Топ-15 AI веб-краулеров, о которых стоит знать в 2025 году

Давайте на минутку вернёмся в 2015-й. Тогда, если нужно было вытащить данные с сайта, по сути оставалось два пути: (1) уламывать знакомого 개발자 написать скрипт на Python или (2) убить выходные на XPath (а в понедельник благополучно забыть, что это вообще было). Перематываем на сегодня — и рынок просто не узнать. AI и LLM влетели в игру и превратили веб-скрейпинг из технической головной боли в задачу, с которой справится даже коллега из sales или marketing — иногда буквально в пару кликов.

Я много лет в SaaS и автоматизации и своими глазами видел, как индустрия прошла путь от хрупких скриптов до устойчивых AI-агентов. Спрос на веб-данные растёт взрывными темпами: уже более — от дерзких стартапов до корпораций уровня Google — используют скрейпинг, чтобы получать инсайты. Рынок уверенно идёт к отметке и, по прогнозам, удвоится к 2030. А главный «переворот» здесь — ai веб-краулер: ты просто описываешь задачу обычным языком, а дальше инструмент делает всю тяжёлую работу.

Так что, будь ты разработчиком, бизнес-пользователем или просто человеком, уставшим копировать данные строка за строкой, — вот мой взгляд на 15 лучших AI веб-краулеров, которые стоит знать в 2025 году. И да, я подробно объясню, почему Thunderbit (да, компания, которую я соосновал) уверенно занимает первое место.

Почему AI меняет скрейпинг веб-страниц: новая эпоха инструментов Web Scraper

Скажем прямо: классический веб-скрейпинг никогда не был заточен под обычных бизнес-пользователей. Всё держалось на коде, селекторах и надежде, что скрипт не развалится после следующего редизайна сайта. Но AI и LLM полностью переписали правила игры.

Вот что именно изменилось:

• Инструкции на естественном языке: вместо возни с кодом ты просто объясняешь, что нужно получить. Инструменты вроде понимают запрос на обычном английском и сами настраивают извлечение данных ().
• Адаптация к изменениям: AI-скрейперы умеют и заметно снижают объём ручной поддержки.
• Работа с динамическим контентом: современные сайты обожают JavaScript и бесконечную прокрутку. AI-инструменты умеют взаимодействовать с такими элементами и забирать данные, которые «старые» скрейперы часто просто не видели.
• Структурированный результат благодаря AI-парсингу: LLM-скрейперы реально и возвращают аккуратные, структурированные данные.
• Автоматическое обход антибот-защиты: AI-скрейперы могут , используя прокси и headless-браузеры, чтобы не ловить блокировки по IP.
• Встроенные сценарии работы с данными: лучшие решения не просто «снимают» данные — они доставляют их туда, где ты реально работаешь: экспорт в Google Sheets, Airtable, Notion и другие сервисы в один клик ().

Итог: веб-скрейпинг стал похож на «нажми и получи» (а иногда — на чат), и теперь веб-данные могут напрямую использовать команды sales, marketing и ops — не только разработчики.

15 лучших AI веб-краулеров для скрейпинга веб-страниц в 2025 году

Разберём топ-15 AI веб-краулеров — начнём с Thunderbit. По каждому инструменту расскажу о ключевых возможностях, для кого он, сколько стоит и чем выделяется. И да — честно отмечу, где каждый особенно хорош (и где могут быть ограничения).

1. Thunderbit: AI Web Scraper для всех

Я, конечно, не совсем объективен, но Thunderbit — это тот ai web scraper, которого мне не хватало много лет назад. Почему он №1 в списке:

• Извлечение данных на естественном языке: ты буквально «общаешься» с Thunderbit. Просто опиши, что нужно — например: «собери названия и цены всех товаров на этой странице» — и AI сделает остальное (). Без кода, без селекторов, без боли.
• Сбор данных с подстраниц и многоуровневый краулинг: Thunderbit умеет . Например: снять список товаров, затем зайти в карточку каждого и забрать детали — за один проход.
• Мгновенный структурированный результат: AI , предлагает релевантные поля, нормализует форматы и даже может суммировать или классифицировать текст.
• Поддержка разных источников: Thunderbit работает не только с HTML — он извлекает данные из PDF и изображений благодаря встроенному OCR и vision AI ().
• Интеграции для бизнеса: экспорт в Google Sheets, Airtable, Notion или Excel в один клик (). Можно планировать сбор по расписанию и сразу встраивать данные в процессы команды.
• Готовые шаблоны: для сайтов вроде Amazon, LinkedIn, Zillow и других Thunderbit предлагает — извлечение данных в один клик.
• Простота и доступность: интерфейс «наведи и нажми» плюс понятный помощник. По отзывам, стартовать можно за считанные минуты.

