Cách scrape ImmoScout24: Hướng dẫn dữ liệu bất động sản
Tìm hiểu cách scrape ImmoScout24, nền tảng bất động sản hàng đầu của Đức. Trích xuất giá bất động sản, danh sách niêm yết và lead để phân tích thị trường và...
Phat hien bao ve chong bot
- Akamai Bot Manager
- Phát hiện bot nâng cao sử dụng dấu vân tay thiết bị, phân tích hành vi và học máy. Một trong những hệ thống chống bot tinh vi nhất.
- DataDome
- Phát hiện bot thời gian thực với mô hình ML. Phân tích dấu vân tay thiết bị, tín hiệu mạng và mẫu hành vi. Phổ biến trên các trang thương mại điện tử.
- Cloudflare
- WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
- Google reCAPTCHA
- Hệ thống CAPTCHA của Google. v2 yêu cầu tương tác người dùng, v3 chạy im lặng với chấm điểm rủi ro. Có thể giải bằng dịch vụ CAPTCHA.
- Dấu vân tay trình duyệt
- Nhận dạng bot qua đặc điểm trình duyệt: canvas, WebGL, phông chữ, plugin. Yêu cầu giả mạo hoặc hồ sơ trình duyệt thực.
- Giới hạn tốc độ
- Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.
Về ImmoScout24
Khám phá những gì ImmoScout24 cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.
ImmoScout24 là thị trường bất động sản thống trị tại Đức, thuộc sở hữu của Scout24 SE. Đây là một nền tảng toàn diện nơi các cá nhân, đại lý bất động sản và các nhà phát triển bất động sản niêm yết tài sản nhà ở và thương mại để cho thuê hoặc bán. Trang web thu hút hàng triệu người dùng mỗi tháng, trở thành nguồn dữ liệu thị trường bất động sản chính trong khu vực DACH.
Nền tảng này chứa một lượng lớn dữ liệu có cấu trúc bao gồm giá bất động sản, sơ đồ mặt bằng, thống kê khu dân cư và thông tin niêm yết lịch sử. Vì là đơn vị dẫn đầu thị trường, nó phản ánh chính xác nhất các xu hướng thị trường hiện tại, cung và cầu, cũng như tỷ suất lợi nhuận cho thuê tại các thành phố lớn của Đức như Berlin, Munich và Hamburg.
Việc scrape dữ liệu này cực kỳ giá trị đối với các nhà đầu tư bất động sản, các công ty PropTech và các nhà phân tích thị trường. Nó cho phép theo dõi giá tự động, đánh giá đối thủ cạnh tranh và xác định các cơ hội đầu tư bị định giá thấp. Ngoài ra, nó phục vụ như một công cụ quan trọng để tạo lead bằng cách xác định các người bán và đại lý đang hoạt động trong các khu vực địa lý cụ thể.

Tại Sao Nên Scrape ImmoScout24?
Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ ImmoScout24.
Theo dõi thời gian thực về lạm phát giá thuê nhà và sự thay đổi thị trường tại Đức.
Xác định các bất động sản đầu tư có tỷ suất sinh lời cao trước khi chúng bị thị trường đại chúng phát hiện.
Tạo lead cho các dịch vụ chuyển nhà, công ty cải tạo và môi giới thế chấp.
Đánh giá đối thủ cạnh tranh cho các đại lý bất động sản để tối ưu hóa chiến lược niêm yết của họ.
Xây dựng các tập dữ liệu lịch sử cho các model định giá bất động sản dự báo.
Theo dõi 'Thời gian trên thị trường' để xác định những người bán đang vội hoặc các niêm yết bị định giá quá cao.
Thách Thức Khi Scrape
Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape ImmoScout24.
Hệ thống phát hiện bot hung hãn thông qua Akamai và Cloudflare trên phiên bản web.
Cấu trúc HTML phi ngữ nghĩa nơi nhiều điểm dữ liệu sử dụng các CSS class giống hệt nhau.
Theo dõi dựa trên session phức tạp và browser fingerprinting để phát hiện tự động hóa.
Yêu cầu JavaScript nặng để render nội dung động và tương tác với trang chi tiết.
Thay đổi thường xuyên trong UI và các DOM selectors để làm hỏng các script scrape tự động.
Thu thập dữ liệu ImmoScout24 bằng AI
Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.
Cách hoạt động
Mô tả những gì bạn cần
Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ ImmoScout24. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
AI trích xuất dữ liệu
AI của chúng tôi điều hướng ImmoScout24, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
Nhận dữ liệu của bạn
Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu
AI giúp việc thu thập dữ liệu từ ImmoScout24 dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.
How to scrape with AI:
- Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ ImmoScout24. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
- AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng ImmoScout24, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
- Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
- Tự động xử lý các biện pháp chống bot phức tạp như Akamai mà không cần lập trình tùy chỉnh.
- Xác định selector bằng hình ảnh trực quan (Point-and-Click) giúp xử lý các cấu trúc DOM phức tạp và hay thay đổi.
- Các lượt chạy theo lịch trình cho phép theo dõi Thời gian trên thị trường và thay đổi giá cho các niêm yết cụ thể.
