我们实测了：Apify 的适合新手替代方案

对于需要网页数据的企业用户来说，现在做这件事从来没有像今天这样方便，同时也这么让人眼花缭乱。无论你是做销售、电商还是运营，对易用、稳定的网页爬虫工具的需求都在快速增长。但问题在于：大多数平台都是为开发者打造的，不是为那些只想把结构化数据放进表格里、却不想去学 Docker、代理，或者一门新编程语言的人准备的。我从各个团队那里听到最多的，正是这个痛点——说实话，这也是我们决定打造 的原因。

Apify 是网页爬取领域最知名的名字之一，拥有庞大的市场和忠实用户群。但它真的适合所有人吗？在这篇深度解析里，我会拆解 Apify 是什么、它擅长什么、又有哪些不足，以及为什么这么多用户——尤其是新手和非技术团队——都在寻找 Apify 的替代方案。我也会带你看看 Thunderbit 作为一款适合新手、由 AI 驱动的选择，到底表现如何，以及在为你的业务挑选工具时应该重点关注什么。

什么是 Apify？用户为什么会寻找 Apify 替代方案？

先从基础说起。 是一个用于网页爬取、浏览器自动化和工作流集成的云平台，核心概念是“Actors”——也就是用于自动化数据提取和浏览器任务的无服务器程序。到 2026 年 3 月，Apify Store 已经有超过 ，覆盖了从电商网站抓取到自动化 LinkedIn 开发等各种场景。

Apify 的优势很明显：功能强大、灵活性高，而且越来越像 AI 智能体工作流的基础设施，支持 LangChain、LlamaIndex 等集成（）。对企业用户和技术团队来说，它几乎是梦想中的工具——可定制、可扩展，而且已经被充分验证。

但问题也很明显：对新手，或者只是想在没有技术配置的情况下提取数据的企业用户来说，Apify 会显得有点吓人。它的学习曲线非常陡，尤其是如果你不熟悉 Docker 容器、计算单元或代理管理的话（）。即使有庞大的 Actors 市场，找到合适的工具，或者对其进行定制，也并不容易；而且基于积分的定价模式，对新用户来说也可能很难理解。

为什么用户会寻找 Apify 替代方案？

• 学习曲线陡峭： 非开发者通常很难完成配置和排障。
• 对新手支持有限： 很多 Actors 默认用户具备技术知识。
• 模板/库覆盖不足： 并不是每个使用场景都能直接覆盖，而且定制 Actors 往往需要写代码。
• 定价复杂： 基于使用量的费用（计算单元、代理、存储）很难提前预测。
• 非结构化数据处理困难： 处理杂乱或动态网页时，通常还要额外花功夫。

如果你曾经打开 Apify，盯着仪表盘，心里只想“我就是想把这些放进表格里”，那你绝对不是一个人。

Apify 替代方案的类型及其独特优势

好消息是：网页爬取领域有很多替代方案，而且各有特点。下面我来简单分类：

1. 无代码爬虫

这类工具专注于可视化界面和拖拽式工作流，专为希望在不写代码的情况下抓取数据的企业用户设计。你可以把它们看作网页爬取界里的“Squarespace”。

优势：

• 适合新手
• 上手快
• 可视化选择字段

劣势：

• 对复杂任务的灵活性有限
• 遇到动态网站或高度定制的网站时可能吃力

示例：

• ParseHub
• Octoparse
• WebHarvy

2. AI 驱动爬虫

这一类新工具（比如 Thunderbit）会使用 AI 读取、理解并提取网页数据——不需要模板，也不需要选择器。你只要描述你想要什么，AI 就会自己想办法把数据提出来。

优势：

• 能处理非结构化和动态数据
• 可适应网站变化
• 配置极少——很适合非技术用户

劣势：

• 可能需要云端积分或按量计费
• 一些高级功能仍在持续演进中

示例：

• Browse AI
• Bardeen

3. 基于模板的方案

这类工具会为热门网站提供预制模板（比如 Amazon、Zillow、LinkedIn），让你可以一键提取数据——无需配置。

优势：

• 支持的网站可以立刻出结果
• 没有学习门槛

劣势：

• 仅限于已支持的模板
• 自定义起来可能比较麻烦

示例：

• Thunderbit（适用于 Amazon、Zillow、Shopify 等）
• Apify Actors（针对主流网站）
• Web Scraper Chrome Extension

