Sie erweitern Ihren Web-Scraper, und schon geht es los. Überall CAPTCHAs, Ihr Web-Scraper wird bei der Hälfte Ihrer Anfragen blockiert, IP-Adressen werden gesperrt, noch bevor sie überhaupt eine Seite aufrufen können. Also machen Sie sich auf die Suche nach Möglichkeiten, die CAPTCHAs zu umgehen. Das ist jedoch der falsche Ansatz.

CAPTCHAs verursachen das Problem nicht. Sie weisen lediglich darauf hin. Sobald ein CAPTCHA erscheint, wurde Ihre IP-Adresse bereits als verdächtig markiert.

Der Markt für Web-Scraping wird sich bis 2032 voraussichtlich fast verdreifachen. Die in dieser Größenordnung operierenden Unternehmen haben das IP-Problem als Erste gelöst. Darum geht es hier.

Die Herausforderungen beim Data Scraping, die durch CAPTCHA-Umgehungen entstehen, werden erst dann verschwinden, wenn sich die dahinterstehende Infrastruktur ändert.

Was CAPTCHAs Ihnen tatsächlich verraten

Anti-Bot-Systeme wie Cloudflare, DataDome und Akamai berechnen für jede eingehende Anfrage einen Vertrauenswert, bevor Inhalte bereitgestellt werden. Dabei werden der IP-Typ, die IP-Reputation, der TLS-Fingerabdruck, der Browser-Fingerabdruck sowie die Anfrage-Header berücksichtigt. All diese Faktoren fließen in einen Wert ein, der bestimmt, wie es weitergeht.

Sobald dieser Wert unter einen Schwellenwert fällt, wird ein CAPTCHA angezeigt. Ist der Wert niedrig genug, wird die Anfrage sofort blockiert.

Aus diesem Grund funktioniert das Lösen von CAPTCHAs im großen Maßstab nicht. Der Schwellenwert, der die Auslösung bewirkt hat, ist nach wie vor niedrig. Die nächste Anfrage durchläuft dieselbe Infrastruktur und erhält dasselbe Ergebnis. 

Das Symptom zu beheben, während das zugrunde liegende Problem des Daten-Scrapings durch CAPTCHA-Umgehung weiterhin besteht, führt lediglich zu mehr CAPTCHAs, mehr Sperrungen und einem höheren Zeitaufwand für die Wartung, anstatt Daten zu sammeln.

Warum IP-Adressen in Rechenzentren bei großem Umfang versagen

Die IP-Adressen von Rechenzentren stammen von Cloud-Anbietern wie AWS, Google Cloud und Azure. Anti-Bot-Systeme kennen jeden IP-Bereich, den diese Anbieter verwalten. Sobald eine Anfrage aus einem dieser Bereiche eingeht, wird sie als wahrscheinlich automatisiert markiert, noch bevor weitere Überprüfungen erfolgen.

Das ist das strukturelle Problem bei der Erkennung von IP-Scraping in Rechenzentren. Eine Rechenzentrums-IP weist nicht nur aufgrund Ihrer Nutzung eine niedrige Vertrauensbewertung auf. Sie hat eine niedrige Bewertung aufgrund ihrer Beschaffenheit. Gemeinsam genutzte Rechenzentrums-IPs verschlimmern die Situation noch. Hunderte von Scrapern, die abwechselnd dieselben Adressen nutzen, führen dazu, dass diese IPs schnell eine Sperrhistorie ansammeln. Diese Historie übernehmen Sie in dem Moment, in dem Sie eine Verbindung herstellen.

Im großen Maßstab summiert sich dies schnell. Je mehr Anfragen Sie senden, desto mehr Daten sammeln sich in Bezug auf Ihren IP-Pool an. Wenn Sie versuchen, Probleme mit IP-Sperren beim Web-Scraping zu vermeiden, indem Sie zwischen mehr Adressen aus Rechenzentren wechseln, durchlaufen Sie lediglich mehr Adressen mit demselben strukturellen Problem.

