我还记得第一次为了一个小项目，想对比三家外卖 App 上餐厅价格的场景。桌上摊着一份表格，一杯咖啡，心里还天真地以为很快就能搞定。结果四个小时过去了，我还在手动复制粘贴菜单、价格和评论，进度慢得让人抓狂。手腕都酸了，咖啡也凉了，“快速调研”直接变成了体力活。
是不是很有共鸣？其实你并不孤单。随着外卖行业的爆发式增长——，预计 ——大家对数据的需求也越来越大。不管是餐厅老板、市场分析师还是销售团队，都想从中分一杯羹，但手动收集这些信息，简直比剥一百个洋葱还让人头疼。这时候，网页爬虫工具就成了救命稻草。今天我就用 Uber Eats 举例，带你用 ——我们团队开发的 AI 网页爬虫，让数据采集变得又快又省心。
准备好了吗？这次不用再喝冷掉的咖啡了。
什么是外卖数据，为什么要抓取？
“外卖数据”其实就是像 Uber Eats、DoorDash、Grubhub 这些平台上丰富又杂乱的信息，比如：
- 餐厅信息： 名称、地址、电话、菜系、评分、评论数、价格区间、营业时间等。
- 菜单详情： 菜品名称、描述、价格、图片，有时还有营养信息或标签（比如“素食”“辣”）。
- 配送信息： 预计送达时间、配送费、距离等。
- 促销活动： 特价、优惠券、折扣等。
- 用户反馈： 餐厅和单品的评分、评论。
为什么要抓这些数据？因为在竞争激烈的市场里，这些数据就是决策的“金矿”。通过外卖数据抓取，你可以洞察：
- 某个城市现在流行什么菜系和菜品
- 竞争对手的菜单定价和促销套路
- 用户评论里大家最在意和吐槽的点
- 不同区域的配送费和时效差异
手动收集这些信息不仅累人，而且根本没法大规模搞。现在的工具能自动化整个流程，把杂乱的网页变成结构化的数据表（比如包含所有餐厅、菜单和价格的表格），为你的业务决策打下坚实的数据基础。
抓到手的外卖数据就是能落地的资源，让你决策更快、方向更准，始终快人一步。
关键应用场景：外卖数据爬取如何助力业务增长
这些数据到底能干啥？下面简单盘点下各类团队如何用外卖数据提升 ROI：
| 应用场景 | 描述与收益（ROI） |
|---|---|
| 竞品菜单与定价分析 | 实时监控竞争对手菜品价格和促销，灵活调整自家定价。英国某零售商通过数据优化定价，销售额提升 4%。 |
| 菜单优化与趋势分析 | 识别热门菜系和高评分菜品，优化自家菜单。数据揭示用户偏好（如植物基菜品热度上升），助力产品创新和销量提升。 |
| 用户体验与评论洞察 | 汇总分析评论，做情感分析。73% 消费者表示用户体验影响决策，评论数据帮你发现痛点、提升服务。 |
| 线索挖掘与销售拓展 | 批量抓取餐厅信息（含联系方式、菜系等），构建 B2B 潜在客户名单。某销售团队通过自动化数据采集，每人每周节省 5 小时以上。 |
| 本地市场分析与扩张 | 抓取区域数据，评估本地竞争格局，发现扩张机会。例如，找出某类菜系供给不足的社区。 |
| 动态定价与需求预测 | 用最新菜单和促销数据优化定价模型、预测需求。AI 驱动的预测模型在实时数据加持下，能 降低 20–50% 误差。 |
总之，外卖数据爬取让你决策更快、方向更准，始终快人一步。
外卖数据爬取工具对比
说实话，不是所有都适合抓 Uber Eats 这种动态复杂的网站。下面对比下 Thunderbit 和传统工具的区别：
| 功能 | Thunderbit（AI 驱动） | Octoparse（传统） | ParseHub（传统） |
|---|---|---|---|
| 易用性 | AI 自动识别字段，2 步完成，无需手动标注 | 可视化界面，部分自动识别，常需手动选择 | 可视化界面，用户反馈手动设置繁琐 |
| AI 功能 | AI 字段推荐、字段提示，自动适应页面变化 | 无 AI，依赖 CSS/XPath 选择器 | 无 AI，依赖 CSS/XPath 选择器 |
| 子页面抓取 | 内置，菜单详情等子页一键切换 | 需手动配置 | 需手动配置 |
| 导出选项 | 免费导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、JSON | 支持 CSV/HTML，集成有限 | 支持 CSV/Excel/JSON，集成有限 |