4. 面向开发者的平台

如果你喜欢写代码，这类平台就是为你准备的。它们提供最高的灵活性、API 和脚本支持——但前提是你得自己具备足够的技术能力。

优势：

• 几乎可以无限定制
• 适合大规模项目

劣势：

• 对新手不友好
• 需要编码和维护

示例：

• Apify
• Scrapy
• Puppeteer

Apify 的短板在哪里：企业用户最常见的限制

公平地说，Apify 对技术团队来说确实很强。但对企业用户而言，我最常听到、也最常在评论里看到的抱怨，主要集中在三点：

1. 学习曲线陡峭

即使有 22,000+ 个 Actors，使用 Apify 入门通常也意味着你得先了解 Docker、计算单元、代理和资源分配（）。对非开发者来说，这会让人有点不知所措。Capterra 的评论里也反复提到“学习曲线陡峭”和“定价让人困惑”（）。

2. 模板覆盖有限，定制门槛高

虽然 Apify 的 Actors 市场很大，但并不是每个细分场景都能找到现成支持。如果你的目标网站不在支持范围内，你就需要自己构建或修改一个 Actor，而这通常意味着要写代码。对于只想快速抓取一个新网站的团队来说，这会成为真正的瓶颈。

3. 定价复杂

Apify 的价格由月费方案和按量付费混合组成：

• Starter： 每月 29 美元（另加使用量费用）
• Free： 每月 0 美元（包含每月 5 美元预付使用额度）
• Scale： 每月 199 美元
• Business： 每月 999 美元
• Enterprise： 定制

但真正的成本来自计算单元（CU）、代理使用和存储（）。如果你不小心，一个大规模抓取任务会很快吃掉你的积分——尤其是在需要住宅代理（Starter 方案为 8 美元/GB）或高并发的情况下（）。对新手来说，这会是一个预算上的麻烦。

4. 对非技术团队的可用性

Apify 的仪表盘是为灵活性设计的，而不是为简单性设计的。对只想把数据导入 Excel 或 Google Sheets 的销售、市场或运营团队来说，这套流程会显得有点大材小用。

用户口碑一览（截至 2026 年 3 月）：

• G2：4.7/5（407 条评论）
• Capterra：4.8/5（387 条评论）
• Trustpilot：4.8/5（395 条评论）
  ()

结论很一致：Apify 很强，但并不总是适合新手上手。

Thunderbit：适合新手的 Apify 替代方案

这就是 出场的地方。我们打造 Thunderbit，是因为看到太多企业用户被困在那些要么过于技术化、要么能力太有限的工具里。我们的目标是什么？让网页爬取像复制粘贴一样简单——不用写代码，不用模板，直接出结果。

Thunderbit 是一款面向非技术用户的 。它的工作方式如下：

• 2 步抓取： 打开扩展，点击“AI 推荐字段”，Thunderbit 会读取页面、推荐最佳列，并帮你配置好爬虫。
• 一键导出： 可直接导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion——没有额外步骤，也不需要折腾 CSV。
• 子页面抓取： 如果你需要更多细节，Thunderbit 可以自动访问每个子页面（比如商品详情页或 LinkedIn 个人资料）并丰富你的表格。
• 分页支持： 可跨多个页面抓取，即使是无限滚动或复杂导航也没问题。
• 免费数据导出： 你可以免费下载或导出结果——自己的数据不需要再付费解锁。
• 定时爬取： 通过自然语言设置周期性任务，让数据保持最新。
• 无需配置： 不需要 Docker、代理或代码。只要描述你想要什么，Thunderbit 的 AI 会完成剩下的工作。

截至 2026 年 3 月，Thunderbit 已经获得超过 的信任，在 Chrome 网上应用店的评分为 4.3。我们并不是想做“什么都能做”的工具——我们的重点是让需要结果而不是麻烦的企业用户，也能轻松完成数据提取。

