Die 15 besten Scraping-Tools
im Jahr 2025 für
dein SaaS Unternehmen
In der heutigen SaaS-Welt sind Daten der Treibstoff für Wachstum und Innovation. Dein Team muss
Trends erkennen, Konkurrenten im Blick behalten und Leads generieren – und all das erfordert
Informationen aus dem Web. Diese manuell zusammenzutragen wäre mühsam und zeitaufwendig. Hier
kommt Web Scraping ins Spiel: Mit den richtigen Scraping-Tools kannst du öffentlich verfügbare
Webdaten automatisch extrahieren und so deinem SaaS-Team einen entscheidenden Vorsprung
verschaffen.
Scraping bedeutet, dass ein Tool Webseiten durchsucht und die benötigten Daten für dich einsammelt.
Für dich und dein Team heißt das: Weniger Routineaufwand und mehr Fokus auf strategische
Aufgaben. Ob Marktforschung, Wettbewerbsanalyse oder Lead-Generierung – Web Scraping
eröffnet zahllose Möglichkeiten. Du kommst damit schnell an relevante Daten, die dein SaaS-Geschäft
voranbringen. In einer Zeit, in der die Datenmengen 2025 ins Unermessliche wachsen, wird ein
effizienter Umgang mit diesen Informationen zum echten Wettbewerbsvorteil.
Zum Glück gibt es mittlerweile eine breite Palette an Scraping-Tools für unterschiedliche Bedürfnisse.
Egal, ob du ein Entwickler bist, der gerne mit Code arbeitet, oder ein Marketer ohne
Programmierkenntnisse – es gibt das passende Tool für dich. Einige Lösungen erfordern keinen Code
und ermöglichen es dir, einfach per Klick Daten abzurufen, während andere als Libraries und
Frameworks tiefere technische Kontrolle bieten. Wieder andere laufen als Cloud-Services und nehmen
dir Infrastruktursorgen ab. So findet jedes SaaS-Team – vom Startup bis zum Enterprise – das richtige
Werkzeug, um effizient an Webdaten zu gelangen.
In diesem Listicle stellen wir dir die 10 besten Scraping-Tools im Jahr 2025 vor, die sich besonders für
SaaS-Teams bewährt haben. Jedes Tool präsentieren wir mit einer kurzen Zusammenfassung und
erläutern Typ sowie Funktionsweise. Außerdem beleuchten wir die wichtigsten Vorteile und Nachteile
und geben eine Einschätzung, welchen praktischen Nutzen das Tool für dein Team hat. Mach dich
bereit, das Web Scraping-Potenzial voll auszuschöpfen – mit den richtigen Tools wirst du erstaunt sein,
wie schnell und effektiv du an die Daten kommst, die du brauchst.
1. Apify
Leistungsstarke Cloud-Plattform für
skalierbares Scraping und Automatisierung
Apify ist eine Cloud-Plattform für Web Scraping und Automatisierung. Du kannst dort sogenannte
Actors (vorgefertigte oder eigene Scraping-Skripte in JavaScript/Python) ausführen – entweder in der
Apify-Cloud oder bei Bedarf auch lokal via Docker. Die Stärke von Apify liegt in der Bewältigung
komplexer Multi-Step-Workflows: Zum Beispiel Scraping mit Login, Durchblättern von Seiten
(Pagination) oder das Umgehen von CAPTCHA-Schutz sind problemlos möglich. Durch den integrierten Scheduler kannst du regelmäßige Scraping-Jobs zeitgesteuert laufen lassen, ohne dich um manuelle
Starts kümmern zu müssen.
Vorteile:
Hohe Skalierbarkeit:
Apify wächst mit deinen Anforderungen – geeignet für kleine Scraping-Jobs bis
hin zu großangelegten Enterprise-Projekten.
Integrierter Scheduler:
Richte zeitgesteuerte Scraping-Aufgaben direkt in der Plattform ein, ganz
ohne externe Tools.
Umfassende API & SDK:
Nahtlose Anbindung an eigene Systeme per API oder SDK, um ScrapingErgebnisse flexibel weiterzuverarbeiten.
Nachteile:
Kosten bei großem Umfang:
In kleinem Rahmen ist Apify kostengünstig oder kostenlos, aber für
umfangreiche Datenprojekte fallen ab einem gewissen Volumen zusätzliche Gebühren an.
Einarbeitung in Actors-Struktur:
Um eigene Scraping-Workflows zu erstellen, musst du dich in Apifys
Actor-Struktur einarbeiten – das erfordert technisches Verständnis und etwas Zeit.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Apify eignet sich ideal für Teams, die regelmäßig große Datenmengen
scrapen oder komplexe Abläufe automatisieren möchten. Wenn dein SaaS-Unternehmen z.B. täglich
Marktdaten oder Social-Media-Informationen sammeln will, kannst du mit Apify stabile, skalierbare
Prozesse aufsetzen. Voraussetzung ist allerdings, dass im Team technisches Know-how vorhanden ist –
dann spielt Apify seine Stärken voll aus.
