Πώς να κάνετε Scrape σε Δεδομένα του Google Shopping — Με ή χωρίς κώδικα

Το Google Shopping διαχειρίζεται πάνω από . Πρόκειται για έναν εντυπωσιακό όγκο δεδομένων τιμολόγησης, τάσεων προϊόντων και πληροφοριών πωλητών — όλα συγκεντρωμένα και διαθέσιμα κατευθείαν στο browser σας, προερχόμενα από χιλιάδες λιανεμπόρους.

Να τα βγάλετε αυτά τα δεδομένα από το Google Shopping και να τα περάσετε σε ένα spreadsheet; Εκεί αρχίζουν τα δύσκολα. Έχω δοκιμάσει αρκετές προσεγγίσεις — από no-code browser extensions μέχρι πλήρη Python scripts — και η εμπειρία κυμαίνεται από «ουάου, αυτό ήταν πανεύκολο» έως «κάνω debugging σε CAPTCHAs εδώ και τρεις μέρες και θέλω να τα παρατήσω». Οι περισσότεροι οδηγοί σε αυτό το θέμα υποθέτουν ότι είστε Python developer, αλλά από την εμπειρία μου, ένα τεράστιο μέρος όσων χρειάζονται δεδομένα Google Shopping είναι επαγγελματίες ecommerce, αναλυτές τιμολόγησης και marketers που θέλουν απλώς τους αριθμούς, χωρίς να γράψουν κώδικα. Γι’ αυτό αυτός ο οδηγός καλύπτει τρεις μεθόδους, από την πιο εύκολη έως την πιο τεχνική, ώστε να επιλέξετε αυτή που ταιριάζει στο επίπεδο και στον χρόνο σας.

Τι είναι τα δεδομένα του Google Shopping;

Το Google Shopping είναι μια μηχανή αναζήτησης προϊόντων. Πληκτρολογείτε «wireless noise-cancelling headphones» και η Google εμφανίζει καταχωρίσεις από δεκάδες online καταστήματα — τίτλους προϊόντων, τιμές, πωλητές, αξιολογήσεις, εικόνες, συνδέσμους. Ένας ζωντανός, συνεχώς ενημερωμένος κατάλογος με ό,τι πωλείται στο διαδίκτυο.

Γιατί να κάνετε scrape δεδομένα από το Google Shopping;

Μία σελίδα προϊόντος από μόνη της δεν σας λέει σχεδόν τίποτα. Εκατοντάδες τέτοιες εγγραφές, οργανωμένες σε spreadsheet — εκεί αρχίζουν να φαίνονται τα μοτίβα.

Ακολουθούν οι πιο συνηθισμένες χρήσεις που έχω δει:

χρησιμοποιεί πλέον εργαλεία τιμολόγησης με AI. Εταιρείες που επένδυσαν σε competitive pricing intelligence έχουν αναφέρει αποδόσεις έως και 29x. Η Amazon ενημερώνει τις τιμές περίπου κάθε 10 λεπτά. Αν εξακολουθείτε να ελέγχετε τις τιμές ανταγωνιστών χειροκίνητα, τα νούμερα δεν είναι υπέρ σας.

Το Thunderbit είναι ένα AI Web Scraper Chrome Extension που βοηθά επαγγελματίες να κάνουν scrape δεδομένα από websites χρησιμοποιώντας AI. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για ecommerce operators, αναλυτές τιμολόγησης και marketers που θέλουν δομημένα δεδομένα Google Shopping χωρίς να γράφουν κώδικα.

Τι δεδομένα μπορείτε πραγματικά να εξαγάγετε από το Google Shopping;

Πριν επιλέξετε εργαλείο ή γράψετε έστω μία γραμμή κώδικα, είναι χρήσιμο να ξέρετε ποια πεδία είναι διαθέσιμα — και ποια απαιτούν επιπλέον δουλειά για να τα φτάσετε.

Πεδία από τα αποτελέσματα αναζήτησης του Google Shopping

Όταν κάνετε αναζήτηση στο Google Shopping, κάθε product card στη σελίδα αποτελεσμάτων περιέχει:

Πεδία από τις σελίδες λεπτομερειών προϊόντος (Subpage Data)

Αν ανοίξετε τη σελίδα λεπτομερειών ενός προϊόντος στο Google Shopping, μπορείτε να αποκτήσετε πιο πλούσια δεδομένα:

Η πρόσβαση σε αυτά τα πεδία σημαίνει ότι πρέπει να επισκεφθείτε τη σελίδα κάθε προϊόντος αφού πρώτα κάνετε scrape τα αποτελέσματα αναζήτησης. Εργαλεία με δυνατότητα το χειρίζονται αυτό αυτόματα — παρακάτω θα δείξω τη ροή εργασίας.

Τρεις τρόποι για να κάνετε scrape δεδομένα του Google Shopping (επιλέξτε τη διαδρομή σας)

Τρεις μέθοδοι, από την πιο εύκολη έως την πιο τεχνική. Διαλέξτε τη γραμμή που ταιριάζει στην περίπτωσή σας και προχωρήστε:

Μέθοδος 1: Scrape δεδομένα Google Shopping χωρίς κώδικα (με το Thunderbit)

• Δυσκολία: Αρχάριος
• Χρόνος που χρειάζεται: ~2–5 λεπτά
• Τι θα χρειαστείτε: Chrome browser, (το free tier αρκεί), ένα query αναζήτησης στο Google Shopping

Η πιο γρήγορη διαδρομή από το «χρειάζομαι δεδομένα Google Shopping» στο «ορίστε το spreadsheet μου». Χωρίς κώδικα, χωρίς API keys, χωρίς ρύθμιση proxy. Έχω δείξει αυτή τη ροή σε μη τεχνικούς συναδέλφους δεκάδες φορές — κανείς δεν κόλλησε.

Βήμα 1: Εγκαταστήστε το Thunderbit και ανοίξτε το Google Shopping

Εγκαταστήστε το από το Chrome Web Store και δημιουργήστε δωρεάν λογαριασμό.

Στη συνέχεια, μεταβείτε στο Google Shopping. Μπορείτε είτε να πάτε απευθείας στο shopping.google.com είτε να χρησιμοποιήσετε το tab Shopping σε μια κανονική αναζήτηση Google. Αναζητήστε ό,τι προϊόν ή κατηγορία σας ενδιαφέρει — για παράδειγμα, «wireless noise-cancelling headphones».

Θα δείτε ένα πλέγμα από προϊόντα με τιμές, πωλητές και αξιολογήσεις.

Βήμα 2: Πατήστε «AI Suggest Fields» για αυτόματη ανίχνευση στηλών

Πατήστε το εικονίδιο της επέκτασης Thunderbit για να ανοίξετε το sidebar και μετά επιλέξτε "AI Suggest Fields." Το AI σαρώνει τη σελίδα του Google Shopping και προτείνει στήλες: Product Title, Price, Seller, Rating, Review Count, Image URL, Product Link.

Ελέγξτε τα προτεινόμενα πεδία. Μπορείτε να μετονομάσετε στήλες, να αφαιρέσετε όσες δεν χρειάζεστε ή να προσθέσετε custom πεδία. Αν θέλετε κάτι πιο συγκεκριμένο — για παράδειγμα, «να εξαγάγει μόνο το αριθμητικό ποσό χωρίς το σύμβολο νομίσματος» — μπορείτε να προσθέσετε Field AI Prompt σε εκείνη τη στήλη.

Θα δείτε προεπισκόπηση της δομής των στηλών στο πάνελ του Thunderbit.

Βήμα 3: Πατήστε «Scrape» και ελέγξτε τα αποτελέσματα

Πατήστε το μπλε κουμπί "Scrape". Το Thunderbit τραβά κάθε ορατή καταχώριση προϊόντος σε έναν δομημένο πίνακα.

Πολλαπλές σελίδες; Το Thunderbit χειρίζεται αυτόματα την pagination — είτε κάνοντας κλικ από σελίδα σε σελίδα είτε κάνοντας scroll για να φορτώσει περισσότερα αποτελέσματα, ανάλογα με το layout. Αν έχετε πολλά αποτελέσματα, μπορείτε να επιλέξετε ανάμεσα σε Cloud Scraping (πιο γρήγορο, χειρίζεται έως 50 σελίδες τη φορά, εκτελείται από την κατανεμημένη υποδομή του Thunderbit) ή Browser Scraping (χρησιμοποιεί τη δική σας συνεδρία Chrome — χρήσιμο αν η Google εμφανίζει αποτελέσματα ανά περιοχή ή απαιτεί login).