- Tích hợp quản lý proxy để tự động vượt qua các lỗi chặn IP và các thách thức dựa trên khu vực.
Công cụ scrape web no-code cho ImmoScout24
Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape ImmoScout24 mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
Thách thức phổ biến
Đường cong học tập
Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
Bộ chọn bị hỏng
Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
Vấn đề nội dung động
Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
Hạn chế CAPTCHA
Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
Chặn IP
Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Công cụ scrape web no-code cho ImmoScout24
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape ImmoScout24 mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
- Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
- Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
- Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
- Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
- Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
- Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
- Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
- Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
- Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
- Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
- Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
- Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
- Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Vi du ma
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)Khi nào sử dụng
Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.
Ưu điểm
- ●Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
- ●Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
- ●Dễ dàng song song hóa với asyncio
- ●Tuyệt vời cho API và trang tĩnh
Hạn chế
- ●Không thể chạy JavaScript
- ●Thất bại trên SPA và nội dung động
- ●Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp
Cach thu thap du lieu ImmoScout24 bang ma
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();
})();Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu ImmoScout24
Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu ImmoScout24.
Phân tích xu hướng thị trường bất động sản
Phân tích biến động giá và mức tồn kho theo thời gian để dự báo chuyển động thị trường tại các thành phố lớn của Đức.
Cách triển khai:
- 1Scrape danh sách cho thuê tại các thành phố lớn hàng ngày.
- 2Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.
- 3Tính toán giá trung bình mỗi mét vuông cho từng quận.
- 4Trực quan hóa xu hướng để xác định các khu vực mới nổi.
Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ ImmoScout24 và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.
Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu ImmoScout24
- Phân tích xu hướng thị trường bất động sản
Phân tích biến động giá và mức tồn kho theo thời gian để dự báo chuyển động thị trường tại các thành phố lớn của Đức.
- Scrape danh sách cho thuê tại các thành phố lớn hàng ngày.
- Lưu trữ dữ liệu trong cơ sở dữ liệu chuỗi thời gian.
- Tính toán giá trung bình mỗi mét vuông cho từng quận.
- Trực quan hóa xu hướng để xác định các khu vực mới nổi.
- Công cụ tính tỷ suất lợi nhuận đầu tư
Xác định các bất động sản có tiềm năng ROI cao nhất bằng cách so sánh dữ liệu bán và cho thuê cho các căn hộ tương tự.
- Scrape cả danh sách bán và cho thuê cho các mã bưu chính cụ thể.
- Đối khớp loại hình và quy mô bất động sản trên cả hai tập dữ liệu.
- Tính toán thu nhập cho thuê hàng năm so với giá mua.
- Lọc các trường hợp ngoại lệ nơi tỷ suất lợi nhuận cho thuê vượt quá mức trung bình thị trường.
- Tạo lead cho dịch vụ chuyển nhà
Xác định những người có ý định chuyển nhà cao để cung cấp các dịch vụ vận chuyển, dọn dẹp và cải tạo mục tiêu.
- Theo dõi các niêm yết cho thuê mới được đăng bởi các cá nhân.
- Trích xuất thông tin chi tiết về kích thước và vị trí bất động sản.
- Xác định các bất động sản có ngày trống trong tương lai gần.
- Tự động tiếp cận với các đề nghị dịch vụ dựa trên lịch trình chuyển nhà.
- Theo dõi danh mục đối thủ cạnh tranh
Theo dõi lượng hàng tồn kho, tỷ lệ trống và chiến lược giá của các đại lý bất động sản đối thủ.
- Lọc các danh sách scrape được theo tên hoặc ID đại lý cụ thể.
- Theo dõi thời gian niêm yết hoạt động (Time on Market).
- Giám sát các đợt giảm giá thường xuyên trên kho hàng của họ.
- Đối chuẩn mức giá của đại lý bạn với các niêm yết đang hoạt động của đối thủ.
Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI
Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.
Mẹo Pro Cho Việc Scrape ImmoScout24
Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ ImmoScout24.
Sử dụng residential proxies với định vị địa lý Đức (DE) để tránh bị Akamai chặn dựa trên khu vực.
Cố gắng dịch ngược mobile app API (JSON qua HTTPS) vì nó thường thiếu các lớp bảo vệ web nghiêm ngặt.
Triển khai các khoảng nghỉ (random sleep intervals) ngẫu nhiên từ 5 đến 15 giây để mô phỏng hành vi duyệt web của con người.
Thực hiện scrape trong các giờ thấp điểm (từ nửa đêm đến 5 giờ sáng CET) để giảm thiểu tải cho máy chủ và độ nhạy của hệ thống phát hiện.
Làm sạch dữ liệu bằng cách loại bỏ các ký hiệu tiền tệ (€) và chuyển đổi dấu phẩy thập phân của Đức thành dấu chấm để phân tích số liệu.
Theo dõi dữ liệu 'exposed' trong mã nguồn trang; đôi khi JSON thô được nhúng trong thẻ <script> giúp việc phân tích dữ liệu dễ dàng hơn.
Danh gia
Nguoi dung cua chung toi noi gi
Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho
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.
Lien quan 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
Cau hoi thuong gap ve ImmoScout24
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve ImmoScout24