Thunderbit 的 Compass 爬虫 可借助 AI 将 Compass 的房源列表页快速整理成干净、结构化的数据集。你可以先从搜索结果中提取在售房源数据，再通过 子页面抓取 为每一行补充更完整的房源细节，例如照片、经纪人信息与完整描述。使用 的 AI 网页爬虫，几分钟内即可将结果导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
🧭 什么是 Compass 爬虫
Compass 爬虫 是一款 AI 网页爬虫，用于从 的页面中采集数据，例如“在售房源”结果页以及与卖房相关的介绍页面。通过 ，你只需打开目标页面，点击 AI Suggest Columns，再点击 Scrape，即可获得结构化数据。
🏠 用 Compass 可以抓取哪些内容
Compass 常用于浏览房源、研究社区以及联系经纪人。借助 Thunderbit 的 AI 驱动 Compass 爬虫，你可以批量采集房源信息，用于市场调研、可比房源（comps）分析、线索名单整理与库存/在售监控。
抓取 Compass 买房数据（在售房源）
适用于从 Compass 的在售房源入口页及相关搜索/列表页抓取房源结果。若你希望得到一张包含价格、卧室/卫浴、位置以及详情页链接（用于后续补全）的房源表格，这个场景非常合适。
目标页面：
操作步骤：
- 安装 并注册账号。
- 打开目标页面，例如：。
- 点击 AI Suggest Columns，让 AI 为当前页面推荐合适的字段名与数据类型。
- 点击 Scrape 开始抓取，然后导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
字段（列）建议
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| 🏷️ 房源标题 | 搜索结果中展示的主标题（通常是地址或简短描述）。 |
| 📍 地址 | 街道地址（或页面展示的部分地址）。 |
| 🏙️ 城市 | 房源所在城市。 |
| 🗺️ 州/地区 | 房源所在州或地区信息。 |
| 📮 邮编 | 结果卡片中可见时的邮政编码。 |
| 💲 价格 | 房源卡片上显示的当前挂牌价。 |
| 🛏️ 卧室数 | 卧室数量。 |
| 🛁 卫浴数 | 卫浴数量。 |
| 📐 面积（平方英尺） | 室内面积（如页面有展示）。 |
| 🏡 房产类型 | 公寓、独栋、联排、多户等（如页面有展示）。 |
| 🔗 房源链接 | 指向详情页的 URL，用于子页面抓取补全信息。 |
| 🖼️ 主图 URL | 房源卡片上的主图链接。 |
| 🧑💼 经纪人/团队 | 结果中展示的经纪人或团队名称。 |
| 🏢 经纪公司 | 展示时的品牌/经纪公司信息。 |
| 🕒 在市天数 | DOM 等“上架时长/新鲜度”指标（如可见）。 |
| 🏷️ 状态 | 在售、待定、新上架、降价等（如页面有展示）。 |
小贴士： 抓取完结果列表后，可使用 Scrape Subpages 逐个访问 房源链接，为数据补充更深层字段（完整描述、照片集、HOA、建造年份、配套设施、开放日时间等）。
抓取 Compass 卖房页面
适用于从 Compass 的卖房介绍页提取结构化信息，例如价值主张模块、服务亮点以及联系/CTA（行动号召）元素。可用于竞品研究、话术/文案分析，以及整理内部培训或销售支持资料。
目标页面：
操作步骤：
- 安装 并注册账号。
- 打开目标页面，例如：。
- 点击 AI Suggest Columns，为页面内容生成结构化字段方案。
- 点击 Scrape 抓取数据，并导出到你常用的工具。
字段（列）建议
| 列名 | 说明 |
|---|---|
| 🧩 模块标题 | 卖房页面各主要模块的标题。 |
| 📝 模块摘要 | 标题下方的说明文案/概述。 |
| ✅ 核心卖点 | 要点列表或利益点陈述（可按文本或多选方式采集）。 |
| 🧰 提供的服务 | 描述卖房流程中的服务、工具或步骤的条目。 |
| 🧑💼 联系经纪人 CTA 文案 | 引导用户联系经纪人的行动号召文字。 |
| 🔗 CTA 链接 | CTA 按钮背后的链接或表单入口。 |
| 📍 市场/地点提及 | 页面中出现的任何与地点相关的引用。 |
| 🖼️ 图片 URL | 各模块使用的图片（便于审计与内容素材库整理）。 |
| 🧾 免责声明/细则 | 页脚注释、免责声明或法律条款（如存在）。 |
🎯 为什么要用 Compass 爬虫工具
当你需要将房产信息用于分析、触达或运营时，抓取 Compass 能让你更快拿到可用的结构化数据。
- 房产团队与经纪人：建立可比房源数据集、跟踪在售库存、监控社区价格变化。通过 子页面抓取 获取搜索结果里看不到的细节。
- 投资人：按买入标准（卧室/卫浴、价格区间、邮编等）搭建房源管道，并导出到表格用于测算与尽调。
- 市场营销团队：分析房源展示方式（照片数量、描述结构、关键词等），并对比不同竞品的卖房页面表达。
