Trotz der zunehmenden Digitalisierung des Immobilienmarktes und der damit einhergehenden besseren Datenverfügbarkeit, die sich beispielsweise durch die Verbreitung von Onlineimmobilienplattformen zeigt, gibt es noch immer Defizite der Markttransparenz, die mit einer Vielzahl von negativen Aspekten verbunden sind. Ziel dieser Studie war es, den Einfluss von Onlineimmobilienangebotsdaten auf die Markttransparenz zu untersuchen, indem die Eignung dieser Daten für die wissenschaftliche Nutzung im Allgemeinen und für das Beispiel der Schätzung von Leerstandsquoten im Besonderen geprüft wurde. Dazu wurde ein umfangreicher Datensatz von mehr als sieben Millionen Inseraten über einen Zeitraum von eineinhalb Jahren erhoben und hinsichtlich aller verfügbaren Merkmale qualitativ und quantitativ analysiert. Darüber hinaus wurde ihre Erklärungskraft für die Schätzung von Leerstandsquoten durch ihre Anwendung in verschiedenen Regressionsmodellen getestet. Die in Onlineimmobilienangeboten spezifizierten Merkmale wiesen eine durchschnittliche Vollständigkeit von 85,97 % und weitestgehend plausible Merkmalsangaben auf. Ausnahmen waren die Angaben zum Energiebedarf, die nur in 20,79 % der Inserate vorhanden waren, und die Angaben zu Gebäudequalität und -zustand, die Hinweise auf eine positive Verzerrung zeigten. Die Schätzung der Leerstandsquoten auf Kreisebene, auf Grundlage von Onlineimmobilienangebotsdaten, zeigte vielversprechende Ergebnisse, gemessen an einer Anpassungsgüte der Leerstandsquotenschätzung von einem Pseudo-R² von 0,81 und einem mittleren absoluten Fehler von 0,84 Prozentpunkten. Diese Ergebnisse deuten darauf hin, dass die in den Onlineimmobilienangebotsdaten enthaltenen Informationen eine gute Grundlage für wissenschaftliche Auswertungen darstellen und sich insbesondere gut für die Schätzung von Leerstandsquoten eignen. Die Ergebnisse implizieren die Nutzung von Onlineimmobilienangebotsdaten für eine Vielzahl von Anwendungsfällen, die über den derzeitigen Fokus der preisbezogenen Forschung hinausgehen.