Hãy cùng bước vào thế giới web scraping — một thuật ngữ nghe qua có vẻ khá kỹ thuật nhưng thực ra lại cực kỳ hữu ích trong thực tế. Nói đơn giản, web scraping là cách lấy thông tin bạn cần từ các website, như tin đăng bất động sản, giá sản phẩm hay thậm chí bình luận trên mạng xã hội, rồi sắp xếp chúng vào Excel để dễ xem và phân tích.
Tất nhiên, bạn có thể sao chép và dán thủ công, nhưng hãy thử tưởng tượng phải làm việc đó với hàng trăm hay hàng nghìn dòng dữ liệu. Hiệu suất chắc chắn sẽ tụt mạnh. Thay vì vậy, sao không để các công cụ AI lo phần việc nặng? Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu — một công cụ AI giúp mọi thứ nhẹ nhàng hơn rất nhiều.
Web Scraping là gì?
Web scraping là kỹ thuật lấy dữ liệu từ website. Dù bạn muốn thu thập thông tin sản phẩm từ một trang thương mại điện tử hay dữ liệu thuê nhà từ nền tảng bất động sản, web scraping có thể tự động hóa các tác vụ này và đưa dữ liệu vào bảng tính để bạn dễ dàng nhập vào Excel.
Theo cách truyền thống, có hai hướng chính để web scraping. Cách thứ nhất là dùng code, nhưng sẽ khá khó nếu bạn không phải lập trình viên. Cách thứ hai là dùng công cụ no-code như , nhưng việc thiết lập đôi khi cũng chẳng hề đơn giản. Những công cụ này thường có sẵn template cho các website phổ biến như , nhưng trong thực tế, bạn có thể cần trích xuất dữ liệu từ rất nhiều website khác nhau, chẳng hạn như các trang danh bạ hoặc cửa hàng Shopify. Với những website phức tạp và đa dạng như vậy, dùng AI để web scraping thường là lựa chọn thông minh hơn.
Vì sao nên dùng AI để trích xuất dữ liệu website?
Dùng AI để trích xuất dữ liệu website là cách làm thông minh và hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể tự nhận diện cấu trúc dữ liệu và quy luật trên trang web. Chúng hoạt động bằng cách đọc nội dung website rồi xuất ra dữ liệu có cấu trúc trực tiếp, nhờ đó xử lý được nội dung động và thích ứng với thay đổi trong giao diện trang, cho kết quả nhanh và chính xác. Hơn nữa, những công cụ này không đòi hỏi nền tảng kỹ thuật — chỉ cần vài cú nhấp chuột là bạn có thể nhập dữ liệu đã scrape thẳng vào Excel, Notion hoặc Airtable để tiếp tục phân tích và sử dụng. là một AI web scraper như vậy, và chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các tính năng cũng như cách dùng của nó.
Thử dùng AI cho web scraping
Hãy thử nhé! Bạn có thể nhấp, khám phá và chạy quy trình ngay trong lúc theo dõi.
Giới thiệu Thunderbit - AI Web Scraper
Hãy gặp nhân vật chính hôm nay: . Đây là một AI Web Scraper thông minh, có thể xử lý cả các website phổ biến với scraper dựng sẵn lẫn những website phức tạp hơn nhờ Custom Instructions, đáp ứng đa dạng nhu cầu khác nhau.
- Web Scraper dựng sẵn cung cấp các web scraper dựng sẵn được thiết kế riêng để lấy dữ liệu từ những website phổ biến như , và . Chỉ cần chọn một template, bạn có thể trích xuất dữ liệu website vào Excel chỉ với vài cú nhấp.
- Custom Instructions
Với những website phức tạp hơn, bạn có thể dùng tính năng Column Detailed Instructions của Thunderbit để chỉ rõ chính xác dữ liệu mình muốn lấy. Ví dụ, nếu bạn chỉ cần thành phố và bang từ một địa chỉ, bạn có thể nhập hướng dẫn chi tiết như: “Tôi chỉ cần City và State. Ví dụ: San Francisco, CA,” và dữ liệu đầu ra sẽ đúng theo yêu cầu của bạn.
