Thunderbit’s Realtor.com Scraper ช่วยเปลี่ยนประกาศอสังหาริมทรัพย์ให้เป็นข้อมูลที่สะอาดและเป็นโครงสร้างด้วยพลัง AI คุณสามารถดึงข้อมูลจากหน้าผลลัพธ์ประกาศ (รวมถึงการไล่หน้าด้วย pagination) แล้วใช้ subpage scraping เพื่อเปิดหน้ารายละเอียดของแต่ละทรัพย์และเติมข้อมูลเชิงลึก เช่น HOA, ปีที่สร้าง, ประวัติราคา และข้อมูลเอเจนต์ ส่งออกผลลัพธ์ไปยัง Excel, Google Sheets, Airtable หรือ Notion ได้ภายในไม่กี่นาทีด้วย AI Web Scraper
🏠 Realtor.com Scraper คืออะไร
AI-Powered Realtor.com Scraper คือ ที่ใช้ดึงข้อมูลจากหน้ารวมประกาศและหน้ารายละเอียดทรัพย์บน วิธีใช้ง่ายมาก: เปิดหน้าผลการค้นหาบน Realtor.com แล้วกด AI Suggest Columns จากนั้นกด Scrape—AI ของ Thunderbit จะอ่านหน้าเว็บ จัดข้อมูลให้อยู่ในรูปตาราง และสามารถทำงานต่อเนื่องทั้งการไล่หน้าและการเก็บข้อมูลจากหน้ารายละเอียดเมื่อคุณต้องการข้อมูลเพิ่ม

🧾 Realtor.com ดึงข้อมูลอะไรได้บ้าง
Realtor.com มีสัญญาณตลาดที่มีประโยชน์จำนวนมาก—ราคา, จำนวนวันในตลาด, ประเภททรัพย์, สต็อกบ้านสร้างใหม่ และเทรนด์ระดับย่าน ด้วย Thunderbit คุณสามารถเก็บข้อมูลเหล่านี้ไปใช้วิเคราะห์ ทำรายงาน สร้างรายชื่อผู้มุ่งหวัง (lead list) และติดตามความเปลี่ยนแปลงได้
ด้านล่างคือ 2 เวิร์กโฟลว์ยอดนิยมที่เริ่มใช้งานได้ทันที
📍 ดึงข้อมูล Realtor.com เพื่อวิเคราะห์ราคาตลาดรายพื้นที่
กรณีใช้งานนี้เน้นดึงข้อมูลระดับ “ประกาศ” จากหน้าค้นหารายพื้นที่ (เมือง/ZIP/โซน) เพื่อวิเคราะห์ราคา ปริมาณประกาศ และสัดส่วนประเภททรัพย์ในช่วงเวลา ตัวอย่างหน้า:

ขั้นตอน:
- ดาวน์โหลด และสมัครบัญชี
- ไปที่หน้าปลายทาง เช่น:
- กด AI Suggest Columns เพื่อให้ระบบแนะนำชื่อคอลัมน์และชนิดข้อมูลที่เหมาะสม
- กด Scrape เพื่อดึงข้อมูล แล้วส่งออกไปยัง Excel, Google Sheets, Airtable หรือ Notion
ชื่อคอลัมน์
| คอลัมน์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| 🏷️ ชื่อประกาศ (Listing Title) | หัวข้อที่แสดงบนการ์ด (มักมีจุดขายสำคัญ). |
| 📍 ที่อยู่ (Address) | ที่อยู่ถนน (หรือที่อยู่บางส่วนหากมีข้อจำกัด). |
| 🏙️ เมือง (City) | ชื่อเมืองสำหรับจัดกลุ่มและกรองข้อมูล. |
| 🗺️ รัฐ (State) | ตัวย่อรัฐ (มีประโยชน์เมื่อทำข้อมูลหลายตลาด). |
| 🔢 รหัสไปรษณีย์ (ZIP Code) | ZIP/รหัสไปรษณีย์เมื่อมีแสดง. |
| 💲 ราคาประกาศ (List Price) | ราคาขายที่แสดงบนหน้าผลลัพธ์. |
