Kurze Antwort
Von den Gelben Seiten zu nutzbaren Firmendaten, und weiter in Ihre Vertriebs- und KI-Workflows. Die meisten Tools hören beim Export auf. Entscheidend ist heute, wie gut ein Tool konkrete Anwendungsfälle abdeckt und sich in Automatisierung, API und KI-Agenten einbinden lässt.
Kurz, welches Tool zu welchem Profil passt.
- Octoparse: fertige Gelbe-Seiten-Vorlagen für den konkreten Anwendungsfall, per API, CLI und MCP bis in KI-Agenten einbindbar. Ohne Code nutzbar, für Entwickler offen.
- Apify: cloud- und aktorbasiert, stark bei entwicklernahen, skalierbaren Pipelines.
- Thunderbit: KI-nativ, schnell für spontanes Extrahieren direkt im Browser.
- Scrapy: volle Kontrolle per Eigenentwicklung in Python.
Die Gelbe-Seiten-Scraper im Überblick
Die folgende Übersicht zeigt, welches Tool sich für welche Anforderung eignet. Die Preise sind Richtwerte laut Anbieter, Stand 08/2026, und können sich ändern.
| Tool | Typ | Ohne Code | Cloud & Zeitplan | Preis (laut Anbieter, Stand 08/2026) | Ideal für |
|---|---|---|---|---|---|
| Octoparse | No-Code-Scraper mit Vorlagen, KI und MCP | Ja | Ja | Dauerhaft kostenloser Plan (lokal, 50.000 Zeilen/Monat). Cloud-Vorlagen ca. 0,30–0,60 USD/1.000 Zeilen | Strukturierte Branchendaten, schnell, mit Anbindung an API und Agent |
| Apify | Marktplatz aus Aktoren (je Aktor ein Anbieter) | Teilweise | Ja | Je nach Aktor unterschiedlich, oft pro 1.000 Datensätze. Plattform mit Free-Stufe | Technische Nutzer, die gezielt einen Aktor wählen oder selbst bauen |
| Thunderbit | KI-nativer Browser-Scraper (Erweiterung + Web) | Ja | Teilweise | Free 0 USD (6 Seiten/Monat). Starter ab 9 USD/Monat, Pro 16,5 USD/Monat (jährlich) | Spontane KI-Extraktion der Seite, die man gerade offen hat |
| ParseHub | No-Code-Desktop-Tool | Ja | Teilweise | Kostenlose Version. Bezahlpläne ab 189 USD/Monat | Dynamische Seiten, mit etwas Einarbeitung |
| Bright Data | Enterprise-Datenplattform mit Proxys | Teilweise | Ja | Web Scraper ab ca. 0,75 USD/1.000 Datensätze, mit Free-Stufe | Sehr große Volumen, Proxy-Infrastruktur |
| Scrapy | Open-Source-Framework (Python) | Nein | Selbst gehostet | Kostenlos (Open Source) | Entwickler mit eigenem Setup |
Die Tools im Detail
Nachfolgend die Tools im Detail, mit Blick darauf, wie gut sie Gelbe-Seiten-Daten in der Praxis liefern.
Octoparse | vom fertigen Template bis zum KI-Agenten
Octoparse ist kein klassisches Lead-Tool mit eigener Datenbank, sondern ein No-Code-Web-Scraper mit KI-Funktionen. Für die Gelben Seiten gibt es fertige Vorlagen, die Name, Adresse, Branche, Telefon, E-Mail und Öffnungszeiten sauber getrennt ausgeben.
Viele No-Code-Scraper enden beim Klicken und Exportieren. Bei Octoparse geht es danach weiter. Läufe lassen sich in der Cloud zeitlich planen, die Ergebnisse per API abrufen oder direkt an Google Sheets und weitere Systeme übergeben. Über die Kommandozeile (CLI) lässt sich eine fertige Aufgabe aus Skripten, Cron-Jobs oder einem KI-Agenten heraus starten. Und über MCP genügt natürliche Sprache aus Claude, ChatGPT oder Cursor, um eine vorhandene Cloud-Vorlage auszulösen und die Daten direkt bereinigen und auswerten zu lassen.
