如果你曾經想過要自動化瀏覽器操作——不管是為了抓商品清單、測試結帳流程，還是單純想擺脫無止盡的複製貼上——你大概都會遇到「playwright 與 puppeteer」這個選擇題。身為長期在 SaaS 和自動化領域打滾的工程師，我可以很誠實地說：這兩套工具就像蝙蝠俠和鋼鐵人，各有一套、各有個性，能幫你解決問題，也可能讓你頭大，端看你怎麼用。

現在的瀏覽器自動化世界變化超快。越來越多企業開始抓資料、做流程自動化，甚至打造更聰明的系統。隨著像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這類 AI 工具崛起，連完全不會寫程式的人也能輕鬆加入自動化行列。那到底該怎麼選最適合你的工具？這篇文章就要帶你深入比較 playwright 與 puppeteer 網頁爬蟲的差異，還有新一代無程式碼替代方案，直接切重點，去除行銷話術。

## Playwright 與 Puppeteer：它們是什麼？為什麼重要？

先從基本介紹開始。**Puppeteer** 是 Google 推出的開源 Node.js 函式庫，專門用來操控 Chrome 或 Chromium 瀏覽器。你可以把它想像成一個機器人，能自動點擊、滑動、輸入、擷取資料——就像真人操作，但永遠不會喊累。自 2017 年問世以來，Puppeteer 很快成為動態、JavaScript 密集型網站資料抓取的首選工具（[來源](https://medium.com/@datajournal/puppeteer-vs-playwright-26236d90f37b#:~:text=Puppeteer%20has%20consistently%20been%20more,2k%20forks)）。

**Playwright** 則是 Microsoft 推出的回應之作。2020 年由原本 Puppeteer 團隊部分成員打造，Playwright 不只支援 Chrome，還能同時操控 Firefox 和 Safari（WebKit），而且支援多種程式語言（[來源](https://research.aimultiple.com/playwright-vs-puppeteer/#:~:text=Community%20%26%20Ecosystem%20Rapidly%20growing,2k%20forks)）。簡單說，Playwright 就像 Puppeteer 的學霸弟弟，能做的事更多、更廣。

**為什麼這些工具重要？** 現代網站充滿 JavaScript、無限滾動和互動元素，傳統爬蟲早就無法應付。無論是銷售、行銷、電商還是營運團隊，都需要可靠的方式來擷取資料、測試流程、或自動化重複性網頁操作。這正是 Playwright 和 Puppeteer 大放異彩的地方。

## 共同特點：Playwright 與 Puppeteer 的自動化優勢

雖然大家常常把這兩套工具拿來比較，其實 Playwright 和 Puppeteer 有很多共通點：

- **JavaScript 為核心：** 兩者主要都是 JavaScript/TypeScript 函式庫（Playwright 還支援更多語言，後面會提）。
- **瀏覽器自動化：** 可以用程式控制瀏覽器——開網頁、點按鈕、填表單、截圖等。
- **動態內容處理：** 能正確渲染並互動 JavaScript 密集的網站，非常適合現代網頁爬蟲。
- **模擬用戶操作：** 需要登入、滾動、點擊「載入更多」？兩者都能模擬真實用戶行為。
- **可選無頭或有頭模式：** 可以在背景執行（無頭），也能即時觀察操作過程（有頭）。
- **執行自訂腳本：** 能在網頁上下文執行 JavaScript，精準擷取所需資料。
- **網路請求控制：** 攔截請求、模擬裝置、偽造地理位置，方便抓取特定地區或行動版內容。

總結來說，這兩個工具都是瀏覽器自動化的瑞士刀。只要你會寫程式，想從動態網站擷取結構化資料，兩者都能勝任。

## 主要差異：Playwright 與 Puppeteer 在爬蟲與測試上的不同

接下來進入重點，來看看兩者的差異：

![puppeteer-vs-playwright-feature-comparison-chart.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/puppeteer_vs_playwright_feature_comparison_chart_fcf334c293.png)

重點整理如下：

- **瀏覽器支援度：** Puppeteer 主要針對 Chrome。Playwright 則能用同一套 API 操控 Chrome、Firefox、Safari（[來源](https://research.aimultiple.com/playwright-vs-puppeteer/#:~:text=Features%20Playwright%20Puppeteer%20Maintainer%20Microsoft,Safari%20Primarily%20Chrome%20Android%20emulation)）。如果你需要跨瀏覽器測試或想降低被偵測風險，Playwright 彈性更高。
- **語言支援：** Puppeteer 只支援 Node.js。Playwright 則支援 Python、Java、.NET 等多種語言（[來源](https://research.aimultiple.com/playwright-vs-puppeteer/#:~:text=Browser%20Support%20Chromium%20,newer%20Larger%2C%20more%20mature%20ecosystem)）。
- **自動等待：** Playwright 內建自動等待機制，動態網站不用到處加 `waitForSelector`，操作更穩定（[來源](https://www.browsercat.com/post/playwright-vs-puppeteer-web-scraping-comparison#:~:text=Auto)）。Puppeteer 則需手動控制，彈性高但容易出錯。
- **功能完整度：** Playwright 內建更多進階功能，如網路攔截、測試框架、追蹤等。Puppeteer 較精簡，進階需求需靠外掛。
- **社群資源：** Puppeteer 歷史較久，相關教學、討論較多。Playwright 社群成長很快，資源也越來越多。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?app=desktop&v=2oE7yhy0eV8&t=0s&t=137"} />

## 什麼時候該選 Puppeteer？適用情境

Puppeteer 適合這些需求：

- **只需支援 Chrome/Chromium：** 多數爬蟲或自動化任務其實不在乎其他瀏覽器。
- **想要快速、輕量部署：** 一行 `npm install` 就能開始。
- **追求簡單：** API 直觀，操作流程一目了然。
- **小型、一次性腳本：** 臨時需求，Puppeteer 的精簡反而是優勢。
- **團隊熟悉 Node.js：** 如果你們本來就用 JavaScript，Puppeteer 上手無痛。

常見應用：單一電商價格抓取、自動登入流程、CI 測試等。

## 什麼時候該選 Playwright？適用情境

Playwright 更適合這些狀況：

- **需要跨瀏覽器支援：** 一套腳本同時抓取 Chrome、Firefox、Safari（[來源](https://research.aimultiple.com/playwright-vs-puppeteer/#:~:text=Features%20Playwright%20Puppeteer%20Maintainer%20Microsoft,Safari%20Primarily%20Chrome%20Android%20emulation)）。
- **進階自動化需求：** 內建自動等待、Locator API、追蹤等功能，適合複雜互動網站。
- **偏好 Python、Java、.NET：** 不侷限於 Node.js。
- **大規模爬蟲：** 能有效管理多瀏覽器上下文，平行處理更容易。
- **想要未來彈性：** Playwright 發展迅速，背後有 Microsoft 與原 Puppeteer 團隊加持。

常見應用：多步驟登入、彈窗處理、跨瀏覽器測試、穩定的資料管道等。

## 共同限制：Playwright 與 Puppeteer 的隱藏成本

這兩大工具雖然很強，但規模化時也有不少痛點：

![web-scraping-tools-common-challenges.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/web_scraping_tools_common_challenges_ad58f11a1a.png)

- **選擇器脆弱：** 網站只要改個 class 或版型，腳本就掛了（[來源](https://brightdata.com/blog/ai/mcp-vs-traditional-scraping#:~:text=Imagine%20this%3A%20You%E2%80%99ve%20spent%20weeks,Sound%20familiar)）。維護變成無止盡的打地鼠遊戲。
- **手動維護負擔大：** 開發者得不斷修正選擇器、更新邏輯、應對反爬蟲措施（[來源](https://news.ycombinator.com/item?id=15694118#:~:text=We%20have%20been%20using%20kapow,catered%20towards%20very%20large%20enterprises)）。
- **效能瓶頸：** 實際跑瀏覽器很吃資源，要抓數千頁就得管理瀏覽器叢集、平行處理、避免記憶體洩漏（[來源](https://www.zyte.com/blog/challenges-of-scaling-playwright-and-puppeteer-for-web-scraping/#:~:text=1)）。
- **資料結構需自理：** 兩者只給你原始資料，清理、解析、匯出 CSV/Excel 都要自己寫。
- **反爬蟲防禦：** 預設下兩者都不夠隱蔽，需額外外掛或自訂程式來防偵測、代理切換、解決驗證碼（[來源](https://www.browsercat.com/post/playwright-vs-puppeteer-web-scraping-comparison#:~:text=Factor%20Puppeteer%20Playwright%20Stealth%20,Official%20support)）。
- **非開發者門檻高：** 不會寫程式的人很難上手。

總結：Playwright 和 Puppeteer 很強大，但隨著需求擴大，維護與資源成本也會跟著增加。

## Playwright 與 Puppeteer 實戰比較：爬蟲流程範例

以抓取電商網站多頁商品資料為例，流程如下：

### 使用 Puppeteer

1. **安裝與啟動：** `npm install puppeteer`，啟動無頭瀏覽器。
2. **前往列表頁：** 用 `page.goto()`。
3. **等待內容載入：** 手動呼叫 `waitForSelector` 確認商品出現。
4. **擷取商品連結：** 用 `$$eval` 取得所有商品網址。
5. **逐一處理商品頁：** 每個連結開新頁、等待選擇器、擷取資料、關閉頁面。
6. **處理分頁：** 手動偵測「下一頁」按鈕，點擊並重複流程。
7. **匯出資料：** 自行撰寫匯出 CSV、JSON 或存入資料庫的邏輯。

![puppeteer-web-scraping-process-steps.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/puppeteer_web_scraping_process_steps_ea551980f3.png)

### 使用 Playwright

1. **安裝與啟動：** `npm install playwright`，選擇瀏覽器啟動（Chrome、Firefox、Safari）。
2. **前往列表頁：** 用 `page.goto()`。
3. **自動等待內容：** Playwright 的操作（如 `page.click()` 或 `page.textContent()`）自動等待元素出現。
4. **擷取商品連結：** 用 Locator API 或 `$$eval`。
5. **逐一處理商品頁：** 開新頁或重用頁面，內建等待機制擷取資料。
6. **處理分頁：** 只需 `page.click('a.next-page')`，自動等待處理切換。
7. **匯出資料：** 結構化與匯出仍需自行處理。

![playwright-web-scraping-process-steps.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/playwright_web_scraping_process_steps_b4a861dc4f.png)

**總結：** 兩者都能完成任務，但 Playwright 的自動等待與多瀏覽器支援讓腳本更精簡、穩定。Puppeteer 則更適合想掌控每個細節的開發者。

## AI 驅動爬蟲新時代：Thunderbit 無程式碼解決方案

這裡才是重點。很多商務用戶最常抱怨：「我只想要資料，為什麼還要學 JavaScript、每週修腳本？」

這正是我們打造 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 的初衷。Thunderbit 是一款 [人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)，讓任何人——即使完全不懂技術——都能幾下點擊就抓到網站資料。無需寫程式、無需選擇器、也不用擔心維護。

**它怎麼運作？**

- **AI 智能欄位建議：** Thunderbit 的 AI 會自動判斷頁面內容，建議可擷取的資料欄位（像「商品名稱」、「價格」、「評分」），完全不用自己查 HTML 或猜選擇器。
- **自動處理子頁面與分頁：** 需要抓取詳情頁或多頁清單？Thunderbit 的 AI 會自動幫你點擊、翻頁（[來源](https://thunderbit.com/blog/what-is-web-scraping#:~:text=%2A%202,no%20hoops%20to%20jump%20through)）。
- **一鍵匯出：** 結果可直接下載到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。
- **資料結構化與增強：** Thunderbit 邊抓邊能自動摘要、分類、翻譯資料（[來源](https://thunderbit.com/#:~:text=Summarize%20%2F%20Categorize%20%2F%20Translate)）。
- **批量與排程爬蟲：** 可一次抓取數百個網址，或設定定時自動執行，完全不需伺服器或排程器。

Thunderbit 專為商務用戶設計，重點是「拿到資料」而不是「寫程式」。小型任務免費試用。

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### Thunderbit、Playwright、Puppeteer 功能比較

以下是三者的重點對比：

<Table content={`| **面向** | **Puppeteer** | **Playwright** | **Thunderbit（AI 無程式碼）** |
| --- | --- | --- | --- |
| **部署時間** | Node.js 開發者快速上手 | 多語言快速部署 | 即裝即用（Chrome 擴充） |
| **瀏覽器支援** | Chrome/Chromium | Chrome、Firefox、Safari | 基於 Chrome |
| **語言支援** | JavaScript/TypeScript | JS、Python、Java、.NET | 無需程式碼 |
| **易用性** | 僅限開發者 | 僅限開發者 | 任何人（點選操作） |
| **自動等待** | 需手動等待 | 內建自動等待 | AI 自動處理，無需等待設定 |
| **子頁/分頁處理** | 需手動撰寫腳本 | 需手動撰寫腳本 | AI 自動處理 |
| **資料結構化** | 需自行解析/匯出 | 需自行解析/匯出 | 結構化，隨時匯出 |
| **維護成本** | 高（選擇器易壞） | 高（選擇器易壞） | 低（AI 自動適應變動） |
| **可擴展性** | 需自建基礎設施 | 需自建基礎設施 | 內建雲端支援 |
| **費用** | 免費（但需開發/維運成本） | 免費（但需開發/維運成本） | 免費+付費（小型任務免費） |`} />