2. Beautiful Soup
Leichtgewichtige Python-Bibliothek zum
einfachen Parsen von HTML und XML
Beautiful Soup ist eine Python-Bibliothek für Web Scraping. Sie vereinfacht das Parsen von HTML- und
XML-Code: Du kannst den Quelltext einer Webseite einlesen und gezielt nach bestimmten Elementen
durchsuchen. Oft wird Beautiful Soup zusammen mit HTTP-Client-Bibliotheken wie requests oder
aiohttp eingesetzt, um Seiten abzurufen und dann deren Inhalt zu durchforsten. Das Tool ist
besonders nützlich, wenn du statische Webseiten scrapen willst – also Seiten ohne dynamisch
nachgeladene Inhalte. Für schnelle Prototypen oder kleinere Datenprojekte ist Beautiful Soup ideal
geeignet, da es leichtgewichtig und einfach zu verwenden ist.
Vorteile:
Einfache Anwendung:
Beautiful Soup hat eine klar strukturierte und leicht verständliche API, sodass
auch Python-Einsteiger schnell damit Erfolge erzielen.
Aktive Community:
Dank einer großen Nutzerbasis mit aktiven Foren und Tutorials findest du online
zahlreiche Beispiele und schnelle Hilfe bei Problemen.
Hohe Flexibilität:
Die Library lässt sich vielseitig einsetzen und an verschiedene Projekte anpassen –
du bist nicht auf vordefinierte Abläufe festgelegt.
Nachteile:
Kein JavaScript:
Beautiful Soup kann nur das verarbeiten, was im reinen HTML steht. Inhalte, die erst
durch clientseitiges JavaScript nachgeladen werden, bleiben unsichtbar – dafür bräuchtest du
zusätzliche Tools oder Browser-Automatisierung.
Keine eingebaute Parallelisierung:
Wenn du viele Seiten gleichzeitig scrapen willst, stößt Beautiful
Soup schnell an Grenzen. Standardmäßig läuft alles sequenziell; für echte Parallelität sind manuelle
Anpassungen oder ergänzende Tools nötig.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Beautiful Soup ist ideal, wenn dein Team ein schnelles, unkompliziertes
Skript für statische Webseiten braucht oder einen Proof-of-Concept bauen will. Vorausgesetzt, jemand
im Team kennt sich mit Python aus, könnt ihr damit in kurzer Zeit Daten aus ein paar Webseiten
extrahieren. Für große oder sehr dynamische Projekte stößt Beautiful Soup allerdings an seine Grenzen in solchen Fällen müsstet ihr auf ergänzende Tools zurückgreifen. Als einfacher Einstieg ins Web
Scraping und für kleinere Aufgaben ist Beautiful Soup jedoch kaum zu schlagen.
3. Octoparse
Visuelles No-Code Scraping-Tool für schnelle
Daten-Extraktion ohne Programmierung
Octoparse ist ein No-Code Scraping-Tool in Form einer Desktop-Anwendung. Anstatt Code zu
schreiben, klickst du dich hier durch die Ziel-Webseite: Octoparse bietet eine visuelle Point-&-ClickOberfläche, mit der du die gewünschten Datenfelder markieren und Extraktionsregeln definieren
kannst. Der Scraper läuft lokal auf deinem Rechner, und die Ergebnisse kannst du direkt in gängige
Formate (CSV, Excel) exportieren. Octoparse richtet sich besonders an Anwender ohne
Programmierkenntnisse – du bist in wenigen Minuten startklar und kannst Daten extrahieren, ohne
eine Zeile Code zu schreiben.
Vorteile:
Schnelle Einrichtung:
Octoparse ist innerhalb von Minuten einsatzbereit – keine aufwändige
Installation oder komplexe Konfiguration erforderlich.
Planbare Workflows:
Ein integrierter Scheduler erlaubt es, Scraping-Vorgänge zeitgesteuert zu
automatisieren, sodass Daten z.B. täglich oder wöchentlich aktualisiert werden.
Proxy-Unterstützung:
Das Tool bietet eingebauten Proxy-Support, um IP-Blockaden zu umgehen und zuverlässig auch bei „schwierigen“ Websites Daten zu sammeln.
Nachteile:
Eingeschränkte Gratis-Version:
Die Basisfunktionen von Octoparse sind limitiert – erweiterte
Features wie Cloud-Speicher oder mehr Rechenleistung erfordern eine kostenpflichtige Lizenz.