So bleibt Octoparse ohne Code nutzbar und ist zugleich für Entwickler und automatisierte Daten-Pipelines offen. Ideal für strukturierte Branchendaten, die reproduzierbar sind und in bestehende Vertriebs- oder KI-Workflows fließen sollen.
Apify | ein Marktplatz aus Aktoren
Apify ist keine einzelne Scraping-Lösung, sondern ein Marktplatz. Ein Aktor ist ein fertiges Programm, das jeweils eine Website abdeckt. Manche Aktoren stammen von Apify selbst. Die Aktoren für einzelne Verzeichnisse wie die Gelben Seiten werden dagegen überwiegend von unabhängigen Entwicklern veröffentlicht und in Eigenregie gepflegt.
Das zeigt sich direkt bei der Suche. Der Apify Store listet für „Gelbe Seiten” über hundert verschiedene Aktoren von unterschiedlichen Entwicklern, mit Bewertungen von 3 bis 5 Sternen, stark schwankender Nutzerzahl und verschiedenen Preismodellen. Für erfahrene Nutzer ist diese Vielfalt eine Stärke. Wer die Varianten nicht selbst prüfen möchte, hat einen hohen Auswahlaufwand, denn Wartung und Datenqualität liegen je Aktor beim jeweiligen Entwickler. Einzelne ältere Aktoren sind inzwischen als veraltet markiert und verweisen auf Alternativen.
Im Vergleich zu Octoparse
Kostenstruktur. Ein einzelner Lauf kostet nur wenige Cent an Plattformnutzung. Die eigentliche Miete von rund 10 USD pro Monat (laut Anbieter, Stand 08/2026) fällt erst nach einer kurzen Testphase an, bei diesem Aktor nach nur einem Tag. Danach lässt sich der Aktor im kostenlosen Plan nicht mehr nutzen, im bezahlten Plan wird die Monatsmiete automatisch abgebucht. Der sichtbare Startpreis sagt also wenig über die laufenden Kosten.
Verfügbarkeit und Wartung. Für die Gelben Seiten bietet Octoparse eine feste Vorlage, die sich im dauerhaft kostenlosen Plan lokal nutzen lässt, laut Anbieter mit 50.000 Zeilen Export pro Monat. Die Cloud-Funktionen lassen sich 14 Tage kostenlos testen. Statt einen von über hundert Aktoren auszuwählen und dauerhaft von einem einzelnen Entwickler abzuhängen, arbeiten Sie mit einer gepflegten Vorlage. Diese lässt sich ohne Code anpassen und per API, CLI und MCP in eigene Abläufe einbinden.
Thunderbit | KI-nativer Browser-Scraper
KI-nativ bedeutet, dass ein KI-Modell die Felder zur Laufzeit selbst erkennt und zuordnet, statt dass vorab feste Selektoren oder Skripte definiert werden.
Thunderbit gibt es als Web-Version, in die Sie eine Gelbe-Seiten-URL einfügen, sowie als Chrome-Erweiterung, die in der Seitenleiste mitläuft. Im Test auf gelbeseiten.de erkennt die KI die Felder automatisch und schlägt sie vor, darunter Firmenname, Branche, Adresse, Telefonnummer, Webseite, Bewertung und Öffnungszeiten. Ein Klick genügt, oder Sie sagen der KI im Dialogfeld, was gesammelt werden soll. Für die Seite, die Sie gerade vor sich haben, ist der Einstieg damit sehr schnell.
Im Vergleich zu Octoparse
Funktion und Ablauf. Thunderbit arbeitet auf der Seite, die Sie gerade geöffnet haben. Sie navigieren selbst zur jeweiligen Trefferliste und stoßen die Extraktion pro Ansicht an. Octoparse arbeitet mit einer parametrisierten Vorlage. Sie geben mehrere Suchbegriff-Ort-Paare auf einmal ein, bis zu 10.000, und die Trefferlisten werden automatisch in einem Durchlauf gesammelt.
Detailseiten. Bei Thunderbit ist die Extraktion der Unterseiten kostenpflichtig und ab dem Starter-Plan verfügbar. Bei Octoparse sammelt die lokale Listing-Vorlage die Trefferliste, die Anreicherung der Detailfelder läuft als kostenpflichtiger Cloud-Schritt.
