Hãy cùng bước vào thế giới web scraping — một thuật ngữ nghe có vẻ hơi kỹ thuật nhưng thực ra lại cực kỳ hữu ích. Nói đơn giản, web scraping là cách lấy những thông tin bạn cần từ 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 tự sao chép và dán dữ liệu thủ công, nhưng hãy tưởng tượng phải làm vậy với hàng trăm hay hàng nghìn mục. Khi đó hiệu suất sẽ tụt rất nhanh. Vậy sao không để các công cụ AI làm phần việc nặng nhọc đó? Hôm nay, chúng tôi sẽ giới thiệu , một công cụ AI giúp công việc này nhẹ như không.
Web Scraping là gì?
Web scraping là một kỹ thuật dùng để lấy dữ liệu từ website. Dù bạn muốn thu thập thông tin sản phẩm từ một trang thương mại điện tử hay dữ liệu cho thuê từ một nền tảng bất động sản, web scraping có thể tự động hóa những tác vụ này và tổ chức dữ liệu thành các bảng tính để bạn dễ dàng nhập vào Excel.
Theo cách truyền thống, có hai hướng chính để làm web scraping. Cách thứ nhất dựa trên code, khá khó nếu bạn không phải lập trình viên. Cách thứ hai là dùng các công cụ web scraper không cần code như , nhưng việc thiết lập đôi khi lại không hề đơn giản. Những công cụ này thường có sẵn template cho các trang phổ biến như , nhưng trong thực tế, bạn có thể cần thu thập dữ liệu từ 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 là lựa chọn thông minh hơn.
Vì sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu website?
Dùng AI để thu thập dữ liệu website là cách làm thông minh và hiệu quả hơn. Các công cụ AI có thể tự động nhận ra cấu trúc và mẫu dữ liệu trên trang web. Chúng hoạt động bằng cách đọc website rồi xuất trực tiếp dữ liệu có cấu trúc, nhờ đó có thể xử lý nội dung động và thích ứng khi bố cục trang thay đổi, mang lại kết quả chính xác một cách nhanh chóng. Thêm vào đó, bạn không cần nền tảng kỹ thuật — chỉ vài cú nhấp là có thể nhập dữ liệu đã thu thập thẳng vào Excel, Notion hoặc Airtable để phân tích và sử dụng tiếp. là một AI web scraper như vậy, và chúng ta sẽ cùng tìm hiểu các tính năng cũng như cách sử dụng nó.
Thử dùng AI cho web scraping
Thử ngay nhé! Bạn có thể nhấp, khám phá và chạy quy trình trong lúc xem.
Giới thiệu Thunderbit - AI Web Scraper
Hãy gặp nhân vật chính của hôm nay: . Đây là một AI Web Scraper thông minh, có thể xử lý cả những trang phổ biến với scraper dựng sẵn lẫn những website phức tạp hơn bằng Hướng dẫn tùy chỉnh, đáp ứng nhiều nhu cầu khác nhau.
- Web Scraper dựng sẵn cung cấp các web scraper dựng sẵn được thiết kế riêng để trích xuất dữ liệu từ những website phổ biến như , , và . Chỉ cần chọn một template, rồi vài cú nhấp là bạn có thể thu thập dữ liệu website vào Excel.
- Hướng dẫn tùy chỉnh
Với những website phức tạp hơn, bạn có thể dùng tính năng Hướng dẫn chi tiết theo cột của Thunderbit để chỉ rõ chính xác dữ liệu bạn muốn thu thập. Ví dụ, nếu bạn chỉ cần thành phố và bang từ một địa chỉ, bạn có thể thêm hướng dẫn chi tiết như “Tôi chỉ cần Thành phố và Bang. Ví dụ: San Francisco, CA,” và dữ liệu xuất ra sẽ khớp đúng yêu cầu của bạn.
Hướng dẫn từng bước để thu thập dữ liệu từ website vào Excel
Thu thập dữ liệu từ các trang phổ biến (Amazon, Zillow, Twitter, Instagram, v.v.)
Đây là cách dùng để thu thập dữ liệu từ website và xuất vào Excel.
- Thiết lập Thunderbit
Truy cập website và thêm nó dưới dạng tiện ích mở rộng Chrome.
- Thu thập dữ liệu
Mở website bạn muốn thu thập dữ liệu, như hoặc . Template dựng sẵn sẽ tự động hiện lên, và bạn chỉ cần nhấp “Scrape.” AI sẽ nhận diện những thông tin hữu ích trên trang, như giá sản phẩm và tên sản phẩm.
- Chọn định dạng đầu ra
Sau khi thu thập xong, hãy chọn định dạng xuất, như Excel, để sắp xếp dữ liệu thật dễ dàng. Bạn cũng có thể sao chép và dán vào Google Sheets.
Thu thập dữ liệu từ bất kỳ website nào
Nếu website bạn muốn thu thập không có trong danh sách template thì sao? Đừng lo, hãy dùng tính năng Hướng dẫn tùy chỉnh của để điều chỉnh linh hoạt:
- Thiết lập template AI Scraper
Nhấp vào “AI Suggest Columns,” và AI sẽ đọc toàn bộ website rồi tự động trích xuất các cột như giá sản phẩm, mô tả và đánh giá.
