Mit über 700,000 Bewertungen von Unternehmenssoftware bietet Capterra unschätzbar wertvolle Einblicke und Informationen für Unternehmen, die auf der Suche nach den richtigen Tools und Lösungen sind. Ohne eine offizielle API kann es jedoch schwierig sein, diese Daten in großem Maßstab zu nutzen. Als Web-Scraping-Experte mit über fünf Jahren Erfahrung im Extrahieren von Daten von Websites wie Capterra teile ich meine Insidertipps und Strategien zum effektiven Extrahieren von Daten aus Capterra.
Warum Capterra-Daten extrahieren?
Hier sind einige der Hauptgründe, warum Unternehmen Daten aus Capterra extrahieren und analysieren möchten, die ich bei unzähligen Kunden beobachtet habe:
- Führen Sie Wettbewerbsforschung zu Business-Software-Tools und -Lösungen in Ihrem Markt durch
- Verfolgen Sie das Kundenfeedback und die Stimmung zu Produkten, die Sie verkaufen oder in Betracht ziehen
- Gewinnen Sie Marktinformationen, indem Sie Softwaretrends und -akzeptanz analysieren
- Verbessern Sie Ihre Produkt-Roadmap basierend auf Benutzerbedürfnissen und Schwachstellen
- Optimieren Sie Ihre Softwarepreise und Ihren Funktionsumfang auf der Grundlage einer Wettbewerbsanalyse
- Identifizieren Sie Influencer und Vordenker, die Produkte in Ihrer Kategorie bewerten
Mit über 40 Kategorien und über 700 Bewertungen enthält Capterra eine Goldgrube an verwertbaren Daten. Das Extrahieren und Strukturieren dieser Daten ermöglicht fundiertere Geschäftsentscheidungen.
Herausforderungen beim Extrahieren von Capterra-Daten
Während Capterra eine Fülle nützlicher Informationen bietet, bringt das Scrapen der Website einige einzigartige Herausforderungen mit sich, deren Navigation ich gelernt habe:
- Keine offizielle API: Im Gegensatz zu einigen anderen Websites stellt Capterra keine offizielle API für den Zugriff auf seine Daten bereit. Das bedeutet, dass Sie HTML durchsuchen und Benutzerverhalten nachahmen müssen.
- Starker Einsatz von JavaScript: Capterra verlässt sich stark auf JavaScript, um seine Inhalte dynamisch zu laden. Scraper benötigen robuste JavaScript-Rendering-Funktionen, um Skripte auszuführen.
- Ratenbegrenzung: Das zu schnelle Extrahieren großer Datenmengen kann zu Blockaden führen. Meiner Erfahrung nach sollte das Scraping vorsichtig gedrosselt werden, um Störungen zu vermeiden.
- Captchas: Capterra zeigt Captcha-Tests an, wenn es missbräuchliche Scraping-Aktivitäten erkennt. Scraper benötigen Captcha-Lösungsfunktionen, um diese Hindernisse zu bewältigen.
Mit der richtigen Strategie und den richtigen Tools können diese Herausforderungen jedoch bewältigt werden, um in großem Umfang Zugriff auf die Daten von Capterra zu erhalten.
Scraping-Strategien und -Tools
Beim Schaben von Capterra sind die beiden wichtigsten Faktoren die Verwendung robuster Schabewerkzeuge und das verantwortungsvolle Schaben. Hier sind einige Best Practices, die ich im Laufe der Jahre erfolgreicher Capterra-Scraping-Projekte verfeinert habe:
1. Verwenden Sie Proxys und Rotation
Proxys sind für jedes große Web-Scraping-Projekt unerlässlich. Indem Sie Anfragen über mehrere Proxy-IP-Adressen weiterleiten, können Sie effizient scrapen, ohne blockiert zu werden. Ich empfehle die Verwendung von Anbietern wie Oxylabs, Luminati und Smartproxy, die Tausende von Proxys anbieten.
Kontinuierlich rotierende Proxys sind der Schlüssel – die wiederholte Wiederverwendung derselben Proxys wird sie schnell durchbrennen. Ich empfehle, Proxys pro Anfrage nach dem Zufallsprinzip zu rotieren, um den IP-Speicherplatz zu maximieren.