Hướng dẫn từng bước để trích xuất dữ liệu từ website vào Excel
Scraping các website phổ biến (Amazon, Zillow, Twitter, Instagram, v.v.)
Đây là cách dùng để scrape dữ liệu từ website và xuất vào Excel.
- Cách cài đặt Thunderbit
Truy cập website và thêm tiện ích này vào Chrome.
- Scrape
Mở website bạn muốn scrape, chẳng hạn như hoặc . Template dựng sẵn sẽ tự động hiện lên, và bạn chỉ cần nhấp vào “Scrape”. AI sẽ tự nhận diện các thông tin hữu ích trên trang, như tên sản phẩm và giá bán.
- Chọn định dạng đầu ra
Sau khi scrape xong, hãy chọn định dạng xuất, ví dụ Excel, để sắp xếp dữ liệu một cách dễ dàng. Bạn cũng có thể sao chép và dán vào Google Sheets.
Scraping bất kỳ website nào
Nếu website bạn cần không có trong danh sách template thì sao? Không vấn đề gì, hãy dùng tính năng Custom Instructions của để tùy chỉnh linh hoạt:
- Thiết lập AI Scraper Template
Nhấp vào “AI Suggest Columns”, AI sẽ đọc toàn bộ website và tự động trích xuất các cột như giá sản phẩm, mô tả, đánh giá.
Nếu bạn chưa hài lòng với tên cột do AI tạo ra, bạn có thể tùy chỉnh định dạng dữ liệu của từng cột, chẳng hạn như số, ngày tháng, văn bản, chọn một hoặc nhiều mục.
Ngoài ra, hãy nhấp “Add column detailed instruction” để bổ sung mô tả chi tiết hơn, giúp AI hiểu chính xác yêu cầu của bạn. Ví dụ, nhập “Tôi chỉ cần City và State. Ví dụ: San Francisco, CA,” và dữ liệu đầu ra sẽ đúng định dạng mong muốn.
- Kết nối với bảng dữ liệu của bạn
Sau khi dữ liệu đã được scrape, nhấp “Download CSV” để nhập trực tiếp vào Excel. Hoặc bạn có thể chọn “Save to…” để đồng bộ kết quả với Notion, Airtable, Google Sheets và các công cụ khác, giúp truy cập thuận tiện hơn.
Các trường hợp sử dụng Thunderbit
Tìm kiếm khách hàng tiềm năng
Giả sử bạn làm cho một công ty phần mềm giáo dục và cần tìm thông tin liên hệ của giảng viên đại học để giới thiệu sản phẩm. Các trang web khoa, trường thường không có template sẵn, nên tính năng scrape tự động của Thunderbit trở nên rất phù hợp. Chỉ với hai bước, bạn có thể trích xuất dữ liệu từ website vào Excel để hỗ trợ tạo lead. Dưới đây là ví dụ lấy thông tin giảng viên:
- Scrape danh sách giảng viên UC Berkeley bằng Thunderbit: Mở trang bạn muốn scrape và khởi chạy Thunderbit. Khi bạn nhấp “AI Suggest Column”, AI sẽ đọc trang web và tự động xác định các cột cần thiết, như tên giảng viên, email và lĩnh vực nghiên cứu.
- Xuất dữ liệu: Nhấp “Scrape”, và Thunderbit sẽ trích xuất dữ liệu dựa trên tên cột đã thiết lập. Nhấp “Download CSV” để nhập dữ liệu trực tiếp vào Excel, hoặc sao chép và dán vào Google Sheet của bạn.
Thương mại điện tử
Người bán hàng online cần theo dõi giá và thông tin sản phẩm của đối thủ theo thời gian thực. Hãy scrape thông tin sản phẩm từ các cửa hàng hoặc , bao gồm giá, tồn kho và đánh giá, để nhanh chóng phân tích xu hướng thị trường. Trong thương mại điện tử có hai trường hợp phổ biến: các sàn mua sắm lớn như Amazon, nơi bạn có thể dùng template dựng sẵn để trích xuất chỉ với một cú nhấp, và các cửa hàng Shopify đa dạng, nơi bạn nên dùng Custom Instructions.