Στις δοκιμές μου, το scraping 50 προϊόντων πήρε περίπου 30 δευτερόλεπτα. Η ίδια δουλειά χειροκίνητα — άνοιγμα κάθε καταχώρισης, αντιγραφή τίτλου, τιμής, πωλητή, βαθμολογίας — θα μου έπαιρνε πάνω από 20 λεπτά.

Βήμα 4: Εμπλουτίστε τα δεδομένα με Subpage Scraping

Μετά το αρχικό scrape, πατήστε "Scrape Subpages" στο πάνελ του Thunderbit. Το AI επισκέπτεται τη σελίδα λεπτομερειών κάθε προϊόντος και προσθέτει επιπλέον πεδία — πλήρεις περιγραφές, όλες τις τιμές πωλητών, προδιαγραφές και κριτικές — στον αρχικό πίνακα.

Δεν χρειάζεται επιπλέον ρύθμιση — το AI καταλαβαίνει τη δομή κάθε σελίδας λεπτομερειών και τραβά τα σχετικά δεδομένα. Έφτιαξα έτσι έναν πλήρη πίνακα ανταγωνιστικών τιμών (προϊόν + όλες οι τιμές πωλητών + specs) για 40 προϊόντα σε λιγότερο από 5 λεπτά.

Βήμα 5: Εξαγάγετε σε Google Sheets, Excel, Airtable ή Notion

Πατήστε "Export" και επιλέξτε προορισμό — , Excel, Airtable ή Notion. Όλα δωρεάν. Διατίθενται επίσης λήψεις σε CSV και JSON.

Δύο κλικ για scrape, ένα κλικ για export. Το αντίστοιχο Python script; Περίπου 60 γραμμές κώδικα, ρύθμιση proxy, διαχείριση CAPTCHA και συνεχής συντήρηση.

Μέθοδος 2: Scrape δεδομένα Google Shopping με Python + SERP API

• Δυσκολία: Ενδιάμεσο
• Χρόνος που χρειάζεται: ~30 λεπτά
• Τι θα χρειαστείτε: Python 3.10+, βιβλιοθήκες requests και pandas, ένα SERP API key (ScraperAPI, SerpApi ή παρόμοιο)

Αν χρειάζεστε προγραμματισμένη, επαναλήψιμη πρόσβαση στα δεδομένα του Google Shopping, ένα SERP API είναι η πιο αξιόπιστη Python-based προσέγγιση. Anti-bot μέτρα, JavaScript rendering, εναλλαγή proxies — όλα γίνονται στο παρασκήνιο. Εσείς στέλνετε ένα HTTP request και παίρνετε πίσω δομημένο JSON.

Βήμα 1: Ρυθμίστε το περιβάλλον Python σας

Εγκαταστήστε την Python 3.12 (η πιο ασφαλής default επιλογή για production το 2025–2026) και τα απαραίτητα πακέτα:

1pip install requests pandas

Εγγραφείτε σε έναν πάροχο SERP API. Το προσφέρει 100 δωρεάν αναζητήσεις/μήνα· το δίνει 5.000 δωρεάν credits. Πάρτε το API key σας από το dashboard.

Βήμα 2: Ρυθμίστε το API request σας

Ακολουθεί ένα ελάχιστο παράδειγμα με το endpoint Google Shopping του ScraperAPI:

1import requests
2import pandas as pd
3API_KEY = "YOUR_API_KEY"
4query = "wireless noise cancelling headphones"
5resp = requests.get(
6    "https://api.scraperapi.com/structured/google/shopping",
7    params={"api_key": API_KEY, "query": query, "country_code": "us"}
8)
9data = resp.json()

Το API επιστρέφει δομημένο JSON με πεδία όπως title, price, link, thumbnail, source (πωλητής) και rating.

Βήμα 3: Κάντε parse το JSON response και εξαγάγετε τα πεδία

1products = data.get("shopping_results", [])
2rows = []
3for p in products:
4    rows.append({
5        "title": p.get("title"),
6        "price": p.get("price"),
7        "seller": p.get("source"),
8        "rating": p.get("rating"),
9        "reviews": p.get("reviews"),
10        "link": p.get("link"),
11        "thumbnail": p.get("thumbnail"),
12    })
13df = pd.DataFrame(rows)

Βήμα 4: Εξαγωγή σε CSV ή JSON

1df.to_csv("google_shopping_results.csv", index=False)

Ιδανικό για batch επεξεργασία: κάντε loop σε 50 keywords και φτιάξτε ένα πλήρες dataset σε ένα μόνο run του script. Το μειονέκτημα είναι το κόστος — τα SERP APIs χρεώνουν ανά query και, σε χιλιάδες queries την ημέρα, το ποσό ανεβαίνει. Περισσότερα για το pricing παρακάτω.

Μέθοδος 3: Scrape δεδομένα Google Shopping με Python + Playwright (αυτοματοποίηση browser)

• Δυσκολία: Προχωρημένο
• Χρόνος που χρειάζεται: ~1 ώρα+ (συν συνεχή συντήρηση)
• Τι θα χρειαστείτε: Python 3.10+, Playwright, residential proxies, υπομονή

Η προσέγγιση του «πλήρους ελέγχου». Ανοίγετε έναν πραγματικό browser, πηγαίνετε στο Google Shopping και εξάγετε δεδομένα από τη σελίδα που έχει ήδη φορτώσει. Η πιο ευέλικτη λύση, αλλά και η πιο εύθραυστη — τα anti-bot συστήματα της Google είναι επιθετικά και η δομή της σελίδας αλλάζει αρκετές φορές τον χρόνο.

Προειδοποίηση: έχω μιλήσει με χρήστες που πέρασαν εβδομάδες παλεύοντας με CAPTCHAs και IP blocks με αυτή τη μέθοδο. Λειτουργεί, αλλά απαιτεί συνεχή συντήρηση.

Βήμα 1: Ρυθμίστε Playwright και proxies

1pip install playwright
2playwright install chromium

Θα χρειαστείτε residential proxies. Τα datacenter IPs μπλοκάρονται σχεδόν αμέσως — ένας χρήστης σε forum το είπε ξεκάθαρα: «Όλα τα AWS IPs θα μπλοκαριστούν ή θα περάσουν CAPTCHA μετά από 1/2 αποτελέσματα». Υπηρεσίες όπως Bright Data, Oxylabs ή Decodo προσφέρουν pools residential proxy από περίπου $1–5/GB.

Ρυθμίστε το Playwright με ένα ρεαλιστικό user-agent και το proxy σας:

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3    browser = p.chromium.launch(
4        headless=True,
5        proxy={"server": "http://your-proxy:port", "username": "user", "password": "pass"}
6    )
7    context = browser.new_context(
8        user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ..."
9    )
10    page = context.new_page()

Βήμα 2: Μεταβείτε στο Google Shopping και αντιμετωπίστε τα anti-bot μέτρα

Δημιουργήστε το URL του Google Shopping και μεταβείτε εκεί:

1query = "wireless noise cancelling headphones"
2url = f"https://www.google.com/search?udm=28&q={query}&gl=us&hl=en"
3page.goto(url, wait_until="networkidle")

Αν εμφανιστεί popup συγκατάθεσης για cookies στην ΕΕ, κλείστε το:

1try:
2    page.click("button#L2AGLb", timeout=3000)
3except:
4    pass

Προσθέστε ανθρώπινες καθυστερήσεις ανάμεσα στις ενέργειες — τυχαίο wait 2–5 δευτερολέπτων ανάμεσα στα page loads. Τα συστήματα ανίχνευσης της Google εντοπίζουν γρήγορα, ομοιόμορφα μοτίβα αιτημάτων.

