AI 驱动的网页抓取

Apollo 爬虫

只需 2 次点击,就能从 Apollo 中提取姓名、职位、公司信息和联系方式——无需编写代码或进行任何配置,即可直接导出到 Excel、Google Sheets 或 Notion。

Need more ways to scrape at scale?

快速体验:亲自尝试。

更快获取 Apollo 数据

把 Apollo 变成一个快速获取联系信息的来源,告别手动整理。

两次点击,轻松拿到数据

Apollo 已经列出了你需要的数据,但如果手动提取姓名、职位、公司名称、邮箱、电话号码和 LinkedIn 主页,真的非常耗时。使用 Thunderbit,你只需指向这些字段,让它自动识别结构,然后点击提取即可。无需代码,无需配置——就是这么简单快捷地从 Apollo 获取干净数据。

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让 Apollo 数据保持最新

Apollo 数据变化很快,每天重复同样的搜索非常浪费时间。你可以设置 Thunderbit 按计划自动运行,让抓取任务自动执行,再把最新结果直接发送到电子表格中。这样就能轻松保持联系信息最新,而不必一次次返回 Apollo 检查。

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数据整洁,开箱即用

原始的 Apollo 导出数据通常需要大量清理,才能真正使用。Thunderbit 在提取时就会自动整理和格式化数据,因此姓名、职位、公司名称、邮箱、电话号码和 LinkedIn 主页都会被清晰地组织好,拿来就能用。更少的清理,更少的复制粘贴,也更少在抓取后浪费的时间。

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为什么 Thunderbit 与传统 Apollo 爬虫不同?

无需脆弱的选择器、手动修复或杂乱清洗,也能抓取 Apollo 潜在客户。

传统爬虫

过去那套做法
Apollo 的页面布局经常变化,基于选择器的爬虫很容易失效,后续维护也没完没了。
搜索结果往往是动态加载的,传统工具容易漏掉行,或者抓到一半就停止。
潜在客户页面把有用信息分散在多个嵌套版块里,手动映射字段非常麻烦。
Apollo 列表的分页很容易出错,导致导出不完整、联系人缺失。
Apollo 数据导出后常常不够统一,姓名、职位和公司信息都需要再清理。
AI 优势

Thunderbit AI

更聪明的方式
Thunderbit 按含义读取 Apollo,因此布局变化不会迫使你重写规则。
它能自动识别页面字段,并在两次点击中捕获动态加载的结果。
子页面抓取会访问每个潜在客户详情页,并将额外信息作为新列添加。
自动翻页可在 Apollo 结果页面间自动前进,无需你逐页设置逻辑。
Thunderbit 在提取时就会清洗并结构化数据,因此你的 Apollo 导出结果可直接使用。

不要只听我们的一面之词

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常见问题

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