Was ist KI-Scraping?

KI ermöglicht es ausgefeilten Modellen, Websites intelligenter zu scrapen, sich mit adaptiven Workflows an sich verändernde digitale Umgebungen anzupassen und sogar auf eine ethischere Weise zu arbeiten, wodurch die Fallstricke einfacherer Webscraping-Tools vermieden werden.

KI-Scraping macht den Prozess auch einfacher und kostengünstiger. Jetzt können E-Commerce-Startups es nutzen, um Marktforschung und Social-Media-Analysen durchzuführen. Akademische Forscher können Nachrichtenartikel, Amazon-Produktanzeigen oder Stellenanzeigen auf LinkedIn analysieren. SEO-Spezialisten können Keyword-Rankings, Backlinks und Konkurrenzwebsites überwachen, um immer einen Schritt voraus zu sein. Und KI-Unternehmen können extrahierte Daten nutzen, um ihre Modelle zu trainieren.

No-code-Schnittstellen wie browse.KI  vereinfachen die Erstellung von Scrapern mit Vorlagen, Drag-and-Drop-Aktionen und automatisierten Auslösern. Diese KI-Tools können sogar Screenshots von jeder Seite zu Prüfungszwecken erstellen.

Web Scraping ist zwar nicht per se illegal oder unethisch, kann aber problematisch sein, wenn es auf unethische Weise durchgeführt wird. Legitime Anwendungsfälle umfassen Datenanalyse, Forschung und Wettbewerbspreisüberwachung. Zu den Scraping-Aufgaben, die allgemein als unethisch angesehen werden, gehören das Auslesen privater Daten, das Überladen von Servern oder das Plagiieren von Inhalten. Es liegt in der Verantwortung des Praktikers, Daten ethisch und im Einklang mit den relevanten regulatorischen Rahmenbedingungen zur Datenerhebung zu sammeln.

Traditionelles Web-Scraping und KI-gestütztes Web-Scraping verfolgen dasselbe Ziel, unterscheiden sich jedoch darin, wie sie Webseiten interpretieren. Traditionelles Web Scraping erfolgt in der Regel mit manuell kodierten Skripten in Form von CSS-Selektoren, XPath-Ausdrücken und fest kodierter Logik. Mithilfe dieser Regeln kann der Scraper durch die Seiten navigieren und bestimmte Elemente auf der Seite finden. Sie funktionieren gut, wenn die Struktur stabil ist.

Klassische Web-Scraper senden eine HTTP-Anfrage an einen Webserver, der daraufhin den Seiteninhalt im HTML-Format zurückgibt. Nach dem Abruf des HTML interpretiert der Scraper die Daten mit Tools wie BeautifulSoup, lxml oder Cheerio, um einen Parsebaum zu erstellen, der die hierarchische Struktur der Seite darstellt: das Dokumentobjektmodell (oder DOM).

Scraper verwenden Ausdrücke, geschriebene Muster oder Regeln, um bestimmte Webdaten in einem HTML-Dokument zu finden. Dazu gehören Selektoren, spezifische Anweisungen, die dem Scraper sagen, welche Teile der Webseite abgerufen werden sollen, Regex-Regeln, eine Mustererkennungsformel zur Identifizierung von Rohtext, sowie Logikregeln, benutzerdefinierte Regeln, die im Code geschrieben sind, um zu entscheiden, wie und was extrahiert werden soll.

Sobald die Elemente gefunden sind, werden Texte extrahiert, Attribute gesammelt und Daten bereinigt, um irrelevante Informationen zu entfernen und die Formatierung zu gewährleisten. Diese neu strukturierten Daten werden in einem bevorzugten Dateiformat wie einer Excel-Tabelle, einem Google Sheet oder einer CSV-Datei gespeichert.

Da Scraper auf festen Regeln angewiesen sind, können kleinere Website-Änderungen den Scraper kaputt machen, wobei verschiedene Websites eine einzigartige Logik benötigen, um erfolgreich gescrapt zu werden. Herkömmliche Methoden stoßen an ihre Grenzen, wenn es um dynamische Seiten mit unstrukturiertem und multimodalem Inhalt geht.

Es gibt eine Reihe von Möglichkeiten, wie maschinelles Lernen zur Automatisierung des Scrapings im großen Maßstab eingesetzt werden kann.

• Unstrukturierte Datenerhebung
   

• Umgang mit komplexen Webumgebungen
   

• Reduzierter Wartungsaufwand
   

• Semantisches Verständnis
   

• Verbesserte Datenqualität
   

• Belastbarkeit und Effizienz

KI erweitert den Umfang dessen, was gescrapt werden kann. Es kann verschiedene Sprachen verarbeiten und Daten in Form von Bildern, Videos, Diagrammen und PDFs analysieren. Anstatt nur den Text auf der Seite zu extrahieren, wandelt KI rohe multimodale Informationen in strukturierte Daten um. Es kommt der Nuance und dem Verständnis näher, die ein menschlicher Forscher vermitteln könnte.

Die starre Logik des traditionellen regelbasierten Scrapings war besser für ein statisches Web geeignet. Aber viele Webseiten bieten kein einfaches, statisches HTML mehr an. Das Web ist ein lebendiges System, und die Architekturen von Websites entwickeln sich ständig weiter, um JavaScript und andere dynamische Inhaltselemente wie unendliches Scrollen und Widgets zu ermöglichen, die sich während der Erfahrung des Benutzers mit der Seite aktualisieren. Daher gehen herkömmliche Scraper oft kaputt oder liefern unerwünschte Ergebnisse, wenn sie einem neuen Klassennamen oder Container ausgesetzt werden. Außerdem setzen viele Websites Tools ein, um automatisierte KI-Agenten-Scraper absichtlich zu verhindern – selbst solche, die ethisch korrekt sind.