Βήμα 3: Κάντε scroll, pagination και εξαγωγή των προϊόντων

Το Google Shopping φορτώνει τα αποτελέσματα δυναμικά. Κάντε scroll για να ενεργοποιήσετε το lazy loading και μετά εξαγάγετε τις κάρτες προϊόντων:

1import time, random
2# Scroll για να φορτώσουν όλα τα αποτελέσματα
3for _ in range(3):
4    page.evaluate("window.scrollBy(0, 1000)")
5    time.sleep(random.uniform(1.5, 3.0))
6# Εξαγωγή καρτών προϊόντων
7cards = page.query_selector_all("[jsname='ZvZkAe']")
8results = []
9for card in cards:
10    title = card.query_selector("h3")
11    price = card.query_selector("span.a8Pemb")
12    # ... εξαγωγή και άλλων πεδίων
13    results.append({
14        "title": title.inner_text() if title else None,
15        "price": price.inner_text() if price else None,
16    })

Σημαντική σημείωση: τα CSS selectors παραπάνω είναι ενδεικτικά και θα αλλάξουν. Η Google αλλάζει class names συχνά. Έχουν καταγραφεί τρία διαφορετικά σύνολα selectors μόνο μέσα στο 2024–2026. Βασιστείτε σε πιο σταθερά attributes όπως jsname, data-cid, tags <h3> και img[alt] αντί για class names.

Βήμα 4: Αποθήκευση σε CSV ή JSON

1import json
2from datetime import datetime
3filename = f"shopping_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.json"
4with open(filename, "w") as f:
5    json.dump(results, f, indent=2)

Περιμένετε να συντηρείτε αυτό το script τακτικά. Όταν η Google αλλάζει τη δομή της σελίδας — κάτι που συμβαίνει πολλές φορές τον χρόνο — οι selectors χαλάνε και επιστρέφετε στο debugging.

Το μεγαλύτερο πρόβλημα: CAPTCHAs και anti-bot blocks

Forum μετά από forum, η ίδια ιστορία: «Πέρασα μερικές εβδομάδες αλλά τελικά τα παράτησα απέναντι στα anti-bot μέτρα της Google». Τα CAPTCHAs και τα IP blocks είναι ο βασικός λόγος που οι περισσότεροι εγκαταλείπουν τα DIY Google Shopping scrapers.

Πώς μπλοκάρει η Google τα scrapers (και τι να κάνετε)

Τον Ιανουάριο του 2025, η Google έκανε υποχρεωτική την εκτέλεση JavaScript για τα SERP και τα αποτελέσματα Shopping, — συμπεριλαμβανομένων pipelines που χρησιμοποιούσαν τα SemRush και SimilarWeb. Έπειτα, τον Σεπτέμβριο του 2025, η Google κατάργησε τα παλιά URLs των product detail pages και τα ανακατεύθυνε σε ένα νέο "Immersive Product" surface που φορτώνει μέσω async AJAX. Κάθε οδηγός πριν από τα τέλη του 2025 είναι πλέον σε μεγάλο βαθμό ξεπερασμένος.

Πώς αντιμετωπίζει κάθε μέθοδος αυτές τις προκλήσεις

Τα SERP APIs τα χειρίζονται όλα στο παρασκήνιο — proxies, rendering, CAPTCHA solving. Δεν χρειάζεται να ασχοληθείτε.

Το Thunderbit Cloud Scraping χρησιμοποιεί κατανεμημένη cloud υποδομή σε ΗΠΑ, ΕΕ και Ασία για να χειρίζεται αυτόματα JavaScript rendering και anti-bot μέτρα. Το Browser Scraping mode χρησιμοποιεί τη δική σας authenticated συνεδρία Chrome, κάτι που παρακάμπτει πλήρως την ανίχνευση γιατί μοιάζει με κανονικό χρήστη που περιηγείται.

Το DIY Playwright μεταφέρει όλο το βάρος πάνω σας — διαχείριση proxy, ρύθμιση καθυστερήσεων, επίλυση CAPTCHA, συντήρηση selectors και συνεχής παρακολούθηση για σφάλματα.

Το πραγματικό κόστος για να κάνετε scrape δεδομένα Google Shopping: μια ειλικρινής σύγκριση

«$50 για περίπου 20k requests… λίγο τσιμπημένο για το hobby project μου.» Αυτό το παράπονο εμφανίζεται συνεχώς στα forums. Όμως η συζήτηση συνήθως αγνοεί το μεγαλύτερο κόστος από όλα.

Πίνακας σύγκρισης κόστους

Το κρυφό κόστος που όλοι αγνοούν: ο χρόνος σας

Μια DIY λύση του $0 που καταναλώνει 40 ώρες debugging δεν είναι δωρεάν. Με $50/ώρα, αυτό είναι $2.000 σε εργασία — για ένα scraper που μπορεί να χαλάσει ξανά τον επόμενο μήνα όταν η Google αλλάξει το DOM.

Η Technology Outlook της McKinsey δείχνει ότι το . Κάτω από αυτό το όριο, η in-house ανάπτυξη «καταναλώνει budget χωρίς να αποδίδει ROI». Για τις περισσότερες ομάδες ecommerce που κάνουν από μερικές εκατοντάδες έως μερικές χιλιάδες αναζητήσεις την εβδομάδα, ένα no-code εργαλείο ή ένα SERP API είναι σημαντικά πιο οικονομικό από το να φτιάξετε κάτι μόνοι σας.

Πώς να στήσετε αυτοματοποιημένη παρακολούθηση τιμών στο Google Shopping

Οι περισσότεροι οδηγοί αντιμετωπίζουν το scraping ως μία εφάπαξ εργασία. Η πραγματική χρήση για τις ομάδες ecommerce είναι η συνεχής, αυτοματοποιημένη παρακολούθηση. Δεν χρειάζεστε μόνο τις σημερινές τιμές — χρειάζεστε τις χθεσινές, της περασμένης εβδομάδας και τις αυριανές.

Ρύθμιση προγραμματισμένου scraping με το Thunderbit

Το Scheduled Scraper του Thunderbit σάς επιτρέπει να περιγράψετε το χρονικό διάστημα σε απλή γλώσσα — «κάθε μέρα στις 9 π.μ.» ή «κάθε Δευτέρα και Πέμπτη στις 12 το μεσημέρι» — και το AI το μετατρέπει σε επαναλαμβανόμενο πρόγραμμα. Εισάγετε τα Google Shopping URLs σας, πατάτε "Schedule," και τελειώσατε.

Κάθε εκτέλεση γίνεται export αυτόματα σε Google Sheets, Airtable ή Notion. Το τελικό αποτέλεσμα: ένα spreadsheet που ενημερώνεται καθημερινά με τιμές ανταγωνιστών, έτοιμο για pivot tables ή alerts.

Χωρίς cron jobs. Χωρίς διαχείριση server. Χωρίς πονοκεφάλους από Lambda functions. (Έχω δει forum posts από developers που πάλευαν μέρες να τρέξουν Selenium σε AWS Lambda — το scheduler του Thunderbit τα παραλείπει όλα αυτά.)

Για περισσότερα σχετικά με τη δημιουργία , έχουμε ξεχωριστό αναλυτικό οδηγό.

Προγραμματισμός με Python (για developers)

Αν χρησιμοποιείτε την προσέγγιση SERP API, μπορείτε να προγραμματίσετε εκτελέσεις με cron jobs (Linux/Mac), Windows Task Scheduler ή cloud schedulers όπως AWS Lambda ή Google Cloud Functions. Βιβλιοθήκες Python όπως το APScheduler λειτουργούν επίσης.

Το tradeoff: πλέον εσείς είστε υπεύθυνοι για την παρακολούθηση της υγείας του script, τον χειρισμό αποτυχιών, την εναλλαγή proxies με πρόγραμμα και την ενημέρωση των selectors όταν η Google αλλάζει τη σελίδα. Για τις περισσότερες ομάδες, ο χρόνος engineering που χρειάζεται για τη συντήρηση ενός προγραμματισμένου Python scraper ξεπερνά το κόστος ενός εξειδικευμένου εργαλείου.

Συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές για scraping δεδομένων Google Shopping

Όποια μέθοδο κι αν επιλέξετε, μερικά πράγματα θα σας γλιτώσουν από μπελάδες.

Σεβαστείτε τα rate limits

Μην «βομβαρδίζετε» την Google με εκατοντάδες γρήγορα requests — θα μπλοκαριστείτε και το IP σας μπορεί να παραμείνει flagged για λίγο καιρό. DIY μέθοδοι: βάλτε αποστάσεις 10–20 δευτερολέπτων ανάμεσα στα requests με τυχαίο jitter. Τα εργαλεία και τα APIs το χειρίζονται αυτό για εσάς.