2. Aktivieren Sie JavaScript-Rendering
Da Capterra stark auf JavaScript angewiesen ist, benötigen Scraper robuste JS-Rendering-Funktionen. Ideal sind Headless-Browser wie Puppeteer oder Playwright. Sie können JavaScript vollständig ausführen und Seiten wie ein echter Browser rendern.
Ich habe festgestellt, dass einfache HTTP-Anforderungsbibliotheken zu teilweisen Seitenfehlern führen, da sie kein JavaScript ausführen können. Headless-Browser rendern die dynamischen Inhalte von Capterra vollständig.
3. Implementieren Sie zufällige Zeitverzögerungen
Um das natürliche Benutzerverhalten nachzuahmen, führen Sie zufällige Verzögerungen zwischen den Scraping-Anfragen ein. Basierend auf meinen Tests funktionieren Verzögerungen von 5–15 Sekunden zwischen Anfragen gut, um Blockaden zu vermeiden.
Dadurch wird vermieden, dass zu schnell gescrapt wird und Geschwindigkeitsbegrenzungen ausgelöst werden. Die Zufälligkeit ahmt auch menschliche Muster besser nach als feste Intervalle.
4. Entwickeln Sie Captcha-Lösungsmethoden
Wenn Capterra missbräuchliches Scraping erkennt, werden Captcha-Tests veranlasst. Sie benötigen integrierte Captcha-Lösungsfunktionen wie Anti-Captcha oder DeathByCaptcha, um diese Tests programmgesteuert zu lösen.
Dadurch wird sichergestellt, dass das Scraping nicht durch Captchas unterbrochen wird. Ich empfehle, als Grundlage für große Crawls ein Budget von mehr als 70 Captchas pro Monat einzuplanen.
5. Schaben Sie in kleineren Mengen ab
Wenn Sie größere Datensätze extrahieren, teilen Sie diese über mehrere Sitzungen in kleinere Stapel auf. Scrapen Sie beispielsweise 250 Einträge pro Sitzung im Vergleich zu 1,000.
Dadurch sieht die Aktivität natürlicher aus als wenn alles schnell abgekratzt wird. Ich habe festgestellt, dass Chargengrößen um die 100–300 gut funktionieren.
Scraping-Tools wie ParseHub, ScraperAPI und Octoparse integrieren viele der oben beschriebenen Best Practices und sind daher eine hervorragende Wahl für Capterra-Projekte.
Welche Daten können Sie extrahieren?
Nachdem wir nun einige Tipps für effektives Scraping behandelt haben, wollen wir besprechen, welche Daten Sie tatsächlich aus Capterra extrahieren können.
Hier sind einige der wichtigsten verfügbaren Datentypen:
- Verzeichnislisten – Namen, Beschreibungen, Kategorien für Software-Angebote
- Produktdetails – Preise, Funktionen, Versionsdetails, Plattformunterstützung usw. für bestimmte Produkte
- Angaben zum Anbieter – Informationen zu Softwareanbietern und Entwicklern
- Benutzerbewertungen – Detaillierte Bewertungen von Benutzern, die Feedback zur Software geben
- Überprüfen Sie die Details – Name, Position, Firma, Bewertung und mehr des Rezensenten
- Versionsänderungsprotokolle – Details zu Software-Updates und Funktionsänderungen
Diese Daten können aus den Verzeichnissen, Produktseiten und Anbieterseiten von Capterra extrahiert werden. Die reichhaltigste Quelle unstrukturierter Daten sind die über 700 Software-Rezensionen von Capterra.
Scraping Capterra-Bewertungen
Lassen Sie uns tiefer in die Bewertungen von Scraping Capterra eintauchen, die unglaublich wertvolle Stimmungsdaten enthalten.
Um einen Eindruck von der Größe zu vermitteln, indexiert Capterra derzeit über 730,000 verifizierte Nutzerbewertungen über Tausende von Unternehmenssoftwareprodukten (Stand Februar 2024). Damit handelt es sich um einen der größten Bewertungsdatensätze für B2B-Software online.
