
Apollo vs. LinkedIn’s Sales Navigator zu vergleichen, ist wie **Batman gegen Iron Man**: Beide sind Superhelden, aber in komplett unterschiedlichen Universen unterwegs.

Obwohl beide Tools [Leadgeneration](/use-cases/lead-list-building) ermöglichen, **haben sie unterschiedliche Stärken** und Feature-Sets. In diesem Artikel vergleiche ich die beiden aber aus der Sicht eines [Cold Email](/how-to/cold-email-tips) Beginners.

**Spoiler**: Apollo gewinnt – **zumindest zahlenbasiert.** Sales Navigator bietet jedoch Vorteile, **wenn** man sie richtig nutzt.

## Was wurde in den Vergleich einbezogen? {#was-wurde-in-den-vergleich-einbezogen}

Ich habe beide Tools in 6 Schlüsselbereichen direkt verglichen, die Cold-Email-Kampagnen maßgeblich beeinflussen:

1. [Datenqualität](#sales-navigator-vs-apollo-round-1-datenqualitat)
2. [Prospecting & Filtern](#sales-navigator-vs-apollo-round-2-prospecting-und-filtern)
3. [Integration & Ecosystem](#sales-navigator-vs-apollo-round-3-integration-ecosystem)
4. [Nutzererlebnis & Oberfläche](#sales-navigator-vs-apollo-round-4-nutzererlebnis--oberflache)
5. [Cold Email Features](#sales-navigator-vs-apollo-round-5-cold-email-features)
6. [Preis & Leistung](#sales-navigator-vs-apollo-round-6-preis-leistung)

## Kurzfazit für Eilige

<div class="preview-table">
<div class="table-wrapper">
<table>
    <thead>
        <tr>
            <th><strong>Kriterium</strong></th>
            <th><strong>Apollo</strong></th>
            <th><strong>Sales Navigator</strong></th>
            <th><strong>Gewinner</strong></th>
        </tr>
    </thead>
    <tbody>
        <tr>
            <td><strong>Datenqualität</strong></td>
            <td>210 Mio. Kontakte, 23 Datenpunkte pro Kontakt, viele Kontaktdaten, aber wenig frisch</td>
            <td>1 Mrd.+ Nutzer, 65+ Datenpunkte, Echtzeit, wenig Kontaktdaten</td>
            <td>Sales Navigator</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Prospecting</strong></td>
            <td>Starke Filter, Lead Scoring, AI-Vorschläge</td>
            <td>50+ Filter, Echtzeit-Intent, kein natives Lead Scoring</td>
            <td>Unentschieden</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Integration</strong></td>
            <td>40+ native CRM-Integrationen, API auf allen Plänen</td>
            <td>Wenige Integrationen, meist nur Enterprise</td>
            <td>Apollo</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>User Experience</strong></td>
            <td>Intuitiv, starker Support</td>
            <td>Übersichtlich, schwacher Support</td>
            <td>Apollo</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Cold Email Features</strong></td>
            <td>Bis 250 E-Mails/Tag, Automationen, AI-Integration</td>
            <td>50 InMails/Monat, hoher Response, nicht gebaut für Cold Email</td>
            <td>Apollo</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Preis</strong></td>
            <td>59 $/Monat, Creditsystem</td>
            <td>99 $/Monat, Flat Fee</td>
            <td>Hängt vom Use Case ab</td>
        </tr>
        <tr>
            <td><strong>Am besten für…</strong></td>
            <td>Schnelle Outbound-Kampagnen, kleineres Budget</td>
            <td>Hochwertige Daten, persönliche Ansprache, Langfrist</td>
            <td>Kommt darauf an</td>
        </tr>
    </tbody>
</table>
</div>
</div>

## Sales Navigator vs. Apollo Round 1: Datenqualität {#sales-navigator-vs-apollo-round-1-datenqualitat}

Die Basis jeder erfolgreichen Cold-Email-Kampagne ist [verlässliche Datenqualität](/enrichments).