Ταιριάξτε τη μέθοδο με τον όγκο σας

Ένας γρήγορος οδηγός απόφασης:

• < 10 queries/εβδομάδα → Thunderbit free tier ή SerpApi free tier
• 10–1.000 queries/εβδομάδα → επί πληρωμή πλάνο SERP API ή
• 1.000+ queries/εβδομάδα → enterprise plan SERP API ή Thunderbit Open API

Καθαρίστε και επαληθεύστε τα δεδομένα σας

Οι τιμές έρχονται με σύμβολα νομίσματος, μορφοποίηση ανά locale (1.299,00 € vs $1,299.00) και περιστασιακά άσχετους χαρακτήρες. Χρησιμοποιήστε τα Field AI Prompts του Thunderbit για να τα κανονικοποιήσετε κατά την εξαγωγή ή καθαρίστε τα μετά με pandas:

1df["price_num"] = df["price"].str.replace(r"[^\d.]", "", regex=True).astype(float)

Ελέγξτε για διπλότυπα μεταξύ οργανικών και sponsored καταχωρίσεων — συχνά αλληλεπικαλύπτονται. Κάντε deduplicate με βάση το tuple (title, price, seller).

Γνωρίστε το νομικό πλαίσιο

Το scraping δημόσια διαθέσιμων δεδομένων προϊόντων θεωρείται γενικά νόμιμο, αλλά το νομικό τοπίο αλλάζει γρήγορα. Η πιο σημαντική πρόσφατη εξέλιξη: βάσει του DMCA § 1201 για παράκαμψη του συστήματος anti-scraping "SearchGuard" της Google. Πρόκειται για μια νέα οδό επιβολής που παρακάμπτει τις άμυνες που αναγνωρίστηκαν σε παλαιότερες υποθέσεις όπως hiQ v. LinkedIn και Van Buren v. United States.

Πρακτικές κατευθυντήριες γραμμές:

• Κάντε scrape μόνο δημόσια διαθέσιμα δεδομένα — μην συνδέεστε για να αποκτήσετε πρόσβαση σε περιορισμένο περιεχόμενο
• Μην εξάγετε προσωπικά δεδομένα (ονόματα αξιολογητών, στοιχεία λογαριασμών)
• Έχετε υπόψη ότι οι Όροι Χρήσης της Google απαγορεύουν την αυτοματοποιημένη πρόσβαση — η χρήση SERP API ή browser extension μειώνει (αλλά δεν εξαλείφει) τις νομικές γκρίζες ζώνες
• Για operations στην ΕΕ, λάβετε υπόψη το GDPR, αν και οι καταχωρίσεις προϊόντων είναι κατά κύριο λόγο μη προσωπικά εμπορικά δεδομένα
• Σκεφτείτε να συμβουλευτείτε νομικό σύμβουλο αν χτίζετε εμπορικό προϊόν πάνω σε scraped δεδομένα

Για πιο αναλυτική ματιά στις , έχουμε καλύψει το θέμα ξεχωριστά.

Ποια μέθοδο να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε scrape δεδομένα Google Shopping;

Αφού δοκίμασα και τις τρεις προσεγγίσεις στις ίδιες κατηγορίες προϊόντων, εκεί κατέληξα:

Αν είστε μη τεχνικός χρήστης και θέλετε γρήγορα δεδομένα — χρησιμοποιήστε το Thunderbit. Ανοίξτε το Google Shopping, κάντε δύο κλικ, κάντε export. Θα έχετε ένα καθαρό spreadsheet σε λιγότερο από 5 λεπτά. Το σάς επιτρέπει να το δοκιμάσετε χωρίς δέσμευση, και η λειτουργία subpage scraping δίνει πλουσιότερα δεδομένα από όσα παράγουν οι περισσότερες Python λύσεις.

Αν είστε developer και χρειάζεστε επαναλήψιμη, προγραμματική πρόσβαση — χρησιμοποιήστε SERP API. Η αξιοπιστία αξίζει το κόστος ανά query και γλιτώνετε όλα τα anti-bot προβλήματα. Το SerpApi έχει την καλύτερη τεκμηρίωση· το ScraperAPI έχει το πιο γενναιόδωρο free tier.

Αν θέλετε μέγιστο έλεγχο και χτίζετε custom pipeline — το Playwright λειτουργεί, αλλά μπείτε με ανοιχτά μάτια. Προϋπολογίστε σημαντικό χρόνο για διαχείριση proxy, συντήρηση selectors και χειρισμό CAPTCHA. Το 2025–2026, το ελάχιστο βιώσιμο bypass stack είναι curl_cffi με Chrome impersonation + residential proxies + pacing 10–20 δευτερολέπτων. Ένα απλό requests script με rotating user-agents είναι ουσιαστικά νεκρό.

Η καλύτερη μέθοδος είναι αυτή που σας δίνει ακριβή δεδομένα χωρίς να σας τρώει όλη την εβδομάδα. Για τους περισσότερους ανθρώπους, αυτό δεν είναι ένα Python script 60 γραμμών — είναι δύο κλικ.

Δείτε το αν χρειάζεστε όγκο ή παρακολουθήστε τα tutorials στο για να δείτε τη ροή εργασίας στην πράξη.

Συχνές ερωτήσεις

Είναι νόμιμο να κάνω scrape δεδομένα από το Google Shopping;

Το scraping δημόσια διαθέσιμων δεδομένων προϊόντων είναι γενικά νόμιμο σύμφωνα με προηγούμενα όπως hiQ v. LinkedIn και Van Buren v. United States. Ωστόσο, οι Όροι Χρήσης της Google απαγορεύουν την αυτοματοποιημένη πρόσβαση και η αγωγή της Google κατά της SerpApi τον Δεκέμβριο του 2025 εισήγαγε μια νέα DMCA § 1201 θεωρία κατά της παράκαμψης. Η χρήση αξιόπιστων εργαλείων και APIs μειώνει τον κίνδυνο. Για εμπορικές χρήσεις, συμβουλευτείτε νομικό σύμβουλο.

Μπορώ να κάνω scrape το Google Shopping χωρίς να μπλοκαριστώ;

Ναι, αλλά η μέθοδος έχει σημασία. Τα SERP APIs χειρίζονται τα anti-bot μέτρα αυτόματα. Το Cloud Scraping του Thunderbit χρησιμοποιεί κατανεμημένη υποδομή για να αποφεύγει μπλοκαρίσματα, ενώ το Browser Scraping mode χρησιμοποιεί τη δική σας συνεδρία Chrome (που μοιάζει με κανονική περιήγηση). Τα DIY Python scripts απαιτούν residential proxies, ανθρώπινες καθυστερήσεις και διαχείριση TLS fingerprint — και ακόμη και τότε, τα μπλοκαρίσματα είναι συχνά.

Ποιος είναι ο πιο εύκολος τρόπος να κάνω scrape δεδομένα Google Shopping;

Το Chrome Extension του Thunderbit. Μεταβείτε στο Google Shopping, πατήστε "AI Suggest Fields", πατήστε "Scrape" και κάντε export σε Google Sheets ή Excel. Χωρίς κώδικα, χωρίς API keys, χωρίς ρύθμιση proxy. Όλη η διαδικασία παίρνει περίπου 2 λεπτά.

Κάθε πότε μπορώ να κάνω scrape το Google Shopping για παρακολούθηση τιμών;

Με το Scheduled Scraper του Thunderbit, μπορείτε να ορίσετε καθημερινή, εβδομαδιαία ή προσαρμοσμένη παρακολούθηση χρησιμοποιώντας περιγραφές σε απλή γλώσσα. Με SERP APIs, η συχνότητα εξαρτάται από τα credit limits του πλάνου σας — οι περισσότεροι πάροχοι προσφέρουν αρκετά για καθημερινή παρακολούθηση μερικών εκατοντάδων SKU. Τα DIY scripts μπορούν να τρέχουν όσο συχνά αντέχει η υποδομή σας, αλλά η μεγαλύτερη συχνότητα σημαίνει περισσότερους πονοκεφάλους anti-bot.

Μπορώ να εξαγάγω δεδομένα Google Shopping σε Google Sheets ή Excel;

Ναι. Το Thunderbit εξάγει απευθείας σε Google Sheets, Excel, Airtable και Notion δωρεάν. Τα Python scripts μπορούν να εξάγουν σε CSV ή JSON, τα οποία μετά μπορείτε να εισαγάγετε σε οποιοδήποτε spreadsheet tool. Για συνεχή παρακολούθηση, τα προγραμματισμένα exports του Thunderbit σε Google Sheets δημιουργούν ένα ζωντανό, αυτόματα ενημερούμενο dataset.