Thunderbit доверяют , включая команды Accenture, Grammarly и Puma. Отделы продаж используют его, чтобы , риэлторы агрегируют объявления, а маркетологи следят за конкурентами — и всё это без единой строки кода.

Цена: есть (до 100 шагов/месяц), платные планы — от $14.99/месяц. Даже Pro остаётся доступным для индивидуальных пользователей и небольших команд.

Thunderbit — самое близкое из того, что я видел, к идее «превратить веб в базу данных». И он сделан для всех, а не только для инженеров.

2. Crawl4AI

Для кого: разработчики и технические команды, которые строят кастомные пайплайны.

Crawl4AI — open-source фреймворк на Python, заточенный под скорость и крупномасштабный веб-краулинг, с . Он очень быстрый, поддерживает headless-браузеры для динамического контента и умеет структурировать данные так, чтобы их было удобно «скармливать» AI-воркфлоу.

• Лучше всего подходит: разработчикам, которым нужен мощный и настраиваемый движок краулинга.
• Цена: бесплатно (лицензия MIT). Хостинг и запуск — на вашей стороне.

3. ScrapeGraphAI

Для кого: разработчики и аналитики, которые строят AI-агентов или сложные data-пайплайны.

ScrapeGraphAI — prompt-ориентированная open-source библиотека на Python, которая превращает сайты в структурированные «графы» данных с помощью LLM. Можно писать запросы вроде «извлеки названия, цены и рейтинги товаров с первых 5 страниц», а инструмент сам соберёт воркфлоу скрейпинга ().

• Лучше всего подходит: продвинутым пользователям, которым нужен гибкий скрейпинг через промпты.
• Цена: библиотека open-source — бесплатно; облачный API — от $20/месяц.

4. Firecrawl

Для кого: разработчики, создающие AI-агентов или крупные data-пайплайны.

Firecrawl — AI-ориентированная платформа и API для краулинга, которая превращает целые сайты в данные «готовые для LLM» (). Выдаёт Markdown или JSON, справляется с динамическим контентом и интегрируется с LangChain и LlamaIndex.

• Лучше всего подходит: разработчикам, которым нужно подмешивать живые веб-данные в AI-модели.
• Цена: open-source ядро — бесплатно; облачные планы — от $19/месяц.

5. Browse AI

Для кого: бизнес-пользователи, growth-специалисты и аналитики.

Browse AI — no-code платформа с . Ты «обучаешь» робота, кликая по нужным элементам, а AI обобщает паттерн для будущих запусков. Поддерживает логины, бесконечную прокрутку и мониторинг изменений на сайтах.

• Лучше всего подходит: нетехническим пользователям для автоматизации сбора данных и мониторинга.
• Цена: бесплатный план (50 кредитов/месяц); платные — от $19/месяц.

6. LLM Scraper

Для кого: разработчики, которые хотят поручить парсинг AI.

LLM Scraper — open-source библиотека на JavaScript/TypeScript: ты , а LLM извлекает нужные поля с любой страницы. Построена на Playwright, поддерживает разных провайдеров LLM и даже может генерировать переиспользуемый код.

• Лучше всего подходит: разработчикам, которые хотят превращать страницы в структурированные данные с помощью LLM.
• Цена: бесплатно (лицензия MIT).

7. Reader (Jina Reader)

Для кого: разработчики, создающие LLM-приложения, чат-ботов или сервисы суммаризации.

Jina Reader — API, которое извлекает , возвращая LLM-ready Markdown или JSON. Работает на кастомной AI-модели и умеет делать подписи к изображениям.

• Лучше всего подходит: для получения «читабельного» контента для LLM или Q&A-систем.
• Цена: бесплатный API (для базового использования ключ не нужен).

8. Bright Data

Для кого: enterprise и профессиональные пользователи, которым важны масштаб, комплаенс и надёжность.

Bright Data — тяжеловес в индустрии веб-данных: огромная прокси-сеть и . Есть готовые скрейперы, универсальный Web Scraper API и «LLM-ready» фиды данных.

• Лучше всего подходит: организациям, которым нужны стабильные веб-данные в большом объёме.
• Цена: премиальная, по потреблению. Доступны пробные периоды.