想深入了解，歡迎參考 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai) 或看看 Thunderbit 如何處理 [子頁與分頁](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling)。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling"} title={"深入了解 AI 清單爬蟲"} description={""} />

Thunderbit 的 AI 驅動設計，讓你不用再擔心選擇器壞掉、手動維護或複雜腳本。對於需要快速取得資料的商務用戶來說，是真正的無程式碼解決方案。

## 如何選擇最適合你的工具？

那麼，該怎麼選？我的建議如下：

- **有開發團隊、需要高度自訂、要整合自家系統：** Playwright 或 Puppeteer 都很適合。若想要跨瀏覽器或 Python 支援，Playwright 更有彈性。
- **想讓非技術團隊也能用、減少維護、快速取得結果：** Thunderbit 絕對是顛覆性的選擇（雖然我說不想用這詞，但真的如此）。特別適合銷售、行銷、電商、營運等需要直接匯出 Excel 或 Google Sheets 的團隊。
- **介於兩者之間：** 很多團隊會兩者並用——Thunderbit 用於快速任務與原型，Playwright/Puppeteer 則負責正式系統。

**快速檢查清單：**

- **會寫程式？** 選 Playwright 或 Puppeteer。
- **需要跨瀏覽器或多語言？** Playwright。
- **想要無程式碼、快速部署、低維護？** Thunderbit。
- **每月要抓百萬頁？** 請考慮基礎設施成本——Thunderbit 適合數千頁規模，大型任務則建議用程式工具（若有開發資源）。
- **要直接匯出到商務工具？** Thunderbit 可無縫整合 Sheets、Airtable、Notion 等。

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## 結論：選擇最適合你的網頁自動化工具

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"兩步驟用 AI 抓取任何網站資料"} description={""} />

瀏覽器自動化的世界比以往更精彩、更容易入門。Playwright 和 Puppeteer 都是開發者追求彈性與掌控度的絕佳選擇。Playwright 的多瀏覽器、多語言支援，適合新專案；Puppeteer 的簡潔與龐大社群，則是 Chrome 專用任務的首選。

但隨著網站越來越複雜，越多商務用戶需要「免寫程式」就能取得資料，像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這樣的 AI 工具正改變遊戲規則（我又說了一次）。Thunderbit 讓你兩下點擊就能抓取任何網站，自動處理子頁、分頁，資料結構化後隨時匯出，完全不用寫程式、也不用擔心維護。

如果你已經厭倦修復壞掉的腳本，只想拿到資料就走，不妨試試 [Thunderbit Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)。而如果你熱愛鑽研技術，Playwright 和 Puppeteer 依然是瀏覽器自動化界的蝙蝠俠與鋼鐵人。

最終，最適合你的工具，就是能配合團隊、流程、維護需求的那一個。選對工具，祝你永遠不用半夜修選擇器！

*想了解更多網頁爬蟲、AI 自動化或 Thunderbit 入門？歡迎參考我們的 [部落格](https://thunderbit.com/blog)，有 [什麼是資料爬蟲](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)、[AI 清單爬蟲教學](https://thunderbit.com/blog/what-is-list-crawling)、[網站資料匯出 Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel) 等實用指南。*

如果你半夜兩點還在 debug 選擇器，記得：其實有更好的方法。

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## **常見問題：Playwright、Puppeteer、Thunderbit 比較**

### 1. Playwright 和 Puppeteer 有什麼不同？

Playwright 是 Microsoft 推出的瀏覽器自動化函式庫，支援 Chrome、Firefox、Safari，並可用多種語言（如 Python、Java）。

**Puppeteer** 則是 Google 針對 Chrome/Chromium 與 Node.js 開發的工具。兩者都能自動化瀏覽器，應用於爬蟲、測試、UI 自動化等。

### **2. 開發者為什麼會選擇其中一個？**

如果你想要輕量、只針對 Chrome，選 **Puppeteer**。

如果你需要跨瀏覽器、自動等待、更多內建功能，選 **Playwright**。

### **3. 兩者有什麼共同點？**

- 用程式控制瀏覽器
- 處理動態、JavaScript 密集網站
- 模擬點擊、輸入等用戶操作
- 支援無頭或有頭執行
- 需開發者維護腳本

### **4. Playwright 和 Puppeteer 有哪些缺點？**

- 網站變動時腳本容易壞
- 維護成本高（選擇器、等待、反爬蟲）
- 沒有內建資料結構化或匯出功能
- 大規模需自建基礎設施
- 非技術人員難以上手

### **5. Thunderbit 有什麼不同？**

Thunderbit 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能：

- 無需寫程式即可抓取資料
- 自動處理子頁、分頁
- 智能建議可擷取欄位
- 可匯出到 Sheets、Airtable、Notion
- AI 自動減少維護負擔

### **6. 我該用哪個工具？**

- **複雜、跨瀏覽器爬蟲或測試：** 用 Playwright
- **快速、Chrome 專用腳本：** 用 Puppeteer
- **想要免寫程式、快速取得結果：** 用 Thunderbit

Playwright 支援更多瀏覽器與語言，Puppeteer 專注於 Chrome；Thunderbit 則提供 AI 無程式碼方案，讓資料抓取更快速、維護更輕鬆。

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2025 年必備的 30 組數位行銷關鍵數據，助你打造更聰明的行銷策略

如果你曾經在 B2B 銷售團隊工作過，應該對那種每次信箱跳出新潛在客戶時的期待感不陌生——總覺得這次也許就是那個「關鍵大單」。我自己也有過這樣的經歷：盯著銷售漏斗、追蹤聯絡人，最後發現，潛在客戶其實就是銷售團隊的生命線。沒有潛在客戶，整個銷售引擎就會停擺。但到底什麼是商業潛在客戶？為什麼 B2B 銷售人員都這麼重視？又有哪些新工具——像 RocketReach、Seamless AI 和 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)——正在徹底改變我們尋找和管理潛在客戶的方式？

這篇文章就要帶你一探究竟。你會搞懂什麼是商業潛在客戶、它們對 B2B 銷售有多重要、常見的潛在客戶類型，以及如何用頂層和底層策略，加上對的科技工具，把零散名單變成源源不絕的商機。

## **什麼是商業潛在客戶？簡單說明**

![definition-of-business-leads-infographic.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/definition_of_business_leads_infographic_8c90cd1593.png)

先從最基本的開始：**商業潛在客戶就是對你的產品或服務有興趣、未來有機會成交的個人或公司。** 可能是下載了你的白皮書、填了「聯絡我們」表單，或是在展覽攤位丟了張名片。雖然還沒成交，但已經進入你的雷達。

但事情沒那麼簡單。不是每個潛在客戶都一樣，也不是每個人都準備好買單。在 B2B 世界裡，我們常常會區分 **潛在客戶（Lead）** 和 **銷售機會（Prospect）**：

- **潛在客戶（Lead）：** 只表現出初步興趣的人。可能只是訂閱電子報，或是你從名錄上找到的聯絡方式。雖然進了資料庫，但合不合適還不確定。
- **銷售機會（Prospect）：** 經過資格審查的潛在客戶——你已經確認他們符合理想客戶輪廓（產業、職稱、公司規模等），而且有購買需求或決策權。

你可以把它想像成釣魚：潛在客戶是你在水裡看到的魚，銷售機會則是已經咬鉤、準備拉上來的那條。

### **B2B 銷售漏斗裡的潛在客戶階段**

潛在客戶不會自動變成客戶，他們會經過一連串的銷售流程：

1. **潛在客戶（Lead）：** 剛取得聯絡方式，可能只有名字和信箱。
2. **行銷合格潛在客戶（MQL）：** 行銷團隊認為有潛力，可能互動過內容或符合理想客戶條件。
3. **銷售合格潛在客戶（SQL）：** 銷售團隊確認對方有需求、預算與決策權。
4. **商機（Opportunity）：** 雙方進入實質銷售對話，像是產品展示或報價。
5. **成交（Closed Deal）：** 潛在客戶轉為客戶（或有時成為「失敗結案」）。

不是每個潛在客戶都能走到最後，這很正常。重點在於持續篩選和培養。

## **為什麼商業潛在客戶對 B2B 銷售這麼重要？**

說穿了：**沒有潛在客戶，就沒有銷售。** 就這麼直接。但重點不只在數量，更在質量。根據最新數據，[91% 的行銷人員認為潛在客戶開發是最重要的目標](https://www.saleshandy.com/blog/lead-generation-statistics/#:~:text=,Believe%20Personalization%20Drives%20Sales%20and)，但 [45% 的 B2B 公司卻苦於找不到夠「優質」的潛在客戶](https://spotio.com/blog/sales-statistics/#:~:text=,%28Gleanster%20Research))。

潛在客戶之所以關鍵，原因如下：

- **營收成長：** 每一位付費客戶都從潛在客戶開始。沒有潛在客戶＝沒有銷售管道＝沒有成交。
- **效率提升：** 擅長培養潛在客戶的公司，能以 33% 更低成本產生 50% 更多銷售機會 ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=1,nurtured))。
- **縮短銷售週期：** 培養過的潛在客戶成交速度快 23% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=3,according%20to%20the%20Annuitas%20Group))。
- **提高成交金額：** 經過培養的潛在客戶平均消費金額高出 47% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=4,according%20to%20the%20Annuitas%20Group))。
- **投資報酬率提升：** 培養潛在客戶的公司，ROI 高出 45% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=19,lead%20generation%20return%20on%20investment))。

以下表格快速整理 ROI 優勢：

<Table content={`| **效益** | **影響數據** |
| --- | --- |
| **潛在客戶開發效率** | 以 33% 更低成本產生 50% 更多銷售機會 ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=1,nurtured)) |
| **管道成長** | 銷售機會提升至多 20% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=2,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **縮短銷售週期** | 銷售週期縮短 23% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=3,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **提高成交金額** | 平均消費金額高出 47% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=4,according%20to%20the%20Annuitas%20Group)) |
| **銷售績效提升** | 業績達標率提升 9% ([來源](https://www.salesgenie.com/blog/lead-nurturing-statistics/#:~:text=16,nurtured%20leads)) |`} />

一句話總結：**潛在客戶是營收的起點。** 管理得好，業績自然跟著成長。

## **商業潛在客戶的主要類型（含實例）**

不是所有潛在客戶都一樣。在 B2B 銷售裡，常見幾種分類：

### **1. 行銷合格潛在客戶（MQL）**

- **定義：** 行銷團隊認為有潛力且有互動（像是參加線上研討會、下載案例研究）。
- **實例：** 目標公司的副總下載你的白皮書，且符合理想客戶輪廓。行銷標記為 MQL，轉交給銷售。
- **工具助力：** RocketReach 或 Seamless AI 可以補齊聯絡資料（像是直屬信箱、電話），讓銷售團隊更有信心聯繫。

### **2. 銷售合格潛在客戶（SQL）**

- **定義：** 銷售團隊確認對方有預算、決策權、需求與時程（BANT）。
- **實例：** 銷售人員致電 MQL，確認對方三個月內有購買計畫，標記為 SQL。
- **工具助力：** Seamless AI 能協助找到公司內更多決策者，支援頂層開發策略。

### **3. 資訊合格潛在客戶（IQL）**

- **定義：** 只索取資訊，還沒明確購買意願（像是下載免費資源）。
- **實例：** 有人看完部落格後訂閱電子報，行銷團隊持續培養，等待更明確意圖。

### **4. 產品合格潛在客戶（PQL）**

- **定義：** SaaS 領域裡，試用產品並達到特定使用門檻的潛在客戶。
- **實例：** 用戶註冊免費試用，兩週內頻繁使用，觸發「PQL」標記，銷售團隊主動聯繫。

### **5. 冷、溫、熱潛在客戶**

- **冷：** 尚未互動（像是從名錄爬取的名單）。
- **溫：** 有初步互動（像是回覆郵件）。
- **熱：** 明確購買意願（像是主動要求產品展示或報價）。

**小提醒：** RocketReach 和 Seamless AI 特別適合把「冷」名單轉成「溫」名單，因為能提供精準聯絡資訊，幫你精準觸及目標。

## **頂層 vs. 底層：兩種商業潛在客戶開發策略**
![top-down-vs-bottom-up-business-leads-strategy.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/top_down_vs_bottom_up_business_leads_strategy_2896b87960.png)

找潛在客戶時，主要有兩大策略：**頂層（Top-Down）** 和 **底層（Bottom-Up）**。我自己兩種都用過，各有優勢。

### **頂層開發（Top-Down Lead Generation）**

- **做法：** 先鎖定目標帳戶或決策者，再找出聯絡方式。
- **實例：** 你想賣給前 100 大製造業 CTO，利用 RocketReach 或 Seamless AI 找到他們的直屬信箱與電話。
- **優點：** 精準鎖定，適合大型企業銷售和 ABM（帳戶式行銷）。
- **缺點：** 可能錯過名單外的潛在商機。手動操作很花時間（但有工具輔助就輕鬆多了）。

