการในการลงประกาศอสังหาริมทรัพย์เพื่อการอยู่อาศัยและเชิงพาณิชย์ ทั้งสำหรับเช่าและขาย เว็บไซต์นี้ดึงดูดผู้ใช้งานหลายล้านคนต่อเดือน ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลตลาดอสังหาริมทรัพย์หลักในภูมิภาค DACH
แพลตฟอร์มนี้ประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างจำนวนมหาศาล รวมถึงราคาอสังหาริมทรัพย์ แผนผังอาคาร สถิติละแวกใกล้เคียง และข้อมูลประวัติการลงประกาศ ในฐานะผู้นำตลาด แพลตฟอร์มนี้สะท้อนถึงแนวโน้มตลาดปัจจุบัน อุปสงค์ อุปทาน และอัตราผลตอบแทนจากการเช่าในเมืองใหญ่ของเยอรมัน เช่น เบอร์ลิน มิวนิก และฮัมบูร์ก ได้อย่างแม่นยำที่สุด
การ Scrape ข้อมูลนี้มีค่าอย่างยิ่งสำหรับนักลงทุนอสังหาริมทรัพย์ บริษัท PropTech และนักวิเคราะห์ตลาด ช่วยให้สามารถตรวจสอบราคาแบบอัตโนมัติ การวิเคราะห์เปรียบเทียบคู่แข่ง และการระบุโอกาสในการลงทุนที่ราคาต่ำกว่ามูลค่าจริง นอกจากนี้ ยังเป็นเครื่องมือสำคัญสำหรับการสร้างลีด (lead generation) โดยการระบุผู้ขายและตัวแทนที่มีความเคลื่อนไหวในพื้นที่เฉพาะเจาะจง

ทำไมต้อง Scrape ImmoScout24?
ค้นพบคุณค่าทางธุรกิจและกรณีการใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลจาก ImmoScout24
ตรวจสอบอัตราเงินเฟ้อของค่าเช่าและความผันผวนของตลาดในเยอรมนีแบบ real-time
ระบุอสังหาริมทรัพย์ที่ให้ผลตอบแทนสูงก่อนที่ตลาดมวลชนจะค้นพบ
สร้างลีดสำหรับบริการขนย้าย บริษัทปรับปรุงบ้าน และนายหน้าสินเชื่อที่อยู่อาศัย
วิเคราะห์เปรียบเทียบคู่แข่งสำหรับเอเจนซี่อสังหาริมทรัพย์เพื่อปรับปรุงกลยุทธ์การลงประกาศ
สร้างชุดข้อมูลประวัติสำหรับการสร้าง model ประเมินมูลค่าอสังหาริมทรัพย์เชิงคาดการณ์
ติดตาม 'ระยะเวลาในตลาด' (Time on Market) เพื่อระบุผู้ขายที่ต้องการรีบขายหรือรายการที่ตั้งราคาสูงเกินไป
ความท้าทายในการ Scrape
ความท้าทายทางเทคนิคที่คุณอาจพบเมื่อ Scrape ImmoScout24
การตรวจจับบอทที่รุนแรงผ่าน Akamai และ Cloudflare ในเวอร์ชันเว็บ
โครงสร้าง HTML ที่ไม่เป็นระเบียบ (non-semantic) ซึ่งข้อมูลหลายจุดใช้ CSS classes ที่เหมือนกัน
ระบบติดตามตาม session ที่ซับซ้อนและ browser fingerprinting เพื่อตรวจจับการทำงานอัตโนมัติ
ความต้องการ JavaScript สูงสำหรับการเรนเดอร์เนื้อหาแบบไดนามิกและการโต้ตอบกับหน้ารายละเอียด
การเปลี่ยนแปลง UI และ DOM selectors บ่อยครั้งเพื่อทำให้สคริปต์ Scrape อัตโนมัติใช้งานไม่ได้
สกัดข้อมูลจาก ImmoScout24 ด้วย AI
ไม่ต้องเขียนโค้ด สกัดข้อมูลภายในไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI
วิธีการทำงาน
อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ
บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก ImmoScout24 แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
AI สกัดข้อมูล
ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง ImmoScout24 จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
รับข้อมูลของคุณ
รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล
AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก ImmoScout24 เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ
How to scrape with AI:
- อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก ImmoScout24 แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
- AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง ImmoScout24 จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
- รับข้อมูลของคุณ: รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
Why use AI for scraping:
