跨平台公开数据社交媒体爬虫
无需重做流程，也能采集公开社交数据
让 AI 处理不断变化的页面布局，批量处理 URL 列表，并在需要更深层字段时打开关联页面。
页面布局变了，也能继续采集
Thunderbit 会读取页面中可见的标签和内容，而不只是依赖固定选择器。即使公开主页或帖子页面结构发生变化，工作流也不需要频繁手动修补。
批量处理资料和帖子 URL
把你想研究的公开页面贴进去，一次性批量处理。用户名、说明文字、日期和可见互动数据都可以直接整理成可审核、可导出的表格行。
把关联详情带进同一张表
当列表页只是起点时，子页面抓取可以打开可访问的资料页或帖子页，并把你需要的可见信息追加为新列。
别再按平台一个个重建社交爬虫了
传统工具会把每种布局分别编码。Thunderbit 则保留一套 AI 工作流，并识别各平台可见的字段标签。
一堆按平台拆分的爬虫
每接一个来源都要重新配置一次一个智能代理，处理你选定的公开页面
Thunderbit 会自动适配你要求的字段30 个适用于公开社交研究的实用字段
不同平台可获取的内容和指标名称各不相同。请始终把来源平台和页面类型放在每个抓取值旁边。
- 平台名称
- 来源页面类型
- 来源 URL
- 资料 ID
- 资料用户名
- 资料显示名称
- 资料 URL
- 资料头像 URL
- 资料简介
- 资料网站 URL
- 资料认证状态
- 粉丝数
- 关注数
- 订阅数
- 帖子 ID
- 帖子 URL
- 帖子正文或说明
- 帖子发布时间
- 帖子类型
- 媒体类型
- 主要媒体 URL
- 话题标签列表
- 提及账号
- 帖子点赞数
- 帖子评论数
- 帖子分享数
- 帖子观看数
- 评论 ID
- 评论内容
- 评论作者用户名
Hear how teams use one scraper across the web
Thunderbit users share how they collect public data from changing pages without maintaining a separate tool for every source.
构建可自证合理的社交媒体数据集时会遇到的问题
跨平台范围、指标含义、公开访问权限与字段结构选择。
Switch to a platform-specific scraper when precision matters
Use dedicated TikTok comments, Telegram channel, Patreon membership, YouTube, Instagram, or X pages when the task depends on platform-only entities, fields, or interaction patterns.
Sharaf DG 爬虫
Thunderbit 的 Sharaf DG 爬虫可帮助你高效提取 Sharaf DG 商品列表和 SKU 页面的结构化数据。借助 AI 智能字段推荐，快速收集商品名称、价格、描述、图片、评分及详细规格，便于分析与研究。非常适合电商从业者、市场营销人员及研究人员获取 Sharaf DG 的详细数据。
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Vatan Bilgisayar 爬虫
Thunderbit 的 Vatan Bilgisayar 爬虫可帮助你批量提取 Vatan Bilgisayar 商品列表和 SKU 页面数据。借助 AI 智能字段推荐，快速收集商品名称、价格、折扣、图片和商品编码，便于分析与调研。非常适合电商从业者、市场营销人员及研究人员获取结构化的 Vatan Bilgisayar 数据。
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n11 爬虫
Thunderbit n11 爬虫可帮助您从 n11.com 提取商品和 SKU 数据，包括价格、折扣和店铺评分。借助 AI 智能字段推荐，快速收集结构化信息，助力电商分析、市场营销或数据研究。非常适合需要高效整理 n11 数据的专业人士。
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Cimri 爬虫
Thunderbit Cimri 爬虫让你能够从 Cimri 的商品列表和 SKU 页面提取结构化数据。借助 AI 智能字段推荐，快速收集商品名称、价格、图片、折扣和店铺评分，便于分析或调研。非常适合电商从业者、市场营销人员及需要 Cimri 数据的研究者。
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Statarea 爬虫
Thunderbit Statarea 爬虫可帮助你从 Statarea 提取足球比赛预测、球队信息、对比数据及电视转播表。借助 AI 智能字段推荐，快速收集结构化数据，助力体育分析、博彩或内容创作。非常适合需要有序足球数据的分析师、球迷和内容创作者。
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PTTAVM 爬虫
Thunderbit PTTAVM 爬虫让你高效提取 PTTAVM 商品列表和 SKU 页面的结构化数据。借助 AI 智能字段推荐，快速获取商品名称、价格、折扣、图片及详细描述。非常适合电商从业者、市场营销人员和需要精准 PTTAVM 数据的研究人员。
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