Wenig Flexibilität für Sonderfälle: Als vordefiniertes No-Code-Tool bietet Octoparse nur begrenzte
Individualisierung. Für sehr spezielle Anforderungen stößt du ohne eigene Entwicklung an Grenzen.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Octoparse ist ideal, wenn dein Team schnell und ohne Programmierung
an Webdaten kommen will – zum Beispiel für einmalige Wettbewerbsanalysen oder das regelmäßige
Sammeln von Preislisten. Jede Person im Team kann es bedienen, was die Abhängigkeit von Entwicklern
verringert. Bei sehr spezifischen oder groß angelegten Projekten stößt Octoparse jedoch an Grenzen,
und es kann nötig werden, auf die kostenpflichtige Version umzusteigen oder auf flexiblere Tools zu
wechseln, falls der Bedarf steigt.
4. Firecrawl
Flexibles Node.js-Framework für
maßgeschneiderte Headless-Browser-Crawler
Firecrawl ist ein Framework auf Basis von Node.js. Unter der Haube nutzt es Headless-BrowserTechnologien wie Puppeteer oder Playwright, um Webseiten zu steuern und auszulesen. Über ein
Plugin-System kannst du die Crawl-Logik erweitern und anpassen, was Firecrawl sehr flexibel macht.
Dieses Tool zielt darauf ab, hochdynamische Webseiten (z.B. Single-Page-Applications) auszulesen und
erlaubt es Entwicklern, sehr individuelle Scraping-Prozesse umzusetzen.
Vorteile:
Echter Browser unter der Haube:
Firecrawl steuert im Hintergrund einen vollständigen Browser,
inklusive JavaScript-Rendering. So kannst du auch komplexe Web-Apps mit vielen Nutzerinteraktionen
zuverlässig scrapen.
Sehr anpassbar:
Durch das Plugin-System und den offenen Code-Ansatz lässt sich Firecrawl genau auf
deine Bedürfnisse zuschneiden. Eigene Workflows oder Erweiterungen können programmiert werden –
ideal für maßgeschneiderte Automatisierungen.
Nachteile:
Hohe Einstiegshürde:
Firecrawl bietet viele Möglichkeiten, erfordert aber auch tiefes technisches
Verständnis. Die Einarbeitung in Funktionen und Potenziale des Frameworks kann zeitintensiv sein.
Zusätzlicher Entwicklungsaufwand:
ür spezielle Features oder Integrationen musst du eventuell
eigene Plugins schreiben. Ohne individuelle Erweiterungen stößt du bei manchen Anforderungen an
Grenzen, was zusätzlichen Programmieraufwand bedeutet.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Firecrawl lohnt sich vor allem dann, wenn dein Entwickler-Team sehr spezifische Scraping-Anforderungen hat, die mit Standard-Tools nicht zu erfüllen sind. In den Händen erfahrener Programmierer kann Firecrawl selbst die kompliziertesten Webapps scrapen und Workflows genau an deine spezifischen Anforderungen anpassen. Ohne ausreichend technisches Know-how im Team solltest du allerdings lieber auf einfachere Lösungen setzen, da Firecrawl sonst mehr Frust als Nutzen bringt.
5. ParseHub
Intuitives No-Code Scraping-Tool mit grafischer Oberfläche und Cloud-Features
ParseHub ist ein visuelles Web-Scraping-Tool, das ohne Programmierkenntnisse bedienbar ist. Ähnlich
wie Octoparse lässt es dich per grafischer Oberfläche Klick für Klick auswählen, welche Daten du von
einer Webseite extrahieren möchtest. ParseHub läuft als Desktop-Anwendung; viele Basisfunktionen
sind kostenlos nutzbar, für erweiterte Features wie Cloud-Ausführung gibt es kostenpflichtige
Upgrades. Wiederkehrende Aufgaben lassen sich zeitgesteuert planen (dank integriertem Scheduler)
und ein eingebautes Proxy-Management hilft dabei, Sperren zu umgehen – vieles davon funktioniert
out-of-the-box, ohne dass du selbst Skripte schreiben musst.
Vorteile:
Kein Programmieren nötig:
ParseHub kann komplett ohne Coding bedient werden – ideal für
Einsteiger oder Nicht-Entwickler im Team.
Automatisierte Abläufe:
Dank integriertem Scheduler lassen sich wiederkehrende Scraping-Jobs
einrichten, die automatisch ablaufen und euren Workflow effizienter machen.
Eingebautes Proxy-Management:
ParseHub wechselt bei Bedarf automatisch die IP-Adressen, um
auch geschützte oder regionale Inhalte zuverlässig scrapen zu können.
Nachteile:
Begrenzte Free-Version:
In der kostenlosen Variante sind viele Funktionen eingeschränkt oder gar
nicht verfügbar. Für den professionellen Einsatz ist daher meist ein Upgrade auf die Bezahlversion
nötig.