![LinkedIn’s Sales Navigator hat die besten Daten](/howto_images/apollo-vs-linkedin/sales-navigator-has-better-data.png)

**Apollo-Daten:**
- 210 Mio. Kontakte, 35 Mio. Firmen
- Bietet 23 Datenpunkte pro Kontakt
- Starke E-Mail- und Telefonnummerndaten (Stärken: Kontaktinformationen)
- Schwäche: Datenaktualität – LinkedIn wird gescrapt, nicht live aktualisiert
- Secondhand-Daten, die oft hinterherhinken

**Sales Navigator-Daten:**
- Direkter Zugriff auf LinkedIn-Daten (1 Mrd.+ User, 69 Mio. Firmen)
- Bis zu 65+ Datenpunkte, wenn man sie richtig extrahiert
- Änderungen bei Profilen und Firmen werden sofort eingespielt
- Kontaktdaten limitiert (z.B. E-Mails nur sichtbar, wenn Nutzer diese teilen)

Kontaktdaten sind bei Apollo besser – aber **für smarte Zielgruppenbildung und Personalisierung** (und das bringt wirklich Cold-Email-Erfolg) ist Sales Navigator die erste Wahl.

**Fazit:** Wer Wert auf aktuelle Demografie-, Firmen- und Beschäftigtendaten legt, kommt an Sales Navigator nicht vorbei. Die Daten sind frischer, genauer und direkt von der Quelle.

> 📘 **Sales Navigator scrapen – aber sicher:**
>
> Willst du maximale Datenqualität für gezielte Cold-Email-Kampagnen, lies den Guide [wie man Sales Navigator Leads sicher scraped](/how-to/scraping-sales-navigator).

## Sales Navigator vs. Apollo Round 2: Prospecting & Filtern {#sales-navigator-vs-apollo-round-2-prospecting-und-filtern}

Hier zählt: Wie finde ich genau die passenden Leads? Relevant sind Filter, Suchpower und die Qualität der Vorschläge.

![Schweres Duell](/howto_images/apollo-vs-linkedin/sales-navigator-has-better-filters.png)

**Apollo:**
- Account-Upload & Enrichment, um gezielt Firmenlisten zu durchsuchen
- Filter ähnlich stark wie bei Sales Navigator
- Intent-Signale dabei, aber oft mit Zeitverzug
- **Lead Scoring** integriert (großer Pluspunkt)
- AI schlägt Firmen & Kontakte passend zu deinen Kriterien vor

**Sales Navigator:**
- Accounts listenbasiert hochladen und in Echtzeit anreichern
- Über 50 Profi-Filter, darunter "zuletzt gewechselt", "neues Posting", besonders für Custom Outbound
- Intent direkt aus Profilaktivität
- Kein natives Lead Scoring (klarer Nachteil)
- AI-Vorschläge passend zum Suchverhalten

**Fazit:** Unentschieden. Apollo punktet bei Lead-Scoring und Workflows, Sales Navigator bei Filtertiefe & Aktualität. **Kommt auf deine Top-Priorität an: Automatisierung (Apollo) oder Echtzeitdaten (Sales Navigator).**

## Sales Navigator vs. Apollo Round 3: Integration & Ecosystem {#sales-navigator-vs-apollo-round-3-integration-ecosystem}

Wie spielen beide Tools mit deinem Vertriebstechnologie-Stack zusammen?

![Apollo: offen & flexibel](/howto_images/apollo-vs-linkedin/apollo-wins-on-integrations.png)

**Apollo:**
- Neu: Waterfall Enrichment für umfassendere Daten
- Über 40 native CRM-Integrationen
- Als Sales-Plattform konzipiert, Integrationen stehen im Fokus
- Funktioniert out-of-the-box mit E-Mail-Providern, Dialern etc.
- API immer inklusive

**Sales Navigator:**
- Integration mit Salesforce, Dynamics 365, HubSpot und SalesLoft
- LinkedIn-Profile im CRM sichtbar machen, neue Kontakte pushen
- ABER: Die meisten Integrationen erst ab Enterprise
- API limitiert

**Fazit:** Apollo gewinnt. Sales Navigator beschränkt CRM-Integrationen auf teure Enterprise-Pläne. Apollo ist von Anfang an als offenes System gedacht (zentraler Hub für Sales-Tools).

