Google Shopping 爬虫

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将 Google Shopping 结果转成清晰的商品表格。提取价格、零售商、评分、评论数、运费和链接。非常适合监控竞品和市场趋势。
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边浏览边抓取商品数据使用 Thunderbit,通过 AI 字段识别和自动化提取,快速抓取 Google Shopping 及其他网站数据。只需几次点击,就能将结构化结果导出到 Sheets、Airtable 或 Notion。
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安装来源Chrome Web Store

边浏览边抓取商品数据

借助 Thunderbit 的 AI 网页爬虫 Chrome 扩展,从 Google Shopping 页面提取商品标题、价格、零售商、评分和链接。使用 AI 推荐字段将杂乱页面整理成结构化数据,自动翻页,并通过抓取子页面补充更深入的商品信息。 除了网站和子页面,还能抓取 PDF、文档和图片中的数据,并自动总结、分类、格式化为可直接分析的表格。支持导出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion,也可下载为 CSV 或 JSON,用于报表和监控。

如何使用 Thunderbit 抓取 Google Shopping 结果

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步骤 1下载并安装Thunderbit Chrome 扩展下载页 下载并安装 Thunderbit Chrome 扩展。安装完成后,登录或注册免费账号即可开始使用。
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步骤 2打开扩展程序在 Chrome 中打开 Google Shopping 结果页,或者准备好一个 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“Paste Google Shopping Results URL”字段,选择对应市场的“country”和“language”,并输入你想提取的“number_of_results”。
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步骤 3点击“抓取 Google Shopping”按钮点击“Scrape Google Shopping”按钮开始提取。Thunderbit 会将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 用于分析和报表。

了解如何将 Google Shopping 商品数据提取为结构化表格

通过 URL 抓取 Google Shopping 结果

粘贴 Google Shopping 结果 URL,Thunderbit 就会把结构化商品列表提取成整洁表格。它可以抓取商品名称、商品 URL、当前价格、原价、评分、评论数和零售商等关键字段。这能帮助电商运营、分析师和营销人员摆脱手动复制粘贴,更高效地收集 Google Shopping 结果页中的竞品价格和商品组合数据。
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按国家、语言和数量标准化结果

选择与你分析市场匹配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。这样可以更方便地跨地区对比同类商品,减少本地化格式带来的解析错误,并让数据集更适合用于报表。对于追踪多个市场的定价、促销和零售商覆盖情况的团队来说,这尤其实用。
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监控竞品定价和促销活动

利用输出表格跟踪当前价格与原价的变化,识别折扣,并判断某个关键词下哪些零售商更具优势。电商和品牌团队可以定期运行爬虫,建立价格历史,及时发现突降价,并验证 MAP 合规性。Product URL 字段还方便在页面发生变化时快速审查具体商品列表。
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开展市场研究,构建可直接分析的数据集

除了价格和零售商,还能一起收集评分和评论数,用于评估某个品类的商品定位和需求信号。分析师可以利用这些数据基准对比某个关键词下的热门商品、比较零售商覆盖情况,并优先筛选外联或合作目标。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 和报表流程。
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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一张干净的表格——不用写代码,也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时,真的省了超多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从目录站点抓取邮箱和电话号码。它能一键提取干净的联系方式,导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。无需额外设置,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。我先抓取列表,再用 Subpage Scraping 提取完整商品规格、价格、评论和库存。AI 会把一切整理成我定义的列。
Cassian B.房产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪变得更轻松。我用自然语言描述抓取间隔,它就会自动拉取最新房源、价格和链接,不用再碰设置。简单又实用。
Dorian B.内容与 SEO 专家我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 清洗并标记抓取到的博客内容。它能提取标题、作者,甚至建议分类。在动态网站和子页面上都表现很好——特别适合构建结构化 SEO 数据集。
Lina K.电商平台运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众商店的 SKU。Cloud Scraping 一次可处理 50 个页面;遇到需要登录的网站时,我们就切到浏览器模式。速度快、够灵活,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。抓完联系方式后,我直接在浏览器里用它填写线索表单。只要选中标签页,它就会按抓取到的那一行自动填好,无需手动输入。
Alina D.自由研究员我很依赖 Thunderbit 来提取 PDF、图片型网站和无限滚动页面的数据。它能用 AI 处理各种乱格式,并在几秒内给我可直接导出的表格,发到 Google Sheets 或 Airtable 都很方便。
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一张干净的表格——不用写代码,也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时,真的省了超多时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从目录站点抓取邮箱和电话号码。它能一键提取干净的联系方式,导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。无需额外设置,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。我先抓取列表,再用 Subpage Scraping 提取完整商品规格、价格、评论和库存。AI 会把一切整理成我定义的列。
Cassian B.房产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪变得更轻松。我用自然语言描述抓取间隔,它就会自动拉取最新房源、价格和链接,不用再碰设置。简单又实用。
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Lina K.电商平台运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众商店的 SKU。Cloud Scraping 一次可处理 50 个页面;遇到需要登录的网站时,我们就切到浏览器模式。速度快、够灵活,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。抓完联系方式后,我直接在浏览器里用它填写线索表单。只要选中标签页,它就会按抓取到的那一行自动填好,无需手动输入。
Alina D.自由研究员我很依赖 Thunderbit 来提取 PDF、图片型网站和无限滚动页面的数据。它能用 AI 处理各种乱格式,并在几秒内给我可直接导出的表格,发到 Google Sheets 或 Airtable 都很方便。

常见问题

使用 AI 提取数据
轻松将数据传输到 Google Sheets、Airtable 或 Notion
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