Heute wird DealMonitor ein Jahr alt. Am 21. März 2025 entstand die Idee: ein Preistracker, der auf jeder Website funktioniert — nicht nur bei Amazon oder den üblichen Verdächtigen, sondern überall. Von der Nischen-Apotheke bis zur Privatinsel.
Die Anfänge
Die erste Version war simpel: eine URL eingeben, ein ML-Modell erkennt den Preis auf der Seite, und wenn er fällt, bekommst du eine E-Mail. Kein manuelles Konfigurieren von CSS-Selektoren, kein Copy-Paste von Preisen. Einfach die URL und fertig.
Was einfach klingt, war technisch eine Herausforderung. Jeder Online-Shop hat eine andere Struktur. Manche rendern Preise per JavaScript, andere verstecken sie in verschachteltem HTML, wieder andere laden sie per API nach. Unser Ansatz: ein Machine-Learning-Modell, das aus dem HTML einer Seite den richtigen Preis extrahiert — egal wie der Shop gebaut ist.
Was in 12 Monaten passiert ist
Ein Jahr später sieht DealMonitor ganz anders aus als am Anfang:
- 145 Nutzer tracken Preise auf über 146 verschiedenen Shops
- 380 aktive Tracker überwachen Produkte rund um die Uhr
- KI-Preiserkennung v4 mit einem Ensemble-Modell — trainiert auf echten Nutzerdaten
- Chrome-Extension für One-Click Tracker-Erstellung direkt auf der Shop-Seite
- 3 Benachrichtigungskanäle: E-Mail, Telegram und Web Push
- 9 Sprachen für eine internationale Nutzerbasis
- API-Integrationen mit AliExpress, Etsy, IsThereAnyDeal und Shopify für sofortige Preisabfragen ohne Scraping
- Dark Mode, Tracker-Gruppen, Drag-and-Drop, Preisverlaufs-Charts und CSV-Export
Die größten Herausforderungen
Wenn wir eines gelernt haben: Preise zuverlässig zu extrahieren ist verdammt schwer. Jeder Shop ist anders, und die Varianz ist enorm.
Amazon allein hat dutzende Preiselemente auf einer Seite — Marketplace-Angebote, Streichpreise, Grundpreise pro 100g, Varianten-Preise. Unser Modell musste lernen, den einen relevanten Preis zu finden.
Dann die Bot-Protection: Cloudflare, Akamai, DataDome. Shops investieren Millionen, damit automatisierte Zugriffe geblockt werden. Wir haben gelernt, dass es keine Silver Bullet gibt — manchmal braucht es HTTP, manchmal Selenium, manchmal eine externe API, und manchmal einen spezialisierten Scraping-Service.
Und natürlich die Varianten: Ein Produkt, fünf Farben, drei Größen, verschiedene Preise. Die URL ist dieselbe, aber der Preis ändert sich je nach Auswahl. Das ist bis heute eine unserer größten Baustellen.
Was wir richtig gemacht haben
Der wichtigste Entscheid war, auf jeder Website zu funktionieren statt nur auf einer Handvoll Shops. Das macht uns flexibler als die Konkurrenz und gibt unseren Nutzern echte Freiheit. Ob Fahrrad bei bike-discount.de, Heizpellets bei heizpellets24.de oder eine Privatinsel bei vladi-private-islands.de — DealMonitor trackt es.
Zweitens: das ML-Modell lernt mit jedem Nutzer. Jeder bestätigte Preis verbessert die Erkennung für alle. Das ist ein Flywheel-Effekt: mehr Nutzer → mehr Trainingsdaten → bessere Erkennung → mehr zufriedene Nutzer.
Was als Nächstes kommt
Wir haben ambitionierte Pläne für das zweite Jahr:
- Wishlist-Import — Steam-Wishlists und Amazon-Wunschlisten mit einem Klick importieren
- Bessere Variantenerkennung — jede Produktvariante zuverlässig unterscheiden
- Preisprognose — mit historischen Daten vorhersagen, wann der beste Kaufzeitpunkt ist
- Mobile App — Preisalarme unterwegs
- Edge-Extension — nicht nur für Chrome
Danke
Ein riesiges Dankeschön an alle 145 Nutzer, die DealMonitor ausprobiert haben. Ihr seid der Grund, warum wir jeden Tag besser werden. Jeder Tracker, den ihr anlegt, macht das Modell schlauer. Jedes Feedback zeigt uns, wo wir nachbessern müssen.
Auf ein weiteres Jahr voller Deals! 🎂