• Μάθετε περισσότερα

• [Πώς να δημιουργήσετε ένα webΤο Google Shopping διαχειρίζεται πάνω από . Πρόκειται για έναν εντυπωσιακό όγκο δεδομένων τιμολόγησης, τάσεων προϊόντων και πληροφοριών πωλητών — όλα συγκεντρωμένα και διαθέσιμα κατευθείαν στο browser σας, προερχόμενα από χιλιάδες λιανεμπόρους.

Να τα βγάλετε αυτά τα δεδομένα από το Google Shopping και να τα περάσετε σε ένα spreadsheet; Εκεί αρχίζουν τα δύσκολα. Έχω δοκιμάσει αρκετές προσεγγίσεις — από no-code browser extensions μέχρι πλήρη Python scripts — και η εμπειρία κυμαίνεται από «ουάου, αυτό ήταν πανεύκολο» έως «κάνω debugging σε CAPTCHAs εδώ και τρεις μέρες και θέλω να τα παρατήσω». Οι περισσότεροι οδηγοί σε αυτό το θέμα υποθέτουν ότι είστε Python developer, αλλά από την εμπειρία μου, ένα τεράστιο μέρος όσων χρειάζονται δεδομένα Google Shopping είναι επαγγελματίες ecommerce, αναλυτές τιμολόγησης και marketers που θέλουν απλώς τους αριθμούς, χωρίς να γράψουν κώδικα. Γι’ αυτό αυτός ο οδηγός καλύπτει τρεις μεθόδους, από την πιο εύκολη έως την πιο τεχνική, ώστε να επιλέξετε αυτή που ταιριάζει στο επίπεδο και στον χρόνο σας.

Τι είναι τα δεδομένα του Google Shopping;

Το Google Shopping είναι μια μηχανή αναζήτησης προϊόντων. Πληκτρολογείτε «wireless noise-cancelling headphones» και η Google εμφανίζει καταχωρίσεις από δεκάδες online καταστήματα — τίτλους προϊόντων, τιμές, πωλητές, αξιολογήσεις, εικόνες, συνδέσμους. Ένας ζωντανός, συνεχώς ενημερωμένος κατάλογος με ό,τι πωλείται στο διαδίκτυο.

Γιατί να κάνετε scrape δεδομένα από το Google Shopping;

Μία σελίδα προϊόντος από μόνη της δεν σας λέει σχεδόν τίποτα. Εκατοντάδες τέτοιες εγγραφές, οργανωμένες σε spreadsheet — εκεί αρχίζουν να φαίνονται τα μοτίβα.

Ακολουθούν οι πιο συνηθισμένες χρήσεις που έχω δει:

χρησιμοποιεί πλέον εργαλεία τιμολόγησης με AI. Εταιρείες που επένδυσαν σε competitive pricing intelligence έχουν αναφέρει αποδόσεις έως και 29x. Η Amazon ενημερώνει τις τιμές περίπου κάθε 10 λεπτά. Αν εξακολουθείτε να ελέγχετε τις τιμές ανταγωνιστών χειροκίνητα, τα νούμερα δεν είναι υπέρ σας.

Το Thunderbit είναι ένα AI Web Scraper Chrome Extension που βοηθά επαγγελματίες να κάνουν scrape δεδομένα από websites χρησιμοποιώντας AI. Είναι ιδιαίτερα χρήσιμο για ecommerce operators, αναλυτές τιμολόγησης και marketers που θέλουν δομημένα δεδομένα Google Shopping χωρίς να γράφουν κώδικα.

Τι δεδομένα μπορείτε πραγματικά να εξαγάγετε από το Google Shopping;

Πριν επιλέξετε εργαλείο ή γράψετε έστω μία γραμμή κώδικα, είναι χρήσιμο να ξέρετε ποια πεδία είναι διαθέσιμα — και ποια απαιτούν επιπλέον δουλειά για να τα φτάσετε.

Πεδία από τα αποτελέσματα αναζήτησης του Google Shopping

Όταν κάνετε αναζήτηση στο Google Shopping, κάθε product card στη σελίδα αποτελεσμάτων περιέχει:

Πεδία από τις σελίδες λεπτομερειών προϊόντος (Subpage Data)

Αν ανοίξετε τη σελίδα λεπτομερειών ενός προϊόντος στο Google Shopping, μπορείτε να αποκτήσετε πιο πλούσια δεδομένα:

Η πρόσβαση σε αυτά τα πεδία σημαίνει ότι πρέπει να επισκεφθείτε τη σελίδα κάθε προϊόντος αφού πρώτα κάνετε scrape τα αποτελέσματα αναζήτησης. Εργαλεία με δυνατότητα το χειρίζονται αυτό αυτόματα — παρακάτω θα δείξω τη ροή εργασίας.

Τρεις τρόποι για να κάνετε scrape δεδομένα του Google Shopping (επιλέξτε τη διαδρομή σας)

Τρεις μέθοδοι, από την πιο εύκολη έως την πιο τεχνική. Διαλέξτε τη γραμμή που ταιριάζει στην περίπτωσή σας και προχωρήστε:

Μέθοδος 1: Scrape δεδομένα Google Shopping χωρίς κώδικα (με το Thunderbit)

• Δυσκολία: Αρχάριος
• Χρόνος που χρειάζεται: ~2–5 λεπτά
• Τι θα χρειαστείτε: Chrome browser, (το free tier αρκεί), ένα query αναζήτησης στο Google Shopping

Η πιο γρήγορη διαδρομή από το «χρειάζομαι δεδομένα Google Shopping» στο «ορίστε το spreadsheet μου». Χωρίς κώδικα, χωρίς API keys, χωρίς ρύθμιση proxy. Έχω δείξει αυτή τη ροή σε μη τεχνικούς συναδέλφους δεκάδες φορές — κανείς δεν κόλλησε.

Βήμα 1: Εγκαταστήστε το Thunderbit και ανοίξτε το Google Shopping

Εγκαταστήστε το από το Chrome Web Store και δημιουργήστε δωρεάν λογαριασμό.

Στη συνέχεια, μεταβείτε στο Google Shopping. Μπορείτε είτε να πάτε απευθείας στο shopping.google.com είτε να χρησιμοποιήσετε το tab Shopping σε μια κανονική αναζήτηση Google. Αναζητήστε ό,τι προϊόν ή κατηγορία σας ενδιαφέρει — για παράδειγμα, «wireless noise-cancelling headphones».

Θα δείτε ένα πλέγμα από προϊόντα με τιμές, πωλητές και αξιολογήσεις.

Βήμα 2: Πατήστε «AI Suggest Fields» για αυτόματη ανίχνευση στηλών

Πατήστε το εικονίδιο της επέκτασης Thunderbit για να ανοίξετε το sidebar και μετά επιλέξτε "AI Suggest Fields." Το AI σαρώνει τη σελίδα του Google Shopping και προτείνει στήλες: Product Title, Price, Seller, Rating, Review Count, Image URL, Product Link.

Ελέγξτε τα προτεινόμενα πεδία. Μπορείτε να μετονομάσετε στήλες, να αφαιρέσετε όσες δεν χρειάζεστε ή να προσθέσετε custom πεδία. Αν θέλετε κάτι πιο συγκεκριμένο — για παράδειγμα, «να εξαγάγει μόνο το αριθμητικό ποσό χωρίς το σύμβολο νομίσματος» — μπορείτε να προσθέσετε Field AI Prompt σε εκείνη τη στήλη.

Θα δείτε προεπισκόπηση της δομής των στηλών στο πάνελ του Thunderbit.

Βήμα 3: Πατήστε «Scrape» και ελέγξτε τα αποτελέσματα

Πατήστε το μπλε κουμπί "Scrape". Το Thunderbit τραβά κάθε ορατή καταχώριση προϊόντος σε έναν δομημένο πίνακα.

Πολλαπλές σελίδες; Το Thunderbit χειρίζεται αυτόματα την pagination — είτε κάνοντας κλικ από σελίδα σε σελίδα είτε κάνοντας scroll για να φορτώσει περισσότερα αποτελέσματα, ανάλογα με το layout. Αν έχετε πολλά αποτελέσματα, μπορείτε να επιλέξετε ανάμεσα σε Cloud Scraping (πιο γρήγορο, χειρίζεται έως 50 σελίδες τη φορά, εκτελείται από την κατανεμημένη υποδομή του Thunderbit) ή Browser Scraping (χρησιμοποιεί τη δική σας συνεδρία Chrome — χρήσιμο αν η Google εμφανίζει αποτελέσματα ανά περιοχή ή απαιτεί login).