## Sales Navigator vs. Apollo Round 4: Nutzererlebnis & Oberfläche {#sales-navigator-vs-apollo-round-4-nutzererlebnis--oberflache}

Wie fühlen sich beide Plattformen im täglichen Einsatz an?

![Apollo: Support Top, UX modern](/howto_images/apollo-vs-linkedin/apollo-wins-on-ux.png)

**Apollo:**
- Extrem intuitive Oberfläche trotz vieler Funktionen
- Alles schnell auffindbar
- **Kundensupport**: Reaktionsschnell und kompetent
- **Tutorials & Onboarding**: Sehr gut gemacht
- Regelmäßige, wirklich hilfreiche Updates

**Sales Navigator:**
- Schlankes Interface, aber kleinere Lernkurve
- **Kundensupport**: Schwach (Großunternehmen halt)
- **E-Learning**: LinkedIn Learning Sales & viel externer Content
- Sehr breite Lern-Suite zu allen Themen

**Fazit:** Apollo gewinnt knapp. Beide sind benutzerfreundlich, aber Apollo kombiniert super UI mit besserem Support. Bei LinkedIn verlierst du dich als Ticketnummer zwischen 1 Mrd. Nutzern.

## Sales Navigator vs. Apollo Round 5: Cold Email Features {#sales-navigator-vs-apollo-round-5-cold-email-features}

Hier entscheidet sich, wie stark beide Tools Kaltakquise-Kampagnen pushen können.

![Sales Navigator nicht gebaut für Cold Email](/howto_images/apollo-vs-linkedin/apollo-is-better-for-cold-emails.png)

**Apollo:**
- Bis zu 250 Mails/Tag (Basic-Plan)
- Automationen für Skalierung
- 50 AI-Mails pro User/24h
- Prospect-Calls direkt aus der Plattform
- Visitor-Tracking
- 2025 komplette Überarbeitung: extrem AI-getrieben
- Herausragend: Kontaktinfos, Scoring, Sequenz-Automation

**Sales Navigator:**
- 50 InMails/Monat (15 % Antwortquote vs. 3 % bei Mail cold)
- Fokus auf 1:1-Outreach
- Content- & Ad-Distribution im LinkedIn-Ökosystem
- PDF/Smart Link Tracking: Details zum Engagement
- Account/Lead IQ: Insights zu Headcount, Wettbewerb, Prioritäten, Umsatzmodell etc.
- AI schlägt Entscheider/Intro/Anschreiben vor

**Fazit:** Apollo gewinnt beim Thema Cold Email eindeutig. Sales Navigator punktet bei Insights, ist aber **nicht als Cold-Email-Tool gebaut**.

> 💡 **AI & Automatisierung?**
>
> Beste Qualität (via Sales Navigator) und AI-Automatisierung kombinieren? Schau dir Datablist an: Führende Plattform, um Sales-Navigator-Daten zu extrahieren, zu enrichen und z.B. [personalisierte Cold-Email-First-Lines](/how-to/personalized-cold-email-first-lines) AI-gestützt zu erstellen.

## Sales Navigator vs. Apollo Round 6: Preis & Leistung {#sales-navigator-vs-apollo-round-6-preis-leistung}

Preis-Leistungs-Vergleich – braucht es das alles?

![Apollo: Schweizer Taschenmesser – aber bitte richtig einsetzen!](/howto_images/apollo-vs-linkedin/the-winner-between-apollo-and-sales-navigator.png)

**Apollo:**
- Einstieg: 59 $/Monat
- 2.500 Credits/Monat (1/E-Mail, 8/Telefonnummer)
- Creditbasiert für Emails, Telefonnummern, AI-Features
- 250 E-Mails pro Tag
- All-in-One-System
- ca. 3 % Antwortquote

**Sales Navigator:**
- Einstieg: 99 $/Monat
- Flat Fee
- 50 InMails/Monat
- Höhere Antwortquote (15 % mit InMail)
- Bessere Datenqualität, musst aber für komplette Outbound-Workflows weitere Tools adden

**Fazit:** Unentschieden. Apollo ist günstiger & umfassender fürs reine Cold Emailing. Sales Navigator bringt mehr Qualität – aber weniger Convenience.

