Wie Bilal mit Octoparse aus Web Scraping einen skalierbaren Freelancer-Service machte

Bilal Rajput ist Computer-Science-Student und Freelancer für Web Scraping und Datenerfassung. Seit 2022 nutzt er Octoparse, um öffentlich zugängliche Webdaten für Unternehmen strukturiert zu erfassen – von Lead-Listen bis zu Wettbewerbsanalysen und umfangreichen Produktdatensätzen.

Für Bilal ist Web Scraping nicht nur eine technische Aufgabe. Es ist ein Service, mit dem er Kunden hilft, Daten schneller nutzbar zu machen und Projekte umzusetzen, die bei großen Datenmengen manuell nur schwer skalierbar wären.

Der Einstieg: Vom manuellen Sammeln zum eigenen Datenservice

Bevor Bilal mit Octoparse arbeitete, wurden benötigte Informationen häufig manuell von Webseiten in Tabellen übertragen. Dieser Prozess war zeitaufwendig, repetitiv und bei größeren Datenmengen kaum skalierbar.

Mit Octoparse begann Bilal seine Web-Scraping-Reise. Anfangs wirkte die Plattform für ihn noch komplex, doch Tutorials und Blogartikel halfen ihm, schnell sicherer zu werden. Schritt für Schritt entwickelte er daraus einen professionellen Freelancer-Service.

Die Herausforderung: Mehr als 50.000 Produktseiten zuverlässig erfassen

Ein besonders prägendes Projekt kam von einem Kunden, der Produktdaten von einer australischen Website erfassen und in den eigenen Onlineshop übernehmen wollte. Der Kunde verfügte nicht über das technische Know-how, um die Daten selbst zu sammeln.

Benötigt wurden Produktnamen, Beschreibungen, technische Spezifikationen, Preise, Kategorien, Bilder und weitere Produktdetails.

Die Herausforderung lag nicht nur in der Größe des Projekts. Bei mehr als 50.000 Produktseiten musste die Extraktionslogik zuverlässig funktionieren und konsistente Ergebnisse liefern. Deshalb benötigte Bilal einen Workflow, der sich zunächst prüfen und optimieren ließ, bevor die vollständige Datenmenge verarbeitet wurde.

Die Lösung: Custom Task, XPath und ein kontrollierter Testprozess

Bilal baute das Projekt als Custom Task in Octoparse auf und passte die Extraktionslogik mit benutzerdefinierten XPath-Ausdrücken an die benötigten Produktfelder an.

Statt den gesamten Produktbestand direkt zu verarbeiten, testete er den Task zunächst mit kleineren Stichproben im Local Mode. In der Data Preview prüfte er, ob Inhalte korrekt erkannt und den passenden Feldern zugeordnet wurden.

Anschließend optimierte er XPath-Ausdrücke, Workflow-Logik und Ausführungseinstellungen Schritt für Schritt. Um einen stabilen Datenprozess sicherzustellen, passte er die Anfragefrequenz, Ausführungsweise und relevante Task-Einstellungen entsprechend den technischen Anforderungen der Website an.

Nachdem der Workflow zuverlässig funktionierte, skalierte er die Extraktion auf den gesamten Produktbestand.

“Testing and refining the task step by step helped the most.”

-Bilal Rajput

AI-Unterstützung für effizientere Workflows

Bilal sieht großes Potenzial darin, dass AI künftig mehr Schritte beim Aufbau von Scraping-Workflows vereinfachen kann. Auch kommende AI-Funktionen wie die Unterstützung bei der Erstellung von Datenfeldern können Anwender dabei unterstützen, Workflows schneller aufzubauen und mehr Fokus auf Datenqualität und Kundenanforderungen zu legen.

Das Ergebnis: Produktdaten, die direkt im Geschäft eingesetzt werden konnten

Der finale Datensatz umfasste mehr als 50.000 Produkte. Bilal lieferte die Daten im Excel-Format an den Kunden, der sie anschließend für die Pflege und Erweiterung seiner E-Commerce-Website nutzen konnte.

Aus einer großen Anzahl einzelner Produktseiten entstand eine strukturierte Datenbasis, die der Kunde direkt in seine Geschäftsprozesse integrieren konnte. Dadurch konnte er Produktinformationen effizienter verwalten, Shop-Inhalte strukturierter pflegen und seinen Onlinebestand weiter ausbauen.

Warum Octoparse?

Für Bilal liegt die Stärke von Octoparse in der Kombination aus visueller Bedienung und technischer Anpassbarkeit. Viele Scraping-Tools setzen Programmierkenntnisse voraus, während Octoparse fortgeschrittene Datenerfassung durch visuelle Workflows zugänglicher macht.

Diese Kombination ermöglicht es ihm, individuelle Kundenanforderungen schneller in überprüfbare Workflows zu übersetzen, Datenprozesse effizient aufzubauen und größere Datenmengen kontrolliert zu verarbeiten.

Datenkompetenz als Chance für Freelancer

Bilals Geschichte zeigt, wie Datenautomatisierung auch berufliche Chancen schaffen kann. Als Student und Freelancer konnte er mit Octoparse ein praktisches Skillset aufbauen, das direkt in Kundenprojekten einsetzbar ist.

Sein Rat an Unternehmen ist klar:

“Do not simply copy everything your competitors are doing. Use the collected data to understand market trends, identify gaps, and build something unique that adds value to your own business.”

-Bilal Rajput

Für Bilal endet ein Projekt nicht mit dem Sammeln von Daten. Entscheidend ist, ob die Daten Kunden helfen, bessere Entscheidungen zu treffen, neue Chancen zu erkennen oder eigene Prozesse effizienter zu gestalten.

Fazit

Mehr als 50.000 Produktdatensätze waren das sichtbare Ergebnis dieses Projekts. Die größere Geschichte dahinter ist jedoch Bilals Entwicklung: vom manuellen Sammeln von Webdaten zu einem Freelancer, der heute skalierbare Datenprojekte für Kunden umsetzt.

Mit Octoparse konnte er individuelle Workflows aufbauen und große Datenmengen kontrolliert verarbeiten. So wird Web Scraping nicht nur zu einer technischen Lösung, sondern zu einer wertvollen Fähigkeit, mit der Freelancer reale Geschäftsprobleme lösen können.

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