Probleme bei Spezialfällen:
Bei sehr komplexen Fällen wie CAPTCHA-Prüfungen stößt ParseHub an
Grenzen – hier versagt die Automatisierung und es ist ein manueller Eingriff nötig, der den Ablauf
unterbrechen kann.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
ParseHub ist perfekt, wenn dein Team ohne eigenes Entwicklerteam
wertvolle Webdaten sammeln möchte. Du kannst damit zum Beispiel Marktdaten oder
Kundeninformationen einholen, ohne Monate in die Entwicklung zu investieren. Die grafische
Benutzeroberfläche macht den Einstieg denkbar einfach. Für den dauerhaften professionellen Einsatz
solltest du jedoch die Grenzen der Free-Version kennen und einplanen, bei Bedarf auf ein
kostenpflichtiges Paket umzusteigen – besonders wenn dein Team viele Daten regelmäßig scrapen will.
6. Scrapy
Performantes Python-Framework für
großskaliges Crawling und strukturierte
Datenpipelines
Scrapy ist ein Open-Source-Framework in Python für Web Crawling und Datenextraktion. Es arbeitet
asynchron und sehr effizient: Du definierst sogenannte Spider-Klassen für die Ziel-Webseiten, die das
Framework dann parallel abarbeitet. Dank eingebauter Pipelines kannst du die extrahierten Daten
direkt weiterverarbeiten, etwa in eine Datenbank speichern oder als CSV exportieren. Scrapy spielt seine
Stärken vor allem bei großskaligen Scraping-Projekten aus – wenn du z.B. Tausende von Seiten
strukturiert und schnell crawlen möchtest, ist dieses Framework eine ausgezeichnete Wahl.
Vorteile:
Sehr hohe Geschwindigkeit:
Scrapy ist auf maximale Performance ausgelegt. Durch asynchrones
Request-Handling können auch große Datenmengen extrem schnell und ressourcenschonend
verarbeitet werden.
Modulares Design:
Das Framework ist klar strukturiert und leicht erweiterbar. Komponenten wie
Spiders, Pipelines oder Middlewares lassen sich austauschen oder anpassen, sodass du Scrapy flexibel
an deine Anforderungen anpassen kannst.
Große Community:
Scrapy verfügt über eine aktive Entwickler-Community und umfangreiche
Dokumentation. Das erleichtert den Einstieg – online gibt es zahlreiche Tutorials, Plugins und Lösungen
für häufige Probleme.
Nachteile:
Steile Lernkurve: Scrapy folgt einer eigenen Logik und Struktur, die man zunächst verstehen muss.
Die Einarbeitung ist deutlich aufwändiger als bei einfachen Skript-Lösungen fürs Web Scraping.
Kein JavaScript-Support out-of-the-box: Webseiten mit dynamisch via JavaScript erzeugten Inhalten
kann Scrapy allein nur begrenzt verarbeiten. Für solche Fälle sind zusätzliche Tools (z.B. Splash) oder die
Kombination mit Browser-Tools wie Playwright notwendig.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Wenn dein SaaS-Unternehmen auf regelmäßiges, groß angelegtes DataMining angewiesen ist und ein Entwicklerteam an Bord hat, ist Scrapy eine hervorragende Wahl. Du
kannst damit eigene Web-Crawler bauen, die große Datenmengen effizient verarbeiten – perfekt z.B.
für Wettbewerbsbeobachtung im großen Stil oder das Aggregieren von Marktdaten. Allerdings solltest
du bereit sein, Zeit in die Einarbeitung zu stecken; ohne technisches Know-how im Team wirst du Scrapy
nicht voll ausschöpfen können.
7. Selenium
Browser-Automatisierungs-Framework für
vollwertiges Scraping dynamischer Seiten
Selenium ist kein klassisches Scraping-Tool, sondern ein Framework zur Browser-Automatisierung. Es
steuert einen echten Webbrowser (z.B. Chrome oder Firefox) über das WebDriver-Interface – so, als
würdest du selbst klicken und tippen. Dadurch kann Selenium auch Webseiten meistern, die stark von
JavaScript abhängen oder komplexe Nutzerinteraktionen erfordern, z.B. mehrstufige Login-Prozesse,
Formular-Eingaben oder Single-Page-Anwendungen. Kurz gesagt: Wenn andere Tools an ihre Grenzen
stoßen, weil die Seite ohne echten Browser nicht vollständig geladen wird, kommt Selenium ins Spiel.
Vorteile:
Volles JavaScript-Rendering:
Selenium lädt Webseiten vollständig, inklusive aller dynamisch per JS
nachgeladenen Inhalte. Damit kannst du auch komplexe Webapps zuverlässig auslesen, an denen
einfache HTML-Scraper scheitern.
Realistische Simulation:
Da Selenium einen echten Browser steuert (bei Bedarf auch sichtbar),
imitiert es das Verhalten eines Nutzers sehr genau. Das hilft, Anti-Bot-Mechanismen zu umgehen, und
sorgt für robustere Scraping-Ergebnisse.
