Google Shopping 爬虫
作者
将 Google Shopping 结果转成整洁的商品表格。抓取价格、零售商、评分、评论、运费和链接，适合监控竞品和市场趋势。
Scrape hundreds of webpages with the Thunderbit Chrome Extension in one click, try the Thunderbit API for free, or use our 网页数据采集服务 to save engineering time.
浏览时就抓取商品数据使用 Thunderbit 借助 AI 字段识别和自动提取，快速抓取 Google Shopping 及其他网站的数据。几次点击即可将结构化结果导出到 Sheets、Airtable 或 Notion。
安装自Chrome Web Store
浏览时就抓取商品数据
借助 Thunderbit 的 AI 网页爬虫 Chrome 扩展，从 Google Shopping 页面批量收集商品标题、价格、零售商、评分和链接。使用 AI Suggest Fields 将杂乱页面结构化，支持翻页，并通过抓取子页面补充更深入的商品信息。
除了网站及其子页面，还可以抓取 PDF、文档和图片中的数据，然后自动总结、分类并格式化为可直接分析的表格。导出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion，也可下载为 CSV 或 JSON，用于报告和监控。
如何使用 Thunderbit 抓取 Google Shopping 结果
步骤 2打开扩展在 Chrome 中打开一个 Google Shopping 结果页，或准备一个 Google Shopping 结果 URL，例如 https://www.google.com/search?tbm=shop&q=wireless+earbuds。点击 Thunderbit 扩展图标打开 Thunderbit，然后选择 Google Shopping 爬虫。在工具面板中，将 Google Shopping 结果 URL 粘贴到“粘贴 Google Shopping 结果 URL”字段，选择正确市场对应的“国家”和“语言”，并输入你想提取的“结果数量”。
步骤 3点击“抓取 Google Shopping”按钮点击“抓取 Google Shopping”按钮开始提取。Thunderbit 会把结构化商品数据整理成表格，包括商品名称、商品 URL、当前价格（USD）、原价（USD）、评分（满分 5 分）、评论数和零售商。生成表格后，你可以将结果导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，也可以下载为 CSV 或 JSON 用于分析和报告。
了解如何将 Google Shopping 商品数据提取为结构化表格
按 URL 抓取 Google Shopping 结果
粘贴 Google Shopping 结果 URL，Thunderbit 就会将结构化商品列表提取为一张整洁的表格。它会抓取商品名称、商品 URL、当前价格、原价、评分、评论数和零售商等关键字段。这有助于电商运营、分析师和市场人员在收集竞品定价和品类数据时，避免手动复制粘贴。
按国家、语言和数量标准化结果
选择与你分析市场一致的国家和语言上下文，然后设置要抓取的结果数量（例如 10、50 或 100）。这样可以更容易跨地区比较同类商品，减少本地化格式带来的解析错误，并将数据集标准化以便报告使用。对于跟踪多个市场的定价、促销和零售商覆盖情况的团队尤其有用。
监控竞品定价和促销
利用输出表跟踪当前价格与原价的变化，发现折扣，并识别哪个零售商在某个关键词下赢得了购买框。电商和品牌团队可以定期运行这个爬虫，建立价格历史，及时发现突然降价，并验证 MAP 合规性。商品 URL 字段也方便在有变化时快速审查具体列表。
开展市场研究并构建可直接分析的数据集
将评分和评论数与价格和零售商一起收集，可评估某个品类的产品定位和需求信号。分析师可以利用这些数据对关键词下的头部商品做基准比较，查看零售商覆盖情况，并优先安排外联或合作对象。抓取完成后，可将表格导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，也可下载为 CSV 或 JSON，用于 BI 和报告流程。
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用户如何评价 Thunderbit
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品调研的方式。我点一下 “AI Suggest Fields”，它就能把分页结果整理成整洁的表格——不用写代码，也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时，真的省了太多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从名录里抓邮箱和电话号码。它只需一次点击就能提取干净的联系方式，导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。不需要额外配置，也不用写代码——拿到手就是能直接用的数据。
Rhea C.电商分析师Thunderbit 帮我监控多个页面上的 SKU 数据。我先抓取商品列表，再用 Subpage Scraping 拉取完整规格、价格、评论和库存。AI 会把所有内容整理成我定义的列。
Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪轻松很多。我只要用自然语言描述时间间隔，它就会自动拉取更新后的房源、价格和链接，不用再回头改设置。简单又实用。
Dorian B.内容与 SEO 专家我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 来清理和标记抓取到的博客内容。它可以提取标题、作者，甚至自动建议分类。对动态网站和子页面也很好用，非常适合构建结构化 SEO 数据集。
Lina K.平台运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众商店的 SKU。Cloud Scraping 一次能处理 50 页，而需要登录的网站，我们就切换到浏览器模式。速度快、灵活，而且不需要持续维护或手动改脚本。
Jorge F.入站销售经理Thunderbit 的 AI Autofill 简直救命。抓完联系人信息后，我直接用它在浏览器里填写潜客表单。只要选中标签页，它就会根据抓取到的数据自动填好所有内容，不用手动输入。
Alina D.自由研究员我经常靠 Thunderbit 从 PDF、图片型网站和无限滚动页面提取数据。它能用 AI 处理各种乱格式，并输出可直接导出的表格，我几秒就能发到 Google Sheets 或 Airtable。
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品调研的方式。我点一下 “AI Suggest Fields”，它就能把分页结果整理成整洁的表格——不用写代码，也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时，真的省了太多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从名录里抓邮箱和电话号码。它只需一次点击就能提取干净的联系方式，导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。不需要额外配置，也不用写代码——拿到手就是能直接用的数据。
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Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪轻松很多。我只要用自然语言描述时间间隔，它就会自动拉取更新后的房源、价格和链接，不用再回头改设置。简单又实用。
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