| 🛏️ ห้องนอน (Beds) | จำนวนห้องนอน. |
| 🛁 ห้องน้ำ (Baths) | จำนวนห้องน้ำ (อาจรวมครึ่งห้องน้ำ). |
| 📐 พื้นที่ใช้สอย (Square Footage) | พื้นที่ภายใน (ตารางฟุต) เมื่อมีแสดง. |
| 🌳 ขนาดที่ดิน (Lot Size) | ขนาดที่ดินหากมีบนการ์ด. |
| 🏠 ประเภททรัพย์ (Property Type) | บ้านเดี่ยว, คอนโด, ทาวน์โฮม, มัลติแฟมิลี ฯลฯ. |
| 🏗️ ปีที่สร้าง (Year Built) | ปีที่สร้างเมื่อมีแสดงบนการ์ดประกาศ. |
| 🕒 จำนวนวันในตลาด (Days on Market) | ตัวชี้วัด DOM หากมีแสดง (ช่วยดูความเร็วของตลาด). |
| 🖼️ URL รูปหลัก (Primary Image URL) | ลิงก์รูปภาพหลักของการ์ดประกาศ. |
| 🔗 URL ประกาศ (Listing URL) | ลิงก์ไปหน้ารายละเอียดทรัพย์ (ใช้สำหรับ subpage scraping). |
🏗️ ดึงข้อมูล Realtor.com เพื่อติดตามการเติบโตของบ้านสร้างใหม่
กรณีใช้งานนี้เหมาะสำหรับติดตาม สต็อกบ้านสร้างใหม่ และสัญญาณการเติบโต—โครงการใหม่ ชุมชนใหม่ และประกาศจากผู้พัฒนา—ในแต่ละตลาด ตัวอย่างหน้า:

ขั้นตอน:
- ดาวน์โหลด และสมัครบัญชี
- ไปที่หน้าปลายทาง เช่น:
- กด AI Suggest Columns เพื่อให้ระบบแนะนำชื่อคอลัมน์และชนิดข้อมูล
- กด Scrape เพื่อดึงข้อมูล แล้วส่งออกไปยังเครื่องมือที่คุณใช้
ชื่อคอลัมน์
| คอลัมน์ | คำอธิบาย |
|---|---|
| 🏘️ ชื่อชุมชน/โครงการ (Community / Development Name) | ชื่อโครงการบ้านสร้างใหม่ (ถ้ามีแสดง). |
| 🏗️ แท็กบ้านสร้างใหม่ (New Construction Tag) | ตัวบ่งชี้ว่าเป็นประกาศบ้านสร้างใหม่. |
| 📍 ที่อยู่/พื้นที่ (Address / Area) | ที่อยู่หรือโซนโดยรวมที่แสดงบนการ์ด. |
| 💲 ราคาเริ่มต้น/ราคา (Starting Price / Price) | ราคาเริ่มต้น (พบบ่อยในหน้าโครงการ) หรือราคาประกาศ. |
| 🛏️ ช่วงจำนวนห้องนอน (Beds Range) | จำนวนห้องนอนหรือช่วง (เช่น 3–5) เมื่อมีแสดง. |
| 🛁 ช่วงจำนวนห้องน้ำ (Baths Range) | จำนวนห้องน้ำหรือช่วงเมื่อมีแสดง. |
| 📐 ช่วงพื้นที่ใช้สอย (Square Footage Range) | ช่วงพื้นที่ (ตารางฟุต) ของบ้านสร้างใหม่เมื่อมีแสดง. |
| 🏢 ผู้พัฒนา/แบรนด์ (Builder / Brand) | ชื่อผู้พัฒนาหรือแบรนด์ หากมีบนหน้าผลลัพธ์. |
| 🖼️ URL รูปภาพ (Image URL) | รูปหลักของโครงการหรือประกาศ. |
| 🔗 URL หน้ารายละเอียด (Detail Page URL) | ลิงก์ไปหน้ารายละเอียดโครงการหรือทรัพย์เพื่อดึงข้อมูลเพิ่ม. |
| 📌 สถานะ (Status) | หากมีแสดง: พร้อมเข้าอยู่, สร้างตามสั่ง, กำลังก่อสร้าง ฯลฯ. |