Das Problem mit dem Vertrauens-Score reicht tiefer als die IP-Adresse

Die Festlegung der IP-Adresse ist der Schritt mit der größten Wirkung, doch Systeme zur Erkennung von Bot-Scraping beschränken sich nicht nur auf die IP-Analyse. Bis eine Anfrage eingeht, wurden bereits mehrere andere Signale ausgewertet.

• Mithilfe von TLS-Fingerprinting wird der Client-Typ bereits beim Handshake identifiziert, noch bevor Inhalte ausgetauscht werden. Die meisten HTTP-Bibliotheken erzeugen eine andere TLS-Signatur als ein echter Browser, was sie sofort verrät.
• Beim Browser-Fingerprinting wird anhand der Bildschirmauflösung, der installierten Schriftarten, des WebGL-Renderers und der Canvas-Daten ein Profil erstellt. Headless-Browser geben bestimmte Details preis, anhand derer sie sich von echten Benutzersitzungen unterscheiden lassen.
• Zu den Verhaltensmustern zählen der Zeitpunkt der Anfragen, Navigationspfade und Interaktionsdaten. Anfragen, die in vollkommen gleichmäßigen Abständen eingehen oder vom normalen Surfverhalten abweichen, fallen besonders auf.
• Die Request-Header runden das Ganze ab. Fehlende oder nicht übereinstimmende Header, die nicht mit dem angegebenen User-Agent übereinstimmen, werden sofort markiert.

Nichts davon wiegt eine schlechte IP-Adresse auf. Eine Privat-IP-Adresse mit einem hohen Vertrauenswert erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass alle anderen Signale positiv bewertet werden. Eine Rechenzentrums-IP-Adresse beeinträchtigt die Bewertung bereits, noch bevor die anderen Signale überhaupt geprüft werden.

Wie Residential-Proxys das Grundproblem beheben

Proxys fürPrivathaushalte zum Web-Scraping ersetzen IP-Adressen aus Rechenzentren durch Adressen, die von echten Internetdienstanbietern an echte Privathaushaltsanschlüsse vergeben werden. Anti-Bot-Systeme stufen sie bereits ab der ersten Anfrage als wahrscheinlich von Menschen stammenden Datenverkehr ein, da die IP-Metadaten dies nahelegen.

Die Verbesserung des Vertrauenswerts erfolgt sofort. Eine private IP-Adresse weist nicht die Einstufung als Rechenzentrum auf, die automatisch zu niedrigen Bewertungen führt. Sie beginnt bei einer neutralen oder positiven Ausgangsbasis, wodurch der Rest der Anfrage die Chance erhält, die weiteren Erkennungsstufen zu durchlaufen.

Die Rotation löst das Skalierungsproblem. Durch die Rotation der Proxys beim Scraping werden die Anfragen auf einen großen Adresspool verteilt. Keine einzelne IP-Adresse sammelt genügend Anfragedaten, um eine Mustererkennung auszulösen. Jede Adresse im Pool beginnt mit einer sauberen Bilanz.

Durch die Kombination von IP-Rotation im privaten Bereich mit realistischen Request-Headern und zufälligen Zeitabständen zwischen den Anfragen lassen sich bei den meisten geschützten Websites Erfolgsraten von 90–95 % erzielen. Das ist der Unterschied zwischen einem Scraping-Vorgang, der kontinuierlich läuft, und einem, bei dem die Hälfte der Zeit damit verbracht wird, Sperren zu umgehen.

Für die sitzungsbasierte Datenauswertung , bei der dieselbe IP-Adresse den Status über mehrere Anfragen hinweg beibehalten muss, sind statische ISP-Proxys die bessere Wahl. Gleiche Legitimität als Privatanschluss, gleiche Basis für den Vertrauenswert – ohne Rotation. In diesem Fall entfallen auch Probleme beim Daten-Scraping durch CAPTCHA-Umgehung effektiv, da der Vertrauenswert niemals so stark absinkt, dass ein CAPTCHA ausgelöst wird.

