No-Code Scraping: So einfach geht’s mit AI

Vor ein paar Monaten haben wir ein Feature released, von dem wir nicht geahnt hätten, wie krass es eigentlich ist.

Heute wirbelt genau dieses Feature die No-Code-Web-Scraping-Welt ordentlich durcheinander.

Ich spreche von unserer Quelle „AI Agent - Site Scraper“. Dieser AI Scraping Agent kann auf praktisch jeder Website die Daten finden, verarbeiten und extrahieren, die Du brauchst.

Ein paar Monate später habe ich drei Dinge gemerkt:

1. Die komplette No-Code-Scraping-Industrie ist im Kern ein großer Bluff
2. Wir haben aus Versehen den besten No-Code-Scraper gebaut
3. AI Scraping Agents sind leistungsfähiger, einfacher und schneller als jedes No-Code-Scraping-Tool, das es vorher gab

📌 Kurzfassung für alle, die wenig Zeit haben

In diesem Artikel lernst Du alles, was Du über echtes No-Code Scraping wissen musst – und warum Du dafür weder APIs noch CSS-Selektoren noch technisches Know-how brauchst. Wenn Du es eilig hast, hier die Zusammenfassung:

Problem: „No-code“-Scraping-Tools verlangen trotzdem technisches Verständnis. Du musst Website-Strukturen checken, Tutorials schauen, Stunden ins Setup stecken – und sobald die Seite ein kleines Update macht, bricht alles.

Warum das nervt: Du solltest keine APIs lernen, keine CSS-Selektoren verstehen und keine Stunden an Tutorials investieren müssen, nur um Website-Daten zu extrahieren. Sonst ist „no-code“ einfach nur ein Etikett.

Lösung: AI-powered Scraping in Datablist – gesteuert über klare Anweisungen in einfachem Englisch. Du beschreibst, was Du willst, und die AI erledigt den Rest.

Was Du lernst: Dieser Guide entlarvt die üblichen No-Code-Scraping-Mythen, zeigt Dir, wie echtes No-Code Scraping aussieht, und gibt Dir konkrete Use Cases plus Prompting-Tipps.

Warum Datablist für No-Code Scraping: 3 gute Gründe

1. Wirklich no-code: Du beschreibst einfach in plain English, was Du brauchst
2. Klarkommt mit komplexen Websites (JavaScript, Pagination, dynamischer Content)
3. Passt sich an Website-Änderungen an – im Gegensatz zu fragilen CSS-Selector-Scrapern

Was Dich in diesem Artikel erwartet

• Die No-Code-Scraping-Industrie und ihre Märchen
• Die einfache Lösung: Worte statt APIs
• Use Cases und Praxistipps für AI Scraping
• FAQ: Häufige Fragen zu No-Code Scraping

Die No-Code-Scraping-Industrie und ihre Märchen

In diesem Abschnitt räumen wir mit den Mythen und Tricks der No-Code-Scraping-Industrie auf. Die Wahrheit ist: Die meisten „no-code“-Tools sind nicht wirklich no-code. Sie verpacken technische Komplexität nur in ein anderes Interface.

Warum Code nie das eigentliche Problem war

Denk kurz drüber nach: Code war nie das Problem. Wenn Du programmieren kannst, scrapest Du mit Code – und würdest gar nicht erst nach einer No-Code-Lösung suchen.

Du suchst No-Code, weil Du nicht programmieren lernen willst, nur um eine Website zu scrapen. Aber Menschen sind nicht blöd – und genau deswegen verkauft man Dir dann eine halb-gute Lösung, die trotzdem noch beinhaltet:

• Steile Lernkurve
• Eine Menge Tutorials
• Verständnis dafür, wie Websites aufgebaut sind

Und manchmal sogar quasi Code-Konzepte wie CSS selectors.

Das eigentliche Thema war nie „Code vs. No-Code“.

Das echte Problem war immer: Lernkurve, Komplexität und technische Kopfschmerzen.

Was man Dir eigentlich verkaufen wollte

Die No-Code-Scraping-Branche läuft im Wesentlichen über drei Ansätze – und keiner löst das Komplexitätsproblem wirklich.

API-basierte Scraper

Diese Tools nennen sich „no-code“, weil Du kein Python oder JavaScript schreibst. Aber ein paar Dinge sagen sie Dir nicht.

Du musst Dich trotzdem rumschlagen mit:

• Website-DOM-Strukturen
• CSS selectors
• HTML tags

Streng genommen codest Du nicht – aber es ist genauso technisch. Du übersetzt menschliche Anforderungen in maschinenlesbare Selektoren. Das ist im Prinzip Programmieren, nur mit mehr Zwischenschritten.