- จัดการมาตรการต่อต้านบอทที่ซับซ้อนเช่น Akamai โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่ม
- การระบุ selector แบบ Visual Point-and-Click ช่วยจัดการกับโครงสร้าง DOM ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงบ่อย
- การตั้งเวลาทำงานช่วยให้สามารถติดตาม Time on Market และการเปลี่ยนแปลงราคาสำหรับรายการเฉพาะได้
- ระบบจัดการ proxy ในตัวเพื่อข้ามการบล็อก IP และอุปสรรคด้านภูมิภาคโดยอัตโนมัติ
No-code web scrapers สำหรับ ImmoScout24
ทางเลือกแบบ point-and-click สำหรับการ scraping ด้วย AI
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape ImmoScout24 โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
ความท้าทายทั่วไป
เส้นโค้งการเรียนรู้
การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
Selectors เสีย
การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
ปัญหาเนื้อหาไดนามิก
เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
ข้อจำกัด CAPTCHA
เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
การบล็อก IP
การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
No-code web scrapers สำหรับ ImmoScout24
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape ImmoScout24 โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
- ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
- นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
- เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
- กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
- ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
- จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
- กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
- ส่งออกข้อมูลเป็น CSV, JSON หรือเชื่อมต่อผ่าน API
ความท้าทายทั่วไป
- เส้นโค้งการเรียนรู้: การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
- Selectors เสีย: การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
- ปัญหาเนื้อหาไดนามิก: เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
- ข้อจำกัด CAPTCHA: เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
- การบล็อก IP: การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
ตัวอย่างโค้ด
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)เมื่อไหร่ควรใช้
เหมาะที่สุดสำหรับหน้า HTML แบบ static ที่มี JavaScript น้อย เหมาะสำหรับบล็อก ไซต์ข่าว และหน้าสินค้า e-commerce ธรรมดา
ข้อดี
- ●ประมวลผลเร็วที่สุด (ไม่มี overhead ของเบราว์เซอร์)
- ●ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
- ●ง่ายต่อการทำงานแบบขนานด้วย asyncio
- ●เหมาะมากสำหรับ API และหน้า static
ข้อจำกัด
- ●ไม่สามารถรัน JavaScript ได้
- ●ล้มเหลวใน SPA และเนื้อหาไดนามิก
- ●อาจมีปัญหากับระบบ anti-bot ที่ซับซ้อน
วิธีสเครปข้อมูล ImmoScout24 ด้วยโค้ด
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();
})();คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล ImmoScout24
สำรวจการใช้งานจริงและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ImmoScout24
การวิเคราะห์แนวโน้มตลาดอสังหาริมทรัพย์
วิเคราะห์ความผันผวนของราคาและระดับสินค้าคงคลังในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาดในเมืองใหญ่ของเยอรมนี
วิธีการนำไปใช้:
- 1Scrape รายการเช่าในเมืองใหญ่เป็นรายวัน
- 2จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลแบบ time-series