Nachteile:
Langsame Ausführung:
Weil jedes Mal ein kompletter Browser geladen und ferngesteuert wird, ist
Selenium deutlich langsamer als reines HTML-Scraping. Für große Datenmengen kann das schnell zum
Flaschenhals werden.
Hoher Ressourcenverbrauch:
Browser benötigen viel Arbeitsspeicher und CPU. Bei parallelen
Prozessen geraten selbst starke Systeme an ihre Grenzen – umfangreiches Scaling ist mit Selenium
schwierig.
Schwer zu skalieren:
Die Kombination aus langsamer Ausführung und hoher Last macht es
aufwendig, Selenium-Scraper auf viele Instanzen hochzuskalieren. Für den dauerhaften
Produktionseinsatz sind oft zusätzliche Optimierungen oder spezielle Infrastruktur nötig.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Selenium spielt seine Stärken vor allem dann aus, wenn andere Tools
versagen – etwa bei Portalen mit komplexen Anmeldeprozessen oder sehr strengen Anti-BotMaßnahmen. Für solche Spezialfälle bietet es eine zuverlässige Lösung, auch wenn sie langsamer ist.Im Alltag ist Selenium eher ein Werkzeug für einzelne, anspruchsvolle Automatisierungsaufgaben (oder
Tests) und weniger für massenhaftes Datenscraping geeignet. Dein Team sollte Selenium gezielt dort
einsetzen, wo simplere Scraper nicht ausreichen.
8. Puppeteer
Moderne Node.js-Bibliothek zur Headless-Steuerung von Chrome für präzises Web Scraping
Puppeteer ist eine JavaScript-Bibliothek für Node.js, mit der du Chrome bzw. Chromium per Code
fernsteuern kannst. Über das Chrome DevTools-Protokoll führt Puppeteer einen Headless-Browser aus
und kann so Seiten inklusive aller dynamischen Inhalte laden. Neben klassischem Scraping erlaubt
Puppeteer auch Sonderaufgaben wie das Erstellen von Screenshots oder PDF-Dateien von Webseiten.
Wenn du also moderne Single-Page-Applications scrapen oder Browser-Abläufe automatisieren willst,
bietet Puppeteer eine mächtige und dabei relativ einfach zu nutzende Lösung.
Vorteile:
Hohe Zuverlässigkeit:
Puppeteer liefert bei stabilen Ziel-Webseiten konsistente und präzise
Ergebnisse. Durch die direkte Browser-Steuerung hast du eine hohe Kontrolle und minimierst
Fehlerraten beim Scraping.
Granulare Browser-Kontrolle:
Das API von Puppeteer ist sehr umfangreich – du kannst nahezu jeden
Aspekt des Browsers gezielt ansteuern, vom Netzwerkverkehr über Screenshots bis zur DOMManipulation. Damit lassen sich auch komplexe Szenarien und Tests umsetzen.
Vielseitige Funktionen:
Puppeteer kann mehr als nur Daten extrahieren. Du kannst damit z.B.
automatisch PDF-Berichte von Websites erzeugen, Benutzerinteraktionen simulieren oder PerformanceMetriken messen – ein echter Allrounder für Web-Automatisierung.
Nachteile:
Nur Chrome-Unterstützung: Puppeteer arbeitet ausschließlich mit Chromium/Google Chrome. Wenn
du Firefox, Safari oder andere Browser-Engines automatisieren musst, bleibt nur der Wechsel zu
Alternativen wie Playwright.
Ressourcenintensiv: Wie andere Headless-Browser-Tools benötigt auch Puppeteer viel Speicher und
CPU-Leistung. Das wirkt sich auf Geschwindigkeit und Skalierbarkeit bei umfangreichen ScrapingAufgaben aus.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Puppeteer eignet sich hervorragend für Teams, die viel mit Node.js/
JavaScript arbeiten und Web Scraping direkt in ihre Anwendungen integrieren wollen. Wenn ihr z.B. ein
SaaS-Produkt entwickelt, das Web-Inhalte verarbeitet (etwa zur automatischen Screenshot-Erstellung
oder Überwachung von Webapps), könnt ihr Puppeteer als zuverlässigen Motor im Hintergrund
einsetzen. Beachtet aber, dass Puppeteer – gerade bei hohem Umfang – eine gewisse Infrastruktur und
Rechenleistung erfordert, damit eure Scraping-Prozesse reibungslos und zügig laufen.
9. Playwright
Modernes Cross-Browser-Tool für paralleles
Scraping mit intelligenter Synchronisation
Playwright ist ein relativ neues Browser-Automatisierungs-Framework, das ähnlich wie Puppeteer
arbeitet, jedoch mehrere Browser-Engines unterstützt. Mit Playwright kannst du nicht nur Chrome,
sondern auch Firefox und WebKit (Safari) steuern – und das alles über eine einheitliche API. Das Tool ist
darauf ausgelegt, moderne Webanwendungen zuverlässig zu scrapen und Tests parallel auszuführen.