**真實案例：** 銷售總監 Morgan 以前週末都在 LinkedIn 找聯絡人，自從用上 Seamless AI，幾分鐘就能找到關鍵決策者（[來源](https://seamless.ai/presidents-club-winners/morgan-walls#:~:text=After%20using%20Seamless)）。這就是頂層策略的威力。

### **底層開發（Bottom-Up Lead Generation）**

- **做法：** 先大量蒐集潛在名單（像是名錄、論壇、公開清單），再篩選和資格審查。
- **實例：** 你用 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 從產業名錄或會議網站爬取所有公司或參加者。
- **優點：** 能發掘原本沒注意到的新商機，市場覆蓋面廣。
- **缺點：** 需要大量篩選，但有對的工具就能自動化。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"用 AI 從任何網站抓取資料"} description={""} />
**我的建議：** 想開發新市場或利基領域，底層策略最有效。想高效執行，Thunderbit 是我首選工具。

## **商業潛在客戶開發必備工具**

老實說，手動找名單、資格審查，真的會讓人累到懷疑人生。這就是為什麼選對工具很重要。以下是幾款主流工具簡介：

### **Thunderbit**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=DLLAwXv6sHM"} />

- **功能介紹：** [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，能從任何網站自動爬取資料——不管是名錄、論壇、職缺網站，甚至 PDF 或圖片都能搞定。
- **最適合：** 底層開發——從公開網路來源發掘並結構化潛在客戶。
- **價格：** 免費方案（每月 6 頁），付費方案每月 $15 起（500 點數）([來源](https://thunderbit.com/blog/dataminer-review-and-alternative#:~:text=Tier%20Monthly%20Price%20Yearly%20Price,5%2020%2C000))。
- **亮點：** 可自動處理子頁面（像是點擊名錄內每個個人頁），並直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"用 Thunderbit 開發潛在客戶"} />

### **RocketReach**

![rocketreach-contact-intelligence-solution-homepage.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/rocketreach_contact_intelligence_solution_homepage_f2c56d2ad8.png)

- **功能介紹：** 可以依姓名、公司或網域搜尋專業人士，並提供驗證過的信箱、電話和社群連結。
- **最適合：** 頂層策略——為目標帳戶名單補齊真實聯絡人。
- **價格：** 免費方案（每月 10 次查詢），Pro 約 $49/月（100 點數），Ultimate 約 $99/月（500 點數）([來源](https://fullenrich.com/tools/RocketReach-vs-SeamlessAI#:~:text=RocketReach%20offers%20a%20free%20plan,Paid%20plans%20include))。
- **用戶回饋：**「對銷售開發非常有效，省下大量時間……信箱準確度高。」([來源](https://www.g2.com/products/rocketreach/reviews?qs=pros-and-cons#:~:text=What%20do%20you%20like%20best,about%20RocketReach))

### **Seamless AI**

![seamless-ai-contact-search-platform-homepage.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/seamless_ai_contact_search_platform_homepage_c482cf56d6.png)
- **功能介紹：** AI 驅動平台，能即時找到潛在客戶的驗證信箱和電話（甚至手機）。
- **最適合：** 建立通話名單、補充進站名單、快速開發。
- **價格：** 免費試用（50 點數），標準版約 $149/月（500 點數）([來源](https://fullenrich.com/tools/RocketReach-vs-SeamlessAI#:~:text=Seamless,Paid%20plans%20include))。
- **用戶回饋：**「原本要花好幾天的研究，現在幾分鐘就搞定。」([來源](https://seamless.ai/presidents-club-winners/morgan-walls#:~:text=After%20using%20Seamless))

### **其他值得一試的工具**

- **ZoomInfo：** 超大型 B2B 聯絡人資料庫，適合企業級用戶，但價格較高。
- **LinkedIn Sales Navigator：** 進階篩選 LinkedIn 用戶，頂層和底層策略都適用。
- **Apollo.io、Lusha、Hunter.io：** 一站式名單開發和資料補充平台。

**我的建議：** 靈活搭配。針對目標名單用 RocketReach 或 Seamless AI，想挖掘新商機就用 Thunderbit 從網路挖掘。

## **如何篩選與管理商業潛在客戶**

名單到手，接下來該怎麼做？就是資格審查和組織管理。

### **1. 訂定資格標準**

- 可以用 **BANT**（預算、決策權、需求、時程）等框架，或自訂理想客戶輪廓（ICP）。
- 針對特徵給分（像「總監」職稱 +10 分，公司規模 >100 人 +5 分）。

### **2. 補充名單資料**

- 用 RocketReach 或 Seamless AI 補齊缺漏資訊（職稱、公司規模等）。
- 觀察行為訊號（有沒有瀏覽過定價頁？）。

### **3. 評分與排序**

- 在 CRM 或行銷自動化工具中進行名單評分。
- AI 評分也很有幫助——有些平台會分析歷史數據，預測哪些潛在客戶最有機會成交 ([來源](https://convin.ai/blog/b2b-sales-leads#:~:text=,power%20of%20smart%20lead%20qualification))。

### **4. 及時回應**

- 熱門名單要在幾分鐘內回覆，不能拖延。超過 5 分鐘，資格審查成功率會下降 10 倍 ([來源](https://spotio.com/blog/sales-statistics/#:~:text=Research%29%20,of%20sales%20reps%20have%20poor))。

### **5. 用 CRM 或試算表管理**

- 用 CRM（像 HubSpot、Salesforce，或甚至 Google Sheets）追蹤名單狀態（新進、已聯絡、合格、培養中、不合格）。
- 設定跟進提醒，分群進行精準培養。

### **6. 能自動化就自動化**

- 用 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 自動更新或補充最新名單資料。
- 在 CRM 裡自動分派名單、安排跟進任務。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"用 Thunderbit 自動補充名單資料"} />

### **7. 果斷淘汰不合格名單**

- 不符合 ICP 或時機未到的名單，直接標記為「不合格」或「培養中」，專注在高潛力對象。

### **8. 行銷與銷售團隊協作**

- 明確定義什麼是「合格名單」。
- 建立回饋機制，讓銷售團隊回報哪些名單有效、哪些需要調整。

## **重點整理：如何將商業潛在客戶轉化為銷售機會**

![key-takeaways-turning-business-leads-into-sales-opportunities.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/key_takeaways_turning_business_leads_into_sales_opportunities_634898b960.png)

最後幫你整理幾個重點：

- **商業潛在客戶是 B2B 銷售的命脈。** 每一位客戶都從潛在客戶開始。
- **質量比數量更重要，但兩者都要兼顧。** 有培養、合格的名單成交更快、金額更高。
- **熟悉名單階段。** MQL、SQL、冷名單要分開對待。
- **頂層和底層策略並用。** 頂層（RocketReach、Seamless AI）精準鎖定，底層（Thunderbit）發掘新商機。
- **善用自動化工具擴大規模。** 傳統人工研究已經過時，AI 爬蟲和資料補充才是主流。
- **快速回應、及時跟進。** 越快回覆，成交機會越高。
- **組織管理、持續培養。** 用 CRM 管理名單，分群跟進，避免遺漏。
- **持續追蹤、優化流程。** 觀察成效，持續調整，讓策略越做越好。

如果你想提升 B2B 銷售績效，先檢查一下自己的名單開發策略。是不是太依賴單一方法？是不是錯過了隱藏商機？也許該試試新工具——像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)——自動化繁瑣流程，讓銷售團隊專心衝刺成交。

想知道怎麼用網頁爬蟲開發潛在客戶？歡迎參考 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog) 挖掘更多技巧，或直接下載 [Thunderbit Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)，親自體驗名單建立的高效率。

記住：在 B2B 銷售領域，正確發掘和管理潛在客戶，就是你穩定成長的關鍵。現在就開始優化你的名單管道，跟手動複製貼上說再見吧！

## **常見問題（FAQ）**

1. **什麼是 B2B 銷售中的商業潛在客戶？**

商業潛在客戶是對你的產品或服務有興趣、未來有機會成交的個人或公司。在 B2B 領域，潛在客戶通常來自填寫表單、參加線上活動，或透過 RocketReach、Thunderbit 等工具發掘。

2. **潛在客戶和銷售機會有什麼不同？**

潛在客戶是表現出初步興趣的人，而銷售機會則是「合格名單」——也就是符合目標輪廓、購買意願較高，並經過預算、決策權、需求等條件審查。

3. **怎麼篩選商業潛在客戶？**

可以用 **BANT**（預算、決策權、需求、時程）等框架或名單評分模型。觀察人口統計（職稱、公司規模）、行為（網頁互動）、參與度（開信、申請產品展示）等指標。

4. **怎麼有效管理名單？**

可以用 HubSpot、Salesforce 或 Google Sheets 等 CRM 工具，追蹤名單階段（像新進、MQL、SQL）、評分並設置跟進提醒。

## **延伸閱讀：商業潛在客戶開發與自動化工具**

- [**名單資格審查框架解析（MQL vs. SQL vs. PQL）**](https://www.hubspot.com/mql-sql-differences)
- [**2025 年十大 B2B 潛在客戶開發工具**](https://blog.g2.com/b2b-lead-generation-tools)
- [**AI 在銷售中的應用：自動化如何改變名單開發**](https://www.salesforce.com/blog/ai-sales-tools/)

想深入了解某個策略或工具？歡迎留言，我們會提供專屬指引。

了解什麼是商業潛在客戶、它們在 B2B 銷售中的重要性，以及 Thunderbit、RocketReach、Seamless 等工具如何幫助你高效尋找並篩選優質名單。

用 AI 輕鬆爬取網頁資料，零負擔自動化。

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什麼是商業潛在客戶？定義、類型與實例解析

十大電商網頁爬蟲工具，結合 AI 與無程式碼，輕鬆抓取商品、價格與庫存數據；Thunderbit 智能適應網站變動，資料匯出無縫接軌。

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2025 年十大必備電商網頁爬蟲工具

想像一下：早上 8:30，你一手拿著咖啡，準備衝刺本週的業績目標。但你不是在發信或打電話，而是彎著腰對著 Excel 表格，從十幾個網站一個個複製貼上姓名、郵箱、電話。是不是很有既視感？這種數位雜務，真的會讓人懷疑人生——我自己也踩過這種坑。身為在 SaaS 和自動化圈子打滾多年的老司機，我超清楚，選對工具，這些瑣碎的工作五分鐘就能搞定。相信我，未來的你一定會感謝現在的自己。

其實，在這個數位優先的時代，建立並維護高品質的聯絡人名單，對銷售、行銷、營運來說就是命脈。但還在手動輸入資料？那真的太落伍了。自動化正快速顛覆團隊開發潛在客戶、管理聯絡人、擴大觸及的方式。這篇文章會帶你認識聯絡人名單的本質、它的重要性，以及怎麼靠自動化——尤其是像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這類工具——讓你用超短時間打造更聰明、更乾淨的名單。

## 聯絡人名單入門：什麼是聯絡人名單？

先從最基本的說起。**聯絡人名單**，顧名思義，就是一份有組織的個人或企業聯絡資訊清單，裡面包含你需要聯繫、銷售或合作的關鍵資料。你可以把它想像成數位版的 Rolodex——不用翻卡片，也不用擔心空間不夠。

![sales-client-contact-data-dashboard.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/sales_client_contact_data_dashboard_fc2c847abe.png)

### 聯絡人名單常見欄位

一份結構完整的聯絡人名單通常會有：

<Table content={`| **欄位名稱** | **重要性說明** |
| --- | --- |
| 名字 | 讓溝通更有溫度 |
| 姓氏 | 同上，也方便排序 |
| 電子郵件 | 主要的數位聯繫方式 |
| 電話號碼 | 打電話、發簡訊或 WhatsApp 必備 |
| 公司名稱 | B2B 銷售、分眾行銷的依據 |
| 職稱/職位 | 精準鎖定決策者 |
| 網站 | 方便查詢、驗證或進一步聯絡 |
| 地址（城市/州/郵遞區號） | 地區行銷、郵寄資料用 |
| 潛在來源 | 追蹤聯絡人來源 |
| 備註/標籤 | 增加背景資訊，例如「2024 SaaStr 認識」 |
| 狀態 | 新增、已聯絡、已篩選、客戶等 |`} />

你可以（也建議）根據業務需求自訂欄位。像電商團隊可能會加上「購買紀錄」，房仲則會記錄「物件興趣」。黃金法則：**一欄一資料點**——這樣篩選、排序、匯入匯出都超方便（參考 [HubSpot](https://blog.hubspot.com/insiders/how-to-manage-my-contact-list-in-excel#:~:text=This%20same%20principle%20trickles%20on,a%20starter%20header%20for%20you)）。

## 聯絡人名單為什麼對開發潛在客戶和業務成長至關重要？

說真的，聯絡人名單不只是數位通訊錄。它是推動潛在客戶開發、銷售拓展和客戶關係的引擎。當你的聯絡資料有條理又即時更新時，你會發現：

- **跟進速度更快**（不用再翻郵件找資料）
- **精準行銷**（可依產業、職稱、地區分眾）
- **團隊協作更順**（大家都用同一份資料）
- **投資報酬率提升**（少做雜事，多花時間成交）