| 价格 | 免费额度，按行计费（5000 行仅 $9/月起） | 有免费版，付费版 $89/月起 | 免费版，付费 $189/月起 |
| 维护成本 | 低——AI 自动适应页面变化 | 高——页面变动需手动重设 | 高——页面变动需手动重设 |
像 Octoparse、ParseHub 这些传统工具虽然有市场，但经常需要大量手动配置和后期维护。Thunderbit 则让数据采集像点外卖一样简单。
为什么 Thunderbit 是外卖数据爬取的首选
虽然我有点偏爱自家产品，但 Thunderbit 作为的佼佼者，确实有不少亮点：
- AI 字段推荐： Thunderbit 的 AI 能自动识别页面内容，精准推荐要提取的字段，无需手动点选每个菜单项。
- 子页面抓取： 想要每家餐厅的菜单详情或评论？Thunderbit 一键自动访问并采集子页面数据。
- 一键导出： 数据可免费导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，无需繁琐操作。
- 低门槛低成本： 免费额度+按需付费，临时采集无需高价订阅。
- 智能适应： Uber Eats 页面改版？只需重新点击“AI 字段推荐”，即可继续采集。
对我来说，Thunderbit 最大的优势就是从“我要数据”到“数据到手”只需几分钟。
实操指南：用 Thunderbit 抓取 Uber Eats 外卖数据
下面进入实战环节。用 Thunderbit 抓取 Uber Eats 上的餐厅、菜单、价格、评论等数据，无需编程，也不用折腾复杂设置。
步骤 1：安装 Thunderbit 并打开 Uber Eats
首先，。插件很轻便，免费，装好后浏览器工具栏会多出 Thunderbit 图标。
然后在浏览器里打开 ，输入你的地址（比如“洛杉矶”），或者直接登录账号。确保页面已经加载出你想采集的餐厅列表。如果 Uber Eats 页面是无限滚动，记得下拉加载全部餐厅。
Thunderbit 只采集当前页面可见内容——你看到什么就能采集什么。
步骤 2：用 AI 字段推荐识别数据点
点击 Thunderbit 图标打开界面，选择“当前页面”作为数据源，点一下 AI 字段推荐。
Thunderbit 的 AI 会自动扫描 Uber Eats 页面，推荐一组字段，比如“餐厅名称”“菜系”“评分”“评论数”“配送时间”“配送费”等。你能预览部分餐厅的数据，确认采集内容是否符合需求。
如果需要调整字段（重命名、删除、添加自定义字段），这里都能操作。Thunderbit 还支持为每个字段设置数据类型（文本、数字、URL 等），方便后续分析。
步骤 3：自定义字段并设置子页面抓取
想采集更多细节，比如每家餐厅的菜单或评论？在 Thunderbit 里启用 子页面抓取。工具会自动识别餐厅链接字段，并让你确认。
接着可以指定要从子页面提取哪些字段，比如前三个菜品及价格，或者餐厅详细地址。Thunderbit 的 AI 会自动推荐字段，也可以手动选择。
如果餐厅列表很长且页面为无限滚动，记得先加载全部餐厅。Thunderbit 的云端模式还能自动滚动和翻页。
步骤 4：开始采集并导出数据
点击 开始采集，Thunderbit 会实时抓取页面（和子页面）数据，生成表格。
采集完成后，在 Thunderbit 里预览数据，确认无误后导出：
- Excel/CSV： 下载文件，方便在 Excel 或 Google Sheets 里用。
- Google Sheets： 直接导入新表，方便分享和实时分析。
- Airtable/Notion： 导出到数据库，菜单图片也能自动上传。
- JSON/剪贴板： 适合开发者或自定义流程。
Thunderbit 导出一直免费且不限量。
高效准确抓取外卖数据的实用技巧
外卖平台数据采集有些小窍门，掌握这些能让你事半功倍：
- 明确采集范围： 先想清楚需要哪些数据、采集多少。比如抓全纽约所有餐厅的全部菜单，数据量很大，建议聚焦重点。
- 善用定时采集： 需要定期更新？用 Thunderbit 的 自动化每周或每日采集。
- 大规模用云端模式： 数据量大时，Thunderbit 云端采集更快还不占本地资源。