Στις δοκιμές μου, το scraping 50 προϊόντων πήρε περίπου 30 δευτερόλεπτα. Η ίδια δουλειά χειροκίνητα — άνοιγμα κάθε καταχώρισης, αντιγραφή τίτλου, τιμής, πωλητή, βαθμολογίας — θα μου έπαιρνε πάνω από 20 λεπτά.

Βήμα 4: Εμπλουτίστε τα δεδομένα με Subpage Scraping

Μετά το αρχικό scrape, πατήστε "Scrape Subpages" στο πάνελ του Thunderbit. Το AI επισκέπτεται τη σελίδα λεπτομερειών κάθε προϊόντος και προσθέτει επιπλέον πεδία — πλήρεις περιγραφές, όλες τις τιμές πωλητών, προδιαγραφές και κριτικές — στον αρχικό πίνακα.

Δεν χρειάζεται επιπλέον ρύθμιση — το AI καταλαβαίνει τη δομή κάθε σελίδας λεπτομερειών και τραβά τα σχετικά δεδομένα. Έφτιαξα έτσι έναν πλήρη πίνακα ανταγωνιστικών τιμών (προϊόν + όλες οι τιμές πωλητών + specs) για 40 προϊόντα σε λιγότερο από 5 λεπτά.

Βήμα 5: Εξαγάγετε σε Google Sheets, Excel, Airtable ή Notion

Πατήστε "Export" και επιλέξτε προορισμό — , Excel, Airtable ή Notion. Όλα δωρεάν. Διατίθενται επίσης λήψεις σε CSV και JSON.

Δύο κλικ για scrape, ένα κλικ για export. Το αντίστοιχο Python script; Περίπου 60 γραμμές κώδικα, ρύθμιση proxy, διαχείριση CAPTCHA και συνεχής συντήρηση.

Μέθοδος 2: Scrape δεδομένα Google Shopping με Python + SERP API

• Δυσκολία: Ενδιάμεσο
• Χρόνος που χρειάζεται: ~30 λεπτά
• Τι θα χρειαστείτε: Python 3.10+, βιβλιοθήκες requests και pandas, ένα SERP API key (ScraperAPI, SerpApi ή παρόμοιο)

Αν χρειάζεστε προγραμματισμένη, επαναλήψιμη πρόσβαση στα δεδομένα του Google Shopping, ένα SERP API είναι η πιο αξιόπιστη Python-based προσέγγιση. Anti-bot μέτρα, JavaScript rendering, εναλλαγή proxies — όλα γίνονται στο παρασκήνιο. Εσείς στέλνετε ένα HTTP request και παίρνετε πίσω δομημένο JSON.

Βήμα 1: Ρυθμίστε το περιβάλλον Python σας

Εγκαταστήστε την Python 3.12 (η πιο ασφαλής default επιλογή για production το 2025–2026) και τα απαραίτητα πακέτα:

1pip install requests pandas

Εγγραφείτε σε έναν πάροχο SERP API. Το προσφέρει 100 δωρεάν αναζητήσεις/μήνα· το δίνει 5.000 δωρεάν credits. Πάρτε το API key σας από το dashboard.

Βήμα 2: Ρυθμίστε το API request σας

Ακολουθεί ένα ελάχιστο παράδειγμα με το endpoint Google Shopping του ScraperAPI:

1import requests
2import pandas as pd
3API_KEY = "YOUR_API_KEY"
4query = "wireless noise cancelling headphones"
5resp = requests.get(
6    "https://api.scraperapi.com/structured/google/shopping",
7    params={"api_key": API_KEY, "query": query, "country_code": "us"}
8)
9data = resp.json()

Το API επιστρέφει δομημένο JSON με πεδία όπως title, price, link, thumbnail, source (πωλητής) και rating.

Βήμα 3: Κάντε parse το JSON response και εξαγάγετε τα πεδία

1products = data.get("shopping_results", [])
2rows = []
3for p in products:
4    rows.append({
5        "title": p.get("title"),
6        "price": p.get("price"),
7        "seller": p.get("source"),
8        "rating": p.get("rating"),
9        "reviews": p.get("reviews"),
10        "link": p.get("link"),
11        "thumbnail": p.get("thumbnail"),
12    })
13df = pd.DataFrame(rows)

Βήμα 4: Εξαγωγή σε CSV ή JSON

1df.to_csv("google_shopping_results.csv", index=False)

Ιδανικό για batch επεξεργασία: κάντε loop σε 50 keywords και φτιάξτε ένα πλήρες dataset σε ένα μόνο run του script. Το μειονέκτημα είναι το κόστος — τα SERP APIs χρεώνουν ανά query και, σε χιλιάδες queries την ημέρα, το ποσό ανεβαίνει. Περισσότερα για το pricing παρακάτω.

Μέθοδος 3: Scrape δεδομένα Google Shopping με Python + Playwright (αυτοματοποίηση browser)

• Δυσκολία: Προχωρημένο
• Χρόνος που χρειάζεται: ~1 ώρα+ (συν συνεχή συντήρηση)
• Τι θα χρειαστείτε: Python 3.10+, Playwright, residential proxies, υπομονή

Η προσέγγιση του «πλήρους ελέγχου». Ανοίγετε έναν πραγματικό browser, πηγαίνετε στο Google Shopping και εξάγετε δεδομένα από τη σελίδα που έχει ήδη φορτώσει. Η πιο ευέλικτη λύση, αλλά και η πιο εύθραυστη — τα anti-bot συστήματα της Google είναι επιθετικά και η δομή της σελίδας αλλάζει αρκετές φορές τον χρόνο.

Προειδοποίηση: έχω μιλήσει με χρήστες που πέρασαν εβδομάδες παλεύοντας με CAPTCHAs και IP blocks με αυτή τη μέθοδο. Λειτουργεί, αλλά απαιτεί συνεχή συντήρηση.

Βήμα 1: Ρυθμίστε Playwright και proxies

1pip install playwright
2playwright install chromium

Θα χρειαστείτε residential proxies. Τα datacenter IPs μπλοκάρονται σχεδόν αμέσως — ένας χρήστης σε forum το είπε ξεκάθαρα: «Όλα τα AWS IPs θα μπλοκαριστούν ή θα περάσουν CAPTCHA μετά από 1/2 αποτελέσματα». Υπηρεσίες όπως Bright Data, Oxylabs ή Decodo προσφέρουν pools residential proxy από περίπου $1–5/GB.

Ρυθμίστε το Playwright με ένα ρεαλιστικό user-agent και το proxy σας:

1from playwright.sync_api import sync_playwright
2with sync_playwright() as p:
3    browser = p.chromium.launch(
4        headless=True,
5        proxy={"server": "http://your-proxy:port", "username": "user", "password": "pass"}
6    )
7    context = browser.new_context(
8        user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 ..."
9    )
10    page = context.new_page()

Βήμα 2: Μεταβείτε στο Google Shopping και αντιμετωπίστε τα anti-bot μέτρα

Δημιουργήστε το URL του Google Shopping και μεταβείτε εκεί:

1query = "wireless noise cancelling headphones"
2url = f"https://www.google.com/search?udm=28&q={query}&gl=us&hl=en"
3page.goto(url, wait_until="networkidle")

Αν εμφανιστεί popup συγκατάθεσης για cookies στην ΕΕ, κλείστε το:

1try:
2    page.click("button#L2AGLb", timeout=3000)
3except:
4    pass

Προσθέστε ανθρώπινες καθυστερήσεις ανάμεσα στις ενέργειες — τυχαίο wait 2–5 δευτερολέπτων ανάμεσα στα page loads. Τα συστήματα ανίχνευσης της Google εντοπίζουν γρήγορα, ομοιόμορφα μοτίβα αιτημάτων.

Βήμα 3: Κάντε scroll, pagination και εξαγωγή των προϊόντων

Το Google Shopping φορτώνει τα αποτελέσματα δυναμικά. Κάντε scroll για να ενεργοποιήσετε το lazy loading και μετά εξαγάγετε τις κάρτες προϊόντων:

1import time, random
2# Scroll για να φορτώσουν όλα τα αποτελέσματα
3for _ in range(3):
4    page.evaluate("window.scrollBy(0, 1000)")
5    time.sleep(random.uniform(1.5, 3.0))
6# Εξαγωγή καρτών προϊόντων
7cards = page.query_selector_all("[jsname='ZvZkAe']")
8results = []
9for card in cards:
10    title = card.query_selector("h3")
11    price = card.query_selector("span.a8Pemb")
12    # ... εξαγωγή και άλλων πεδίων
13    results.append({
14        "title": title.inner_text() if title else None,
15        "price": price.inner_text() if price else None,
16    })

Σημαντική σημείωση: τα CSS selectors παραπάνω είναι ενδεικτικά και θα αλλάξουν. Η Google αλλάζει class names συχνά. Έχουν καταγραφεί τρία διαφορετικά σύνολα selectors μόνο μέσα στο 2024–2026. Βασιστείτε σε πιο σταθερά attributes όπως jsname, data-cid, tags <h3> και img[alt] αντί για class names.