數據也證明這一點。[有 50% 的企業導入 CRM，首要目標就是解決聯絡人管理問題](https://pipelinecrm.com/blog/crm-statistics/#:~:text=Based%20on%20a%20CRM%20buyer,and%20lead%20generation%20%2833))，而銷售人員每天有將近三分之一的時間都花在資料輸入等行政雜務上（參考 [HubSpot](https://blog.hubspot.com/sales/sales-automation-stats#:~:text=organizations%2C%20ranking%20eighth%20in%20the,on%20each%20activity%29.%20%28LinkedIn)）。這些時間其實都可以用來成交。

### 聯絡人名單的商業應用場景

![customer-success-workflow-sales-marketing-operations.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/customer_success_workflow_sales_marketing_operations_3134a81d93.png)

<Table content={`| **部門** | **應用情境** | **效益** |
| --- | --- | --- |
| 銷售 | 潛在客戶開發、名單篩選、跟進 | 增加會議數、提升成交率 |
| 行銷 | 郵件行銷、分眾推播、活動邀請 | 精準觸及、互動率提升 |
| 營運 | CRM 更新、銷售流程管理、報表 | 資料更乾淨、流程更順暢 |
| 客戶成功 | 客戶啟動、續約、加值銷售 | 關係更緊密、流失率降低 |`} />

舉個例子，Cyera 把銷售聯絡流程自動化後，**預約會議數提升 75%**，而業務花在資料輸入的時間減少了一半（參考 [Apollo.io Pricing](https://www.apollo.io/pricing)）。這種效率提升，絕對會讓你在公司全員大會上超有面子。

## 名單建立的進化：從手動到自動化

回顧一下以前的做法。過去建立聯絡人名單的方法是：

- 上網搜尋潛在客戶
- 一筆筆複製貼上到試算表
- 手動輸入名片（還要猜對方的字跡）
- 從郵件或 CRM 匯出 CSV

這些方法在名單很小時還勉強可以。但如果要處理 500、1,000、甚至 10,000 筆聯絡人，根本是用咖啡杯裝游泳池。手動輸入又慢又容易出錯，而且很快就過時，除非你有一套自動更新的機制。

自動化時代來了。現在，**大約有四分之三的企業已經採用行銷自動化**（參考 [Exploding Topics](https://explodingtopics.com/blog/marketing-automation-stats#:~:text=Before%20you%20get%20too%20deep,opening%20marketing%20automation%20stats)），而**43% 的銷售人員**（以及高達 **74% 的行銷人員**）在工作中運用人工智慧（參考 [HubSpot](https://blog.hubspot.com/sales/state-of-ai-sales#:~:text=match%20at%20L334%20While%2043,using%20AI%20on%20the%20job)）。為什麼？因為自動化工具能大規模收集、清理並更新聯絡人名單——再也不用靠咖啡提神。

## 自動化如何徹底改變聯絡人名單建立

那自動化到底能為你的聯絡人名單帶來什麼？一句話：全方位升級。現代自動化工具可以：

![crm-email-integration-sales-data-automation.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/crm_email_integration_sales_data_automation_55b347d8a8.png)

- **批量擷取資料**：從網站、名錄、社群媒體一次抓取大量聯絡人
- **自動去重與清理**：自動排除重複資料，保持名單乾淨
- **資料加值**：自動補齊公司、職稱、社群連結等資訊
- **自訂欄位對應**：方便匯入 CRM 或其他銷售工具
- **直接匯出/同步**：一鍵導出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CRM

結果就是：**省時、省力、準確、可擴展，還能無縫整合現有工作流程**。[90% 的知識工作者認為自動化讓工作更輕鬆](https://www.kixie.com/sales-blog/sales-automation-statistics-you-need-to-know-in-2025/#:~:text=90)，每週平均省下約 **5 小時**的例行雜務。在銷售領域，AI/自動化工具每天可為業務省下 **2 小時 15 分鐘**（參考 [HubSpot](https://blog.hubspot.com/sales/sales-automation-stats#:~:text=Benefits%20of%20Sales%20Automation)）。這不只是效率提升，更是競爭優勢。

### 名單自動化必備功能

來看看哪些功能最關鍵：

<Table content={`| **功能** | **解決的問題** |
| --- | --- |
| 批量資料擷取 | 一次收集數百、數千筆潛在客戶 |
| 自動去重 | 不再出現重複聯絡人 |
| 自訂欄位對應 | 資料格式與 CRM 完美對接 |
| 資料加值 | 自動補齊缺漏資訊（公司、職稱等） |
| 直接匯出/同步 | 一鍵推送到 CRM、Sheets、Airtable |
| 定期自動更新 | 名單隨時保持最新 |`} />

這些功能能徹底解決手動輸入、資料過時、欄位不符導致匯入失敗等老問題。

## 用 Thunderbit 打造聯絡人名單：AI 驅動的優勢

老實說，這部分我有點私心。身為 Thunderbit 共同創辦人，我花了無數時間思考怎麼讓名單建立變得極致簡單。我們的使命，就是讓每個人——即使完全不懂技術——都能在幾分鐘內建立乾淨、可用的聯絡人名單。

[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 是一款專為商業用戶設計的 **人工智慧網頁爬蟲**。它能幫你從各種名錄、列表、社群平台擷取聯絡資料——不用寫程式、不用搞複雜設定。只要點幾下，AI 就能幫你把繁瑣的工作全包辦。

![thunderbit-ai-web-scraper-chrome-extension.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_ai_web_scraper_chrome_extension_47c4144dce.png)

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"用 AI 從任何網站抓取聯絡人名單"} description={""} />

### Thunderbit 自動化名單建立的獨家功能

Thunderbit 有哪些獨特優勢？

- **AI 智能欄位建議**：Thunderbit 會自動讀取網頁內容，推薦最適合的欄位（姓名、郵箱、電話、公司等），你也能根據需求調整。
- **子頁面深度擷取**：需要更多細節？Thunderbit 可自動進入每個個人頁或子頁，抓取更完整的聯絡方式。
- **內建範本**：我們提供 LinkedIn、X（Twitter）、Facebook、Instagram、Google 地圖、WhatsApp、Telegram 等多種現成範本，無需設定選擇器或寫程式，直接套用即可。
- **自訂欄位名稱**：匯出前可自訂欄位名稱與格式，讓 CRM 匯入更順暢。
- **突破匯出限制**：許多平台不允許批量匯出聯絡人，Thunderbit 直接從網頁抓取，完全不受第三方限制。
- **免費資料匯出**：名單可免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，無需付費、無隱藏費用。

你甚至可以用 Thunderbit 一鍵擷取郵箱、電話、圖片等資料。我常說它是「名單建立者的瑞士刀」。

## 實作教學：用 Thunderbit 自動化建立聯絡人名單

來點實戰操作。以下是我用 Thunderbit 建立聯絡人名單的流程：

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=zqhhxy9lhVg&t=245s"} />

### 1. 選擇資料來源

挑選你的潛在客戶所在的平台——可能是會員名錄、LinkedIn 搜尋結果，或 Google 地圖上的商家列表。

### 2. 啟用 AI 智能欄位建議

點選「AI Suggest Fields」，Thunderbit 會自動掃描頁面，推薦姓名、郵箱、電話、公司、職稱等欄位。你可依需求增減或重新命名欄位。

### 3. 擷取主頁與子頁資料

點擊「Scrape」，Thunderbit 會抓取主頁上所有可見資料。想要更詳細內容？啟用「Scrape Subpages」功能，讓 Thunderbit 自動進入每個個人頁或列表，擷取更深入的聯絡方式或社群連結。

### 4. 匯出資料

確認結果無誤後，將名單匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。（小技巧：如果你用 Notion 或 Airtable，Thunderbit 會自動上傳圖片到你的工作區。）

### 5. 匯入 CRM 或銷售工具

資料乾淨又格式正確後，直接匯入你的 CRM（如 Salesforce、HubSpot、Pipedrive 等）或銷售推進平台。Thunderbit 的自訂欄位對應功能，讓這一步超級簡單。

想看實際操作？歡迎到 [Thunderbit YouTube 頻道](https://www.youtube.com/@thunderbit-ai) 看快速教學。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"立即用 Thunderbit 建立聯絡人名單"} />

### 提升名單品質與準確度的小技巧

建立名單只是第一步，想讓名單更有價值，建議：

- **定期去重**：用 Thunderbit 內建去重功能或 CRM 工具，避免重複聯絡人。
- **驗證關鍵欄位**：發送行銷活動前，先驗證郵箱和電話。
- **分類聯絡人**：加上標籤或狀態欄（如「熱潛在客戶」、「現有客戶」、「未啟用」）。
- **定期更新**：設定定期自動擷取或加值，保持資料新鮮。
- **格式標準化**：確保州別、國家、職稱等欄位格式一致。

記住：**資料品質決定結果。** 乾淨的名單，才有好成效（參考 [Flowlu](https://www.flowlu.com/blog/productivity/workflow-automation-statistics/#:~:text=If%20the%20marketing%20department%20has,qualified%20leads%20increased%20by%20451)）。

## 手動 vs. 自動化聯絡人名單建立比較

直接來個對比：

<Table content={`| **比較項目** | **手動建立名單** | **自動化（Thunderbit 等）** |
| --- | --- | --- |
| 所需時間 | 幾小時到幾天 | 幾分鐘搞定 |
| 準確度 | 易出錯、資料遺漏 | 高（AI + 去重） |
| 可擴展性 | 難以突破百筆 | 輕鬆處理上千筆以上 |
| 資料新鮮度 | 不更新就過時 | 定期自動更新 |
| 整合性 | 需手動匯入匯出 | 可直接同步 CRM、Sheets 等 |
| 團隊協作 | 靠寄試算表 | 雲端即時共享 |
| 成本 | 人力成本高 | 規模化後更划算 |`} />

手動輸入適合寄聖誕卡給家人。要讓業務成長？自動化才是王道。

## 聯絡人名單如何無縫整合潛在客戶開發與 CRM 流程

一份優質的聯絡人名單，只有能順利融入你的潛在客戶開發和銷售流程，才真正有價值。自動化如何實現這一點？

![contact-list-segmentation-workflow-automation.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/contact_list_segmentation_workflow_automation_97241d1efa.png)

- **自訂欄位對應**：將名單欄位對應到 CRM 欄位，匯入無痛。
- **即時同步**：新潛在客戶可直接推送到 CRM 或外部推進工具。
- **自動觸發流程**：名單更新時自動啟動郵件、電話或跟進任務。
- **分眾行銷**：依產業、地區、潛在客戶狀態等條件篩選，精準推播。

### 自動化實戰案例

- **銷售開發**：SaaS 銷售團隊從 LinkedIn 擷取行銷副總名單，加值公司資訊後，直接推送到多步驟郵件流程。結果？會議數提升，手動作業大減。
- **行銷活動**：電商行銷人員整合 Shopify 新客戶、電子報訂閱、活動名單，依購買紀錄分眾推播。
- **營運與 CRM**：行銷部門自動收集網路研討會名單，加值公司規模，並自動分派給對應業務，完全不用傳試算表。

Lemonlight 將名單建立與驗證自動化後，每週可發送 **30 萬封個人化郵件**，郵件退信率降低 **50%**（參考 [Apollo.io Pricing](https://www.apollo.io/pricing)）。這種規模，手動根本做不到。

## 用自動化保持聯絡人名單乾淨又即時

再好的名單，久了也會變亂。怎麼維持名單品質？

- **自動去重**：定期合併或標記重複聯絡人。
- **定期驗證**：用 API 或內建工具重新檢查郵箱、電話。
- **定期加值**：每 30–60 天更新公司、職稱、社群資訊。
- **清理不活躍聯絡人**：12 個月未互動者自動移除或停用。
- **合規管理**：確保有聯絡同意（特別是 B2C 或歐盟名單）。

小小維護，效果大大提升。常言道：「資料乾淨，業績暢通。」

## 結論：自動化聯絡人名單的威力

聯絡人名單是銷售、行銷和業務成長的核心。但手動建立名單？那已經過時。自動化——尤其是像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這樣的 AI 工具——讓你能大規模收集、清理、更新聯絡人，團隊能專注在真正重要的事：建立關係、贏得訂單。

數據不會說謊：**超過 75% 的企業導入行銷自動化後，轉換率明顯提升**（參考 [Flowlu](https://www.flowlu.com/blog/productivity/workflow-automation-statistics/#:~:text=If%20the%20marketing%20department%20has,qualified%20leads%20increased%20by%20451)），團隊每週省下好幾小時。無論你是創業者、銷售主管還是營運經理，現在就是升級名單建立流程的最佳時機。

準備好開始了嗎？下載 [Thunderbit Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)、參考 [價格方案](https://thunderbit.com/pricing)，或到 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog) 挖掘更多實用技巧。你的未來自己（還有你的業績）一定會感謝你。

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"試用 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲打造聯絡人名單"} />

## 常見問題

**Q1：什麼是聯絡人名單？為什麼對企業重要？**

聯絡人名單是一份有組織的個人或企業潛在客戶清單，每筆資料包含姓名、郵箱、電話、公司、職稱等資訊。它是銷售、行銷和營運的基礎，能幫助你精準推播、快速跟進、提升團隊協作。乾淨、結構化的聯絡資料，能大幅提升潛在客戶開發與客戶經營的成效。