- 避免重复： 用餐厅名+地址等唯一字段去重，尤其是跨区域采集时。
- 监控缺失数据： 采集后抽查结果，发现字段缺失可以重新运行 AI 字段推荐。
- 控制采集频率： 不要太频繁采集——Thunderbit 会模拟人类浏览速度，量大建议分批进行。
- 用 AI 提示词清洗数据： Thunderbit 支持采集时用 AI 提示词自动清洗或转换数据（比如从“30–40 分钟”提取数字）。
- 关注页面变化： Uber Eats 改版时，重新运行 AI 字段推荐就行。
- 多平台组合分析： 同时采集 Uber Eats、DoorDash 等平台，数据更全面。
更多实用技巧，欢迎访问 。
抓取外卖数据的法律与合规须知
开始采集前，记得遵守法律和网络道德：
- 查看服务条款： Uber Eats 的 通常不允许未经授权抓取。只做内部分析一般没问题，但千万别公开分发或转卖数据。
- 尊重 robots.txt： 这个文件会告诉爬虫哪些内容能抓。Thunderbit 作为浏览器插件，行为和普通用户差不多，但建议提前看看。
- 避免高频访问： 合理控制采集速度，别给网站带来压力。
- 不采集隐私数据： 只抓公开信息，千万别碰用户账号或个人信息。
- 合理使用数据： 内部分析一般合规，公开发布数据集可能有风险。
- 遵守法律法规： 在美国，抓取公开数据一般没问题，但不能绕过安全措施或采集个人数据。
- 重视数据隐私： 即使大多是商家信息，也要妥善处理。
总原则：合规、合理、负责任地采集。如果遇到封禁或验证码，说明该暂停或降低频率了。
常见问题与解决办法
即使用 Thunderbit，有时也会遇到小问题，常见应对方法如下：
- 页面结构变动： Uber Eats 改版时，重新运行 AI 字段推荐，Thunderbit AI 会快速适应。
- 登录/定位要求： 用浏览器采集模式，先登录并手动设置地址。
- 分页/无限滚动： 采集前确保所有餐厅已加载，或用云端模式自动滚动。
- 反爬措施： 遇到验证码手动解决，若被封禁可降低采集频率或更换 IP。
- 采集不全/报错： 大任务建议分批进行，并确保 Thunderbit 已更新到最新版。
- 数据格式问题： 采集时用 AI 提示词清洗，或导出后在 Excel 处理。
- 数据更新： 用定时采集保持数据新鲜，或按需重新采集。
遇到难题，可以先手动在浏览器操作排查，也可以联系 。
总结与要点回顾：释放外卖数据的价值
外卖行业持续火热，竞争越来越激烈。抓取外卖平台的菜单、价格、评论等数据，已经成了提升决策效率的必备利器。
手动采集数据又慢又累，用 ，你能把繁琐的工作变成高效、可复用的自动化流程。Thunderbit 的 AI 驱动方案，让你不用写代码，也能轻松从 Uber Eats 等平台获取结构化、可用的数据。
还没试过 Thunderbit？体验一下吧。免费额度让你轻松上手，从“我要数据”到“数据到手”只需几步。不管你是餐厅老板、数据分析师，还是好奇的美食爱好者，都能从中获得有价值的洞察。
希望你用数据做决策，告别冷咖啡，把时间留给享受美食。祝你采集顺利，数据大餐开动！
常见问题解答
1. 为什么要抓取外卖数据？
抓取外卖数据能帮你深入了解餐厅菜单、价格、用户评价、配送信息和促销活动。企业可以用这些数据分析竞争对手、优化自家菜单、挖掘潜在客户、洞察本地市场、提升用户体验，而且数据还能实时更新。
2. 外卖数据爬取的主要应用有哪些？
包括竞品定价分析、热门菜品趋势识别、评论情感分析、B2B 线索挖掘、市场空白分析、动态定价与需求预测等。
3. Thunderbit 如何简化数据采集流程？
Thunderbit 利用 AI 自动识别字段、适应页面变化，还支持采集子页面（比如餐厅菜单）。还能一键导出到 Excel、Google Sheets、Notion 等，设置简单，按需付费。
4. 抓取数据时应注意哪些合规与道德问题？
采集前要查阅网站服务条款，避免抓取隐私数据，控制采集频率，合理使用数据。只做内部分析一般合规，公开分发或转卖可能违规。
5. 如何高效抓取外卖数据？
明确采集范围，善用子页面抓取，避免重复，抽查缺失数据，控制采集频率，定期更新。结合 Thunderbit 的 AI 提示词和云端模式，效率和准确率更高。
延伸阅读：
参考资料：