## Fazit: Apollo oder Sales Navigator? {#fazit-apollo-oder-sales-navigator}

Seien wir ehrlich: Niemand vergleicht beide wegen der Messaging-Funktionen – es geht immer um **die Datenquelle**. Und **bei den Daten gewinnt Sales Navigator** (auch wenn es auf den ersten Blick nicht so scheint).

![Klare Entscheidung](/howto_images/apollo-vs-linkedin/sales-navigator-is-for-long-term-success.png)

### Apollo: Schnell & Einfach für Cold Email

Apollo passt zu dir, wenn…
- …Budget limitiert ist & du schnell startest (59 $/Monat Einstieg)
- …du alle Funktionen aus einer Hand willst (ohne Tool-Chaos)
- …du Prospect-Listen supereffizient aufbauen & sofort loslegen willst
- …Telefonnummern für dein Outbound brauchst

Aber: Je größer du wirst, desto unvermeidlicher wird ein spezialisierter Techstack! **Kein All-in-One-Tool ist langfristig optimal.**

### Sales Navigator: Für langfristige Leadgenerierung

Meine Präferenz: Sales Navigator, weil…
- …du Daten direkt an der Quelle bekommst – immer topaktuell & korrekt
- …mehr Kontrolle über Rohdaten (selbst scrapen und anreichern)
- …du auf Custom-Workflows skalieren kannst
- …niemals Dritte zwischen dir und den Daten stehen

## Fazit & Empfehlung {#fazit-apollo-oder-sales-navigator}

**Langfristig ernsthafte Leadgenerierung?** Baue deinen Stack rund um Sales Navigator, ergänze dedizierte Tools zur Datenanreicherung & Sequenzierung. Wenn du das Extrahieren und Nutzen der Daten gelernt hast, dominiert deine Outbound-Kampagne.

## FAQ zu Apollo und Sales Navigator {#faq-zu-apollo-und-sales-navigator}

### Was ist besser als Sales Navigator?

Apollo ist preis-leistungsstärker und als All-in-One-Lösung für Cold-Email-Kampagnen konzipiert. Wer aber **maximale Datenqualität** will, bleibt bei Sales Navigator – denn dort stammen alle Infos direkt aus LinkedIn.

### Lohnt sich Sales Navigator wirklich?

Ja – wenn du den Kanal langfristig betreiben willst. Trotz höherem Preis bekommst du Daten auf Topniveau, Top-Antwortquoten und die optimale Basis für [datengetriebene Outbound-Prozesse](/how-to/waterfall-enrichment) samt Sales-Navigator-Scraping.

### Apollo vs. Evaboot – Unterschied?

Apollo bietet komplette Sales-Engagement-Plattform (Daten, Lead-Scoring, Automationen, Outbound). Evaboot ist ein LinkedIn-Scraping-Tool.

### Wofür wird Apollo im Sales genutzt?

Apollo ist Plattform für großvolumige Outbound-Prozesse und Prospect-Listen-Erstellung. Kontakt-Infos, Lead Scoring, Sequenz-Automation – alles aus einer Hand, inklusive bis zu 250 Cold-Emails pro Tag, ideal für Budgetteams.

### Warum wurde Apollo von LinkedIn gebannt?

Apollo verstößt gegen LinkedIns Nutzungsbedingungen, da es Profile scrapt. LinkedIn schützt Userdaten und verbietet unerlaubtes Sammeln.

### Welches Tool ist besser zur Datenanreicherung? {#welches-tool-ist-besser-zur-datenanreicherung}

Sales Navigator liefert keine Kontaktinfos wie Mails oder Rufnummern, aber **erstklassige Personen- und Unternehmensdaten direkt vom LinkedIn-Server**, die sich mit Tools wie Datablist extrahieren und anreichern lassen. Apollo glänzt bei der automatisierten Anreicherung durch Waterfall Enrichment (creditbasiert), ist aber bei der Datenaktualität weniger präzise als Sales Navigator.