Nützliche Features wie automatisches Warten auf Seitenelemente machen die Entwicklung robuster
Scraper einfacher, da Playwright viele Timing-Probleme von selbst löst.
Vorteile:
Multi-Browser-Unterstützung:
Playwright funktioniert nicht nur mit Chromium, sondern auch mit
Firefox und WebKit. Dadurch kannst du Anwendungen unter verschiedenen Browser-Engines testen
oder scrapen – ideal für Cross-Browser-Szenarien.
Auto-Waiting eingebaut:
Das Framework wartet automatisch, bis Seitenelemente erscheinen und
stabil sind, bevor es weitermacht. Dieses integrierte Auto-Waiting reduziert Fehler erheblich, weil du
Timing-Probleme nicht mehr manuell abfangen musst.
Netzwerk-Kontrolle:
Playwright erlaubt detaillierte Eingriffe in den Netzwerkverkehr – etwa das
Blockieren von Ressourcen, Modifizieren von Anfragen oder gezieltes Simulieren von Fehlerfällen. Das
ist extrem nützlich für Tests und für Scraping anspruchsvoller Seiten.
Nachteile:
Noch junges Framework: Im Vergleich zu älteren Tools wie Puppeteer oder Selenium ist Playwright
noch ziemlich neu. Das kann zu gelegentlich instabilen Versionen oder weniger Community-Support
führen – insbesondere bei Spezialfällen.
Großer Funktionsumfang:
Playwright bietet sehr viele Features, was die Bibliothek auch komplexer
macht. Die Lernkurve ist daher steiler; wer nur einfache Scraping-Jobs durchführen will, muss sich
trotzdem mit vielen Konzepten vertraut machen.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Playwright ist eine ausgezeichnete Wahl für Teams, die auf dem
neuesten Stand der Browser-Automatisierung arbeiten wollen. Wenn dein Team z.B. ein SaaS-Produkt
entwickelt, das Web-Inhalte unter verschiedenen Browsern testen oder extrahieren muss, spielt
Playwright seine Stärken aus. Für einfache Standard-Scrapes ist Playwright vielleicht etwas
überdimensioniert. Hat dein Team jedoch ambitionierte Test- oder Scraping-Vorhaben und das
entsprechende Entwickler-Know-how, liefert Playwright eine ungemein leistungsfähige Plattform.
10. Zyte
Cloud-Service für Web Scraping mit
intelligentem Proxy-Handling und API-Zugriff
Zyte (ehemals Scrapinghub) ist kein lokales Programm, sondern ein Cloud-Service für Web Scraping.
Über eine API kannst du deine Crawling-Anfragen an Zyte stellen, und der Dienst übernimmt das
Auslesen der Zielseiten für dich – inklusive rotierender IP-Proxies und anderer Maßnahmen, um nicht geblockt zu werden. Einfach gesagt: Zyte fungiert als Zwischenstation zwischen deinem Scraper und der
Website, die du scrapen willst, und sorgt im Hintergrund dafür, dass deine Requests unauffällig und
erfolgreich bleiben. Vor allem wenn du sehr viele Seiten scrapen oder strikte Rate-Limits umgehen
musst, ist ein solcher Proxy-Dienst extrem hilfreich.
Vorteile:
Automatisches Unblocking:
Zyte stellt einen großen Pool rotierender IP-Adressen bereit und
kümmert sich automatisch um Anti-Bot-Schutz. Selbst aggressive Webseiten kannst du so scrapen,
ohne ständig mit IP-Sperren konfrontiert zu werden.
Einfache Integration:
Der Zugriff erfolgt bequem über eine Web-API. Dein Team muss keine eigene
Proxy-Infrastruktur aufbauen oder konfigurieren – ein API-Aufruf genügt, und Zyte liefert den HTMLInhalt der Zielseite.
Skalierbarkeit & Wartungsfreiheit:
Da Zyte die Infrastruktur managed, könnt ihr eure ScrapingVorgänge nahezu beliebig hochskalieren, ohne eigene Server zu betreiben. Gleichzeitig entfällt der
Wartungsaufwand für Proxy-Listen oder Captcha-Lösungen, weil der Dienst das für euch übernimmt.
Nachteile:
Laufende Kosten:
Die Nutzung von Zyte ist mit regelmäßigen Kosten verbunden. Je nach
Datenvolumen und Anzahl benötigter IPs können monatliche oder nutzungsbasierte Gebühren anfallen die für große Dauerprojekte schnell teuer werden können.
Abhängig vom Anbieter:
Wenn du dich auf Zyte verlässt, bist du von einem Drittanbieter abhängig.