9. Octoparse

Для кого: пользователи от «совсем без технавыков» до «немного технических».

Octoparse — давно известный no-code инструмент с и AI-автоопределением. Поддерживает логины, бесконечную прокрутку и экспорт в разные форматы.

• Лучше всего подходит: аналитикам, владельцам малого бизнеса и исследователям.
• Цена: есть бесплатный уровень; платные планы — от $59/месяц.

10. Apify

Для кого: разработчики и техкоманды, которым нужен кастомный скрейпинг/автоматизация.

Apify — облачная платформа для запуска скриптов («actors») и . Масштабируется, дружит с AI и включает управление прокси.

• Лучше всего подходит: разработчикам, которые хотят запускать свои скрипты в облаке.
• Цена: есть бесплатный тариф; платные планы по потреблению — от $49/месяц.

11. Zyte (Scrapy Cloud)

Для кого: разработчики и компании, которым нужен enterprise-уровень скрейпинга.

Zyte — компания, стоящая за Scrapy. Она предлагает облачную платформу и . Есть расписания, прокси и поддержка крупных проектов.

• Лучше всего подходит: dev-командам, которые ведут долгосрочные проекты по скрейпингу.
• Цена: от пробных периодов до кастомных enterprise-планов.

12. Webscraper.io

Для кого: новички, журналисты и исследователи.

— для извлечения данных «наведи и нажми». Простое, бесплатное для локального использования и с облачным сервисом для более крупных задач.

• Лучше всего подходит: быстрым разовым задачам.
• Цена: расширение бесплатно; облачные планы — примерно от $50/месяц.

13. ParseHub

Для кого: нетехнические пользователи, которым нужно больше возможностей, чем у базовых инструментов.

ParseHub — десктопное приложение с визуальным сценарием для скрейпинга динамического контента, включая карты и формы. Можно запускать проекты в облаке, есть API.

• Лучше всего подходит: digital-маркетологам, аналитикам и журналистам.
• Цена: бесплатный уровень (200 страниц за запуск); платные планы — от $189/месяц.

14. Diffbot

Для кого: enterprise и AI-компании, которым нужны большие объёмы структурированных веб-данных.

Diffbot использует computer vision и NLP, чтобы с любых страниц. Предлагает API для статей, товаров и огромный knowledge graph.

• Лучше всего подходит: market intelligence, финтеху и данным для обучения AI.
• Цена: премиальная, от ~$299/месяц.

15. DataMiner

Для кого: нетехнические пользователи, особенно в продажах, маркетинге и журналистике.

DataMiner — для быстрого извлечения веб-данных «наведи и нажми». Есть библиотека готовых «рецептов» и экспорт прямо в Google Sheets.

• Лучше всего подходит: быстрым задачам вроде выгрузки таблиц и списков в таблицы.
• Цена: бесплатный уровень (500 страниц/день); Pro — от ~$19/месяц.

Сравнение лучших AI Web Scraper инструментов: какой подойдёт именно вам?

Вот сравнение на верхнем уровне, чтобы проще было выбрать:

Категории инструментов: от «тяжёлой артиллерии» для разработчиков до удобных бизнес-скрейперов

Чтобы список было проще «прочитать», давай разложим инструменты по нескольким группам:

1. Мощные решения для разработчиков и open-source

• Примеры: Crawl4AI, LLM Scraper, Apify, Zyte/Scrapy, Firecrawl
• Сильные стороны: гибкость, масштабирование, тонкая настройка. Отлично для кастомных пайплайнов и интеграций с AI.
• Компромиссы: нужны навыки программирования и больше конфигурации.
• Сценарии: собственный data-пайплайн, сложные сайты, интеграция с внутренними системами.

2. AI-агенты для скрейпинга с интеграцией LLM

• Примеры: Thunderbit, ScrapeGraphAI, Firecrawl, Reader (Jina), LLM Scraper
• Сильные стороны: сокращают дистанцию между «собрать» и «понять» данные. Интерфейсы на естественном языке делают их доступнее.
• Компромиссы: часть решений ещё активно развивается; иногда меньше «ручного контроля».
• Сценарии: быстрые ответы/датасеты, автономные агенты, подача живых данных в LLM.

