E-Mails aus Text Online extrahieren
Extrahiere alle E-Mail-Adressen aus beliebigem Text sofort.
Warum du es nutzen solltest
E-Mails in Sekunden bereinigen und extrahieren
RFC-5322-konform
Erkennt alle gültigen E-Mail-Formate einschließlich neuer TLDs und Subdomains.
100 % privat
Dein Text verlässt den Browser nie. Keine Server-Übertragungen, keine Protokolle.
Keine Duplikate
Automatische Deduplizierung. Jede E-Mail erscheint nur einmal im Ergebnis.
Sofortig
Extraktion in Millisekunden, unabhängig von der Textlänge.
So funktioniert es
Drei Schritte, kein Aufwand
Füge deinen Text ein
Füge den Inhalt ein, aus dem du E-Mails extrahieren möchtest: Klartext, HTML, Quellcode, Listen.
Automatische Extraktion
Das Werkzeug erkennt sofort alle gültigen E-Mail-Adressen anhand des RFC-5322-Musters.
Kopiere die bereinigte Liste
Erhalte die deduplizierte E-Mail-Liste, eine pro Zeile, fertig zur Verwendung.
FAQ
Noch Fragen?
Das Werkzeug verwendet ein Muster, das auf RFC 5322 basiert, dem Standard zur Definition des Formats von Internet-E-Mail-Adressen. Das Muster erkennt den lokalen Teil (vor @), der Buchstaben, Zahlen, Punkte, Bindestriche und Pluszeichen enthalten kann, gefolgt von @ und der Domain. Die Domain kann Subdomains enthalten und akzeptiert jede gültige TLD, einschließlich neuerer TLDs mit mehr als 3 Zeichen wie .academy, .photography oder .email.
Das Werkzeug erkennt Adressen mit Subdomains im Domainteil (benutzer@mail.unternehmen.com) und mit TLDs beliebiger Länge (benutzer@beispiel.photography). Es ist nicht auf .com, .net, .org beschränkt – es akzeptiert alle bei ICANN registrierten TLDs, einschließlich der über 1500 derzeit verfügbaren generischen und Länder-TLDs. Adressen mit Unicode-Zeichen in der Domain (internationalisiert) werden nicht erkannt, da sie eine vorherige Punycode-Konvertierung erfordern.
Ja. Das Werkzeug entfernt automatisch doppelte Adressen aus dem Ergebnis. Der Vergleich ist in der Praxis nicht zwischen Groß- und Kleinschreibung: Obwohl der lokale Teil laut RFC 5321 technisch gesehen Groß- und Kleinschreibung unterscheidet, behandeln ihn alle modernen Mailserver als nicht unterscheidend. Das Endergebnis enthält jede eindeutige Adresse genau einmal, in der Reihenfolge ihres Auftretens.
Die Verarbeitung findet vollständig in deinem Browser statt – der eingefügte Text wird niemals an einen Server gesendet. Das ist besonders wichtig, wenn du mit Text arbeitest, der persönliche Informationen enthält. Beachte, dass das Extrahieren von E-Mails von Websites ohne Genehmigung gegen die Datenschutzrichtlinie der Website verstoßen kann und in der Europäischen Union gegen die DSGVO, die E-Mail-Adressen als personenbezogene Daten schützt und deren Erhebung und Nutzung ohne Einwilligung einschränkt.
Die häufigsten Anwendungsfälle sind: Bereinigen und Konsolidieren von Kontaktlisten aus mehreren Quellen, Extrahieren von E-Mails aus aus CRMs oder ERPs exportierten Dokumenten, Sammeln von Adressen aus Newsletter-Antworten oder Formulareinreichungen, Analysieren von Log-Dateien nach Benutzer-E-Mails, Prüfen welche E-Mails in einem Textblock vorhanden sind, bevor er importiert wird, sowie Extrahieren von Kontakten aus Klartextdateien oder CSV-Exporten mit unregelmäßiger Formatierung.
E-Mail-Format nach RFC 5322 und die Ethik des E-Mail-Scrapings
Das Format von E-Mail-Adressen ist durch RFC 5322 (Internet Message Format) definiert, veröffentlicht 2008 als Update von RFC 2822, das wiederum das ursprüngliche RFC 822 von 1982 aktualisierte. Die Spezifikation unterscheidet den lokalen Teil (vor @) von der Domain. Der lokale Teil kann alphanumerische Zeichen und Sonderzeichen wie Punkte, Bindestriche, Pluszeichen und Anführungszeichen enthalten, obwohl moderne Server in der Praxis nur eine Teilmenge akzeptieren. Die Domain muss ein gültiger Hostname mit mindestens einem Punkt sein.
Die massenhafte E-Mail-Sammlung (E-Mail-Scraping) hat erhebliche rechtliche und ethische Auswirkungen. Die DSGVO in der Europäischen Union klassifiziert E-Mail-Adressen als personenbezogene Daten und erfordert eine Rechtsgrundlage für ihre Verarbeitung. Der CAN-SPAM Act in den USA regelt die Verwendung gesammelter E-Mails für Marketing. Der Computer Fraud and Abuse Act (CFAA) wurde zur Strafverfolgung unbefugten Datenschrapings eingesetzt. Die ethischste Nutzung ist das Bereinigen und Verarbeiten von Daten, für die du bereits eine Genehmigung hast.
In Datenbereinigungsworkflows ist der E-Mail-Extraktor ein gängiges Werkzeug in ETL-Pipelines (Extract, Transform, Load). Die häufigsten Eingabeformate sind: CRM-CSV-Exporte mit E-Mails in Notizfeldern, Textdateien mit kopierter Korrespondenz, Formulareinreichungen und JSON- oder XML-Datenbankexporte. Die Deduplizierung ist der wichtigste Schritt vor dem Import in E-Mail-Marketing-Tools wie Mailchimp, ActiveCampaign oder HubSpot.