Βήμα 4: Αποθήκευση σε CSV ή JSON

1import json
2from datetime import datetime
3filename = f"shopping_{datetime.now().strftime('%Y%m%d_%H%M')}.json"
4with open(filename, "w") as f:
5    json.dump(results, f, indent=2)

Περιμένετε να συντηρείτε αυτό το script τακτικά. Όταν η Google αλλάζει τη δομή της σελίδας — κάτι που συμβαίνει πολλές φορές τον χρόνο — οι selectors χαλάνε και επιστρέφετε στο debugging.

Το μεγαλύτερο πρόβλημα: CAPTCHAs και anti-bot blocks

Forum μετά από forum, η ίδια ιστορία: «Πέρασα μερικές εβδομάδες αλλά τελικά τα παράτησα απέναντι στα anti-bot μέτρα της Google». Τα CAPTCHAs και τα IP blocks είναι ο βασικός λόγος που οι περισσότεροι εγκαταλείπουν τα DIY Google Shopping scrapers.

Πώς μπλοκάρει η Google τα scrapers (και τι να κάνετε)

Τον Ιανουάριο του 2025, η Google έκανε υποχρεωτική την εκτέλεση JavaScript για τα SERP και τα αποτελέσματα Shopping, — συμπεριλαμβανομένων pipelines που χρησιμοποιούσαν τα SemRush και SimilarWeb. Έπειτα, τον Σεπτέμβριο του 2025, η Google κατάργησε τα παλιά URLs των product detail pages και τα ανακατεύθυνε σε ένα νέο "Immersive Product" surface που φορτώνει μέσω async AJAX. Κάθε οδηγός πριν από τα τέλη του 2025 είναι πλέον σε μεγάλο βαθμό ξεπερασμένος.

Πώς αντιμετωπίζει κάθε μέθοδος αυτές τις προκλήσεις

Τα SERP APIs τα χειρίζονται όλα στο παρασκήνιο — proxies, rendering, CAPTCHA solving. Δεν χρειάζεται να ασχοληθείτε.

Το Thunderbit Cloud Scraping χρησιμοποιεί κατανεμημένη cloud υποδομή σε ΗΠΑ, ΕΕ και Ασία για να χειρίζεται αυτόματα JavaScript rendering και anti-bot μέτρα. Το Browser Scraping mode χρησιμοποιεί τη δική σας authenticated συνεδρία Chrome, κάτι που παρακάμπτει πλήρως την ανίχνευση γιατί μοιάζει με κανονικό χρήστη που περιηγείται.

Το DIY Playwright μεταφέρει όλο το βάρος πάνω σας — διαχείριση proxy, ρύθμιση καθυστερήσεων, επίλυση CAPTCHA, συντήρηση selectors και συνεχής παρακολούθηση για σφάλματα.

Το πραγματικό κόστος για να κάνετε scrape δεδομένα Google Shopping: μια ειλικρινής σύγκριση

«$50 για περίπου 20k requests… λίγο τσιμπημένο για το hobby project μου.» Αυτό το παράπονο εμφανίζεται συνεχώς στα forums. Όμως η συζήτηση συνήθως αγνοεί το μεγαλύτερο κόστος από όλα.

Πίνακας σύγκρισης κόστους

Το κρυφό κόστος που όλοι αγνοούν: ο χρόνος σας

Μια DIY λύση του $0 που καταναλώνει 40 ώρες debugging δεν είναι δωρεάν. Με $50/ώρα, αυτό είναι $2.000 σε εργασία — για ένα scraper που μπορεί να χαλάσει ξανά τον επόμενο μήνα όταν η Google αλλάξει το DOM.

Η Technology Outlook της McKinsey δείχνει ότι το . Κάτω από αυτό το όριο, η in-house ανάπτυξη «καταναλώνει budget χωρίς να αποδίδει ROI». Για τις περισσότερες ομάδες ecommerce που κάνουν από μερικές εκατοντάδες έως μερικές χιλιάδες αναζητήσεις την εβδομάδα, ένα no-code εργαλείο ή ένα SERP API είναι σημαντικά πιο οικονομικό από το να φτιάξετε κάτι μόνοι σας.

Πώς να στήσετε αυτοματοποιημένη παρακολούθηση τιμών στο Google Shopping

Οι περισσότεροι οδηγοί αντιμετωπίζουν το scraping ως μία εφάπαξ εργασία. Η πραγματική χρήση για τις ομάδες ecommerce είναι η συνεχής, αυτοματοποιημένη παρακολούθηση. Δεν χρειάζεστε μόνο τις σημερινές τιμές — χρειάζεστε τις χθεσινές, της περασμένης εβδομάδας και τις αυριανές.

Ρύθμιση προγραμματισμένου scraping με το Thunderbit

Το Scheduled Scraper του Thunderbit σάς επιτρέπει να περιγράψετε το χρονικό διάστημα σε απλή γλώσσα — «κάθε μέρα στις 9 π.μ.» ή «κάθε Δευτέρα και Πέμπτη στις 12 το μεσημέρι» — και το AI το μετατρέπει σε επαναλαμβανόμενο πρόγραμμα. Εισάγετε τα Google Shopping URLs σας, πατάτε "Schedule," και τελειώσατε.

Κάθε εκτέλεση γίνεται export αυτόματα σε Google Sheets, Airtable ή Notion. Το τελικό αποτέλεσμα: ένα spreadsheet που ενημερώνεται καθημερινά με τιμές ανταγωνιστών, έτοιμο για pivot tables ή alerts.

Χωρίς cron jobs. Χωρίς διαχείριση server. Χωρίς πονοκεφάλους από Lambda functions. (Έχω δει forum posts από developers που πάλευαν μέρες να τρέξουν Selenium σε AWS Lambda — το scheduler του Thunderbit τα παραλείπει όλα αυτά.)

Για περισσότερα σχετικά με τη δημιουργία , έχουμε ξεχωριστό αναλυτικό οδηγό.

Προγραμματισμός με Python (για developers)

Αν χρησιμοποιείτε την προσέγγιση SERP API, μπορείτε να προγραμματίσετε εκτελέσεις με cron jobs (Linux/Mac), Windows Task Scheduler ή cloud schedulers όπως AWS Lambda ή Google Cloud Functions. Βιβλιοθήκες Python όπως το APScheduler λειτουργούν επίσης.

Το tradeoff: πλέον εσείς είστε υπεύθυνοι για την παρακολούθηση της υγείας του script, τον χειρισμό αποτυχιών, την εναλλαγή proxies με πρόγραμμα και την ενημέρωση των selectors όταν η Google αλλάζει τη σελίδα. Για τις περισσότερες ομάδες, ο χρόνος engineering που χρειάζεται για τη συντήρηση ενός προγραμματισμένου Python scraper ξεπερνά το κόστος ενός εξειδικευμένου εργαλείου.

Συμβουλές και βέλτιστες πρακτικές για scraping δεδομένων Google Shopping

Όποια μέθοδο κι αν επιλέξετε, μερικά πράγματα θα σας γλιτώσουν από μπελάδες.

Σεβαστείτε τα rate limits

Μην «βομβαρδίζετε» την Google με εκατοντάδες γρήγορα requests — θα μπλοκαριστείτε και το IP σας μπορεί να παραμείνει flagged για λίγο καιρό. DIY μέθοδοι: βάλτε αποστάσεις 10–20 δευτερολέπτων ανάμεσα στα requests με τυχαίο jitter. Τα εργαλεία και τα APIs το χειρίζονται αυτό για εσάς.