Apollo vs. Sales Navigator: Wer gewinnt beim Thema Cold Email? Dieser Artikel zeigt den DIREKTEN Vergleich samt aller Schwächen beider Tools.

Sales Navigator vs. Apollo: Was ist besser für Cold Email?

Datenqualität

Prospecting & Filtern

Integration & Ecosystem

Nutzererlebnis & Oberfläche

Cold Email Features

Preis & Leistung

Fazit & Empfehlung

FAQ zu Apollo und Sales Navigator

Welches Tool ist besser zur Datenanreicherung?

Künstliche Intelligenz ist heute Pflicht – wenn du nicht abgehängt werden willst. Hier lernst du, wie du Prompts für ChatGPT erstellst, die konstant gute Ergebnisse liefern.

So schreibst du einen Prompt zur Datenanalyse & -klassifizierung (2025 Guide)

Was ist ein Prompt?

Beispiele für einen Prompt

Für wen ist dieser Guide

Wie sieht ein schlechter Prompt aus?

Aufbau und Anleitung für gute Prompts


Cold Outreach wird immer schwieriger und die Antwortraten sinken stetig – viele setzen noch immer auf das Prinzip „Masse statt Klasse". Kein Wunder, dass **echte Wunschkunden keine Lust mehr auf generische Cold Emails haben** – sie sind einfach gesättigt.

**Gezielte, personalisierte Ansprache ist heute das A&O für Lead Gen.**

Einer der stärksten Trigger? **Hiring-Intent.** Wenn ein Unternehmen aktiv neue Leute sucht, heißt das: Budget, Zeitdruck und konkrete Probleme sind vorhanden.

Manuelles Prüfen von Jobbörsen kostet Zeit – deshalb gibt es den Datablist [Indeed Jobs Scraper](/sources/indeed-jobs-scraper). Er extrahiert offene Jobs von Indeed in Minuten, zeigt dir die heißesten Leads und das ganz ohne Coding.

In diesem Guide lernst du:

- [Warum du Hiring-Signale für deine Outbound-Strategie nutzen solltest](#warum-hiring-signale-fuer-leadgenerierung-nutzen)
- [So filterst und scrapest du Indeed-Jobangebote automatisch](#wie-du-indeed-jobangebote-automatisch-scrapest-und-filterst)
- [So automatisierst du das Indeed-Jobscraping täglich/wöchentlich/monatlich](#indeed-jobangebote-scraping-automatisieren-und-planen)

Schau dir das Video unten für eine Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Indeed Jobs Scraper an.

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    title="How to Scrape Indeed Jobs & Find Company Contact Info | Easy Guide"
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## Warum Hiring-Signale für Leadgenerierung nutzen? {#warum-hiring-signale-fuer-leadgenerierung-nutzen}

Nicht jeder Lead ist gleich. Manche Interessenten stöbern nur, andere haben einen konkreten Bedarf. Um deine Outbound-Strategie zu optimieren, solltest du dich auf High-Intent-Signale konzentrieren – also auf Unternehmen, die echtes Kaufinteresse haben.

### Typische Lead-Signale
1. **Website-Aktivität** – Wer ruft Pricing oder Demo-Seiten auf?
2. **Technologie-Adoption** – Firmen, die ein neues Tool nutzen oder wechseln.
3. **Funding-Runden** – Frisch finanziert = neues Budget und Wachstum.
4. **Jobangebote (Hiring Signal)** – Mit offenen Stellen zeigen Unternehmen: Es gibt Probleme und es ist Budget da!

### Warum Hiring-Signale die besten Indikatoren sind
Hiring-Signale zeigen **sofortigen** Handlungsbedarf. Wenn Firmen Stellen ausschreiben, investieren sie Geld und Energie, um ein akutes Problem zu lösen. Das bedeutet konkret:
- Ein **dringender Pain Point** ist da (und erkannt).
- Man ist bereit, **für Lösungen zu zahlen**.
- Es herrscht **Zeitdruck** – das Problem soll schnell verschwinden.