Click-and-Point-Tools

Das ist einfacher, aber Du musst trotzdem verstehen, wie die Website gebaut ist. Sie machen es ein bisschen bequemer, weil Du Elemente anklicken kannst – aber „kopfschmerzfrei“ ist es nicht.

Das größte Problem? Wenn sich die Website-Struktur ändert, darfst Du alles komplett neu aufsetzen. Bedeutet:

• Tutorial nochmal anschauen
• Alle Selektoren neu konfigurieren
• Hoffen, dass es diesmal hält

Browser Extensions

Das sind im Grunde Click-and-Point-Tools direkt im Browser statt als eigene App. Viele sind gratis, z. B. Instant Data Scraper.

Die Hauptprobleme dabei:

• Ein kleines Website-Update, und Du machst alles nochmal von vorn
• Limitierte Features und Skalierung
• Kann zu IP-Blocks führen

📘 Das Muster, das Du erkennen solltest

Alle drei Ansätze zwingen Dich dazu, die technische Struktur von Websites zu verstehen. Die Komplexität wurde nur anders verpackt. Das löst das Problem nicht – es verschiebt es nur. AI Scraping

Was Du eigentlich willst

Seien wir ehrlich: Du willst kopfschmerzfreies Scraping, nicht „no-code“ Scraping. So sieht „no-headache“-Scraping in der Praxis aus:

Keine Kopfschmerzen

• Zwing mich nicht, CSS selectors zu verstehen
• Lass mich keine 3-Stunden-Tutorials schauen
• Brich nicht auseinander, nur weil die Website ihr Design ändert

Keine Lernkurve

• Ich will sofort starten können
• Ich will keine neue technische Skill lernen müssen

Im Kern willst Du Dein Ziel in normaler Sprache beschreiben – und dann Ergebnisse bekommen. Alles andere ist unnötige Reibung, die die Industrie irgendwie „normal“ gemacht hat.

Die Lösung: AI Scraping statt No-Code Scraping

Die Lösung für das No-Code-Scraping-Problem ist nicht ein hübscheres Click-and-Point-Interface oder eine „sauberere“ API. Die Lösung ist, die technische Schicht komplett zu entfernen – und Natural Language zu nutzen.

Wie AI Scraping No-Code endlich wirklich no-code macht

Wie der Name schon sagt: AI scraping heißt, dass die AI scrapet – nicht Du. Du bist der Manager, nicht der technische Operator.

Mit AI-gestütztem no-code scraping sagst Du dem System einfach, was es tun soll, wie es vorgehen soll und wann. Die AI übernimmt die technische Komplexität im Hintergrund.

Du musst nicht verstehen:

• CSS selectors oder HTML structure
• Website-DOM-Architektur
• API endpoints oder technische Doku

Du gibst plain English instructions, und der AI scraping Agent findet den Rest selbst heraus. Genau so hätte No-Code Scraping von Anfang an funktionieren sollen.

Die Firma hinter der Lösung: Datablist.com

Wie ich am Anfang gesagt habe: Wir hatten nicht vor, die No-Code-Industrie zu „zerstören“. Das ist eher nebenbei passiert, weil einer unserer User eine Website scrapen wollte – also haben wir dafür eine Lösung gebaut.

Wir haben einen AI Agent gebaut, der:

• Anweisungen in plain English versteht
• Komplexe Websites automatisch navigiert
• Mit JavaScript-lastigen Seiten klarkommt
• Paginated Content verarbeitet
• Daten intelligent extrahiert
• ….

Der Durchbruch war nicht, „einen besseren Scraper“ zu bauen.

Sondern: das technische Know-how komplett überflüssig zu machen.

Du sagst der AI, was Du willst – und sie findet raus, wie sie es bekommt.

Keine CSS selectors. Keine DOM inspection. Keine Tutorials.

Was ist Datablist

Datablist ist eine Plattform für Automatisierung rund um lead generation, data enrichment und data cleaning – gebaut für non-technical Nutzer wie Sales, Marketing oder Recruiting.

Du kannst Daten finden, bereinigen und anreichern – mit über 60 verschiedenen Tools, von AI Agents über Email Finders, AI processors, Technology enrichments und vielen mehr.

Außerdem kannst Du in Datablist automatisierte Workflows bauen, die nach Zeitplan oder on demand laufen. Ein paar Use Cases, die viele Datablist-User lieben:

1. Lead-Listen bauen
2. Emails mit AI personalisieren
3. CRMs bereinigen und deduplizieren
4. Job Postings aus 19 Boards gleichzeitig scrapen
5. Tausende Businesses aus den Yellow Pages scrapen
6. LinkedIn Sales Navigator Suchen scrapen, ohne Deinen Account zu riskieren

Der Punkt ist klar: Wenn Du Daten ziehen, säubern oder anreichern willst – oder Workflows mit Daten automatisieren musst – und es soll einfach, schnell und zuverlässig sein, dann bist Du bei Datablist richtig.