Ταιριάξτε τη μέθοδο με τον όγκο σας

Ένας γρήγορος οδηγός απόφασης:

• < 10 queries/εβδομάδα → Thunderbit free tier ή SerpApi free tier
• 10–1.000 queries/εβδομάδα → επί πληρωμή πλάνο SERP API ή
• 1.000+ queries/εβδομάδα → enterprise plan SERP API ή Thunderbit Open API

Καθαρίστε και επαληθεύστε τα δεδομένα σας

Οι τιμές έρχονται με σύμβολα νομίσματος, μορφοποίηση ανά locale (1.299,00 € vs $1,299.00) και περιστασιακά άσχετους χαρακτήρες. Χρησιμοποιήστε τα Field AI Prompts του Thunderbit για να τα κανονικοποιήσετε κατά την εξαγωγή ή καθαρίστε τα μετά με pandas:

1df["price_num"] = df["price"].str.replace(r"[^\d.]", "", regex=True).astype(float)

Ελέγξτε για διπλότυπα μεταξύ οργανικών και sponsored καταχωρίσεων — συχνά αλληλεπικαλύπτονται. Κάντε deduplicate με βάση το tuple (title, price, seller).

Γνωρίστε το νομικό πλαίσιο

Το scraping δημόσια διαθέσιμων δεδομένων προϊόντων θεωρείται γενικά νόμιμο, αλλά το νομικό τοπίο αλλάζει γρήγορα. Η πιο σημαντική πρόσφατη εξέλιξη: βάσει του DMCA § 1201 για παράκαμψη του συστήματος anti-scraping "SearchGuard" της Google. Πρόκειται για μια νέα οδό επιβολής που παρακάμπτει τις άμυνες που αναγνωρίστηκαν σε παλαιότερες υποθέσεις όπως hiQ v. LinkedIn και Van Buren v. United States.

Πρακτικές κατευθυντήριες γραμμές:

• Κάντε scrape μόνο δημόσια διαθέσιμα δεδομένα — μην συνδέεστε για να αποκτήσετε πρόσβαση σε περιορισμένο περιεχόμενο
• Μην εξάγετε προσωπικά δεδομένα (ονόματα αξιολογητών, στοιχεία λογαριασμών)
• Έχετε υπόψη ότι οι Όροι Χρήσης της Google απαγορεύουν την αυτοματοποιημένη πρόσβαση — η χρήση SERP API ή browser extension μειώνει (αλλά δεν εξαλείφει) τις νομικές γκρίζες ζώνες
• Για operations στην ΕΕ, λάβετε υπόψη το GDPR, αν και οι καταχωρίσεις προϊόντων είναι κατά κύριο λόγο μη προσωπικά εμπορικά δεδομένα
• Σκεφτείτε να συμβουλευτείτε νομικό σύμβουλο αν χτίζετε εμπορικό προϊόν πάνω σε scraped δεδομένα

Για πιο αναλυτική ματιά στις , έχουμε καλύψει το θέμα ξεχωριστά.

Ποια μέθοδο να χρησιμοποιήσετε για να κάνετε scrape δεδομένα Google Shopping;

Αφού δοκίμασα και τις τρεις προσεγγίσεις στις ίδιες κατηγορίες προϊόντων, εκεί κατέληξα:

Αν είστε μη τεχνικός χρήστης και θέλετε γρήγορα δεδομένα — χρησιμοποιήστε το Thunderbit. Ανοίξτε το Google Shopping, κάντε δύο κλικ, κάντε export. Θα έχετε ένα καθαρό spreadsheet σε λιγότερο από 5 λεπτά. Το σάς επιτρέπει να το δοκιμάσετε χωρίς δέσμευση, και η λειτουργία subpage scraping δίνει πλουσιότερα δεδομένα από όσα παράγουν οι περισσότερες Python λύσεις.

Αν είστε developer και χρειάζεστε επαναλήψιμη, προγραμματική πρόσβαση — χρησιμοποιήστε SERP API. Η αξιοπιστία αξίζει το κόστος ανά query και γλιτώνετε όλα τα anti-bot προβλήματα. Το SerpApi έχει την καλύτερη τεκμηρίωση· το ScraperAPI έχει το πιο γενναιόδωρο free tier.

Αν θέλετε μέγιστο έλεγχο και χτίζετε custom pipeline — το Playwright λειτουργεί, αλλά μπείτε με ανοιχτά μάτια. Προϋπολογίστε σημαντικό χρόνο για διαχείριση proxy, συντήρηση selectors και χειρισμό CAPTCHA. Το 2025–2026, το ελάχιστο βιώσιμο bypass stack είναι curl_cffi με Chrome impersonation + residential proxies + pacing 10–20 δευτερολέπτων. Ένα απλό requests script με rotating user-agents είναι ουσιαστικά νεκρό.

Η καλύτερη μέθοδος είναι αυτή που σας δίνει ακριβή δεδομένα χωρίς να σας τρώει όλη την εβδομάδα. Για τους περισσότερους ανθρώπους, αυτό δεν είναι ένα Python script 60 γραμμών — είναι δύο κλικ.

Δείτε το αν χρειάζεστε όγκο ή παρακολουθήστε τα tutorials στο για να δείτε τη ροή εργασίας στην πράξη.

Συχνές ερωτήσεις

Είναι νόμιμο να κάνω scrape δεδομένα από το Google Shopping;

Το scraping δημόσια διαθέσιμων δεδομένων προϊόντων είναι γενικά νόμιμο σύμφωνα με προηγούμενα όπως hiQ v. LinkedIn και Van Buren v. United States. Ωστόσο, οι Όροι Χρήσης της Google απαγορεύουν την αυτοματοποιημένη πρόσβαση και η αγωγή της Google κατά της SerpApi τον Δεκέμβριο του 2025 εισήγαγε μια νέα DMCA § 1201 θεωρία κατά της παράκαμψης. Η χρήση αξιόπιστων εργαλείων και APIs μειώνει τον κίνδυνο. Για εμπορικές χρήσεις, συμβουλευτείτε νομικό σύμβουλο.

Μπορώ να κάνω scrape το Google Shopping χωρίς να μπλοκαριστώ;

Ναι, αλλά η μέθοδος έχει σημασία. Τα SERP APIs χειρίζονται τα anti-bot μέτρα αυτόματα. Το Cloud Scraping του Thunderbit χρησιμοποιεί κατανεμημένη υποδομή για να αποφεύγει μπλοκαρίσματα, ενώ το Browser Scraping mode χρησιμοποιεί τη δική σας συνεδρία Chrome (που μοιάζει με κανονική περιήγηση). Τα DIY Python scripts απαιτούν residential proxies, ανθρώπινες καθυστερήσεις και διαχείριση TLS fingerprint — και ακόμη και τότε, τα μπλοκαρίσματα είναι συχνά.

Ποιος είναι ο πιο εύκολος τρόπος να κάνω scrape δεδομένα Google Shopping;

Το Chrome Extension του Thunderbit. Μεταβείτε στο Google Shopping, πατήστε "AI Suggest Fields", πατήστε "Scrape" και κάντε export σε Google Sheets ή Excel. Χωρίς κώδικα, χωρίς API keys, χωρίς ρύθμιση proxy. Όλη η διαδικασία παίρνει περίπου 2 λεπτά.

Κάθε πότε μπορώ να κάνω scrape το Google Shopping για παρακολούθηση τιμών;

Με το Scheduled Scraper του Thunderbit, μπορείτε να ορίσετε καθημερινή, εβδομαδιαία ή προσαρμοσμένη παρακολούθηση χρησιμοποιώντας περιγραφές σε απλή γλώσσα. Με SERP APIs, η συχνότητα εξαρτάται από τα credit limits του πλάνου σας — οι περισσότεροι πάροχοι προσφέρουν αρκετά για καθημερινή παρακολούθηση μερικών εκατοντάδων SKU. Τα DIY scripts μπορούν να τρέχουν όσο συχνά αντέχει η υποδομή σας, αλλά η μεγαλύτερη συχνότητα σημαίνει περισσότερους πονοκεφάλους anti-bot.

Μπορώ να εξαγάγω δεδομένα Google Shopping σε Google Sheets ή Excel;

Ναι. Το Thunderbit εξάγει απευθείας σε Google Sheets, Excel, Airtable και Notion δωρεάν. Τα Python scripts μπορούν να εξάγουν σε CSV ή JSON, τα οποία μετά μπορείτε να εισαγάγετε σε οποιοδήποτε spreadsheet tool. Για συνεχή παρακολούθηση, τα προγραμματισμένα exports του Thunderbit σε Google Sheets δημιουργούν ένα ζωντανό, αυτόματα ενημερούμενο dataset.

• Μάθετε περισσότερα