Datenexport und Herkunft. Thunderbit exportiert als CSV mit Komma-Trennung, die sich in deutschem Excel nicht immer sauber in Spalten aufteilt. Octoparse exportiert direkt nach Excel. Jede Zeile enthält zusätzlich die Quell-URL, den verwendeten Suchbegriff und den Zeitpunkt der Erfassung, was die Herkunft der Daten nachvollziehbar macht.
Preis. Die Free-Version von Thunderbit ist auf 6 Seiten pro Monat begrenzt, die bezahlten Pläne starten laut Anbieter bei 9 USD pro Monat. Octoparse bietet einen dauerhaft kostenlosen Plan für die lokale Nutzung, die Cloud-Vorlage kostet ab etwa 0,30 USD pro 1.000 Zeilen.
Automatisierung. Für wiederkehrende oder größere Sammlungen lassen sich Octoparse-Läufe zeitgesteuert ausführen und per API, CLI und MCP in eigene Abläufe einbinden. Thunderbit spielt seine Stärke dagegen bei der schnellen, spontanen Extraktion einer einzelnen Ansicht aus.
Weitere Tools kurz erklärt
- Scrapy: Open-Source-Framework für Python, volle Kontrolle, aber Eigenentwicklung nötig.
- Bright Data: Enterprise-Plattform mit starker Proxy-Infrastruktur für sehr große Volumen.
- ParseHub: No-Code-Desktop-Klassiker, solide bei dynamischen Seiten, mit etwas Einarbeitung.
- Parseur: auf das Auslesen von E-Mails und Dokumenten spezialisiert, weniger auf Verzeichnislisten.
- GitHub-Projekte und Browser-Erweiterungen: kostenlose DIY-Wege, meist ohne Wartung und mit manuellem Aufwand.
KI vs. klassische Scraping-Tools
KI-native Scraper wie Thunderbit oder Ansätze über ChatGPT haben klare Stärken. Sie erkennen Felder automatisch, brauchen keine CSS-Selektoren und passen sich neuen Seitenlayouts schnell an. Sie lassen sich in natürlicher Sprache steuern und sind ideal, wenn Sie ad hoc eine einzelne Seite auslesen möchten.
Ihre Grenzen zeigen sich bei größeren und wiederkehrenden Aufgaben. KI-Ausgaben können Felder verwechseln oder auslassen und müssen geprüft werden. Bei tausenden Einträgen steigen Zeit und Kosten pro Seite, und die Ergebnisse sind nicht immer konsistent. Für eine nachvollziehbare Datenherkunft, etwa Quell-URL und Erfassungszeitpunkt je Datensatz, sind rein generative Ansätze selten ausgelegt.
Octoparse verbindet beide Welten. Die Felder kommen aus einer strukturierten, wiederholbar laufenden Vorlage, das macht die Ergebnisse konsistent und reproduzierbar. Gleichzeitig lässt sich der Ablauf über MCP in natürlicher Sprache steuern. Sie sagen dem Agenten, welche Branche und welche Stadt Sie brauchen, und erhalten Firmendaten, die bereits gesammelt, von Dubletten bereinigt und nach Bezirken ausgewertet sind. So bekommen Sie die Einfachheit der KI-Steuerung und die Verlässlichkeit strukturierter Extraktion in einem.
Worauf Sie bei der Tool-Wahl achten sollten
- Datenqualität und Felder: Liefert das Tool Telefon, E-Mail und Öffnungszeiten sauber getrennt.
- Datenherkunft: Gibt es je Datensatz eine Quell-URL und einen Zeitpunkt der Erfassung. Das ist für die DSGVO relevant.
- Skalierung und Zeitplan: Lassen sich Läufe automatisieren und regelmäßig wiederholen.
- Anschluss: Gibt es API, CLI oder eine Agent- und MCP-Anbindung.
- Zugänglichkeit: Ist das Tool ohne Programmierung nutzbar.