- Amazon
Mở website , nhấp vào trang sản phẩm bạn muốn scrape, và biểu tượng template dựng sẵn sẽ tự động bật lên, bao gồm Amazon SKU details scraper và Amazon SKU reviews scraper. Chọn loại dữ liệu bạn muốn lấy rồi nhấp “Scrape”.
- Cửa hàng Shopify
Với các cửa hàng Shopify có giao diện web khác nhau, hãy dùng tính năng Custom Instructions dựa trên AI. Mở trang cửa hàng Shopify bạn quan tâm, nhấp biểu tượng plugin Thunderbit ở góc trên bên phải, mở Thunderbit, rồi nhấp “AI Suggest Column”. AI sẽ tự động nhận diện dữ liệu bạn cần: tên sản phẩm, giá, đánh giá, v.v.
Sau đó nhấp “Scrape” để nhập dữ liệu vào Excel. Bạn cũng có thể chọn “Copy with headers” hoặc “Copy without headers” để dán dữ liệu trực tiếp vào Excel.
Bất động sản
Nếu bạn là môi giới hoặc nhà đầu tư bất động sản, bạn cần sắp xếp danh sách tài sản từ nhiều khu vực khác nhau. Với các website bất động sản phổ biến như Zillow, bạn có thể dùng template dựng sẵn để trích xuất dữ liệu chỉ với một cú nhấp. Với website của các công ty bất động sản như , bạn nên chọn tính năng Custom Instructions.
- Zillow
Thunderbit đã tạo sẵn template cho các website lớn và phổ biến, với các tên cột phong phú như City, State, Pricing, Address, v.v. Bảng dữ liệu được tổ chức rất chi tiết. Hãy dùng template dựng sẵn của Thunderbit để scrape dữ liệu bất động sản từ Zillow và sắp xếp chúng vào bảng Excel một cách rõ ràng, hiệu quả. Như hình minh họa, bạn chỉ cần mở , tìm thông tin muốn scrape, và Thunderbit sẽ tự động hiện hộp gợi ý “Use Pre-built template”. Nhấp xác nhận là bạn sẽ tạo được bộ dữ liệu đầy đủ.
- Equity Apartments
Các website của công ty bất động sản thường cập nhật danh sách mới nhất, nhưng mỗi website lại khác nhau, và có thể chỉ có vài chục tin đăng. Trong trường hợp này, bạn không nên dùng web scraper truyền thống để scrape dữ liệu, vì thời gian thiết lập một scraper còn lâu hơn cả việc sao chép và dán vào Excel. Vì vậy, AI Web Scraper là công cụ phù hợp nhất, giúp bạn trích xuất tin đăng từ website chỉ với hai cú nhấp.
-
AI chọn tên dữ liệu cần scrape: Mở website bạn cần scrape, nhấp AI Web Scraper, rồi nhấp AI Suggest Columns. AI sẽ đọc toàn bộ trang và tạo ra các tên cột gợi ý như Apartment Name, Address, Phone Number, v.v.
-
Nhấp Scrape: Sau khi các cột đã được thiết lập, nhấp “Scrape”. Khi dữ liệu được tạo xong, nhấp “Download CSV” để mở dữ liệu trong Excel. Bạn cũng có thể chọn “Copy with headers” hoặc “Copy without headers” để dán dữ liệu trực tiếp vào Excel.
Mẹo khi dùng Thunderbit
Dưới đây là một số mẹo giúp bạn sử dụng hiệu quả hơn:
- AI Suggest Columns
Muốn scrape một trang web không có template mà lại chưa biết nên phân loại dữ liệu thế nào? Không sao, hãy để AI Suggest Columns lo phần đó. Mở trang web bạn muốn scrape, nhấp AI Web Scraper, rồi nhấp AI Suggest Columns. Thunderbit sẽ đọc toàn bộ trang và tự động đề xuất các cột dữ liệu phù hợp như giá, ngày tháng và địa chỉ, giúp bạn bớt công đoạn thiết lập thủ công.