Im Vergleich zu Funding-Runden (Indikator für Wachstum, aber oft ohne sofortige Probleme) zeigen Job-Listings konkreten Handlungsbedarf **im Hier und Jetzt**.

### Für wen sind Hiring-Signale besonders wertvoll?
Hiring-Daten sind Gold wert für alle, die Dienstleistungen, Tools oder Lösungen anbieten, die zu offenen Jobs passen. Beste Einsatzszenarien:

- **Recruiting-Agenturen & Headhunter** – Wer sucht viele/neue Leute oder besetzt schwer vergebbare Stellen?
- **B2B SaaS-Unternehmen** – Welche Firmen suchen Rollen, für die du die passende Software hast (z.B. CRM für Sales-Jobs)?
- **Marketing- & Lead Gen-Agenturen** – Wo wachsen Sales-Teams?
- **IT- & Dev-Agenturen** – Wer sucht Entwickler? Outsourcing anbieten!
- **AI & Automatisierung** – Wo gibt es Engpässe im Hiring? AI vorstellen!

Wer Hiring-Signale im Blick hat, erreicht Entscheider **genau dann**, wenn die Bereitschaft für Gespräche am größten ist.

## Wie du Indeed-Jobangebote automatisch scrapest und filterst {#wie-du-indeed-jobangebote-automatisch-scrapest-und-filterst}

Manuelles Jobtracking bremst – mit Datablist automatisierst du es. So ziehst du gezielt und sekundenschnell die frischesten Jobangebote ganz ohne Code.

### Schritt 1: Registriere dich bei Datablist

![Datablist der AI Co-Pilot für GTM Teams](/howto_images/indeed-jobs-scraper/datablist_com.png#2940x1596)

Datablist ist dein **AI Co-Pilot** für moderne GTM-Teams mit unendlichen Möglichkeiten.

Ein Highlight: Mit dem [Indeed Jobs Scraper](/sources/indeed-jobs-scraper) und dem [WelcomeToTheJungle Scraper](sources/welcome-to-the-jungle-jobs-scraper) kannst du automatisiert Jobbörsen auslesen und reagierst als erster bei heiß begehrten Kandidaten.

### Schritt 2: Starte deine Suche

Nach dem Login legst du eine neue Collection an. In dieser Collection landen die Indeed Jobangebote.

![Neue Collection anlegen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/creating_a_new_collection_to_use_the_indeed_job_scraper.png#2940x1596)

Klicke anschließend auf "See all sources". Oder gehe über "Import -> Import from data sources" im Header zu den Datenquellen.

![Indeed Job Scraper aus der Quellenliste wählen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/searching_for_indeed_job_scraper.png#2940x1596)

Wähle dann den "[Indeed Job Scraper](/sources/indeed-jobs-scraper)" aus.

![Indeed Job Scraper auswählen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/selecting_indeed_job_scraper.png#2048x1111)

### Schritt 3: Suche gezielt einschränken

Jetzt entscheidest du, welche Jobangebote du scrapen möchtest. Es gibt zwei Wege:

1. **Filters & Keywords verwenden**
2. **Eigene Indeed-URLs kopieren** und bei Datablist einfügen

Wir nutzen heute die Filter-Option. Du legst fest:

- Keywords für Jobtitel
- Orte (Stadt, PLZ, Land, Region)
- Indeed-Land (jede länderspezifische Seite hat ihre eigenen Daten)
- Veröffentlichungsdatum

Jede **Kombination** aus Keyword und Standort wird **eine eigene Suche**. Mit 5 Titeln & 5 Orten bekommst du 25 Suchaufträge.

![Indeed-Suche filtern](/howto_images/indeed-jobs-scraper/filtering_Indeed_job_search.png#2940x1596)

Im Anschluss wählst du aus, welche Felder du mit exportieren möchtest, etwa:

- Job Company Name
- Job Company Website
- Job Company Description
- Job Company Staff Range
- Job Company Industry
- Job Company Revenue
- Job Company Address
- Job Company Rating
- Job Company Reviews Count
- Job Source
- Indeed Offer URL
- Job Title
- Job Location
- Job Country
- Job Type
- Job Description
- Job Benefits
- Job Salary Range
- Date Posted
- Apply Link
- Company Indeed Link

> Hinweis: Der Indeed Jobs Scraper extrahiert nicht nur aus dem Stellenangebot, sondern auch aus dem **Company-Profil** (z.B. Webseiten-URL, Firmendetails).