KI-Modelle, die über semantische Verständnisse verfügen, welche durch ihr Training auf großen Datenkorpora gewonnen werden, verbessern die Fähigkeit des Scrapers, mit diesen komplexen, sich verändernden Umgebungen umzugehen. KI kann ableiten, wo sich sinnvoller Inhalt befindet, auch wenn strukturelle Hinweise inkonsistent oder versteckt sind.

Traditionelle Scraper benötigen Updates, um mit dem sich ändernden Web Schritt zu halten. KI-gestützte Web-Scraper hingegen generalisieren und passen sich verschiedenen Designs und Layouts an. Selbst wenn Websites neu gestaltet werden, kann ein großes Sprachmodell (LLM) beispielsweise erkennen, dass eine bestimmte Zahl ein Preis ist oder dass ein Name ein Autor ist, weil es tiefere Sprachmuster erkennt und wie Entitäten auf der Seite präsentiert werden.

Webseiten sind oft unübersichtlich gestaltet, mit verschiedenen Navigationselementen, Standardtexten am Seitenende, dynamischen Seitenleisten und anderen Ablenkungen. Scraper mit natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Inhalte herausfiltern, die nicht nützlich sind, und sich auf bedeutungsvolle Informationen auf jeder Seite konzentrieren.

Man kann sagen, dass traditionelle Web-Scraper Daten sammeln, während KI-Web-Scraper Wissen sammeln. Sie identifizieren Entitäten und verstehen die Beziehungen zwischen ihnen. Sie können Stimmungsanalysen durchführen oder Inhalte nach Themen kategorisieren.

Die Ergebnisse dieses tieferen Verständnisses sind die Transformation von rohem, ungeordnetem Inhalt in saubere, konsistente Datensätze. Das sorgt für eine bessere Downstream-Analyse. Diese Funktionalität ist besonders wertvoll in spezialisierten Branchen wie Finanzen oder Gesundheitswesen, wo der Kontext oft wichtiger ist als das bloße Erfassen von Text.

Während ein herkömmlicher Scraper durch ein Captcha, Ratenbegrenzungen oder andere Drosselungsmethoden blockiert werden könnte, können intelligentere Modelle aus verschiedenen Strategien wählen, um die Auslösung von Anti-Bot-Maßnahmen zu vermeiden und so auf Inhalte zuzugreifen. Zahlungsseiten, Abonnementdienste und andere sichere Seiten erfordern möglicherweise eine Kreditkarte oder eine andere Art der Authentifizierung. KI-gestützte Web-Scraper können diese Seiten sicher und gesetzeskonform durchsuchen, sofern dies durch die Nutzungsbedingungen der Website gestattet ist.

KI kann einen Scraper anweisen, zu einer bestimmten Tageszeit, mit einer bestimmten Rate und nur Seiten zu crawlen, die wahrscheinlich nützliche Scraping-Daten liefern. Diese Maßnahmen machen den Betrieb von KI-Web-Scrapern effizienter.

Die moderne Revolution in der KI wäre ohne Web Scraping nicht möglich gewesen, und glücklicherweise kann KI wiederum dazu beitragen, die Praxis des Scrapings ethischer zu gestalten.

Eines der Hauptprobleme beim traditionellen Scraping ist die Überlastung der Server durch wiederholte Anfragen. Herkömmliche Scraper arbeiten wahllos und schlagen Tausende von Mal pro Stunde auf Websites zu. Allein aus diesem Grund verwenden Websites oft eine Reihe von Techniken, um Scraper zu blockieren. KI kann helfen, indem sie Anfragen intelligent plant und die Scraping-Geschwindigkeit an die Server-Antwortzeiten anpasst. Modelle können Server-Stressmuster erkennen und ihre eigenen Anfragen drosseln, um den Betrieb einer Website nicht zu stören. Modelle können das Crawlen von Seiten vermeiden, die wahrscheinlich keine nützlichen Informationen liefern, wodurch die Kosten für die Website-Betreiber minimiert werden.

Manche Website-Administratoren wollen einfach nicht, dass Scraper ihre Websites aus welchen Gründen auch immer crawlen, und verwenden Signale wie robots.txt Dateien, API-Richtlinien oder andere veröffentlichte Nutzungsbeschränkungen. Scraper können sich intelligent an diese Regeln halten, legale API-Endgeräte wählen und freiwillig verbotene Inhalte vermeiden.

Ein weiteres Problem ist der Datenschutz. Einfache Webscraping-Methoden können sensible oder personenbezogene Daten (PII) wie E-Mail-Adressen, Telefonnummern oder andere Kontaktinformationen aufsaugen. KI kann sensible Daten in Echtzeit herausfiltern oder anonymisieren, während diese erfasst werden.

KI-basierte Web-Scraper können ihre Entscheidungen auch protokollieren, um Nachvollziehbarkeit zu gewährleisten und Prüfprotokolle bereitzustellen. Diese Transparenz hilft Unternehmen, ihre Prozesse zu überprüfen und ethische Standards einzuhalten, insbesondere bei der Verwendung von gescrapten Daten zum Training von KI-Modellen.

Um Plagiate zu vermeiden und die Urheber der Inhalte zu respektieren, können Modelle selektiv auswählen, welche Daten sie erfassen. Anstatt beispielsweise ganze Seiten oder Websites auszulesen, können sie Inhalte zusammenfassen, Statistiken aggregieren und Einbettungen anstelle von wörtlichem Text verwenden.

Intelligentere Scraping-Ansätze können auch Daten vermeiden, die Voreingenommenheit, Belästigung oder Fehlinformationen verstärken könnten, wenn diese Daten für das Modelltraining verwendet werden sollen.