**Q2：自動化如何提升聯絡人名單建立？**

自動化能快速從網站擷取資料、自動去重、加值聯絡人資訊，並與 CRM 同步。團隊不必再花數小時手動輸入資料，只需幾分鐘就能建立準確、可擴展的名單——省時、省錯、提升銷售與行銷效率。

**Q3：Thunderbit 如何協助自動化聯絡人名單建立？**

Thunderbit 是一款人工智慧網頁爬蟲，只需幾個步驟就能從任何網站建立聯絡人名單。它具備 AI 欄位建議、子頁面擷取、直接匯出到 Sheets 或 CRM 等功能，徹底省去手動作業。操作簡單、無需寫程式，專為銷售、營運、行銷團隊打造高效名單。

**延伸閱讀：**

- [資料加值全解析：類型、工具與應用場景](https://thunderbit.com/blog/data-enrichment-explained)
- [潛在客戶管理全攻略](https://thunderbit.com/blog/lead-management-explained)
- [最簡單的網頁資料抓取到 Excel 方法](https://thunderbit.com/blog/scraping-data-from-website-to-excel)
- [什麼是聯絡人名單？你該知道的一切](https://sharedcontactsmanager.com/blog/what-is-a-contact-list)

聯絡人名單是銷售與行銷不可或缺的資產，Thunderbit 讓名單建立自動化，幫你省時、省力、提升準確度，快速擴大業務觸及。

用 AI 輕鬆抓取網頁資料，零負擔完成名單建立。

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什麼是聯絡人名單？如何用自動化快速建立聯絡人名單

像 Thunderbit 這類 AI 工具，讓資料擷取變得簡單、快速又精準，是 2025 年取代手動複製貼上的團隊首選。

用 AI 輕鬆抓取網頁資料，零負擔。

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2025 年 15 款最佳資料擷取工具推薦

資料彙總能將多來源資料濃縮成重點，提升決策效率與團隊協作；Thunderbit 自動化流程，讓團隊更精準、更省時。

用人工智慧輕鬆抓取網頁資料，零負擔自動化。

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什麼是資料彙總？企業與團隊不可不知的關鍵優勢

網頁爬蟲這項技能，早就成為銷售、行銷、研究，甚至自動化重複網路作業的必備工具。不過說真的，大部分人根本不想花時間學 Python、搞代理伺服器，還要擔心被網站封鎖。這時候像 Outscraper 這類工具就超級方便，主打讓資料擷取變得像點幾下滑鼠一樣簡單。如果你會點進來看這篇，八成是正在考慮用 Outscraper 來跑專案，或是已經用過，想知道有沒有更適合非工程師的選擇。

這幾個月我實際體驗了 Outscraper，親自測試功能、爬過用戶評價，也拿它和最新的 AI 網頁爬蟲工具做了比較。這篇會分享我對 Outscraper 的真實心得與評價，分析它的優缺點，還有我現在最常用的 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)——一款真正零程式碼、快速又簡單的人工智慧網頁爬蟲。不管你是企業用戶、行銷人員，還是剛入門想自動化網路作業的新手，這份指南都能幫你找到最適合的工具。

## **什麼是 Outscraper？快速認識**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=_BAlDfZFVPA"} />

Outscraper 是 2018 年成立的雲端網頁爬蟲平台，宗旨就是讓所有人都能輕鬆取得公開網路資料，完全不用寫程式。最早主打 Google 地圖資料擷取，後來功能一路擴展到 Google 評論、Amazon、Trustpilot、黃頁等多種來源。Outscraper 最大的賣點就是「無程式碼、按量付費」：登入後選擇爬蟲工具，輸入搜尋條件或網址，剩下的全交給 Outscraper 雲端自動處理。

### **主要產品與功能亮點**

Outscraper 的功能包含：

- **Google 地圖資料爬蟲**：抓取商家名單（名稱、地址、電話、座標等），超適合做潛在客戶名單或在地商業目錄。
- **Google 評論爬蟲**：擷取 Google 地圖商家頁面的顧客評論與評分，方便做聲譽監控。
- **郵箱與聯絡方式爬蟲**：自動從網站或網域找出郵箱、電話、社群連結。
- **電商資料爬蟲**：支援 Amazon 商品、Google 搜尋結果、Google Play 應用、Trustpilot 評論、黃頁等。
- **通用 AI 網頁爬蟲**：靠 AI，只要舉例就能擷取任何網站資料，突破預設模板的限制。
- **API 與整合**：所有服務都能用 API 存取，開發者可自動化流程；同時也有無程式碼網頁介面，非技術用戶也能輕鬆上手。
- **多種匯出格式**：結果可下載成 CSV、Excel 或 JSON。

Outscraper 會自動處理代理、IP 輪換、反爬蟲等技術細節，讓大規模資料擷取變得超簡單，完全不懂程式也能輕鬆搞定。

## **Outscraper 適合哪些人？**

![outscraper_target_audience_chart.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/outscraper_target_audience_chart_4358de3f02.png)

Outscraper 專為需要大量收集公開網路資料、但又不想自己寫爬蟲的人設計。最常見的用戶像是：

- **銷售與行銷團隊**：要開發潛在客戶、建立名單或豐富 CRM 資料，Outscraper 的 Google 地圖和聯絡方式爬蟲能幫你省下大把時間。
- **代理商與顧問**：SEO、數位行銷、聲譽管理等公司用來監控評論、追蹤競爭對手、產出自動化報告。
- **資料分析師與研究人員**：需要大量地點、評論或其他公開資訊做分析時，Outscraper 幾分鐘就能抓到上萬筆資料。
- **非技術型創業者**：想建立商業目錄、市集或研究專案，Outscraper 讓你不用請工程師也能快速建立資料庫。
- **開發者與 AI 專案**：就算會寫程式，Outscraper 的 API 也能幫你省下重複性爬蟲工作，把時間花在分析或產品開發上。

總之，Outscraper 適合任何想要快速、穩定取得結構化網頁資料，又不想煩惱技術細節的人。

## **Outscraper 價格方案：彈性按量付費**

我很喜歡 Outscraper 的透明計價，沒有月費或隱藏費用，只要為實際擷取的資料付費。方案如下：

<Table content={`| **Tier** | **Monthly Usage** | **Pricing** | **Features Included** |
| --- | --- | --- | --- |
| **Free Tier** | First 500 records per month | **$0** (free) | All basic features, export to CSV/JSON, no credit card required. |
| **Medium Tier** | 501 – 100,000 records per month | **$3 per 1,000** records | Advanced filtering, API access, etc. |
| **Business Tier** | 100,000+ records per month | **$1 per 1,000** records | Highest volume discount, full features. |`} />

- **每 30 天重置一次用量。**
- 可選預付點數（永久有效）或信用卡後付。
- 各服務（如 Google 地圖、評論等）分開計算用量，但計價邏輯都差不多。

舉例來說，單月抓 50,000 筆資料大約 $150。超過 10 萬筆後，單價降到每千筆 $1。免費方案很夠用來測試平台或跑小型任務。

**總結：** Outscraper 的價格彈性很高，特別適合資料需求不固定的用戶。

## **Outscraper 用戶評價：真實用戶怎麼說？**

為了了解 Outscraper 的實際表現，我參考了 [G2](https://www.g2.com/products/outscraper-outscraper/reviews)、[Trustpilot](https://www.scamadviser.com/check-website/outscraper.com) 和 [Capterra](https://www.capterra.com/p/228041/Google-Maps-scraper/) 上的用戶評論，整理如下：

### **好評：用戶最喜歡的地方**

- **操作簡單**：介面直覺，初學者也能馬上上手。
- **大幅省時**：比手動收集或自建爬蟲快太多。
- **資料準確度高**：大多數情境下，資料和人工擷取相符度約 95%。
- **彈性付費**：不需綁約，按實際用量付費。
- **可大規模處理**：能穩定處理數萬筆以上的大型任務。

>「快速、易用、價格實惠，能擷取到足夠的資訊。介面非常友善。」——G2 用戶

>「幫我們節省了數百小時的人工作業……從 Google 地圖匯入資料又快又簡單。」——Capterra 用戶

### **負評：新手學習曲線與易用性**

- **原始資料輸出**：Outscraper 只給原始資料表，後續整理要自己在 Excel 等工具處理，初學者可能要學會怎麼篩選和分析。
- **自訂彈性有限**：只能用內建篩選條件，若要高度客製化資料可能會受限。
- **費用預估不明確**：有用戶希望能在執行前獲得更精確的費用預估，實際收費有時低於預估，但不確定性讓預算有限者會猶豫。
- **客服反應不一**：多數用戶反映良好，但也有遇到回覆慢或協助有限的情況。

>「目前比較偏向給開發者用，因為只提供原始資料。非技術用戶可能會有點無所適從。」——Capterra 用戶

>「希望能更精確預估每次任務的費用……有時實際花費比預估低，但預估數字太高會讓我不敢下單。」——Capterra 用戶

## **Outscraper 評價總結**

那 Outscraper 適合你嗎？如果你需要快速大量擷取公開網路資料，且能自己處理 Excel 或資料清理，Outscraper 是不錯的選擇。它的彈性付費、豐富的爬蟲模板和雲端自動化，深受行銷、銷售和研究人員喜愛。

但如果你是完全新手，或希望工具不只抓資料，還能自動整理、分析並簡化整個流程，Outscraper 可能還不夠貼心。雖然比自己寫爬蟲簡單，但從「原始資料」到「可用洞察」之間還有一段距離。如果你想要最簡單、最直覺、真正 AI 驅動的網頁爬蟲，現在有一個新選擇值得你認識。

---

## **Thunderbit：真正為所有人設計的人工智慧網頁爬蟲**

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"使用 AI 從任何網站抓取資料"} description={""} />

Thunderbit 是一款專為商業用戶、行銷人員、不動產經紀人、電商團隊等設計的 [人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)，讓你完全不用煩惱技術細節，輕鬆自動化網路資料擷取。以下是我認為 Thunderbit 成為 2025 年最佳 Outscraper 替代方案的原因：

### **Thunderbit 有哪些獨特優勢？**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=DLLAwXv6sHM"} />

- **AI 智能自動化**：只要點「AI 建議欄位」，AI 會自動判斷最佳擷取方式，再按「開始擷取」就能完成，完全不用寫程式或設定複雜規則。
- **兩步驟抓取任何網站、PDF 或圖片**：Thunderbit 不受限於預設模板，任何網站、PDF、甚至圖片都能擷取，只要上傳檔案，AI 會自動建構資料結構。
- **自動深入子頁面**：需要更完整的資料？Thunderbit 的 AI 能自動拜訪每個子頁面，幫你補齊所有細節，完全不用手動點擊。
- **即用型爬蟲模板**：針對 Amazon、Zillow、Instagram、Shopify 等熱門網站，提供一鍵匯出資料的模板。
- **免費資料匯出**：Thunderbit 支援免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全不加價。
- **AI 自動填表（完全免費）**：用 AI 自動填寫網頁表單與流程，只要選取內容按下 Enter。
- **排程自動爬蟲**：可設定自動定時擷取，只要描述時間、輸入網址，剩下交給 Thunderbit 處理。
- **郵箱、電話、圖片擷取（免費）**：一鍵擷取網站上的郵箱、電話、圖片，完全免費。
- **文件/圖片解析**：從 PDF、Word、Excel、圖片等非結構化文件中擷取表格，AI 自動建構資料結構。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"免費體驗 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲"} />

### **Thunderbit 價格方案：人人都負擔得起**

Thunderbit 採用簡單的點數制：1 點數 = 1 筆輸出資料。價格如下：

<Table content={`| **Tier** | **Pricing (Monthly)** | **Pricing (Yearly)** | **Yearly Total Price** | **Credits (Monthly)** | **Credits (Yearly)** |
| --- | --- | --- | --- | --- | --- |
| **Free** | Free | Free | Free | 6 pages | N/A |
| **Starter** | $15 | $9 | $108 | 500 | 5,000 |
| **Pro 1** | $38 | $16.5 | $199 | 3,000 | 30,000 |
| **Pro 2** | $75 | $33.8 | $406 | 6,000 | 60,000 |
| **Pro 3** | $125 | $68.4 | $821 | 10,000 | 120,000 |
| **Pro 4** | $249 | $137.5 | $1,650 | 20,000 | 240,000 |`} />

- **免費方案**：每月可免費擷取 6 個網頁（不限每頁資料筆數），試用期還能提升到 10 頁。
- **資料匯出完全免費**：匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 都不加價。
- **全包式定價**：郵箱、電話、圖片擷取等進階功能全都包含，沒有隱藏費用。

