วิธี Scrape ข้อมูลจาก ImmoScout24: คู่มือข้อมูลอสังหาริมทรัพย์

เรียนรู้วิธี Scrape ข้อมูลจาก ImmoScout24 แพลตฟอร์มอสังหาริมทรัพย์ชั้นนำของเยอรมนี ดึงข้อมูลราคา รายการประกาศ และข้อมูลผู้ขายเพื่อการวิเคราะห์ตลาดและการลงทุน

ความครอบคลุม:GermanyAustria
ข้อมูลที่มี10 ฟิลด์
ชื่อราคาตำแหน่งรายละเอียดรูปภาพข้อมูลผู้ขายข้อมูลติดต่อวันที่โพสต์หมวดหมู่คุณลักษณะ
ฟิลด์ทั้งหมดที่สกัดได้
หัวข้อประกาศค่าเช่าสุทธิ (Cold Rent)ค่าเช่ารวม (Warm Rent)ราคาซื้อพื้นที่ใช้สอย (ตร.ม.)จำนวนห้องที่อยู่ฉบับเต็มรหัสไปรษณีย์เมืองเขตประเภทอสังหาริมทรัพย์ปีที่สร้างระดับประสิทธิภาพการใช้พลังงานสิ่งอำนวยความสะดวกชื่อตัวแทนข้อมูลติดต่อเอเจนซี่URL รูปภาพวันที่พร้อมเข้าอยู่
ข้อกำหนดทางเทคนิค
ต้องใช้ JavaScript
ไม่ต้องล็อกอิน
มีการแบ่งหน้า
มี API อย่างเป็นทางการ
ตรวจพบการป้องกันบอท
AkamaiDataDomeCloudflarereCAPTCHABrowser FingerprintingRate Limiting

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

เกี่ยวกับ ImmoScout24

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

1

อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ

บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก ImmoScout24 แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก

2

AI สกัดข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง ImmoScout24 จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ

3

รับข้อมูลของคุณ

รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ

ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล

จัดการมาตรการต่อต้านบอทที่ซับซ้อนเช่น Akamai โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่ม
การระบุ selector แบบ Visual Point-and-Click ช่วยจัดการกับโครงสร้าง DOM ที่ซับซ้อนและเปลี่ยนแปลงบ่อย
การตั้งเวลาทำงานช่วยให้สามารถติดตาม Time on Market และการเปลี่ยนแปลงราคาสำหรับรายการเฉพาะได้
ระบบจัดการ proxy ในตัวเพื่อข้ามการบล็อก IP และอุปสรรคด้านภูมิภาคโดยอัตโนมัติ
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิตแผนฟรีพร้อมใช้งานไม่ต้องติดตั้ง

AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก ImmoScout24 เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ

How to scrape with AI:
  1. อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก ImmoScout24 แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
  2. AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง ImmoScout24 จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
  3. 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

1
ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
2
นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
3
เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
4
กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
5
ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
6
จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
7
กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
8
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

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
  1. ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
  2. นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
  3. เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
  4. กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
  5. ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
  6. จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
  7. กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
  8. 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:

  1. 1Scrape รายการเช่าในเมืองใหญ่เป็นรายวัน
  2. 2จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลแบบ time-series
  3. 3คำนวณราคาเฉลี่ยต่อตารางเมตรแยกตามเขต
  4. 4สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุย่านที่กำลังเติบโต

ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก ImmoScout24 และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล ImmoScout24

  • การวิเคราะห์แนวโน้มตลาดอสังหาริมทรัพย์

    วิเคราะห์ความผันผวนของราคาและระดับสินค้าคงคลังในช่วงเวลาต่างๆ เพื่อคาดการณ์ความเคลื่อนไหวของตลาดในเมืองใหญ่ของเยอรมนี

    1. Scrape รายการเช่าในเมืองใหญ่เป็นรายวัน
    2. จัดเก็บข้อมูลในฐานข้อมูลแบบ time-series
    3. คำนวณราคาเฉลี่ยต่อตารางเมตรแยกตามเขต
    4. สร้างภาพข้อมูลแนวโน้มเพื่อระบุย่านที่กำลังเติบโต
  • เครื่องคำนวณผลตอบแทนจากการลงทุน

    ระบุอสังหาริมทรัพย์ที่มีศักยภาพ ROI สูงสุดโดยการเปรียบเทียบข้อมูลการขายและการเช่าของยูนิตที่คล้ายคลึงกัน

    1. Scrape ทั้งรายการขายและรายการเช่าสำหรับรหัสไปรษณีย์เฉพาะ
    2. จับคู่ประเภทและขนาดของอสังหาริมทรัพย์จากทั้งสองชุดข้อมูล
    3. คำนวณรายได้จากการเช่ารายปีเทียบกับราคาซื้อ
    4. กรองหาข้อมูลที่โดดเด่นซึ่งมีผลตอบแทนจากการเช่าสูงกว่าค่าเฉลี่ยของตลาด
  • การสร้างลีดสำหรับบริการย้ายบ้าน

    ระบุผู้ที่มีความตั้งใจสูงในการย้ายบ้านเพื่อเสนอบริการขนย้าย ทำความสะอาด และปรับปรุงบ้านที่ตรงเป้าหมาย

    1. ตรวจสอบรายการเช่าที่โพสต์ใหม่โดยบุคคลทั่วไป
    2. ดึงรายละเอียดขนาดอสังหาริมทรัพย์และสถานที่ตั้ง
    3. ระบุอสังหาริมทรัพย์ที่มีกำหนดการว่างในเร็วๆ นี้
    4. ทำการติดต่อโดยอัตโนมัติเพื่อเสนอขายบริการตามกำหนดการย้ายเข้า
  • การตรวจสอบพอร์ตโฟลิโอคู่แข่ง

    ติดตามรายการสินค้า อัตราว่าง และกลยุทธ์การตั้งราคาของเอเจนซี่อสังหาริมทรัพย์คู่แข่ง

    1. กรองรายการประกาศที่ Scrape ได้ตามชื่อตัวแทนหรือ ID เฉพาะ
    2. ติดตามระยะเวลาที่รายการประกาศแสดงอยู่ (Time on Market)
    3. ตรวจสอบการลดราคาที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งในรายการสินค้าของคู่แข่ง
    4. เปรียบเทียบราคาของเอเจนซี่คุณกับรายการประกาศที่กำลังเคลื่อนไหวของคู่แข่ง
มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

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

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.

ที่เกี่ยวข้อง Web Scraping

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ ImmoScout24

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ ImmoScout24