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。
使用Thunderbit Chrome 扩展程序，一键抓取数百个网页。想把任务直接交给 AI？使用Thunderbit API或Thunderbit MCP。想让我们替你完成全部工作？使用我们的网页抓取服务。
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 改变了我做竞品研究的方式。我点击“AI 建议字段”，它就能在分页结果中自动生成整洁表格——无需写代码，也不用碰 CSS。在分析长尾市场的商品数据时，真的省了大量时间。
Miles T.销售发展顾问我用 Thunderbit 从名录里提取邮箱和电话号码。它能一键抓取干净的联系人信息，导出到 Sheets 或 Notion 也只要几秒。无需额外配置，也不用写代码——数据拿到手就能直接用。
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，再用子页面抓取把完整商品规格、价格、评论和库存一并提取出来。AI 会按我定义的字段把所有内容整理成列。
Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的定时爬虫让房产跟踪变得轻松多了。我用自然语言描述间隔，它就会自动抓取更新后的房源、价格和链接，再也不用重新配置。简单又实用。
Dorian B.内容与 SEO 专家我用 Thunderbit 的字段 AI 提示来清洗和标记抓取到的博客内容。它能提取标题、作者，甚至还能建议分类。在动态网站和子页面上表现都很好——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 跟踪小众店铺的 SKU。云端爬取一次能处理 50 个页面；遇到需要登录的网站，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修改。
Jorge F.入站销售经理Thunderbit 的 AI 自动填写简直救命。抓完联系人信息后，我直接在浏览器里用它填写潜在客户表单。我只要选中标签页，它就会用抓取到的那一行数据自动填好。不需要手动输入。
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，并输出可直接导出的表格，几秒钟就能发到 Google Sheets 或 Airtable。
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品研究的方式。我点击“AI 建议字段”，它就能在分页结果中自动生成整洁表格——无需写代码，也不用碰 CSS。在分析长尾市场的商品数据时，真的省了大量时间。
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