對大多數商業用戶來說，Starter 或 Pro 1 方案就很夠用。新手也能用免費方案無壓力體驗。

## **Thunderbit vs Outscraper：功能對比一覽**

直接來看 Thunderbit 和 Outscraper 的功能差異：

<Table content={`| **🔍 Feature** | **⚡ Thunderbit** | **🌐 Outscraper** |
| --- | --- | --- |
| **🛠️ Setup & Ease of Use** | 2-click AI-powered scraping, no coding, Chrome extension, instant results | Web dashboard, no coding, but more manual setup and filters |
| **🤖 AI Suggest Columns** | Yes – AI auto-detects columns and data types for any website | Limited – mostly pre-set fields, some AI in universal scraper |
| **🌍 Supported Sources** | Any website, PDF, image, subpages, popular templates (Amazon, Zillow, etc.) | Pre-built scrapers for Google Maps, Reviews, Amazon, etc. |
| **📄 Subpage Scraping** | Yes – AI can visit and extract from subpages automatically | Limited – mostly single-page or list scraping |
| **📑 Document/Image Parsing** | Yes – extract tables from PDF, Word, Excel, images | ❌ No |
| **📧 Email/📞 Phone/Image Extractors** | Yes – 1-click, totally free | Yes – included in some scrapers, but not always free |
| **📤 Data Export** | Free to Excel, Google Sheets, Airtable, Notion | Free to CSV, Excel, JSON |
| **⏰ Scheduled Scraping** | Yes – simple, natural language setup | Yes – via API or dashboard |
| **🔌 API Access** | Not needed for most users (Chrome extension) | Yes – for developers |
| **📚 Learning Curve** | Extremely low – designed for non-technical users | Low to moderate – some learning for filters, data cleanup |
| **💰 Pricing Model** | Credit-based, affordable monthly/yearly plans, free tier | Pay-as-you-go, free tier, per-1k records |
| **🎁 Free Tier** | 6 pages (10 with trial), all features included | 500 records per month, limited features |
| **🙋 Customer Support** | Fast, responsive, built for business users | Mixed reviews, some slow responses |
| **🏆 Best For** | Business users, marketers, sales, real estate, ecommerce, true beginners | Marketers, sales, researchers, those comfortable with raw data |`} />

**Thunderbit 的優勢在於：**

- 真正 AI 驅動，完全不用手動定義欄位或猜資料結構。
- 支援任何網站，不受限於預設模板。
- 能從 PDF、圖片、子頁面等多種來源擷取資料，操作超簡單。
- 資料匯出完全免費，沒有額外限制。
- 專為非技術用戶設計，只要會點擊就能用。

## **為什麼我推薦 Thunderbit（甚至超越多數工具）**

經過多月實測，我的結論是：如果你只需要抓 Google 地圖、Amazon 等特定來源，且習慣用 Excel 處理資料，Outscraper 是不錯的選擇。但如果你想要真正無痛、AI 驅動的體驗——只要幾下點擊就能抓取任何網站、文件或圖片——Thunderbit 絕對是目前最強。

Thunderbit 的「AI 建議欄位」功能根本是遊戲規則改寫者。你不用再調整篩選條件或擔心抓不到重點資料，AI 會自動幫你搞定。就像請了一位資料科學家隨時 standby，卻不用付高薪。而且能從 PDF、圖片、子頁面等非傳統來源擷取資料，讓你把任何非結構化資訊都變成乾淨的表格。

價格也很透明，所有進階功能都包含在內，沒有匯出或高級功能的額外收費。免費方案也很大方，讓你先試用再決定要不要升級。

如果你已經受夠複雜的爬蟲工具，只想輕鬆自動化網路資料收集，[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 是我推薦給所有人的首選——不管你是個人創業者還是大型銷售團隊。

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"免費體驗人工智慧網頁爬蟲"} />

## **延伸閱讀：自動化、AI 與網頁爬蟲的未來**

如果你和我一樣對自動化與 AI 資料擷取的未來很有興趣，這幾篇文章一定要收藏：

- [6 款讓資料收集變輕鬆的網頁爬蟲工具 | Towards Data Science](https://medium.com/towards-data-science/6-web-scraping-tools-that-make-collecting-data-a-breeze-457c44e4411d)
- [AgentGPT 成功後，Reworkd 轉向 AI 網頁爬蟲代理人 | TechCrunch](https://techcrunch.com/2024/07/24/reworkd-paul-graham-nat-friedman-daniel-gross-scrape-ai-agents/#:~:text=Web%20scrapers%20have%20become%20invaluable,fewer%20humans%20in%20the%20loop)
- [RPA 結合網頁爬蟲：2025 年的技巧與應用 | AIMultiple](https://research.aimultiple.com/rpa-web-scraping/#:~:text=Using%20RPA%20bots%2C%20users%20can,combination%20with%20proxy%20server%20solutions)
- [生成式 AI 的秘密武器——資料爬取正面臨挑戰 | VentureBeat](https://venturebeat.com/ai/generative-ai-secret-sauce-data-scraping-under-attack/#:~:text=Web%20scraping%20for%20massive%20amounts,has%20the%20hunger%20for%20data)

深入比較 Outscraper 與 Thunderbit，發掘最適合 AI 資料擷取與商業自動化的無程式碼網頁爬蟲工具。

用人工智慧輕鬆抓取網頁資料，零負擔。

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Outscraper 使用心得：我的實測體驗與評價

還記得我第一次想從電商網站抓商品資料的時候，手邊只有 Python、一杯咖啡，還有一個想做 Amazon 價格追蹤器的夢。結果沒想到，原本以為的小專案，最後卻變成一堆複雜的 XPath 選擇器、分頁處理的麻煩，還有數不清的 debug。只要你有用程式碼處理過網頁資料，應該都懂那種又期待又挫折的感覺——「怎麼會搞這麼複雜？」

其實現在，網頁爬蟲早就不是資料科學家或工程師的專利。無論你是業務、電商經理、行銷人員，還是任何想把網路資訊變成商業洞察的人，都會需要這項技能。根據 [**2024 年網頁爬蟲市場規模已達 10.1 億美元**](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=Web%20scraping%20is%20part%20of,49%20billion%20by%202032)，而且還在持續成長。雖然 Python 和 Scrapy 這類框架依然是大規模、客製化爬蟲的首選，但對新手來說，入門門檻真的不低。所以這篇教學我會用 Amazon 的實際案例，帶你一步步認識 Scrapy——同時也會介紹一個更簡單、完全不用寫程式的 AI 工具：[Thunderbit](https://thunderbit.com/)。

## 什麼是 Scrapy Python？你的網頁爬蟲神隊友

先從基礎開始。**Scrapy** 是一套專門為網頁爬取和資料擷取設計的開源 Python 框架。你可以把它想像成一個超強工具箱，讓你打造自訂的「蜘蛛」（Scrapy 對爬蟲的稱呼），自動瀏覽網站、追蹤連結、處理分頁，還能大規模擷取結構化資料。

那 Scrapy 跟 Python 的 `requests`、`BeautifulSoup` 有什麼差別？這兩個函式庫適合做簡單、一次性的抓取，但 Scrapy 則是為**大規模、複雜專案**設計的，像是：

- 抓取上千頁（例如整個電商商品目錄）
- 自動追蹤連結、處理分頁
- 非同步處理資料，速度超快
- 可重複、結構化地清理與匯出資料

簡單說，Scrapy 就像網頁爬蟲界的瑞士刀——功能強大又彈性高，但對新手來說也有點嚇人。

## 為什麼選 Scrapy Python 來做網頁爬蟲？

那為什麼開發者和資料團隊都愛用 Scrapy？這裡幫你整理幾個重點：

<Table content={`| **應用場景** | **Scrapy 優勢** | **商業價值** |
| --- | --- | --- |
| **價格監控** | 處理分頁、非同步請求、可排程 | 及時掌握競爭對手動態、彈性調整價格 |
| **商品目錄擷取** | 追蹤連結、擷取結構化資料 | 建立商品資料庫、支援數據分析 |
| **競品分析** | 可擴展、對網站變動有韌性 | 追蹤趨勢、新品、庫存狀態 |
| **市場調查** | 模組化資料清理/轉換流程 | 匯總評論、情感分析 |`} />

Scrapy 的**非同步引擎**（基於 Twisted）可以同時抓很多頁，速度又快又能擴展。它的**模組化設計**讓你能自訂邏輯（像是代理、User-Agent、資料清理等）。而**Pipeline** 則能讓你彈性處理、驗證、匯出資料——不管是 CSV、JSON 還是資料庫都沒問題。

如果你本來就會 Python，Scrapy 絕對是超強工具。但說真的，對一般商業用戶來說，學習曲線不算友善。

![Scrapy 1.jpeg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Scrapy_1_ac344a20e6.jpeg)

## Scrapy Python 環境安裝與設定

準備動手實作了嗎？以下是 Scrapy 的安裝步驟：

### 1. 安裝 Scrapy

先確認你已經安裝 Python 3.9 以上版本。然後在終端機輸入：

```bash
pip install scrapy
```

檢查安裝是否成功：

```bash
scrapy version
```

如果你用的是 Windows 或 Anaconda，建議建立虛擬環境，避免相依性衝突。Scrapy 支援 Windows、macOS、Linux。

### 2. 建立 Scrapy 專案

我們來建立一個叫 `amazonscraper` 的新專案：

```bash
scrapy startproject amazonscraper
```

你會看到這樣的資料夾結構：

```
amazonscraper/
├── scrapy.cfg
├── amazonscraper/
│   ├── __init__.py
│   ├── items.py
│   ├── pipelines.py
│   ├── middlewares.py
│   ├── settings.py
│   └── spiders/
```

**這些檔案的用途：**

- `scrapy.cfg`：專案設定（通常不用動）
- `items.py`：定義資料模型（像商品名稱、價格等）
- `pipelines.py`：資料清理、驗證、匯出
- `middlewares.py`：進階設定（如代理、標頭）
- `settings.py`：調整 Scrapy 行為（如併發數、延遲等）
- `spiders/`：實際爬蟲邏輯

如果你已經覺得有點複雜，別擔心，這裡就是很多非工程師會卡住的地方。

## 打造 Python 爬蟲：用 Scrapy 擷取 Amazon 商品資料

我們用 Amazon 搜尋結果做個實戰範例。（提醒：Amazon 不允許爬蟲，且有嚴格的反爬措施，僅供學習參考！）

### 1. 建立 Spider

在 `spiders/` 資料夾下建立 `amazon_spider.py`：

```python
import scrapy

class AmazonSpider(scrapy.Spider):
    name = "amazon_example"
    allowed_domains = ["amazon.com"]
    start_urls = ["https://www.amazon.com/s?k=smartphones"]

    def parse(self, response):
        products = response.xpath("//div[@data-component-type='s-search-result']")
        for product in products:
            yield {
                'name': product.xpath(".//span[@class='a-size-medium a-color-base a-text-normal']/text()").get(),
                'price': product.xpath(".//span[@class='a-price-whole']/text()").get(),
                'rating': product.xpath(".//span[@aria-label]/text()").get()
            }
        next_page = response.xpath("//li[@class='a-last']/a/@href").get()
        if next_page:
            yield scrapy.Request(url=response.urljoin(next_page), callback=self.parse)
```

這段程式碼做了什麼？

- 從 Amazon 搜尋「smartphones」的頁面開始
- 用 XPath 擷取每個商品的名稱、價格、評分
- 找到「下一頁」連結，自動翻頁繼續抓

### 2. 執行爬蟲

在專案根目錄下執行：

```bash
scrapy crawl amazon_example -o products.json
```

Scrapy 會自動爬所有搜尋結果頁，並把資料存成 JSON 檔。

### 處理分頁與動態內容

Scrapy 內建分頁與連結追蹤功能，非常強大。但如果遇到 JavaScript 動態載入的內容（像無限滾動、彈窗評論），Scrapy 只能看到靜態 HTML。這時就要結合 Selenium 或 Splash 等工具，這又是另一個進階主題了。

## 用 Scrapy Python 處理與匯出資料

資料抓下來後，通常還要清理和匯出：

- **Pipeline**：在 `pipelines.py` 裡寫 Python 類別，進行資料清理、驗證、轉換（像價格轉數字、刪除不完整資料、甚至串接翻譯 API）
- **匯出**：Scrapy 可直接用 `-o` 參數匯出 CSV、JSON、XML。要匯出到 Google Sheets 等，則需額外寫程式或用第三方套件。

想做情感分析或自動翻譯？就得自己串接外部 API 或 Python 函式庫，Scrapy 並沒有內建這些功能。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=s4jtkzHhLzY"} />

## 隱藏的成本：Scrapy Python 對商業用戶的挑戰

老實說，Scrapy 雖然很強，但對非技術背景的用戶並不友善。常見的困難有：

- **學習曲線超陡**：你得懂 Python、HTML、XPath/CSS 選擇器、Scrapy 專案結構，光是上手就可能花好幾天
- **安裝與環境問題**：Python 安裝、相依性管理、錯誤排查都很麻煩，尤其在 Windows 上
- **沒有視覺化介面**：一切都靠寫程式，不能直接點選網頁元素
- **維護負擔大**：網站一改版，爬蟲就壞了，得自己修
- **沒有內建 AI 功能**：想翻譯、摘要、情感分析都要自己寫額外程式

![Scrapy 2.jpeg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Scrapy_2_1a9f07d177.jpeg)

快速比較如下：

<Table content={`| **挑戰** | **Scrapy (Python)** | **商業用戶需求** |
| --- | --- | --- |
| 需要寫程式 | 是 | 最好不用寫程式 |
| 設定時間 | 幾小時到幾天 | 幾分鐘內完成 |
| 維護 | 持續（網站變動就要修） | 最低維護成本 |
| 資料匯出 | CSV/JSON（需手動整合） | 直接匯出到 Excel/Sheets/Notion |
| AI 功能 | 無（需自行串接） | 內建翻譯/情感分析 |`} />