- 3คำนวณราคาเฉลี่ยต่อตารางเมตรแยกตามเขต
- 4สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุย่านที่กำลังเติบโต
ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก ImmoScout24 และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล ImmoScout24
- การวิเคราะห์แนวโน้มตลาดอสังหาริมทรัพย์
วิเคราะห์ความผันผวนของราคาและระดับสินค้าคงคลังในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาดในเมืองใหญ่ของเยอรมนี
- Scrape รายการเช่าในเมืองใหญ่เป็นรายวัน
- จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลแบบ time-series
- คำนวณราคาเฉลี่ยต่อตารางเมตรแยกตามเขต
- สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุย่านที่กำลังเติบโต
- เครื่องคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน
ระบุอสังหาริมทรัพย์ที่มีศักยภาพ ROI สูงสุดโดยการเปรียบเทียบข้อมูลการขายและการเช่าของยูนิตที่คล้ายคลึงกัน
- Scrape ทั้งรายการขายและรายการเช่าสำหรับรหัสไปรษณีย์เฉพาะ
- จับคู่ประเภทและขนาดของอสังหาริมทรัพย์จากทั้งสองชุดข้อมูล
- คำนวณรายได้จากการเช่ารายปีเทียบกับราคาซื้อ
- กรองหาข้อมูลที่โดดเด่นซึ่งมีผลตอบแทนจากการเช่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยของตลาด
- การสร้างลีดสำหรับบริการย้ายบ้าน
ระบุผู้ที่มีความตั้งใจสูงในการย้ายบ้านเพื่อเสนอบริการขนย้าย ทำความสะอาด และปรับปรุงบ้านที่ตรงเป้าหมาย
- ตรวจสอบรายการเช่าที่โพสต์ใหม่โดยบุคคลทั่วไป
- ดึงรายละเอียดขนาดอสังหาริมทรัพย์และสถานที่ตั้ง
- ระบุอสังหาริมทรัพย์ที่มีกำหนดการว่างในเร็วๆ นี้
- ทำการติดต่อโดยอัตโนมัติเพื่อเสนอขายบริการตามกำหนดการย้ายเข้า
- การตรวจสอบพอร์ตโฟลิโอคู่แข่ง
ติดตามรายการสินค้า อัตราว่าง และกลยุทธ์การตั้งราคาของเอเจนซี่อสังหาริมทรัพย์คู่แข่ง
- กรองรายการประกาศที่ Scrape ได้ตามชื่อตัวแทนหรือ ID เฉพาะ
- ติดตามระยะเวลาที่รายการประกาศแสดงอยู่ (Time on Market)
- ตรวจสอบการลดราคาที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งในรายการสินค้าของคู่แข่ง
- เปรียบเทียบราคาของเอเจนซี่คุณกับรายการประกาศที่กำลังเคลื่อนไหวของคู่แข่ง
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมืออาชีพสำหรับการ Scrape ImmoScout24
คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการดึงข้อมูลจาก ImmoScout24 อย่างประสบความสำเร็จ
ใช้ residential proxies ที่มีพิกัดภูมิศาสตร์เยอรมนี (DE) เพื่อหลีกเลี่ยงการบล็อกตามภูมิภาคจาก Akamai
ลองทำ reverse engineer กับ mobile app API (JSON over HTTPS) เนื่องจากมักไม่มีการป้องกันที่ซับซ้อนเท่ากับเวอร์ชันเว็บ
ตั้งค่าช่วงเวลาหยุดพัก (sleep intervals) แบบสุ่มระหว่าง 5 ถึง 15 วินาที เพื่อจำลองพฤติกรรมการท่องเว็บของมนุษย์
ทำการ Scrape ในช่วงเวลาที่มีผู้ใช้งานน้อย (เที่ยงคืนถึงตี 5 ตามเวลา CET) เพื่อลดภาระของเซิร์ฟเวอร์และความไวในการตรวจจับ
ทำความสะอาดข้อมูลโดยการนำสัญลักษณ์สกุลเงิน (€) ออก และเปลี่ยนเครื่องหมายคอมมาในทศนิยมแบบเยอรมันเป็นจุดสำหรับการวิเคราะห์ตัวเลข
ตรวจสอบข้อมูลที่อยู่ใน source ของหน้าเว็บ บางครั้ง raw JSON จะถูกฝังอยู่ในแท็ก <script> ซึ่งทำให้ง่ายต่อการ parse มากกว่า
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
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.
ที่เกี่ยวข้อง 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
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ImmoScout24
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ ImmoScout24