Nếu chưa hài lòng với kết quả của AI Suggest Columns, bạn có thể chỉnh sửa thủ công các cột dữ liệu, như đổi tên cột và điều chỉnh định dạng đọc. Định dạng dữ liệu có thể là số, văn bản, chọn một hoặc nhiều mục, hoặc hình ảnh. Bạn cũng có thể thêm hướng dẫn chi tiết cho cột, nhập câu lệnh và nói rõ nhu cầu cụ thể cho AI. AI sẽ trích xuất dữ liệu theo đúng yêu cầu của bạn.
- Tích hợp với Notion, Airtable, Google Sheet
Dữ liệu xuất ra có thể được sao chép kèm tiêu đề hoặc không kèm tiêu đề, giúp bạn dán thẳng vào Excel. Ngoài ra, Thunderbit có thể phối hợp với các công cụ khác, đồng bộ dữ liệu scrape một cách mượt mà với các công cụ làm việc như Notion và Airtable, rất phù hợp cho dự án dài hạn hoặc làm việc nhóm.
Dữ liệu xuất ra cũng có thể mở trực tiếp trong Google Sheets để bạn tự sử dụng cá nhân.
- Scrape PDF
Ngoài dữ liệu web thông thường, còn có thể nhận diện cả tệp PDF trên web. PDF trông có vẻ gọn gàng nhưng thực tế lại chứa nhiều dạng dữ liệu khác nhau như văn bản, bảng và hình ảnh. Dùng PDF scraper truyền thống có thể khá phức tạp. Nhưng với Thunderbit, việc trích xuất dữ liệu từ PDF trở nên rất dễ dàng. Như tôi đã chia sẻ trong bài , bạn cũng có thể dùng Thunderbit để scrape dữ liệu từ PDF trên web vào Excel.
Đừng để việc sắp xếp dữ liệu thủ công tốn thời gian làm bạn mệt mỏi nữa. Dù là các website phổ biến như Amazon và Zillow hay bất kỳ website ngách nào bạn muốn scrape, hãy để lo phần đó. Công cụ AI này sẽ giúp bạn hoàn thành mọi nhu cầu “trích xuất dữ liệu website vào Excel” một cách nhẹ nhàng. Hãy thử ngay, bạn sẽ thấy việc data scraping chưa bao giờ đơn giản và hiệu quả đến thế.
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể dùng Thunderbit để scrape dữ liệu từ bất kỳ website nào không?
Có. Thunderbit cho phép người dùng scrape dữ liệu từ bất kỳ website nào thông qua tính năng custom instructions. Người dùng có thể chỉ rõ mình muốn trích xuất dữ liệu gì, và AI sẽ tự tạo đầu ra tương ứng.
- Tôi có thể scrape những loại dữ liệu nào bằng Thunderbit?
Bạn có thể trích xuất nhiều loại dữ liệu khác nhau, bao gồm tên sản phẩm, giá, mô tả, thông tin liên hệ, và nhiều hơn nữa. AI của Thunderbit có thể gợi ý các cột phù hợp dựa trên nội dung của website đang được scrape.
- Tôi có thể xuất dữ liệu đã scrape như thế nào?
Sau khi scrape, bạn có thể dễ dàng xuất dữ liệu dưới định dạng CSV hoặc chuyển thẳng vào Excel. Thunderbit cũng cho phép đồng bộ dữ liệu đã scrape với các công cụ như Notion hoặc Airtable để tiếp tục phân tích.
- Tôi có cần biết lập trình để dùng công cụ web scraping không?
Hầu hết các công cụ được nhắc đến ở đây không yêu cầu kỹ năng lập trình, nhưng những công cụ như Octoparse và Web Scraper có thể sẽ phát huy tốt hơn nếu người dùng có hiểu biết cơ bản về cấu trúc website và tư duy lập trình.
- Thunderbit phù hợp với những trường hợp sử dụng nào?
Các trường hợp phổ biến gồm tìm kiếm khách hàng tiềm năng (ví dụ: lấy thông tin giảng viên từ website trường đại học), theo dõi giá trong eCommerce (ví dụ: giám sát đối thủ trên Amazon) và thu thập dữ liệu bất động sản (ví dụ: lấy danh sách nhà đất từ Zillow).
Tìm hiểu thêm