🎯 ทำไมต้องใช้เครื่องมือ Realtor.com
การดึงข้อมูลจาก Realtor.com มีประโยชน์เมื่อคุณต้องการ ข้อมูลเชิงตลาดที่ทำซ้ำได้และเป็นโครงสร้าง โดยไม่ต้องคัดลอกวางด้วยมือ
เหตุผลที่คนมักดึงข้อมูลจาก Realtor.com:
- เอเจนต์/ทีมขายอสังหาฯ: สร้างชุดข้อมูลเปรียบเทียบ (comps) ติดตามการเปลี่ยนแปลงราคา และเฝ้าดูสต็อกในพื้นที่รับผิดชอบ
- นักลงทุน: เปรียบเทียบย่านด้วยราคา/ตารางฟุต, DOM และสัดส่วนประเภททรัพย์เพื่อหาโอกาส
- ฝ่ายปฏิบัติการโบรกเกอร์ & นักวิเคราะห์: ทำรายงานตลาดรายสัปดาห์ แดชบอร์ด pipeline และตัวติดตามราคาในองค์กร
- ผู้พัฒนาโครงการ & ผู้รับเหมา: ติดตามซัพพลายบ้านสร้างใหม่ การเปิดตัวโครงการ และการวางตำแหน่งเทียบคู่แข่ง
- ทีมการตลาด: วางแผนคอนเทนต์แบบเจาะพื้นที่ด้วยข้อมูลประกาศจริงและเทรนด์
Thunderbit เหมาะมากเมื่อคุณต้องการมากกว่าข้อมูลบนหน้าผลลัพธ์:
- ใช้ pagination scraping เพื่อเก็บข้อมูลมากกว่าหน้าแรก
- ใช้ subpage scraping เพื่อเปิดแต่ละประกาศและดึงฟิลด์เชิงลึก (เอเจนต์, HOA, ภาษี, ประวัติราคา, ข้อมูลโรงเรียน และอื่น ๆ ตามที่หน้าเว็บแสดง)
ถ้าเพิ่งเริ่มทำ scraping คู่มือนี้ช่วยได้:
🧩 วิธีใช้ Thunderbit Chrome Extension
- ติดตั้ง Thunderbit Chrome Extension: ดาวน์โหลดจาก และสร้างบัญชีบน
- ไปที่หน้า Realtor.com: เปิดหน้าผลลัพธ์ประกาศ เช่น หรือหน้าที่กรองแล้ว เช่น
- เปิดใช้งานตัวดึงข้อมูลด้วย AI: กด AI Suggest Columns เพื่อสร้างตารางที่พร้อมดึงข้อมูล คุณสามารถเปลี่ยนชื่อคอลัมน์ ปรับชนิดข้อมูล (Text/Number/Date/URL) และเพิ่ม Field AI Prompts เพื่อช่วยจัดรูปแบบได้
- ดึงข้อมูล แล้วเติมข้อมูลจากหน้ารายละเอียด: กด Scrape เพื่อดึงข้อมูลจากหน้าผลลัพธ์ หากต้องการรายละเอียดเชิงลึก ให้กด Scrape Subpages เพื่อให้ Thunderbit เข้าไปที่ URL ของแต่ละประกาศและเพิ่มคอลัมน์ใหม่ให้อัตโนมัติ
- ส่งออกฟรี: ดาวน์โหลดเป็น CSV/JSON หรือส่งออกไปยัง Excel, Google Sheets, Airtable หรือ Notion (การส่งออกฟรี)
ทิป: หากดึงข้อมูลจากหน้าสาธารณะจำนวนมาก Cloud Scraping มักเร็วกว่า แต่ถ้าต้องใช้เซสชันที่ล็อกอินอยู่หรือเจอคอนเทนต์ไดนามิก ให้ใช้ Browser Scraping
💳 ราคา Thunderbit
Thunderbit ใช้ระบบเครดิตที่เข้าใจง่าย:
- 1 เครดิต = 1 แถวผลลัพธ์ (หนึ่งแถวในตารางที่ได้)