如果你是行銷、業務、營運人員，Scrapy 可能就像用大砲打小鳥，太大材小用了。

## Thunderbit：Scrapy Python 的無程式碼替代方案

這時候，[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 就超級實用。以我多年自動化工具開發經驗來說，大多數商業用戶其實根本不想寫程式——他們只想快點拿到資料。

Thunderbit 是一款**人工智慧網頁爬蟲**，以 Chrome 擴充功能形式提供。專為不懂程式的用戶設計，能夠：

- 幾個點擊就能從任何網站抓資料
- 用自然語言描述需求（像「商品名稱、價格、評分」）
- 自動處理分頁與子頁面
- 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion
- 即時翻譯、摘要、情感分析

完全不需要 Python、不用選擇器、也不用擔心維護。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai"} title={"如何用 AI 抓取任何網站資料"} description={""} />

Thunderbit 就是為追求效率的商業用戶設計，讓 AI 幫你搞定所有繁瑣細節。

### Thunderbit vs. Scrapy Python：功能對比

直接來個對照表：

<Table content={`| **比較項目** | **Scrapy (Python)** | **Thunderbit (AI 工具)** |
| --- | --- | --- |
| **所需技能** | Python、HTML、選擇器 | 無需技術背景，點選＋自然語言 |
| **安裝/設定時間** | 幾小時（安裝、寫程式、除錯） | 幾分鐘（安裝 Chrome 擴充、登入） |
| **資料結構化** | 手動定義 items、pipeline | AI 自動辨識欄位、建議欄位 |
| **分頁/子頁面** | 需寫程式 | 一鍵啟用，AI 自動處理 |
| **翻譯** | 需自寫程式或串接 API | 內建，直接切換「翻譯」 |
| **情感分析** | 需外部函式庫/API | 內建，新增「情感」欄位即可 |
| **匯出選項** | CSV/JSON（需手動匯入 Sheets/Excel） | 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion |
| **維護** | 網站變動需手動修正 | AI 可自動適應小幅變動 |
| **規模** | 適合大規模、長期專案 | 適合快速任務、中小規模（數百/數千筆） |
| **成本** | 免費（但需投入大量人力） | 免費方案＋付費（起價 $9/月，省下大量時間與精力） |`} />

## 什麼時候該選 Scrapy Python，什麼時候該用 Thunderbit？

我的建議如下：

- **適合用 Scrapy 的情境：**
    - 你是開發者或有工程團隊
    - 需要抓上萬頁、建立長期自動化流程
    - 網站結構複雜、需高度自訂邏輯
    - 你想完全掌控（不怕維護）
- **適合用 Thunderbit 的情境：**
    - 你不會寫程式（或不想寫）
    - 需要快速取得資料，無論是一次性還是定期任務
    - 需要內建翻譯、情感分析、資料增強
    - 重視速度與彈性勝過極致自訂

![Scrapy 3.jpeg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/Scrapy_3_009bec4f58.jpeg)

決策流程簡單如下：

1. **你會寫 Python 嗎？**
    - 會 → Scrapy 或 Thunderbit（快速任務）
    - 不會 → Thunderbit
2. **你的專案規模大且需長期維運嗎？**
    - 是 → Scrapy
    - 否 → Thunderbit
3. **需要翻譯或情感分析嗎？**
    - 需要 → Thunderbit
    - 不需要 → 兩者皆可

## 實戰：用 Thunderbit 無程式碼抓取 Amazon 商品資料

我們再用 Amazon 做一次示範——這次用最簡單的方法。

### 1. 安裝 Thunderbit

- [下載 Thunderbit Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)
- 註冊帳號（有免費方案）

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"免費試用 Thunderbit Chrome 擴充功能"} />

### 2. 前往 Amazon 搜尋商品

- 打開 [Amazon.com](https://www.amazon.com/)，搜尋「laptops」或其他商品

### 3. 啟動 Thunderbit

- 點擊瀏覽器上的 Thunderbit 圖示
- 側邊欄會自動辨識 Amazon 頁面

### 4. 使用 AI 建議欄位

- 點選 **「AI 建議欄位」**
- Thunderbit AI 會自動掃描頁面，建議「商品名稱」、「價格」、「評分」、「評論數」等欄位
- 你可自行增減欄位（像「商品連結」、「Prime 資格」等，直接輸入即可）

### 5. 啟用分頁與子頁面抓取

- 開啟 **分頁**：Thunderbit 會自動點擊「下一頁」，抓取所有頁面
- 開啟 **子頁面抓取**：Thunderbit 會進入每個商品詳情頁，擷取更多資訊（如描述、ASIN 編號等）

### 6. 開始抓取

- 點選 **開始抓取**
- Thunderbit 會即時收集資料，逐頁顯示進度

### 7. 翻譯與情感分析（選用）

- 想翻譯商品描述？只要在該欄位開啟「翻譯」
- 想分析評論情感？新增「情感」欄位，Thunderbit AI 會自動填入

### 8. 匯出資料

- 點選 **匯出**
- 選擇 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion
- 資料馬上可用，完全不用手動匯入或處理 CSV

### 9. 設定定期自動抓取（選用）

- 可設定排程（像每天早上 8 點）
- Thunderbit 會自動執行爬蟲並更新指定目的地

就這麼簡單。完全不用寫程式、不用選擇器、不用維護。資料隨時都能用。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=zqhhxy9lhVg&t=5s"} />

## 加碼小技巧：讓你的網頁爬蟲專案更高效

不管你用 Scrapy、Thunderbit 還是其他工具，這裡有幾個實戰心得：

- **驗證資料品質**：隨時檢查有沒有遺漏或異常值（像價格為 $0、名稱空白等）
- **遵守規範**：確認網站服務條款、尊重 `robots.txt`，避免過度頻繁抓取
- **自動化要適度**：用排程保持資料新鮮，但不要太頻繁
- **善用免費工具**：Thunderbit 內建免費郵箱、電話、圖片擷取器，超適合開發名單或內容整理
- **資料組織有助分析**：直接匯出到 Sheets/Excel，方便後續篩選、樞紐分析、視覺化

更多技巧可以參考 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog) 或 [AI 網頁爬蟲教學](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel"} title={"如何用 AI 抓取網站資料到 Excel"} description={""} />

更多技巧可以參考 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog) 或 [AI 網頁爬蟲教學](https://thunderbit.com/blog/scrape-any-website-using-ai)。

## 結語：網頁爬蟲不再困難——選對工具才是王道

總結來說：**Scrapy 對開發者來說是超強武器，但對多數商業用戶來說真的太複雜。**如果你熟悉 Python、需要打造大型、客製化爬蟲，Scrapy 很適合。但如果你想快速取得資料、免寫程式，還想要內建翻譯與情感分析，[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 絕對是更輕鬆的選擇。

我親眼見證 Thunderbit 幫非技術團隊省下大量時間和精力。從「我想要這些資料」到「資料已經在我的表格裡」，只要幾分鐘，不用等上好幾天。AI 建議欄位、子頁面抓取、一鍵匯出等功能，讓你輕鬆把網路變成商業洞察。

下次需要抓商品資料、監控價格、建立名單時，問問自己：你想寫 Python，還是想直接拿到結果？不妨試試 Thunderbit 免費方案，體驗網頁爬蟲的全新簡單。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"免費試用 Thunderbit"} />

*想了解更多？歡迎造訪 [Thunderbit 官方網站](https://thunderbit.com/)、[下載 Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)，或深入閱讀 [Thunderbit 部落格](https://thunderbit.com/blog) 的網頁爬蟲實戰教學。*

**延伸閱讀：**

- [什麼是資料爬取？2025 全攻略](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it)
- [如何用 AI 抓取網站資料到 Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel)
- [2025 最佳網頁爬蟲工具推薦](https://thunderbit.com/blog/best-web-scraping-tools)
- [2025 網頁爬蟲產業報告](https://blog.apify.com/state-of-web-scraping/#:~:text=Web%20scraping%20is%20part%20of,49%20billion%20by%202032)

*免責聲明：請務必遵守網站條款與當地法規進行網頁爬蟲。如有疑慮，請諮詢法律專業人士——沒有人想因為一份表格收到律師函。*

*作者：Shuai Guan，Thunderbit 共同創辦人兼執行長。多年深耕 SaaS、自動化與 AI 領域，讓你少走彎路。*

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"試用人工智慧網頁爬蟲"} />

Scrapy Python 讓你打造高效、可擴展的網頁爬蟲；Thunderbit 則為不會寫程式的商業用戶提供更簡單的 AI 解決方案。

用人工智慧輕鬆抓取網頁資料，零門檻、零負擔。

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scrapy-python-tutorial

Scrapy Python 教學：網頁爬蟲實戰指南

2025 年 SaaS AI 產業爆發成長，普及率與資金規模創新高；Thunderbit 精選 50 組最具影響力的統計數據，帶你掌握 AI 工具如何重塑商業格局。

用 AI 輕鬆抓取網頁資料，零門檻自動化。

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saas-ai-tools-stats

SaaS 人工智慧工具：2025 年 50 大關鍵數據

溫潛在客戶是已經對你品牌展現興趣的潛在買家；Thunderbit 結合 AI 網頁爬蟲，幫你更快找到並轉化這些高價值客戶。

用 AI 輕鬆爬取、摘要與自動填寫網頁資料，零負擔完成重複工作。

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what-is-a-warm-lead

什麼是溫潛在客戶？將興趣轉化為銷售的全方位指南

幾年前，如果有人跟我說「提示工程師」會變成正式職稱，或者《財富》500 強企業幾乎都在搶 AI 人才，我大概只會問你最近是不是看了什麼科幻小說。但到了 2024 年，AI 就業市場的數據已經徹底顛覆了招聘、薪資，甚至「工作」這個詞的定義。身為長期投入自動化和 AI 工具開發的人（也常常要跟爸媽解釋我到底在做什麼），我對 AI 職場的急速變化既驚訝又興奮——這不只影響企業和求職者，更關係到每一個不想被時代淘汰的人。

那麼，最新的 AI 就業數據到底透露了什麼？哪些領域機會最多？哪些技能最搶手？我們又該怎麼搭上這波浪潮，而不是被它沖走？泡杯咖啡（或直接叫上你最愛的 LLM 聊天機器人），一起來看看數據、趨勢，還有 AI 職場的未來藍圖。

## AI 就業數據一覽：改變勞動市場的關鍵數字

先來一波重點數據，感受一下 AI 就業熱潮的威力：

- **美國 AI 職缺自 2018 年以來成長近 4 倍** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=According%20to%20LinkedIn%27s%20Future%20of,specialists%20are%20particularly%20in%20demand))。
- **AI 相關職位現已佔美國所有職缺約 2%**，2018 年時僅 0.5% ([Hiring Lab](https://www.hiringlab.org/2024/03/14/march-2024-us-labor-market-update/#:~:text=match%20at%20L96%20At%20the,postings%20for%20the%20field%20stifled))。
- **生成式 AI 職缺一年內暴增 170%** ([Hiring Lab](https://www.hiringlab.org/2025/02/27/ai-at-work-rise-of-the-genai-consultant/#:~:text=,of%20GenAI%20job%20postings))。
- **美國機器學習工程師平均年薪約 15 萬美元**，年增長率 14–15% ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=match%20at%20L198%20Image%3A%20Single,annually%20between%202019%20and%202024))。
- **AI 技能職位的薪資比同類職缺高出 20–25%** ([CIO Dive Pricing](https://www.ciodive.com/news/employers-pay-premiums-for-ai-skills/742063/#:~:text=vacancies%20in%20the%20United%20Kingdom%2C,2024))。
- **醫療與零售業的 AI 職缺自 2020 年分別成長 40% 與 35%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=The%20healthcare%20industry%20has%20seen,to%20develop%20fraud%20detection%20algorithms))。
- **加州擁有全美 19% 的 AI 職位，華盛頓特區現為第二大 AI 樞紐** ([Maryland Today](https://today.umd.edu/where-are-the-new-ai-jobs-just-ask-ai#:~:text=that%20require%20skills%20in%20AI%2C,in%20California))。
- **50% 的美國雇主表示難以找到合格的 AI 人才** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=match%20at%20L217%20Burning%20Glass,and%20transparency%20in%20generative%20AI))。
- **28% 的美國在職者已在工作中使用生成式 AI** ([NBER](https://www.nber.org/digest/202412/workplace-adoption-generative-ai#:~:text=The%20researchers%20found%20that%2039,16%20percent))。
- **世界經濟論壇預估 2027 年前，全球 AI 與機器學習職位將增長 40%** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=roles%20for%20AI%20and%20Machine,Big%20Data%20Specialists%2C%20and%20Digital))。

不管你是老闆、求職者，還是單純想跟上時代，這些數字都不是冷知識，而是新時代的職場現實。

## AI 職缺激增：市場成長有多快？

還記得以前「AI 工作」只屬於科技巨頭或實驗室博士嗎？現在，AI 已經無所不在，數據就是最好的證明。

2018 到 2024 年間，**美國 AI 相關職缺佔總職缺比例成長約 21%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=The%20surge%20in%20artificial%20intelligence,language%20processing%2C%20and%20automation%20technologies))。數量上，自 2018 年以來幾乎成長四倍，**2020 到 2024 年間更暴增 38%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=According%20to%20LinkedIn%27s%20Future%20of,specialists%20are%20particularly%20in%20demand))。即使 2022–2023 年科技業整體招聘低迷，AI 職缺卻逆勢成長 **+42%** ([AI Maps](https://www.aimaps.ai/#:~:text=,March%205%2C%202024))，而 IT 職缺總體卻下滑 31%。