Und ganz nebenbei hat Datablist das No-Code-Web-Scraping-Problem gelöst.

💡 Datablist in 35 Wörtern

Datablist ist eine Plattform zur Automatisierung von lead generation Workflows mit über 60 Tools – darunter AI Agents, Waterfall Enrichment für Emails und Telefonnummern, data cleaning für Deduplication und vieles mehr.

Warum Datablist wählen

Datablists Ansatz für No-Code Scraping ist anders als der Rest am Markt, weil wir nie gut verpackte Tech-Kopfschmerzen verkauft haben – wir sind direkt auf AI scraping gegangen.

Was das für Dich heißt:

Echte No-Code-Lösung

• Null technisches Wissen nötig
• Kein HTML- oder CSS-Verständnis erforderlich
• Deine Automations brechen nicht bei jedem Website-Update

Du musst nur prompten

• Schreib, was Du willst, in plain English
• Die AI versteht Kontext und Intent

Templates für viele Scraper

• Fertige Prompts für typische Use Cases
• Templates für Directory-Scraping
• Templates für E-Commerce-Scraping
• Templates für Case-Study-Extraction

Die einfachste Lösung, um ein Directory zu scrapen

• Funktioniert auf Yellow Pages, Yelp, TripAdvisor, Alibaba
• Handhabt Pagination automatisch

Kein Export-Import-Pingpong mit 10 Tools

• Daten landen direkt in einer Spreadsheet-Oberfläche
• Edit, filtern und enrichen an einem Ort
• Zugriff auf ein komplettes lead-generation Ökosystem

Use Cases und Praxistipps

Mit Datablist Websites, Directories oder sogar AI Search at scale zu scrapen ist easy. Der Ansatz ist simpel und bleibt immer gleich: Beschreibe so präzise wie möglich, was Du willst.

Prompting 101 (kurz & praxisnah)

Bevor wir über die Use Cases sprechen, zeige ich Dir kurz, wie leicht Du den AI scraping agent instruierst.

Prompting-Regeln

Gutes Prompting ist simpel. Du musst kein Profi sein – Du musst nur klar sagen, was Du willst. Ein paar Tipps, die wirklich helfen:

Sei konkret

• Sag nicht „hol Produktinfos“
• Sag „hol Produktname, Preis und Verfügbarkeitsstatus“
• Gib wenn möglich Beispiele

So bekommst Du die Daten, die Du brauchst, ohne dass der AI Agent irgendwas falsch interpretiert.

Nutze Abschnitts-Labels

• Strukturier Deinen Prompt in klare Sektionen
• Goal: Was Du erreichen willst
• Data Points: Welche Infos Du brauchst
• Format: Wie die Daten strukturiert sein sollen
• Constraints: Was vermieden oder eingeschlossen werden soll

Abschnitts-Labels helfen dem AI Agent zu verstehen, worum es geht. Ist kein Muss – aber wir sehen, dass es die Accuracy deutlich erhöht.

Gib Beispiele

Der AI Agent weiß nicht alles. Manche Websites sind richtig komplex. Mit Beispielen vermeidest Du false positives, erhöhst die Genauigkeit und senkst die Kosten.

Hier ist ein detaillierter Guide, wie Du einen Prompt für einen AI Agent schreibst 👈🏽

💡 Pro Tip: Pagination

Datablists AI Agent kann paginated content automatisch abarbeiten. Aktiviere dafür Pagination in den Settings und setze die maximale Seitenanzahl. Der Agent navigiert dann durch alle Seiten und extrahiert die Daten.

No-Code-Scraping Use Cases

Die Möglichkeiten sind fast endlos. Hier sind die beliebtesten und effektivsten AI scraping Use Cases, die wir bisher gesehen haben:

Directories

• Businesses aus den Yellow Pages scrapen
• Yelp-Restaurantdaten scrapen
• AirBnB-Listings scrapen
• TripAdvisor-Hotelinformationen scrapen
• Alibaba-Supplier-Kataloge scrapen
• Zillow-Properties scrapen
• Realtors aus Zillow scrapen

E-Commerce Websites

• Produktkataloge aus Shopify-Stores extrahieren
• Produkte von Amazon scrapen

Sonstiges

• Alle Case Studies von einer Website scrapen
• Ausstellerlisten von Messe-Websites extrahieren

📘 So scrapest Du mehrere Websites

Wenn Du viele ähnliche Websites scrapen musst, kannst Du auch den Datablist AI Research Agent nutzen, um eine Liste von Websites abzuarbeiten. Der Agent hat zusätzlich Features, mit denen Du AI search at scale betreiben kannst.