- 运营与研究：维护干净的房源与属性数据库，用于报表、质检与市场快照。
Thunderbit 面向业务工作流设计：无需编写脆弱的选择器，也能完成抓取、结构化与导出。如果你刚接触数据抓取，这些指南会很有帮助：
🧩 如何使用 Compass Chrome 扩展
- 安装 Thunderbit Chrome 扩展：在 获取并创建账号。
- 打开你要抓取的 Compass 页面：例如 或 。
- 启用 AI 抓取：点击 AI Suggest Columns 生成字段名与数据类型；如有需要可调整列（文本、数字、日期、URL、图片）。
- 抓取并导出：点击 Scrape，然后导出到 Excel/CSV/JSON、Google Sheets、Airtable 或 Notion（导出免费）。
💳 Compass 抓取的计费方式
Thunderbit 采用简单的积分机制：
- 1 积分 = 结果表中的 1 行输出
- AI 驱动的抓取体验（AI Suggest Columns + 结构化提取）已包含在内，可无需复杂配置直接试用。
免费可体验内容：
- 免费版：每月可抓取 6 个页面
- 免费试用：在选择付费方案前，可先免费抓取 10 个页面
单次运行的典型成本取决于你抓取的行数。例如，从结果页抓取 200 条房源通常会生成约 200 行，消耗 200 积分（子页面补全可能会在抓取额外表格时增加行数；也可能仅为现有行补充字段，具体取决于你的配置）。
付费方案（按月/按年）会随你的使用频率扩展。如果你需要长期做市场监控，通常 年付 因折扣更划算。
- 详情请见
❓ 常见问题
-
什么是 AI Powered Compass Scraper？
AI Powered Compass Scraper 是 Thunderbit 中的一套工作流，可读取 Compass 页面并将内容转换为结构化字段（如价格、地址、卧室数、卫浴数、房源链接等）。你点击 AI Suggest Columns 生成字段方案，再点击 Scrape 把数据提取成可导出的表格。 -
Thunderbit 是什么？
是一款 AI 网页抓取与效率提升的 Chrome 扩展，可将网站、PDF 与图片中的信息提取为结构化数据。面向希望快速拿到结果的业务团队打造，并支持导出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 等工具。 -
能否抓取超出搜索结果页的 Compass 房源详情？
可以。Thunderbit 支持 子页面抓取：会根据房源链接逐个打开详情页，为你的表格补充更多字段。当关键属性只在详情页可见（如完整描述、照片集、经纪人信息）时尤其有用。 -
Thunderbit 能处理 Compass 的分页与无限滚动吗？
Thunderbit 同时支持 点击分页 与 无限滚动 两种模式。如果列表会在滚动时加载更多内容，你可以先滚动加载更多结果再抓取；也可根据页面结构配置分页行为。 -
我可以把哪些 Compass 数据导出到表格或 CRM？
你可以导出常见字段，如地址、价格、卧室/卫浴、面积、房产类型与 URL；在可见时也可包含图片与经纪人信息。支持 CSV/JSON 导出，并可直接导出到 Google Sheets、Airtable、Notion，方便接入现有工作流。 -
AI 在房产页面上的字段识别准确度如何？
AI 字段识别旨在适应房产门户常见的版式变化与多样结构。你也可以重命名列、调整数据类型（数字/日期/URL），并通过 Field AI Prompts 引导提取更棘手的字段，例如 HOA 费用或“每平方英尺单价”。 -
抓取 Compass 应该用 Cloud Scraping 还是 Browser Scraping？
若目标页面为公开可访问，通常 Cloud Scraping 更快，且适合批量处理。若页面内容依赖你的会话、偏好设置或登录状态，则 Browser Scraping 更合适，因为它在你的 Chrome 环境中运行。 -
一次最多能抓取多少条房源？
实际上取决于你加载了多少结果以及抓取了多少页。很多工作流会一次抓取数百行（模板说明常以单次 500 行 作为参考）。如需更大规模，可分批抓取并在 Sheets 或 Excel 中合并导出结果。 -
将 Compass 数据用于内部分析是否可行？
不同网站与司法辖区的抓取政策可能不同，你应始终遵守适用法律、隐私要求以及 Compass 的条款。Thunderbit 仅用于将你有权访问的数据结构化；若你计划再发布或分发数据，需要自行确保合规使用。
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- 导出到表格的指南：
- 工具全景对比：
- 如果你也需要抓取文档：
准备好用 的 AI 结构化能力与子页面补全，快速搭建干净的 Compass 数据集，用于可比房源分析、库存跟踪或市场研究了吗？