- เวิร์กโฟลว์ AI-powered scraping (AI Suggest Columns + Scrape) รวมอยู่แล้ว และเริ่มได้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
สิ่งที่ลองได้ฟรี:
- Free tier: ดึงข้อมูลได้ 6 หน้า/เดือน (โควตาตามจำนวนหน้า)
- Free trial: ดึงข้อมูลได้ 10 หน้า ฟรี เพื่อทดสอบเวิร์กโฟลว์ก่อนอัปเกรด
ตัวอย่างต้นทุนต่อการรัน:
- หากดึงผลลัพธ์ 5 หน้า และแต่ละหน้ามี ~40 ประกาศ คุณจะได้ประมาณ 200 แถว ใช้เครดิตราว ~200 เครดิต
- หากใช้ subpage scraping เพื่อเติมข้อมูลให้ 200 ประกาศนั้น โดยทั่วไปจำนวนแถวจะเท่าเดิม (เพิ่มคอลัมน์) ดังนั้นเครดิตจะผูกกับจำนวนแถวที่ส่งออกเป็นหลัก
แพ็กเกจแบบชำระเงิน (รายเดือน/รายปี) จะเพิ่มตามปริมาณการใช้งาน โดย รายปีมักคุ้มกว่า เพราะมีส่วนลดเมื่อเทียบกับจ่ายรายเดือน
ดูตัวเลือกปัจจุบันได้ที่หน้า
| แพ็กเกจ | ราคา (รายเดือน) | ราคา (รายปี) | ราคารวมรายปี | เครดิต (รายเดือน) | เครดิต (รายปี) |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Free | Free | Free | 6 pages | N/A |
| Starter | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| Pro 1 | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| Pro 2 | $75 | $33.8 | $398 | 6,000 | 60,000 |
| Pro 3 | $125 | $68.4 | $796 | 10,000 | 120,000 |
| Pro 4 | $249 | $137.5 | $1,592 | 20,000 | 240,000 |
❓ คำถามที่พบบ่อย (FAQ)
-
AI Powered Realtor.com Scraper คืออะไร?
AI Powered Realtor.com Scraper คือเวิร์กโฟลว์ใน Thunderbit ที่อ่านหน้า Realtor.com แล้วแปลงประกาศให้เป็นข้อมูลแบบแถวและคอลัมน์ คุณกด AI Suggest Columns เพื่อสร้างโครงตาราง จากนั้นกด Scrape เพื่อดึงข้อมูลและส่งออก -
Thunderbit คืออะไร?
คือส่วนขยาย Chrome แบบ AI Web Scraper ที่ช่วยดึงข้อมูลจากเว็บไซต์ PDF และรูปภาพให้อยู่ในรูปชุดข้อมูลที่เป็นโครงสร้าง ออกแบบมาสำหรับงานธุรกิจ เช่น สร้างลีด วิจัยตลาด ติดตามอีคอมเมิร์ซ และวิเคราะห์อสังหาริมทรัพย์—โดยไม่ต้องเขียนโค้ด -
Thunderbit ดึงข้อมูลจากหน้าไหนของ Realtor.com ได้บ้าง?
คุณสามารถดึงข้อมูลจากหน้าผลการค้นหา (เมือง, ZIP, ย่าน, ฟิลเตอร์อย่างบ้านสร้างใหม่) และดึงจากหน้ารายละเอียดทรัพย์รายหลังได้ด้วย Thunderbit รองรับ pagination และสามารถเข้าไปที่ URL ของแต่ละประกาศผ่าน subpage scraping เพื่อเก็บฟิลด์เชิงลึก -
Thunderbit จัดการ pagination บนหน้าค้นหา Realtor.com ได้ไหม?