Fazit: No-Code Scraping sollte anders heißen

No-code scraping sollte eigentlich „No-tech-headache“ scraping heißen – weil genau das ist, was Menschen wirklich wollen. Du suchst nicht nach No-Code Scraping, weil Du nicht coden kannst. Du suchst danach, weil Du keine technischen Skills lernen willst, nur um Daten zu extrahieren.

Wenn Scraping für Dich also kein riesiges Money-Maker-Thema ist, dann solltest Du nicht gezwungen sein, Stunden dafür zu verschwenden. Und die Lösung ist nicht eine bessere API oder ein saubereres Click-and-Point-Interface.

Die Lösung ist, die technische Ebene komplett rauszunehmen – aka AI scraping.

Und mit Datablist kannst Du genau das machen – und:

• Ergebnisse in Minuten bekommen statt in Stunden
• Von einer Website auf Tausende skalieren
• Beschreiben, was Du willst, in plain English
• Dich automatisch an Website-Änderungen anpassen

Das No-Code-Scraping-Problem ist endlich gelöst. Und wir haben es aus Versehen gelöst.

FAQ: Häufige Fragen zu No-Code Scraping

Kann Datablist Directories scrapen?

Ja. Datablists AI Scraping Agent kann Directories effizient scrapen – und er handhabt Pagination automatisch. So kannst Du Tausende Listings extrahieren, ohne manuell etwas zu konfigurieren.

Zum Beispiel haben wir erfolgreich Daten gescraped von:

• TripAdvisor Reviews, Hotels, Restaurants und mehr
• Yellow Pages Business Listings
• Airbnb Property-Katalogen
• Alibaba Supplier-Datenbanken
• Yelp Business Infos
• … und vielen weiteren

Kann ich Daten automatisch über mehrere Seiten scrapen?

Ja. Datablists AI Scraping Agent unterstützt automatische Pagination. Stell einfach die maximale Seitenanzahl in der Konfiguration ein – der Agent geht dann Seite für Seite durch und extrahiert die Daten ohne manuelles Eingreifen.

Das funktioniert z. B. für:

• E-Commerce-Produktkataloge
• Directory-Listings über mehrere Seiten
• Suchergebnisse mit Pagination
• Blog-Archive
• …

Was kostet Datablists Scraping Agent?

Die Preise für Datablists AI Agents sind usage-based und hängen von der Komplexität der Aufgabe ab. Bei Directories wie Yellow Pages sind die Kosten deutlich niedriger – 1000 Listings liegen typischerweise bei ca. 800–1000 Credits. Bei JavaScript-heavy Sites wie Shopify-Stores kann es teurer werden.

Was ist No-Code Scraping?

No-code scraping bedeutet, Daten von Websites zu extrahieren, ohne Code zu schreiben oder technische Skills zu brauchen. Echtes No-Code Scraping heißt: Du beschreibst in plain English, was Du willst – ohne HTML, CSS selectors oder APIs verstehen zu müssen.

Kann Datablist JavaScript-lastige Websites scrapen?

Ja. Datablists AI Agent kann JavaScript-heavy Websites scrapen. Aktiviere dafür die Option „Render HTML“ in den Advanced Settings, damit der Agent wartet, bis JavaScript geladen ist, bevor Daten extrahiert werden.

Das ist wichtig für moderne Websites (React, Vue, Angular), die Inhalte dynamisch nachladen.

Was ist der Unterschied zwischen No-Code Scraping und klassischem Web Scraping?

Klassisches Web scraping erfordert Coding-Know-how (Python, JavaScript) oder technische Skills (CSS selectors, XPath). No-code scraping reduziert oder eliminiert diese Hürde – über visuelle Interfaces oder, im Fall von Datablist, über Natural Language.

Wie unterscheidet sich AI Scraping von CSS-Selector-basiertem Scraping?

CSS-Selector-basierte Scraper hängen an der exakten HTML-Struktur einer Website. Wenn sich das Layout ändert, bricht der Scraper.

AI scraping versteht die Bedeutung von Content – nicht nur seine Position im HTML. Es kann z. B. erkennen: „Das ist ein Produktpreis“, selbst wenn sich Class-Namen ändern. Dadurch ist AI scraping deutlich robuster und braucht praktisch keine Wartung.

Ist No-Code Scraping legal?

Ob web scraping legal ist, hängt davon ab, was Du scrapest und wie Du die Daten nutzt. Das Scrapen öffentlich verfügbarer Daten ist in vielen Fällen grundsätzlich erlaubt, aber Du solltest:

• robots.txt respektieren
• nicht hinter Login-Walls scrapen
• Daten ethisch nutzen und Datenschutzgesetze einhalten
• Server nicht mit zu vielen Requests überlasten