与 Apify 相比，Thunderbit 的突出功能

下面我们来拆解一下 Thunderbit 为什么不一样：

Thunderbit 尤其适合：

• 需要抓取线索或联系信息的销售团队
• 跟踪价格、SKU 或评论的电商团队
• 收集房源信息的房产经纪人
• 任何需要快速把数据放进表格的人

如何评估 Apify 替代方案：需要考虑的关键因素

如果你正在寻找 Apify 的替代方案，这里是我的检查清单：

1. 易用性

• 非技术用户能否在几分钟内上手？
• 学习曲线是陡峭还是直观？

2. 订阅灵活性

• 有没有免费试用或比较慷慨的免费额度？
• 定价是否可预测，还是存在隐藏的使用成本（比如代理或计算单元）？

3. AI 增强能力

• 这个工具是否使用 AI 来适应不同的网站和布局？
• 它能否处理非结构化或动态数据？

4. 任务支持

• 它是否支持你的具体使用场景（线索生成、价格跟踪等）？
• 是否有热门网站的模板或一键爬虫？

5. 导出与集成

• 你能否把数据直接导出到常用工具（Excel、Sheets、Notion、Airtable）？
• 导出流程是否快速且免费？

6. 可扩展性

• 这个工具能否随着你的需求一起成长？
• 它是否支持定时爬取或处理大批量列表？

专业建议： 一定先从一个小型试点项目开始。看看你能多快从“我想要这些数据”走到“这是我的表格”。如果 30 分钟后你还卡住，那它大概率不适合你。

订阅模式与灵活性对比

• Thunderbit： 价格可预测，按行计费。Starter 每月 15 美元可处理 500 行，最高每月 249 美元可处理 20,000 行（）。免费层可抓取 6 个页面（试用期 10 个）。
• Apify： Starter 每月 29 美元（另加使用量），计算单元、代理和存储会产生额外费用（）。免费方案包含每月 5 美元预付使用额度。
• 其他工具： 很多无代码爬虫（如 Octoparse、ParseHub）都有免费层，但可能限制导出选项，或者高级功能需要付费。

一句话总结： 找一个和你的预算、使用模式匹配的工具，尤其是你的需求可能会随着时间增长。

面向未来的规划：为什么可扩展性和灵活性在数据采集里很重要

我经常看到这种情况：团队选了一个能解决今天问题的工具，却在 6 个月后超出了它的能力范围。随着你的数据需求不断演变——更多页面、更复杂的流程、更多集成——你需要的是一款能跟得上的工具。

• AI 驱动工具（比如 Thunderbit）能够适应新网站和不断变化的页面布局，这样你就不用反复重建爬虫。
• 定时爬取 和 批量导入 功能可以自动化重复任务，每周节省好几个小时。
• 灵活的导出选项 能让数据流向业务真正需要的地方——无需手动清洗。

而随着 AI 智能体在企业工作流中越来越普遍，一款能接入这些生态的爬取工具（比如 Apify 的 MCP 集成或 Thunderbit 的 API）会变得更加重要（）。

更多关于现代爬取工作流的背景内容，请看：

并排对比：Apify、Thunderbit 和其他替代方案

下面快速看看 Apify、Thunderbit 以及另外两款领先替代方案的表现：

该选谁？

• Thunderbit： 如果你想最快、最简单地把数据放进表格，尤其适合销售、电商或房产场景。
• Apify： 如果你需要最大灵活性、自定义工作流，或者想大规模接入 AI 智能体。
• Octoparse/ParseHub： 如果你偏好可视化、无代码界面，并且不介意一些手动配置。

结论：为你的业务选择合适的 Apify 替代方案

网页爬取和自动化早就不只是开发者的专属了。随着企业用户对更多数据、以及更快更简单的获取方式提出需求，工具也必须跟上。Apify 对技术团队和企业级项目来说确实是个很棒的平台，但对很多新手或非技术用户而言，它还是太复杂了。

Thunderbit 是为那些想跳过配置、直接拿到数据的人打造的。借助 AI 字段推荐、2 步抓取和一键导出，它是我在 2026 年见过的、最适合企业用户的 Apify 替代方案。

准备好自己试试了吗？ ，看看你能多快从“我需要这些数据”变成“搞定了”。如果你想进一步了解网页爬取，欢迎查看 ，那里有指南、技巧和真实场景案例。

常见问题

1. 为什么 Thunderbit 适合新手，能作为 Apify 的替代方案？
Thunderbit 专为非技术用户设计，提供 AI 字段推荐和 2 步配置。你不需要懂代码，也不需要搭建复杂工作流——只要描述你想要什么，Thunderbit 就会帮你完成其余工作。

2. Thunderbit 的定价和 Apify 相比如何？
Thunderbit 使用按行计费的积分系统，起价是每月 15 美元可处理 500 行，小型项目还提供免费层。Apify 起价为每月 29 美元（另加使用量），但随着计算单元、代理和存储的增加，成本可能很快上升。

3. Thunderbit 能处理子页面和分页抓取吗？
可以。Thunderbit 的 AI 可以自动跟进子页面链接（比如商品详情页或 LinkedIn 个人资料），也能处理分页，即使是无限滚动也没问题。

4. Thunderbit 提供哪些导出选项？
Thunderbit 支持直接导出到 Excel、Google Sheets、Notion、Airtable、CSV 或 JSON——无需手动清洗。

5. 我怎么判断自己需要像 Apify 这样的开发者工具，还是像 Thunderbit 这样的新手工具？
如果你需要高度定制、规模化的工作流，或者想自己构建 Actors，Apify 会是不错的选择。如果你想在没有技术配置的情况下快速、轻松地提取数据，Thunderbit 更适合你。两个都试试，看看哪个更符合你的工作流和使用习惯。

想了解更多网页爬取和自动化技巧？欢迎查看 ，或订阅我们的 ，获取教程和操作演示。

了解更多