Item Name, Price und Condition aus einem OfferUp-Screenshot übernehmen
Das manuelle Übertragen von OfferUp-Angebotsdaten in eine Tabelle dauert 2–3 Minuten pro Artikel – dieses Tool extrahiert Item Name, Price, Condition und Location in unter 10 Sekunden pro Screenshot.
5–10 s pro Screenshot · Bis zu 99 % Genauigkeit bei gedrucktem Text
Sechs Felder, die Sie aus jedem OfferUp-Screenshot extrahieren können
OfferUp ist foto-zentriert – jede Karte bündelt Listungsdaten rund um ein Produktbild. Custom Column Extraction liest jedes Feld anhand seiner semantischen Rolle, nicht anhand der Bildschirmposition.
Der Produkttitel – in der Regel unter dem Foto, fett gedruckt in der größten Schriftgröße auf der Karte.
Der geforderte Betrag, der in großer Schrift neben oder unter dem Titel angezeigt wird.
Ein Badge neben dem Preis – erfasst „New", „Like New", „Good", „Fair" oder „Poor" wie angezeigt.
Stadt- und Bundeslandangabe unter dem Preis oder in der Kartenfußzeile.
Der Anzeigename des Verkäufers, angezeigt in einer separaten Profilzeile oder einem Kartenabschnitt.
„For Sale", „Sold" oder „Archived" – gelesen aus Overlay-Badge oder Statusmarker.
Geben Sie diese als Spaltennamen ein. Die KI liest jedes Feld anhand der Kartenstruktur in mobilen und Desktop-Versionen.
Jeder OfferUp-Screenshot ist eine Fotokarte – keine Datentabelle
OfferUp verpackt jedes Inserat in eine große Fotokarte mit überlagerten Badges – keine beschrifteten Feldzeilen, nur ein Produktbild und Text. Ein OfferUp-Verkäufer, der seine Inserate verfolgt, hat eine aufwendige Google-Tabelle erstellt, weil die App keine Verkäufermetriken bietet – hier erfahren Sie, warum herkömmliche Extraktion bei diesem Layout scheitert.
Warum OfferUp-Screenshots die traditionelle OCR überfordern
Die Listungsdaten liegen über einem Foto, nicht in beschrifteten Spalten. Das Kartenlayout von OfferUp zentriert das Produktbild. Price und Condition erscheinen als halbtransparente Overlays oder kleine Badges im Bildbereich. Einfache OCR liest den Preistext, kann aber nicht unterscheiden, ob er zur Listung oder zu einem Wasserzeichen auf dem Foto gehört.
Suchergebnisse zeigen mehrere Karten – jede mit eigenem Preis und Zustand. Ein einzelner Screenshot der OfferUp-Suchergebnisse kann 4–6 Listungskarten vertikal gestapelt zeigen. Jede Karte hat ihren eigenen Price, Condition und Location. Traditionelle OCR gibt den gesamten Text in Lesereihenfolge aus und vermischt dabei Felder verschiedener Listungen.
Mobile App und Desktop-Website haben keinerlei visuelle Überschneidung. Die Mobile App zeigt einen vertikalen Kartenfeed mit Badge-Overlays. Die Desktop-Listungsseite verwendet ein linksbündiges Layout mit Seitenleiste. Vorlagenbasierte Tools benötigen separate Konfigurationen, und Web-Scraper funktionieren nur auf der Desktop-Website.
So liest die semantische Extraktion jedes Feld anhand des Kontexts
Benennen Sie die Felder – die KI findet Werte anhand ihrer Bedeutung, nicht anhand ihrer Position. Geben Sie Item Name, Price, Condition, Location ein. Das visuelle Modell liest das Kartenlayout, identifiziert den fettesten Text unter dem Bild als Item Name, die große Zahl unten als Price und das kleine Badge daneben als Condition.
Screenshots mit mehreren Karten werden Inserat für Inserat verarbeitet. Zeigt ein Screenshot mehrere Suchergebnis-Karten, liest die KI die Felder von der visuell auffälligsten Karte. Jede Spalte erhält genau einen sauberen Wert pro Zeile – keine zusammengefügte Ansammlung aller sichtbaren Preise.
Ein Spaltensatz funktioniert für Mobil, Desktop und Suchergebnisse. Laden Sie eine Mobile-App-Karte, eine Desktop-Detailseite und eine Suchergebnis-Ansicht in denselben Batch hoch. Die KI passt sich jedem Layout unabhängig an – sie liest den Price aus einem Overlay-Badge auf der Mobile-Karte und aus dem Textblock auf der Desktop-Seite.
Von OfferUp-Screenshots zu einer nachverfolgbaren Angebots-Tabelle
Ob Sie als Wiederverkäufer Bestände über mehrere Plattformen hinweg verfolgen oder als Gelegenheitsverkäufer Ihre aktiven Angebote im Blick behalten möchten – so verwandelt der Extraktions-Workflow Ihre OfferUp-Screenshot-Sammlung in einen strukturierten Datensatz.
Laden Sie Ihre OfferUp-Screenshots hoch
Fügen Sie die Aufnahmen aus Ihrer Kamera-Rolle ein – Angebotskarten aus der Mobile-App, Desktop-Detailseiten, Suchergebnisse mit mehreren Artikeln. PNG, JPG oder WebP aus jeder Quelle. Mischen Sie Screenshots aus verschiedenen Kategorien (Elektronik, Möbel, Fahrzeuge) im selben Batch – keine Sortierung im Voraus nötig.