Nếu bạn không 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, lựa chọn một hoặc nhiều mục.
Ngoài ra, hãy nhấp “Add column detailed instruction” để cung cấp thêm mô tả, đảm bảo AI nắm bắt chính xác nhu cầu của bạn. Ví dụ, nhập “Tôi chỉ cần Thành phố và Bang. Ví dụ: San Francisco, CA,” và dữ liệu xuất ra sẽ đúng định dạng mong muốn.
- Kết nối với bảng của bạn
Sau khi dữ liệu được thu thập, nhấp “Download CSV” để nhập trực tiếp vào Excel. Ngoài ra, bạn có thể chọn “Save to…” để đồng bộ kết quả với Notion, Airtable, Google Sheets và các công cụ khác, giúp truy cập dễ dàng.
Các trường hợp sử dụng Thunderbit
Tạo lead
Giả sử bạn làm cho một công ty phần mềm giáo dục và cần tìm thông tin liên hệ của các giáo sư đại học để quảng bá sản phẩm. Các trang khoa/phòng ban thường không có template sẵn, nên tính năng thu thập tự động của Thunderbit là lựa chọn rất phù hợp. Chỉ trong hai bước, bạn có thể thu thập dữ liệu từ website vào Excel để hỗ trợ tạo lead. Dưới đây là một ví dụ về việc trích xuất thông tin giảng viên:
- Thu thập danh sách giảng viên UC Berkeley bằng Thunderbit: Mở trang bạn muốn thu thập và khởi chạy Thunderbit. Khi bạn nhấp “AI Suggest Column,” AI sẽ đọc trang web và tự động xác định các cột bạn cần, như tên giáo sư, 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 thương mại điện tử cần theo dõi giá và thông tin sản phẩm của đối thủ theo thời gian thực. Hãy thu thập thông tin sản phẩm từ hoặc các cửa hàng , bao gồm giá, tồn kho và xếp hạng, để nhanh chóng phân tích xu hướng thị trường. Trong thương mại điện tử, có hai trường hợp phổ biến: các nền tảng 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 có thể dùng Hướng dẫn tùy chỉnh.
- Amazon
Mở website , nhấp vào trang sản phẩm bạn muốn thu thập, và biểu tượng template dựng sẵn sẽ tự động hiện lên, bao gồm cả trình thu thập thông tin SKU Amazon và trình thu thập đánh giá SKU Amazon. Chọn loại bạn muốn thu thập rồi nhấp “Scrape.”
- Cửa hàng Shopify
Với các cửa hàng Shopify có giao diện web đa dạng, hãy dùng tính năng Hướng dẫn tùy chỉnh do AI hỗ trợ. Mở trang cửa hàng Shopify bạn quan tâm, nhấp biểu tượng tiện ích Thunderbit ở góc trên bên phải, khởi chạy Thunderbit, rồi nhấp “AI Suggest Column.” AI sẽ tự động xác định 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 trực tiếp dữ liệu vào Excel.
Bất động sản
Nếu bạn là môi giới bất động sản hoặc nhà đầu tư, bạn cần sắp xếp các tin đăng từ nhiều khu vực khác nhau. Với các trang 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 các website của công ty bất động sản như , bạn có thể chọn tính năng Hướng dẫn tùy chỉnh.
- Zillow
Thunderbit đã tạo sẵn template cho những website phổ biến lớn, với các tên cột phong phú như Thành phố, Bang, Giá, Địa chỉ, v.v. Bảng dữ liệu rất chi tiết. Hãy dùng template dựng sẵn của Thunderbit để thu thập dữ liệu bất động sản từ Zillow và sắp xếp chúng vào bảng Excel, rõ ràng và hiệu quả. Như trong hình, bạn chỉ cần mở , tìm thông tin muốn thu thập, và Thunderbit sẽ tự động hiện hộp kiến thức “Use Pre-built template”. Nhấp xác nhận là bạn sẽ tạo ra bộ dữ liệu phong phú.
- Equity Apartments
Các website công ty bất động sản thường cập nhật tin đăng mới nhất, nhưng mỗi website lại khác nhau, và có khi chỉ có vài chục tin. Trong trường hợp này, bạn khó dùng các web scraper truyền thống để thu thập dữ liệu, vì thời gian thiết lập một web scraper còn lâu hơn cả việc sao chép và dán vào Excel. Vì vậy, AI Web Scraper là công cụ tốt nhất, cho phép bạn thu thập tin đăng từ website chỉ với hai cú nhấp.
-
AI chọn tên dữ liệu cần thu thập: Mở website bạn cần thu thập, nhấp AI Web Scraper, rồi nhấp AI Suggest Columns. AI sẽ đọc toàn bộ trang và tạo ra các tên cột gợi ý như Tên căn hộ, Địa chỉ, Số điện thoại, 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 trực tiếp dữ liệu vào Excel.