### Schritt 4: Ergebnisse sichern

Das Scraping dauert pro Auftrag ca. 5–15 Minuten – abhängig von Anzahl der Suchvorgänge und angebotenen Jobs.

![Suchergebnisse der Indeed Jobangebote](/howto_images/indeed-jobs-scraper/scraped_Indeed_job_offers.png#2940x1596)

> **Kosten**: 5 Credits pro Jobangebot. Mit $20 bekommst du 20.000 Credits – also bis zu 4.000 Scrapes für $20. [Mehr zum Kredit-System bei Datablist](/docs/credits).

## Indeed-Jobangebote Scraping automatisieren und planen {#indeed-jobangebote-scraping-automatisieren-und-planen}

Damit deine Leadliste immer aktuell bleibt, kannst du das Importieren neuer Jobs automatisieren – so basiert deine Ansprache stets auf frischen Daten.

### Schritt 1: Doppelte Jobangebote verhindern

Bevor du die Automatisierung startest, aktiviere "Unicity" auf dem Feld "Job Offer ID". So werden doppelte Einträge ausgeschlossen.

1. Gehe in die Einstellungen deiner Collection.
2. Finde das Feld "Job Offer ID".
3. Aktiviere die Option "Do not allow duplicate values".

![Unicity bei Job Offer ID aktivieren](/howto_images/indeed-jobs-scraper/edit-job-offer-id.png#1515x929)

!["Do not allow duplicate values" aktivieren](/howto_images/indeed-jobs-scraper/enable-unicity-job-offer-id.png#1694x1102)

### Schritt 2: Jobangebot-Import automatisieren

Jetzt kannst du das automatische Scraping einrichten.

1. Öffne den [Indeed Job Scraper](/sources/indeed-jobs-scraper), entweder in einer neuen Collection oder über "Import -> Import from data sources".
2. Stelle das Feld "Date Posted" so ein, dass nur Jobs im gewünschten Zeitraum gescrapt werden. Zum Beispiel "7 Tage", wenn der Import wöchentlich geschehen soll.

![Veröffentlichungszeitraum einstellen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/date-posted-setting.png#2074x862)

![Nur Jobs aus den letzten 7 Tagen abrufen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/date-posted-7days.png#1924x831)

3. Nach Klick auf "Continue" landest du auf der Ergebnisübersicht. Unten wähle "Schedule Import" und entscheide, wie oft importiert werden soll (täglich, wöchentlich, monatlich).

![Import planen](/howto_images/indeed-jobs-scraper/schedule-import.png#2024x788)

![Jobimport von Indeed automatisieren](/howto_images/indeed-jobs-scraper/automate_or_schedule_job_offer_imports.png#2242x1186)

4. Speichere zum Abschluss die Automatisierung.
5. Du kannst die Automation jederzeit manuell über "Enrich -> Automation" starten.

Fertig! Datablist hält deine Joblead-Liste basierend auf deinen Filtern nun automatisch aktuell – maximale Relevanz für dein Outbound.

Hiring-Signale als Booster für Leadgenerierung: Automatisiere das Scraping von Indeed-Jobangeboten mit Datablist. Erreiche Entscheidungsträger im perfekten Moment.

So scrapest du Indeed Job-Angebote für die Leadgenerierung

Warum du Hiring-Signale für deine Outbound-Strategie nutzen solltest

So filterst und scrapest du Indeed-Jobangebote automatisch

So automatisierst du das Indeed-Jobscraping täglich/wöchentlich/monatlich

Guides

Sales Navigator vs. Apollo: Was ist besser für Cold Email?

So schreibst du einen Prompt zur Datenanalyse & -klassifizierung (2025 Guide)

So scrapest du Indeed Job-Angebote für die Leadgenerierung