Dessen Verfügbarkeit, Limits oder Preisänderungen haben direkten Einfluss auf deine ScrapingProzesse und können im Ernstfall Engpässe oder Ausfälle verursachen.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Zyte kann ein echter Game-Changer sein, wenn dein Team regelmäßig
große Datenmengen scrapen muss, aber keine eigene Proxy-Infrastruktur aufbauen will. Gerade für
SaaS-Unternehmen, die schnell skalieren möchten, nimmt Zyte viel technischen Ballast ab – du kannst
dich auf die Daten konzentrieren, Zyte übernimmt den Rest. Natürlich solltest du die laufenden Kosten
im Auge behalten und bedenken, dass du dich auf einen externen Anbieter verlässt. Für viele Teams ist
diese Outsourcing-Lösung aber den Preis wert, weil sie Entwicklungsaufwand spart und sehr
zuverlässig funktioniert.
11. Diffbot
Cloud-Plattform für automatisierte Datenextraktion und Content-Analyse
Diffbot ist eine Cloud-Plattform zur automatischen Klassifikation und Extraktion strukturierter Daten aus Webseiten mittels KI. Ohne manuelle Regeln analysiert Diffbot Artikel, Produkte und Firmeninformationen zuverlässig. Die extrahierten Daten kannst du flexibel über eine REST-API abrufen. Besonders geeignet ist Diffbot für News-Aggregatoren, Marktforschung und umfangreiche Produktkataloge.
Vorteile:
Automatische Datenextraktion:
Keine aufwendigen Regeln nötig, direkt einsatzbereit für große Datenmengen.
Hohe Skalierbarkeit und Vielseitigkeit:
Verarbeitet große Datenvolumen zuverlässig in der Cloud und erkennt unterschiedlichste Inhalte, von Artikeln bis hin zu Produktdetails.
Nachteile:
Kosten abhängig vom Volumen:
Kosten steigen mit der Zahl der API-Abfragen und extrahierten Datenmengen schnell an.
Eingeschränkte Kontrolle:
Die automatisierte KI-Logik funktioniert wie eine Black Box, was Anpassungen erschwert, insbesondere bei spezifischen Website-Strukturen.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Diffbot eignet sich optimal für Teams, die große Mengen Content regelmäßig automatisiert verarbeiten und integrieren müssen – ohne Entwickler für Scraping-Regeln zu beschäftigen. Voraussetzung ist jedoch, dass keine hochgradig individuellen Layouts verarbeitet werden müssen.
12. Helium Scraper
Visuelles No-Code-Webscraping direkt auf deinem Windows-Desktop
Helium Scraper ermöglicht dir komplexe Scraping-Projekte direkt auf deinem Desktop durchzuführen, ohne eine Zeile Code zu schreiben. Mit einem intuitiven, diagrammbasierten Workflow-Designer kannst du schnell anspruchsvolle Tasks wie Login-Sequenzen und dynamische Seiten verarbeiten. Aktionen laufen lokal oder per Script.
Vorteile:
Einfacher Workflow-Aufbau:
Intuitive Drag-and-Drop-Oberfläche unterstützt auch komplexe Logiken und Bedingungen.
Gute Einarbeitung dank Tutorials:
Ausführliche Dokumentation mit Beispielen vereinfacht den Einstieg.
Nachteile:
Nur für Windows verfügbar:
Keine Versionen für macOS oder Linux, begrenzte Flexibilität.
Hoher Lernaufwand:
Trotz einfacher Oberfläche musst du dich intensiv mit dem Diagramm-Modell auseinandersetzen.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Helium Scraper ist ideal für kleinere Teams, die ohne Entwickler-Kapazitäten komplexe Scraping-Jobs eigenständig und lokal umsetzen wollen, insbesondere wenn Code-basierte Lösungen nicht möglich oder gewünscht sind.
13. WebScraper.io
Browser-Erweiterung für schnelles Scraping ohne Installation
WebScraper.io ist eine einfach nutzbare Browser-Erweiterung für Chrome und Firefox. Ohne Programmierung definierst du Sitemap-basierte Crawling-Aufgaben direkt im Browser und exportierst deine Daten unkompliziert als CSV oder JSON. Ideal für kleinere Projekte oder schnelles Prototyping.
Vorteile:
Schnell und einfach nutzbar:
Innerhalb weniger Klicks erstellst du erste Scraping-Projekte, ganz ohne Code.
Kostenlos und plattformunabhängig:
Keine Zusatzkosten oder Werbeanzeigen, läuft direkt im Browser.
Nachteile:
Lokal begrenzt:
Scrapings laufen ausschließlich im Browser ab, sodass du diesen immer geöffnet halten musst.
Eingeschränkte Performance:
Beschränkte Parallelisierungsmöglichkeiten und kein integriertes Scheduling.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Perfekt geeignet für Teams, die kleine bis mittlere Scraping-Projekte schnell und ohne technische Infrastruktur testen möchten – ideal auch zum Erstellen von Prototypen oder einmaligen Datenabfragen.