3. No-code/low-code инструменты для бизнеса

• Примеры: Thunderbit, Browse AI, Octoparse, ParseHub, , DataMiner
• Сильные стороны: дружелюбный интерфейс, минимум кода, хорошо для регулярных бизнес-задач.
• Компромиссы: могут «спотыкаться» на очень сложных сайтах или при огромных объёмах.
• Сценарии: лидогенерация, мониторинг конкурентов, исследования, разовые выгрузки.

4. Enterprise-платформы и сервисы данных

• Примеры: Bright Data, Diffbot, Zyte
• Сильные стороны: решения «под ключ», управляемые сервисы, комплаенс и надёжность на масштабе.
• Компромиссы: дороже, требуется онбординг.
• Сценарии: крупные постоянные пайплайны, market intelligence, данные для обучения AI.

Как выбрать подходящий AI веб-краулер под ваши задачи скрейпинга

Выбор инструмента легко может перегрузить, поэтому держи пошаговый чек-лист:

1. Определи цели и требования к данным: какие сайты и какие поля нужны? как часто? в каком объёме? что ты будешь делать с результатом?
2. Оцени технический уровень: без кода — Thunderbit, Browse AI или Octoparse. Немного скриптинга — LLM Scraper или DataMiner. Сильные dev-навыки — Crawl4AI, Apify или Zyte.
3. Учти частоту и масштаб: разовая задача — подойдут бесплатные инструменты. Регулярно — ищи расписания. Большие объёмы — enterprise или open-source на масштабе.
4. Бюджет и модель оплаты: бесплатные планы хороши для тестов. Подписка vs оплата по потреблению — зависит от сценария.
5. Тест и proof of concept: прогони пару инструментов на твоих реальных данных. У большинства есть free tier.
6. Поддержка и обслуживание: кто будет чинить, если сайт изменится? No-code с AI иногда сам «подлечит» мелкие изменения; open-source — это ты или комьюнити.
7. Сопоставь инструменты со сценариями: отдел продаж собирает лиды — Thunderbit или Browse AI. Исследователь собирает твиты — DataMiner или . AI-модели нужны новости — Jina Reader или Zyte. Делаешь сайт сравнения — Apify или Zyte.
8. Продумай запасной вариант: иногда один инструмент не «берёт» конкретный сайт. Нужен план B.

«Правильный» инструмент — тот, который даёт нужные данные с минимальным трением и в рамках бюджета. Иногда это комбинация решений.

Thunderbit против классических инструментов Web Scraper: чем он выделяется

Давай по пунктам, почему Thunderbit реально отличается:

• Интерфейс на естественном языке: без кода и без «акробатики» с кликами. Просто опиши задачу ().
• Ноль настройки и подсказки шаблонов: Thunderbit сам определяет пагинацию, подстраницы и даже предлагает шаблоны для популярных сайтов ().
• Очистка и обогащение данных на базе AI: суммаризация, категоризация, перевод и обогащение прямо во время скрейпинга ().
• Меньше проблем с поддержкой: AI Thunderbit устойчив к небольшим изменениям сайта, поэтому меньше поломок.
• Интеграции с бизнес-инструментами: экспорт в Google Sheets, Airtable, Notion без возни с CSV ().
• Быстрый результат: от идеи до данных — минуты, а не дни.
• Низкий порог входа: если ты умеешь пользоваться браузером и нормально формулировать запрос, ты сможешь работать с Thunderbit.
• Универсальность: сайты, PDF, изображения и другое — в одном инструменте.

Thunderbit — это не просто скрейпер, а data-ассистент, который органично встраивается в процессы sales, marketing, ecommerce или real estate.

Лучшие практики скрейпинга веб-страниц с AI Web Scraper инструментами

Чтобы выжать максимум из AI-скрейперов, вот мои главные рекомендации:

1. Чётко сформулируй, какие данные нужны: какие поля, сколько страниц, какой формат результата.
2. Используй подсказки AI: автоопределение полей и рекомендации помогают не упустить важное ().
3. Начинай с малого и проверяй: протестируй на небольшом сэмпле, проверь результат, при необходимости уточни настройки.
4. Учитывай динамический контент: убедись, что инструмент поддерживает пагинацию, бесконечную прокрутку и взаимодействия.
5. Соблюдай правила сайтов: проверяй robots.txt, не собирай чувствительные данные и уважай лимиты запросов.
6. Интегрируй для автоматизации: используй экспорт и webhooks, чтобы данные сразу попадали в твой процесс.
7. Следи за качеством данных: делай sanity-check, применяй постобработку и мониторь ошибки.
8. Пиши короткие и точные промпты: в AI-инструментах ясные инструкции дают лучший результат.
9. Учись у комьюнити: форумы и комьюнити помогают с лайфхаками и разбором проблем.
10. Следи за обновлениями: AI-инструменты развиваются очень быстро — новые фичи появляются постоянно.