Ein realistischer Hinweis vorab. Nicht jeder Eintrag in den Gelben Seiten enthält eine E-Mail-Adresse. In der Praxis liegt die E-Mail-Quote oft bei rund einem Drittel, unabhängig vom eingesetzten Tool. Telefon und Web-Formular sollten Sie daher als zusätzliche Kontaktwege einplanen.
Und dann? Ihr Octoparse-Lösung
So ziehen Sie Ihre Leads
Wie Sie mit Octoparse Schritt für Schritt eine Trefferliste sammeln und anschließend die Detailfelder anreichern, zeigt unsere ausführliche Anleitung zum Gelbe-Seiten-Scraper.
Rechtliches in Kürze
Das Scrapen öffentlich zugänglicher Firmendaten ist in Deutschland unter Bedingungen möglich. Entscheidend sind die DSGVO beim Erheben und das UWG bei der späteren Kontaktaufnahme. Die Details und die Rolle der Datenherkunft nach Art. 14 DSGVO behandeln wir im Beitrag zu Web Scraping und Recht.
Testen Sie Octoparse 14 Tage kostenlos und starten Sie mit https://www.octoparse.de/template/gelbe-seiten-listing-scraper-cloud.
Konvertiere Website-Daten direkt in Excel, CSV, Google Sheets und Ihre Datenbank.
Scrape Daten einfach mit Auto-Dedektion, ganz ohne Coding.
Scraping-Vorlagen für beliebte Websites, um Daten mit wenigen Klicks zu erhalten.
Mit IP-Proxys und fortschrittlicher API wird nie blockiert.
Cloud-Dienst zur Planung von Datenabfragen zu jedem gewünschten Zeitpunkt.
FAQ
Welches Tool eignet sich am besten zum Scrapen der Gelben Seiten?
Das hängt vom Profil ab. Für strukturierte Daten ohne Code mit Anbindung an API und Agent eignet sich Octoparse. Für selbst gebaute, skalierbare Pipelines Apify oder Scrapy. Für schnelle Einzelabfragen im Browser Thunderbit.
Was unterscheidet Octoparse von Apify?
Octoparse setzt auf fertige Vorlagen, No-Code-Bedienung und eine KI- und MCP-Anbindung. Apify ist ein Marktplatz aus Aktoren einzelner Entwickler und richtet sich stärker an technische Nutzer, die Pipelines selbst zusammenstellen.
Gibt es einen kostenlosen Gelbe-Seiten-Scraper?
Die lokalen Vorlagen von Octoparse sind im kostenlosen Plan nutzbar. Open-Source-Wege wie Scrapy sind ebenfalls kostenlos, erfordern aber Programmierung.
Was ist ein KI-gestützter Gelbe-Seiten-Scraper?
Ein Scraper, der Felder per KI erkennt oder sich per natürlicher Sprache steuern lässt. Er ist schnell im Einstieg, die Ergebnisse sollten aber auf Vollständigkeit und Herkunft geprüft werden.
Ist das Scrapen der Gelben Seiten legal?
Öffentlich zugängliche Firmendaten lassen sich unter Bedingungen erheben. Maßgeblich sind DSGVO und UWG. Die Details behandeln wir im Beitrag zu Web Scraping und Recht.
Sollte ich die Daten selbst scrapen oder Firmenadressen kaufen?
Beides hat seine Berechtigung. Wer sofort eine breite Liste braucht, kann fertige Adressen kaufen. Wer aktuellere Daten mit nachvollziehbarer Herkunft und eigener Auswahl nach Branche und Ort möchte, sammelt selbst. Anbieter, Preise und den Vergleich von Kauf und Eigenerhebung behandeln wir im Beitrag Firmenadressen kaufen.
Welches Tool für wen?
Wer strukturierte Branchendaten ohne Code braucht und sie später automatisieren oder an einen KI-Agenten anbinden möchte, ist mit Octoparse gut bedient. Wer selbst entwickelt und skalierbare Pipelines baut, findet in Apify oder Scrapy passende Werkzeuge. Für schnelle, einmalige Extraktionen im Browser kann Thunderbit reichen. Der nächste Schritt ist einfach, wählen Sie eine fertige Gelbe-Seiten-Vorlage und legen Sie los.