Definieren Sie die benötigten Felder
Geben Sie die Spalten für Ihre Tracking-Tabelle ein: Item Name, Price, Condition, Location, Seller Name, Listing Status. Die KI liest jeden Screenshot und füllt aus, was sie findet – eine Mobile-Karte liefert den Price aus dem Overlay-Text und die Condition aus dem Badge; eine Desktop-Seite liest dieselben Felder aus dem Seitenleisten-Layout. Felder, die auf einem bestimmten Screenshot nicht erscheinen, bleiben leer.
Exportieren Sie eine konsolidierte Angebots-Tabelle
Die Verarbeitung dauert 5–10 Sekunden pro Screenshot – etwa 18x schneller, als jedes Bild zu öffnen und die Felder manuell in eine Tabelle einzutippen. Das Ergebnis ist eine XLSX- oder CSV-Datei mit den von Ihnen definierten Spalten. Filtern Sie nach Status, um aktive und verkaufte Angebote zu sehen. Sortieren Sie nach Price, um hochwertige Artikel zu priorisieren. Exportieren Sie direkt nach Excel oder übertragen Sie die Daten über das Add-on nach Google Sheets für die laufende Nachverfolgung.
Wann die OfferUp-Screenshot-Extraktion am besten funktioniert – und wann Vorsicht geboten ist
Wann es am besten funktioniert
Native Screenshots in voller Auflösung einer einzelnen Angebotskarte. Hochkontrastiger, maschinell gerenderter Text aus der OfferUp-App oder der Desktop-Website erreicht bis zu 99 % Genauigkeit für Felder wie Item Name und Price.
Gemischte UI-Versionen gemeinsam verarbeitet. Mobile-App-Karten und Desktop-Detailseiten in einem Batch mit einer einzigen Spaltendefinition – die KI passt sich jeder Darstellung unabhängig an.
Saubere Screenshots, bei denen die Angebotskarte den Großteil des Bildes einnimmt. Wenn das Angebot der visuelle Hauptfokus ist, isoliert die KI dessen Felder von Navigationsleisten und Suchelementen.
Wann Vorsicht geboten ist
Screenshots, die über Messaging-Apps weitergeleitet wurden. WhatsApp und Messenger komprimieren Bilder, was die Genauigkeit bei kleinerem Text wie Condition-Badges verringern kann. Verwenden Sie für beste Ergebnisse native Screenshots.
Mehrere Angebotskarten in einem Screenshot. Die KI liest die visuell auffälligste Karte. Für eine saubere Extraktion pro Artikel erfassen Sie jedes Angebot einzeln mit der Karte als Hauptfokus.
Fotos eines Bildschirms aus einem Winkel. Spiegelungen und perspektivische Verzerrung verringern die Genauigkeit. Erfassen Sie native Geräte-Screenshots statt Fotos von einem Monitor.
Häufig gestellte Fragen
Kann ich den Item Name und den Price aus einem OfferUp-Screenshot extrahieren, der in der Suchergebnisansicht aufgenommen wurde, in der mehrere Inseratskarten sichtbar sind?
Ja. Die KI identifiziert die optisch auffälligste Inseratskarte – in der Regel die zentrierte oder größte im Bild – und liest deren Item Name, Price und Condition von dieser Karte. Wenn ein Screenshot ein Raster von Suchergebnissen erfasst, konzentriert sich die KI auf die Karte in der Mitte. Für konsistent saubere Ergebnisse erfassen Sie jedes Inserat einzeln, wobei die Inseratskarte den größten Teil des Bildes ausfüllt.
Wie funktioniert die Spalte Condition – erfasst sie den vollständigen Zusatz wie „Used - Like New“ oder nur „Used“?
Die KI erfasst die vollständige Zustandsbezeichnung exakt so, wie sie auf dem Screenshot erscheint. OfferUp verwendet einen Standardsatz von Zuständen: New, Like New, Good, Fair und Poor. Wenn das Badge „Like New“ anzeigt, enthält die Spalte Condition „Like New“ – sie kürzt oder normalisiert den Wert nicht. So erhalten Sie die rohen Zustandsdaten, um sie in der Tabelle zu filtern, zu sortieren oder Ihren eigenen Kategorien zuzuordnen.
Der Location auf meinem OfferUp-Screenshot zeigt nur einen Städtenamen – kann das Tool ihn trotzdem extrahieren?
Ja. OfferUp zeigt in der Regel den Städtenamen unter dem Preis an – zum Beispiel „Seattle“ oder „Austin“. Die KI extrahiert jeden sichtbaren Ortsnamen. Wenn nur ein Städtename erscheint, landet genau dieser in Ihrer Location-Spalte. „Seattle“ in einer strukturierten Spalte zu haben, ist dennoch nützlicher, als wenn der Name in unmarkiertem Bildschirmtext vergraben ist.
Kann ich Screenshots sowohl aus der mobilen App als auch von der Desktop-Website von OfferUp in einem Batch verarbeiten?
Ja. Die KI verarbeitet jeden Screenshot unabhängig anhand Ihrer Spaltendefinitionen. Eine Karte aus der mobilen App – Price als Overlay-Text, Condition als Badge – und eine Desktop-Detailseite – Price und Condition im Hauptinhaltsbereich – werden beide auf dieselben Felder gelesen. Jeder Screenshot wird zu einer Zeile in derselben Tabelle, ohne dass Sie mobile und Desktop-Aufnahmen vor dem Hochladen trennen müssen.
Was passiert, wenn ein Inserat bereits verkauft wurde – kann ich seine Daten trotzdem aus dem Screenshot extrahieren?
Ja. Wenn der Screenshot ein „Sold“-Badge oder Overlay zeigt, liest die KI die zugrunde liegenden Inseratsdaten – Item Name und Price sind in der Regel unter dem halbtransparenten Sold-Tag sichtbar. Die Spalte Listing Status erfasst „Sold“ aus dem Overlay, während die anderen Felder die darunter sichtbaren Inseratsdaten zurückgeben.
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