Die Strukturierung dieser Daten ermöglicht leistungsstarke Analysen wie:
- Stimmungsanalyse – Sind Bewertungen überwiegend positiv oder negativ?
- Funktionsanalyse – Über welche Produktfunktionen sprechen Benutzer am meisten?
- Konkurrenzanalyse – Wie schneiden die Bewertungen Ihres Produkts ab?
- Trendanalyse – Werden Bewertungen mit der Zeit besser oder schlechter?
Sie könnten beispielsweise alle extrahieren 2,251 Bewertungen für „Google Analytics“, um häufige Beschwerden und Wünsche rund um Funktionen zu sehen. Oder analysieren Sie die Bewertungen im Laufe der Zeit, um zu sehen, ob sie sich nach einer Produktüberarbeitung verbessert haben.
Die Möglichkeiten sind endlos, da Ihnen so viele strukturierte Bewertungsdaten zur Verfügung stehen.
Tipps für effektives Review Scraping
Hier sind einige Tipps, die ich durch die Auswertung von mehr als 100,000 Capterra-Rezensionen verfeinert habe, um diese Daten effektiv zu strukturieren:
- Verwenden Sie robuste Scraping-Tools wie Puppeteer, um JavaScript-lastige Rezensionsseiten zu rendern
- Extrahieren Sie Schlüsselfelder wie den Namen des Prüfers, den Text und die Bewertung in strukturierte Daten (CSV, JSON).
- Text bereinigen und verarbeiten – HTML entfernen, Kodierungen normalisieren, deduplizieren usw
- Speichern Sie Daten in Datenbanken wie MongoDB, um sie einfacher filtern und analysieren zu können
- Verwenden Sie Proxys und Verzögerungen, um eine Erkennung beim Scraping großer Bewertungsvolumina zu vermeiden
- Teilen Sie die Bewertungen in Stapel von ca. 250 Bewertungen auf und wechseln Sie die Scraping-Jobs, um sie über die Zeit zu verteilen
Rechtlichen Erwägungen
Beim Scraping von Capterra oder einer anderen Website ist es meiner Erfahrung nach wichtig, sicherzustellen, dass Sie rechtskonform sind:
- Nutzungsbedingungen – Sehen Sie sich die Nutzungsbedingungen von Capterra an, um zu verstehen, wie sie die Datennutzung ermöglichen
- Datenmanagement – Entfernen Sie direkte Identifikatoren aus gescrapten Daten, um die Anonymität zu wahren
- Nichtverbreitung – Veröffentlichen Sie vollständig kopierte Capterra-Inhalte nicht direkt erneut
- Anrechnung – Wenn Sie Auszüge wiederverwenden, weisen Sie sie ordnungsgemäß Capterra zu
- Interne Benutzung – Scrapen Sie Daten für die interne Analyse im Vergleich zur externen Verteilung
Solange Sie verantwortungsvoll mit dem Scraping umgehen und die Nutzungsbedingungen einer Website einhalten, ist das Extrahieren von Daten für interne Wettbewerbsanalysen in der Regel eine akzeptable faire Nutzung.
Abschließende Empfehlungen
Scraping-Tools bieten die Möglichkeit, die Fülle an Marktforschungsdaten von Capterra zu erschließen. Mit verantwortungsvollen Web-Scraping-Best Practices können Sie Produktbewertungen, Verzeichniseinträge und andere Inhalte für Wettbewerbsanalysen und Marktforschungszwecke extrahieren.
Meiner Erfahrung nach hilft es, Störungen bei der Datenerfassung zu vermeiden, wenn man schrittweise an das Scraping herangeht, Tools wie Proxys und Headless-Browser verwendet und in kleinen Mengen rotiert.
Ich empfehle dringend, Fachleute wie mich zu konsultieren, die sich auf Capterra-Scraping spezialisiert haben, um eine reibungslose und legale Datenextraktion zu gewährleisten. Die gewonnenen Erkenntnisse sind die Investition in Fachwissen durchaus wert.
Ausgestattet mit strukturierten Capterra-Daten gewinnen Unternehmen einzigartige Wettbewerbseinblicke, um bessere Produkte zu entwickeln, die direkt auf Kundenfeedback und Markttrends basieren.