14. Clay
Cloud-Service für automatisierte Lead-Anreicherung ohne Coding
Clay ist eine No-Code-Plattform, die automatisch öffentliche und proprietäre Datenquellen zur Lead-Anreicherung nutzt. Dabei werden Kontaktinformationen wie E-Mails oder Jobtitel automatisch aktualisiert und ergänzt. Clay integriert sich nahtlos in bestehende CRM-Systeme wie Salesforce oder HubSpot.
Vorteile:
Nahtlose CRM-Integration:
Automatischer Datenfluss direkt in dein bestehendes CRM-System.
Echtzeit-Datenaktualisierung:
Automatische Updates von E-Mails, Social-Profilen und Jobtiteln ohne Aufwand.
Nachteile:
Nicht für generelles Scraping geeignet:
Konzentriert sich ausschließlich auf Kontakt-Daten und Lead-Anreicherung.
Limitierte Anpassbarkeit:
Kein Zugriff auf Roh-HTML oder detaillierte Parsing-Einstellungen möglich.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Clay eignet sich ideal für Vertriebs- und Marketing-Teams, die ihre Lead-Datenbasis in Echtzeit aktualisieren möchten, um den Aufwand für manuelle Datenpflege deutlich zu reduzieren.
22. n8n
Open-Source Workflow-Automation für flexible Datenintegration
n8n ist ein Open-Source Workflow-Automation-Tool, mit dem du verschiedene Prozesse automatisierst – von Web Scraping über Daten-Transformation bis hin zu CRM-Integrationen. Die modulare Oberfläche ermöglicht dir, komplexe Abläufe einfach visuell aufzubauen und entweder selbst zu hosten oder in der Cloud zu betreiben.
Vorteile:
Hohe Flexibilität:
Kombiniere zahlreiche Nodes, um maßgeschneiderte Workflows zu erstellen.
Self-Hosting & Cloud möglich:
Kostenfreie Eigeninstallation oder flexibel skalierbarer Cloud-Betrieb.
Nachteile:
Technische Kenntnisse nötig:
XPath- oder CSS-Selektoren sind für Parsing-Aufgaben erforderlich.
Hoher Wartungsaufwand:
Regelmäßige Updates und Management sind zwingend erforderlich.
Praxisnutzen für SaaS-Teams:
Ideal für technisch versierte Teams, die individuelle, hochflexible Integrations- und Automatisierungslösungen benötigen und diese unabhängig von externen Diensten selbst betreiben möchten.
Fazit
Das perfekte Web-Scraping-Tool gibt es nicht – entscheidend sind vielmehr eure spezifischen Anforderungen und Herausforderungen. Sicher kennst du die typischen Probleme im SaaS-Bereich: mühsames manuelles Sammeln von Wettbewerbsdaten, fehlende Ressourcen für aufwendige Datenextraktion oder die Frustration über ständig blockierende Webseiten. Genau hier setzt die richtige Tool-Wahl an.
Jedes vorgestellte Tool erfüllt seine spezifischen Stärken – von einfachen HTML-Parsings bis hin zu komplexen, skalierbaren Browser-Automationen. Die entscheidende Frage lautet: Was braucht dein SaaS-Team wirklich? Geht es um gelegentliche Datenabfragen oder tägliches, umfangreiches Scraping? Habt ihr die Entwicklerkapazitäten, um komplexe Tools selbst aufzusetzen, oder wünscht ihr euch eine unkomplizierte Lösung ohne Programmieraufwand?
Die Praxis zeigt, dass eine Kombination verschiedener Tools oft die beste Lösung ist. Vielleicht verwendest du Beautiful Soup für schnelle, statische Tasks und wechselst für anspruchsvollere Webseiten zu einem robusteren Scraper wie Playwright oder Selenium. Ergänzend könnte Zyte dich mit zuverlässigen Proxy- und Anti-Bot-Lösungen unterstützen, sodass eure Datenextraktion reibungslos läuft.
Aber gerade hier entsteht ein neuer Pain: Die Komplexität und der hohe Zeitaufwand beim Management mehrerer Tools und Technologien. Genau an dieser Stelle können wir dich unterstützen: Wir helfen dir dabei, deine Scraping-Strategie optimal aufzusetzen und deine Prozesse effizient, stabil und skalierbar zu gestalten – ganz ohne Kopfschmerzen.
Am Ende geht es darum, deinem Team wertvolle Zeit zu ersparen, Ressourcen optimal einzusetzen und sicherzustellen, dass ihr immer die aktuellsten und relevantesten Daten zur Verfügung habt. Wenn du also endlich mühelos und zuverlässig Daten sammeln möchtest, ohne wertvolle Ressourcen zu verschwenden, lass uns gemeinsam die beste Lösung für dein Team finden. So könnt ihr euch wieder voll und ganz auf das Wesentliche konzentrieren: Eure Erkenntnisse in erfolgreiche SaaS-Strategien umzusetzen.
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