Mẹo khi dùng Thunderbit
Dưới đây là một số mẹo giúp bạn sử dụng hiệu quả hơn:
- AI Suggest Columns
Muốn thu thập một trang web không có template mà lại không biết phân loại dữ liệu thế nào? Không sao, cứ để AI Suggest Columns lo. Mở trang web bạn muốn thu thập, nhấp AI Web Scraper, rồi nhấp AI Suggest Columns. Thunderbit sẽ đọc toàn bộ trang và tự động đề xuất các cột dữ liệu có thể có như giá, ngày tháng và địa chỉ, giúp giảm bớt công đoạn thiết lập thủ công.
Nếu bạn không hài lòng với kết quả của AI Suggest Columns, bạn có thể chỉnh sửa thủ công các cột dữ liệu, chẳng hạn đổi tên cột và điều chỉnh định dạng đọc. Định dạng dữ liệu có thể là số, văn bản, lựa chọn một hoặc nhiều mục, hoặc hình ảnh. Bạn cũng có thể thêm hướng dẫn chi tiết cho cột, nhập lệnh và nói rõ nhu cầu cụ thể của mình cho AI. AI sẽ trích xuất dữ liệu bạn muốn dựa trên yêu cầu đó.
- Tích hợp với Notion, Airtable, Google Sheet
Dữ liệu đã xuất có thể được sao chép có hoặc không có tiêu đề, cho phép bạn dán trực tiếp vào Excel. Ngoài ra, Thunderbit có thể phối hợp với các công cụ khác, đồng bộ mượt mà dữ liệu đã thu thập với những công cụ làm việc như Notion và Airtable, rất phù hợp cho các dự án dài hạn hoặc làm việc nhóm.
Dữ liệu đã xuất cũng có thể được mở trực tiếp trong Google Sheets để bạn dùng cá nhân.
- Thu thập dữ liệu từ PDF
Bên cạnh dữ liệu web thông thường, cũng có thể nhận diện các tệp PDF trên web. PDF có vẻ gọn gàng nhưng thực ra chứa nhiều dạng dữ liệu khác nhau, như văn bản, bảng và hình ảnh. Dùng một trình thu thập PDF 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 đề cập trong bài , bạn cũng có thể dùng Thunderbit để thu thập dữ liệu từ PDF trên web vào Excel.
Đừng căng thẳng vì việc sắp xếp dữ liệu thủ công tẻ nhạt nữa. Dù là website phổ biến như Amazon hay Zillow, hay một trang ngách mà bạn muốn thu thập, thường có thể đưa dữ liệu vào Excel chỉ trong vài cú nhấp. Nó sẽ không hoàn hảo với mọi website trên web mở — các trang có chống bot mạnh và những trang yêu cầu đăng nhập vẫn cần một chút thiết lập — nhưng với nhu cầu hằng ngày kiểu “tôi chỉ cần bảng này trong một bảng tính”, đây gần như là quy trình trực tiếp nhất bạn có thể có vào năm 2026.
Câu hỏi thường gặp
- Tôi có thể dùng Thunderbit để thu thập dữ liệu từ bất kỳ website nào không?
Có, Thunderbit cho phép người dùng thu thập dữ liệu từ bất kỳ website nào bằng tính năng hướng dẫn tùy chỉnh. Người dùng có thể chỉ định chính xác dữ liệu họ muốn trích xuất, và AI sẽ tạo ra đầu ra cần thiết tương ứng.
- Tôi có thể thu thập những loại dữ liệu nào bằng Thunderbit?
Bạn có thể thu thập 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 thu thập.
- Làm sao để xuất dữ liệu đã thu thập?
Sau khi thu thập, bạn có thể dễ dàng xuất dữ liệu ở các định dạng như CSV hoặc trực tiếp vào Excel. Thunderbit cũng cho phép bạn đồng bộ dữ liệu đã thu thập với các công cụ như Notion hoặc Airtable để phân tích sâu hơn.
- Tôi có cần kỹ năng lập trình để dùng công cụ web scraping không?
Không — Thunderbit là công cụ duy nhất mà hướng dẫn này đi qua từ đầu đến cuối, và nó được thiết kế để dùng mà không cần viết code. AI Suggest Columns sẽ tự chọn trường dữ liệu cho bạn, còn hộp Hướng dẫn tùy chỉnh chấp nhận tiếng Anh thuần. Nếu bạn từng thử các công cụ không cần code đời cũ như Octoparse, ParseHub, hay Web Scraper trên trình duyệt, thì việc có chút cảm nhận cơ bản về cấu trúc trang (danh sách, bảng, phân trang) sẽ hữu ích, nhưng không bắt buộc để làm theo hướng dẫn này.
- Một số trường hợp sử dụng web scraping với Thunderbit là gì?
Các trường hợp phổ biến gồm tạo lead (ví dụ: trích xuất thông tin giảng viên từ website trường đại học), theo dõi giá trong eCommerce (ví dụ: theo dõi đối thủ trên Amazon), và thu thập dữ liệu bất động sản (ví dụ: gom các tin đăng từ Zillow).
Tìm hiểu thêm