So sieht die Rotation von Residential-Proxys in großem Maßstab aus

Fast 40 % der Entwickler nutzen bereits Proxy-Dienste, um Anti-Bot-Barrieren zu umgehen. Für alle, die Web-Scraping in großem Umfang betreiben, ist eine Web-Scraping- Infrastruktur mit Residential-Proxys kein optionales Extra, sondern die Grundlage.

So funktioniert die Rotation in der Praxis: Jede Anfrage wird über eine andere private IP-Adresse aus dem Pool geleitet. Keine einzelne Adresse sammelt so viel Datenverkehr an, dass eine Ratenbegrenzung ausgelöst oder der Proxy als Web-Scraping-Proxy erkannt wird. Der Pool bleibt sauber, da die Last verteilt wird.

Auch die geografische Verteilung spielt eine Rolle. IP-Adressen, die über relevante Standorte verteilt sind, wirken eher wie organischer Traffic als ein konzentrierter Ansturm aus einer einzigen Region.

Die Verhaltensschicht wird über das Timing gesteuert. Zufällige Verzögerungen von 2 bis 10 Sekunden zwischen den Anfragen verhindern die vollkommen gleichmäßigen Intervalle, die von Anti-Bot-Systemen als automatisiert erkannt werden.

Für datenintensive Erfassungsvorgänge ermöglicht diese Kombination den kontinuierlichen Betrieb von Web-Scrapern. Bei korrekt durchgeführter Web-Scraping-Technik mit Proxy-Rotation hinterlässt der Vorgang niemals genügend Spuren auf einer einzelnen IP-Adresse, um aufzufallen.

Die rotierenden Privat-Proxys von IPBurger für das Web-Scraping

Die meisten Web-Scraping-Projekte stoßen auf dieselbe Hürde. IP-Adressen von Rechenzentren werden gesperrt, Sperrungen häufen sich an, und das Team verbringt mehr Zeit mit der Verwaltung der Infrastruktur als mit der Datenerfassung. Der Umstieg auf die Residential-Proxys von IPBurger für das Web-Scraping behebt dieses Problem an der Quelle.

So sieht die Infrastruktur aus:

• Über 75 Millionen rotierende Residential-Proxys in mehr als 190 Ländern, die alle über eine saubere Historie verfügen und bisher weder mit Scraping noch mit Bots in Verbindung gebracht wurden
• Gezielte Ausrichtung auf Stadt- und Landesebene, sodass die Anfragen genau von den Standorten stammen, die für Ihre Datenerhebung erforderlich sind
• Echte Klassifizierung als privates IP-Adressen, die von Anti-Bot-Systemen bereits ab der ersten Anfrage als legitimer Datenverkehr behandelt wird
• Es gibt keine gemeinsam genutzten Rechenzentrumsbereiche, die automatisch niedrige Vertrauensbewertungen auslösen, bevor auch nur eine einzige Anfrage eingeht

Das Ergebnis ist eine CAPTCHA-umgehende Lösung zum Datenscraping, die sich skalieren lässt, ohne dass ständiger Wartungsaufwand anfällt. Keine CAPTCHA-Barrieren, keine Rotationszyklen für gesperrte IP-Adressen, kein Notfallmanagement für die Infrastruktur. Der Betrieb läuft, und die Daten fließen ein.

Lösen Sie keine CAPTCHAs mehr. Erhalten Sie keine mehr.

Mehr als 80 % der US-Einzelhändler nutzen bereits automatisiertes Price Scraping für die dynamische Preisgestaltung. Bei diesen Vorgängen werden CAPTCHAs nicht manuell gelöst. Sie haben eine Infrastruktur aufgebaut, die gar keine CAPTCHAs erzeugt.

Das Ziel bestand nie darin, CAPTCHA-Sperren für das Data Scraping zu umgehen. Vielmehr ging es darum, einen Vertrauenswert aufrechtzuerhalten, der hoch genug ist, damit diese Sperren gar nicht erst auftreten. IP-Adressen von Rechenzentren machen dies in großem Maßstab unmöglich. Proxys aus Privathaushalten für das Web Scraping sorgen dafür, dass dies die Standardvorgehensweise ist.

Legen Sie die IP-Adresse fest, dann ergibt sich der Rest von selbst.