Будущее веб-скрейпинга: AI, LLM и рост агентов Web Scraper на естественном языке

Если смотреть вперёд, сближение AI и веб-скрейпинга будет только ускоряться:

• Полностью автономные агенты: скоро ты будешь задавать конечную цель, а агент сам придумает, как добыть данные.
• Мультимодальное извлечение: скрейперы будут доставать данные из текста, изображений, PDF и даже видео.
• Интеграция с AI-моделями в реальном времени: у LLM появятся встроенные модули для получения и парсинга живых веб-данных.
• Естественный язык повсюду: мы будем «разговаривать» с инструментами данных так же, как с людьми — и это сделает сбор и преобразование данных доступным всем.
• Больше адаптивности: AI-скрейперы будут учиться на сбоях и автоматически менять стратегии.
• Этика и право: будет больше обсуждений про этику данных, комплаенс и fair use.
• Персональные агенты: представь личного ассистента, который собирает новости, вакансии и другое под твои интересы.
• Интеграция с knowledge graph: AI-скрейперы будут постоянно пополнять базы знаний, делая AI умнее.

Вывод простой: будущее веб-скрейпинга тесно связано с будущим AI. Инструменты становятся умнее, автономнее и доступнее с каждым днём.

Заключение: как раскрыть бизнес-ценность, выбрав правильный AI веб-краулер

Веб-скрейпинг из нишевого технического навыка превратился в базовую бизнес-возможность — благодаря AI. Эти 15 инструментов показывают максимум того, что возможно в 2025 году: от решений для разработчиков до удобных помощников для бизнеса.

Главный секрет: правильный выбор инструмента может кратно увеличить ценность, которую ты получаешь из веб-данных. Для нетехнических команд Thunderbit — самый простой способ превратить веб в структурированную базу данных, готовую к анализу: без кода, без лишних шагов, только результат.

Так что, собираешь ли ты лиды, следишь за конкурентами или подпитываешь следующую AI-модель, — выдели время, чтобы оценить потребности, протестировать несколько вариантов и выбрать то, что подходит именно тебе. А если хочешь попробовать будущее веб-скрейпинга уже сегодня — . Нужные инсайты — всего в одном промпте.

Хочешь больше материалов? Загляни в — там есть разборы, туториалы и свежие новости про AI-извлечение данных.

Читайте также:

FAQs

1. Что такое AI веб-краулер и чем он отличается от традиционных веб-скрейперов?

AI веб-краулер использует обработку естественного языка и машинное обучение, чтобы понимать, извлекать и структурировать веб-данные. В отличие от классических скрейперов, где нужны ручное программирование и XPath-селекторы, AI-инструменты лучше справляются с динамическим контентом, адаптируются к изменениям вёрстки и понимают инструкции, написанные обычным языком.

2. Кому подойдут AI-инструменты веб-скрейпинга вроде Thunderbit?

Thunderbit рассчитан и на нетехнических, и на технических пользователей. Он отлично подходит специалистам по продажам, маркетингу, операционным процессам, исследованиям и ecommerce, которым нужно получать структурированные данные с сайтов, из PDF или изображений — без написания кода.

3. Какие функции выделяют Thunderbit среди других AI веб-краулеров?

Thunderbit предлагает интерфейс на естественном языке, многоуровневый краулинг, автоматическую структуризацию данных, поддержку OCR и удобный экспорт в Google Sheets и Airtable. Также есть AI-подсказки по полям и готовые шаблоны для популярных сайтов.

4. Есть ли бесплатные варианты AI веб-скрейпинга в 2025 году?

Да. Многие инструменты — например Thunderbit, Browse AI и DataMiner — предлагают бесплатные планы с ограничениями. Для разработчиков есть open-source варианты вроде Crawl4AI и ScrapeGraphAI: функциональность полная, но потребуется техническая настройка.

5. Как выбрать подходящий AI веб-краулер под мои задачи?

Начни с целей по данным, технических возможностей, бюджета и требований к масштабу. Если нужен no-code и максимальная простота — Thunderbit или Browse AI будут отличным выбором. Для больших объёмов или кастомных сценариев лучше подойдут Apify или Bright Data.