ได้ Thunderbit สามารถดึงข้อมูลข้ามหลายหน้าได้ รวมถึงรูปแบบ pagination แบบคลิก และบางกรณีที่เป็น infinite scroll ขึ้นอยู่กับโครงสร้างหน้า เหมาะเมื่อคุณต้องการชุดข้อมูลครบทั้งตลาด ไม่ใช่แค่หน้าแรก -
subpage scraping คืออะไร และทำไมสำคัญกับข้อมูลทรัพย์?
subpage scraping คือการที่ Thunderbit เปิดหน้ารายละเอียดของแต่ละประกาศ แล้วดึงข้อมูลเพิ่มเติมที่ไม่แสดงบนตารางผลลัพธ์ สำหรับงานอสังหาฯ ฟิลด์ที่มีค่ามากมักอยู่ในหน้านี้ เช่น รายละเอียดฟีเจอร์ ข้อมูลเอเจนต์/โบรกเกอร์ รายละเอียด HOA ภาษี และประวัติราคา (หากมี) -
ส่งออกข้อมูล Realtor.com ไป Google Sheets หรือ Airtable ได้ไหม?
ได้ Thunderbit รองรับการส่งออกฟรีไปยัง Excel, Google Sheets, Airtable และ Notion รวมถึงดาวน์โหลดเป็น CSV และ JSON ทำให้สร้างแดชบอร์ด แชร์รายงาน หรือเชื่อมต่อเวิร์กโฟลว์ต่อเนื่องได้ง่าย -
เครดิตคิดอย่างไรสำหรับการดึงข้อมูล Realtor.com?
Thunderbit คิดตามจำนวนแถวผลลัพธ์: 1 เครดิตเท่ากับ 1 แถว ในตารางผลลัพธ์ หากคุณดึง 300 ประกาศ โดยทั่วไปจะใช้ประมาณ 300 เครดิต ไม่ว่าคุณจะมีคอลัมน์กี่คอลัมน์ -
ควรใช้ Cloud Scraping หรือ Browser Scraping กับ Realtor.com?
หากดึงข้อมูลจากหน้าประกาศสาธารณะและต้องการความเร็ว Cloud Scraping มักเหมาะเพราะประมวลผลเป็นชุดได้เร็ว แต่ถ้าต้องดึงข้อมูลขณะล็อกอิน หรือพฤติกรรมเว็บขึ้นกับเซสชันในเบราว์เซอร์ Browser Scraping จะเหมาะกว่า -
ดึงข้อมูล Realtor.com เพื่อทำวิจัยตลาดได้ไหม?
การดึงข้อมูลอาจอนุญาตหรือถูกจำกัดตามเงื่อนไขของเว็บไซต์และกฎหมายที่เกี่ยวข้อง ซึ่งแตกต่างกันตามพื้นที่และรูปแบบการใช้งาน คุณควรดึงเฉพาะข้อมูลที่คุณมีสิทธิ์เข้าถึงและนำไปใช้ และควรตรวจสอบข้อกำหนดของ Realtor.com รวมถึงกฎระเบียบที่เกี่ยวข้องก่อนเก็บข้อมูลจำนวนมาก
📚 อ่านเพิ่มเติม
- เริ่มต้นใช้งานส่วนขยาย:
- ดูรายละเอียดสินค้าและกรณีใช้งาน:
- อ่านบทความและคู่มือเพิ่มเติม:
- เรียนรู้พื้นฐานการดึงข้อมูล:
- ทำ list scraping ให้ดีขึ้น:
- เวิร์กโฟลว์การส่งออก:
- ดึงข้อมูลจากเอกสารด้วย:
- เปรียบเทียบเครื่องมือ:
หากอยากเริ่มทันที ให้เปิดหน้าผลลัพธ์ Realtor.com เช่น แล้วกด AI Suggest Columns จากนั้นกด Scrape ใน Thunderbit