更誇張的是，**現在每五個新軟體開發職缺中，就有一個跟 AI 有關** ([Hiring Lab](https://www.hiringlab.org/2024/03/14/march-2024-us-labor-market-update/#:~:text=match%20at%20L130%20related%20job,pivot%20back%20toward%20AI%20jobs))。對開發者來說，AI 已經不是「加分項」，而是基本門檻。

而且這股熱潮不只在美國。世界經濟論壇預測，**到 2027 年，全球 AI 與機器學習專家職位將增長 40%** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=roles%20for%20AI%20and%20Machine,Big%20Data%20Specialists%2C%20and%20Digital))。換句話說，AI 就業火箭還沒打算減速。

## 哪些產業引領 AI 就業熱潮？機會在哪裡？

AI 工作早就不是矽谷的專利。需求正以驚人速度擴散到各行各業，以下是主要戰場：

### 軟體與 IT

依然是主力，軟體與 IT 公司大量招募 AI 研究員、機器學習工程師、產品經理。**每四個新科技職缺中，就有一個要求 AI 技能** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/news/story/ai-is-permeating-the-job-market-7220530/#:~:text=))。雲端運算與大數據尤其熱門，帶動 AI 雲端架構師、MLOps 工程師等職位需求。

### 醫療產業

醫療領域是 AI 創新的熱點。醫院與健康科技新創積極招募從診斷演算法到個人化醫療的各類人才。**醫療業 AI 職缺自 2020 年起成長 40%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=The%20healthcare%20industry%20has%20seen,to%20develop%20fraud%20detection%20algorithms))。如果你同時懂數據科學與醫療，這正是你的舞台。

### 金融與銀行

銀行與金融科技公司積極運用 AI 於詐欺偵測、風險建模、演算法交易。金融業 AI 職位薪資通常相當優渥，尤其是能結合技術與產業知識的人才。

### 零售與電商

零售業利用 AI 進行庫存管理、個人化行銷等。**零售業 AI 職缺自 2020 年起成長 35%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=match%20at%20L144%2035,analytics%20and%20inventory%20management%20innovations))。那些精準推薦商品的背後，往往就是愛逛街的數據科學家。

### 製造與汽車

預測性維護、品質控管、自駕車等應用讓底特律不再只是汽車重鎮，更是 AI 熱點。

### 專業服務與顧問

顧問公司積極招募 AI 顧問與「生成式 AI 顧問」。**管理顧問職位現已佔所有 GenAI 相關職缺約 12.4%** ([Hiring Lab](https://www.hiringlab.org/2025/02/27/ai-at-work-rise-of-the-genai-consultant/#:~:text=,implementation%20in%20the%20consulting%20sector))。能夠連結技術與商業的人才炙手可熱。

### 教育、能源等其他產業

大學、能源公司，甚至中小學也開始招募 AI 相關人才。無論你熱愛教學還是想用 AI 優化電網，都有發揮空間。

## AI 就業成長的推手：背後的關鍵動力

AI 職場為什麼這麼火？不是單純話題炒作，這些才是真正的驅動力：

### 雲端運算與 AI 職缺數據

AWS、Azure、Google Cloud 等雲端平台讓 AI 普及到各種規模的企業。**Gartner 預估 2025 年前，65% 企業將導入雲端 AI 解決方案** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=Gartner%27s%20Cloud%20Technology%20Trends%20Report,based%20AI%20tools%20by%202025))。這讓中型企業也開始招募 AI 工程師與架構師。

雲端 AI 也帶動遠端與分散式團隊——你可能在俄亥俄州就能找到「雲端 ML 專家」的職缺，不必非得去矽谷。

### 生成式 AI 帶來的新職缺

「生成式 AI 革命」（像 ChatGPT、DALL-E 等）創造了全新職業類型。**生成式 AI 開發職缺 2022–2024 年間成長 50%** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=match%20at%20L172%20Report%20,between%202022%20and%202024))。提示工程師、GenAI 顧問、AI 政策顧問等新職位需求大增。

而且不只是新職缺，許多既有職位也在轉型。內容創作者、行銷人員、甚至律師都被期待熟悉 AI 工具。

### AI 研發投資大幅成長

錢流到哪，工作就在哪。**2024 年美國私人 AI 投資達 1090 億美元** ([Stanford HAI](https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts#:~:text=AI%20Index%202025%3A%20State%20of,The))，是中國的 12 倍。這推動了研究、創業與企業創新實驗室的人才需求。企業投資 AI，就需要人來建構、部署與管理系統。

## AI 薪資行情：AI 專業人才賺多少？

來聊聊大家最關心的數字：

- **機器學習工程師**：年薪 13–17 萬美元，中位數約 15 萬 ([Indeed](https://www.indeed.com/career/machine-learning-engineer/salaries#:~:text=The%20average%20salary%20for%20a,in%20the%20past%200))。大公司加上股票或獎金，總薪資可超過 25 萬。
- **數據科學家**：11–14 萬美元，深度學習或 NLP 專家更高。
- **AI 研究科學家**：20 萬美元以上很常見，尤其在頂尖實驗室或新創公司。
- **提示工程師與 AI 倫理專家**：新興職位，六位數薪資已成常態，有些合約甚至超過 25 萬美元。
- **薪資溢價**：具備 AI 技能的職位，**比同類職缺高出 20–25%** ([CIO Dive Pricing](https://www.ciodive.com/news/employers-pay-premiums-for-ai-skills/742063/#:~:text=vacancies%20in%20the%20United%20Kingdom%2C,2024))。

為什麼薪資這麼高？很簡單：需求遠大於供給。企業為了搶人才，願意開出高價。

## 新興 AI 職位：不只數據科學家

還記得「數據科學家」曾經是最夯職稱嗎？現在的 AI 職場不只更多元，也更有趣（派對上解釋起來也更吸睛）。

- **提示工程師**：專門設計生成式 AI 模型的提示語。
- **GenAI 顧問**：協助企業導入與擴展生成式 AI。
- **AI 倫理顧問／AI 治理主管**：確保 AI 合規、透明且負責任。
- **人機互動設計師**：讓 AI 工具更易用、直覺。
- **AI 政策顧問**：協助企業因應日益複雜的 AI 法規。
- **對話式 AI 設計師**：設計客服聊天機器人的對話流程。
- **AI + 領域混合型人才**：如法律 AI 專家、醫療 AI 分析師、人資 AI 顧問等。

共通點？跨領域能力。頂尖 AI 人才不只懂技術，還能結合產業知識、溝通力和好奇心。

## 技能缺口：AI 職缺難補的挑戰

但現實是：**約 50% 美國雇主表示難以找到合格 AI 人才** ([Software Oasis Pricing](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=match%20at%20L217%20Burning%20Glass,and%20transparency%20in%20generative%20AI))。人才荒不是一朝一夕能解決的。

### 為什麼會缺人？

- **經驗缺口**：現代 AI 發展時間短，具備 5–10 年產業經驗的人才極少。
- **技能落差**：AI 不只是寫程式，還需要數學、統計與產業知識。不是每個工程師都能無縫轉型。
- **多元性與地理分布**：AI 人才集中在特定城市與族群，但遠端工作正逐漸改變這一點。

### 最搶手的技能與證照

- **機器學習與深度學習**
- **雲端 AI 平台（AWS、Azure、Google Cloud）**
- **數據工程與 MLOps**
- **自然語言處理（NLP）**
- **AI 倫理與政策**
- **產業專屬 AI（醫療、金融等）**

想進入這個領域，建立實戰作品集（像 GitHub、Kaggle 或開源貢獻）往往比學歷更有說服力。

## AI 職缺地圖：全球熱點與趨勢

美國仍是 AI 就業的領頭羊，但全球版圖正在快速變化。

### 美國

- **加州**：依然是核心，**全美 19% AI 職位集中於此** ([Maryland Today](https://today.umd.edu/where-are-the-new-ai-jobs-just-ask-ai#:~:text=that%20require%20skills%20in%20AI%2C,in%20California))。
- **華盛頓特區都會區**：現為第二大樞紐，**佔 12.7% AI 職位**，受惠於聯邦機構與國防產業 ([Maryland Today](https://today.umd.edu/where-are-the-new-ai-jobs-just-ask-ai#:~:text=that%20require%20skills%20in%20AI%2C,in%20California))。
- **德州與華盛頓州**：奧斯汀、西雅圖、達拉斯等地成為新興熱點 ([Axios Pricing](https://www.axios.com/2025/01/07/ai-jobs-on-the-rise-linkedin-report#:~:text=,and%20LinkUp%27s%20AI%20job%20tracker))。
- **紐約、波士頓、芝加哥、亞特蘭大**：AI 職缺成長強勁，與金融、醫療、學術等產業密切相關。

### 全球

- **歐洲**：成長迅速，但受限於法規與科技產業規模。
- **亞洲**：中國、印度 AI 畢業生眾多，但頂尖研究人才多流向美國。
- **英國**：AI 職缺佔比五年內成長 21% ([CIO Dive Pricing](https://www.ciodive.com/news/employers-pay-premiums-for-ai-skills/742063/#:~:text=released%20Tuesday%20and%20published%20in,premiums.%20The%20study))，但總量仍小於美國。

遠端工作也正在重塑地圖——AI 職位不再只集中於少數大城市。

## 未來展望：AI 就業數據的下一步

未來會怎樣？專家們這麼看：

- **AI 與機器學習專家職位預計 2027 年前增長 40%** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=roles%20for%20AI%20and%20Machine,Big%20Data%20Specialists%2C%20and%20Digital))。
- **Gartner 預測 2025 年前，AI 將在全球創造 200 萬個淨新增職位** ([CNBC](https://www.cnbc.com/2017/12/18/artificial-intelligence-will-create-more-jobs-than-it-ends-gartner.html#:~:text=Artificial%20intelligence%20will%20create%20more,million%2C%20according%20to%20the%20report))。
- **麥肯錫估計 2030 年前，美國將有 1200 萬人需轉職因應 AI** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=,The%20same%20study%20estimates%20that))。
- **生成式 AI 預計 2030 年前可自動化美國平均工作內容的 30%** ([LinkedIn](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=the%20IMF%20estimates%2060,work%20hours%20taken%20over%20by))。
- **未來大多數工作都將需要基本 AI 素養**——就像 90 年代的 Excel 一樣。

總結來說：AI 將持續改變就業市場，創造新機會，也要求我們——無論是雇主還是員工——不斷學習與調整。

## AI 就業數據重點整理

這裡是你下次開會、面試或家庭聚餐的速讀重點：

- **AI 職缺成長爆炸，短期內不會停歇。**
- **薪資高，AI 技能的薪資溢價確實存在。**
- **人才短缺嚴重——提升技能與創新招聘勢在必行。**
- **生成式 AI 創造新職位，也改變既有職能。**
- **AI 職缺正擴散到各產業與地區，不再侷限於科技重鎮。**
- **雲端普及與龐大研發投資推動需求。**
- **未來大多數工作都需具備基本 AI 能力。**
- **擁抱 AI，無論你是開發、管理還是與 AI 共事，前景都很光明。**

## 參考資料：權威 AI 就業統計來源

想深入研究，以下是本文引用的權威來源：

- [Indeed Hiring Lab: 2024 年 3 月美國勞動市場更新](https://www.hiringlab.org/2024/03/14/march-2024-us-labor-market-update/#:~:text=match%20at%20L96%20At%20the,postings%20for%20the%20field%20stifled)
- [Software Oasis: AI 職缺成長分析](https://softwareoasis.com/growth-in-ai-job-postings/#:~:text=The%20surge%20in%20artificial%20intelligence,language%20processing%2C%20and%20automation%20technologies)
- [Stanford HAI: AI Index 2025](https://hai.stanford.edu/news/ai-index-2025-state-of-ai-in-10-charts#:~:text=AI%20Index%202025%3A%20State%20of,The)
- [LinkedIn Economic Graph: 2024 年工作變革報告](https://economicgraph.linkedin.com/content/dam/me/economicgraph/en-us/PDF/Work-Change-Report.pdf#:~:text=seeking%20and%20hiring%20AI%20talent,are%20most%20likely%20to%20succeed)
- [NBER: 生成式 AI 在職場的應用](https://www.nber.org/digest/202412/workplace-adoption-generative-ai#:~:text=The%20researchers%20found%20that%2039,16%20percent)
- [CIO Dive: AI 技能薪資溢價](https://www.ciodive.com/news/employers-pay-premiums-for-ai-skills/742063/#:~:text=vacancies%20in%20the%20United%20Kingdom%2C,2024)
- [Axios: AI 職缺持續上升](https://www.axios.com/2025/01/07/ai-jobs-on-the-rise-linkedin-report#:~:text=Technical%20roles%20%E2%80%94%20specifically%20those,the%20Rise%20list%2C%20out%20Tuesday)
- [Maryland Today: 新 AI 職缺在哪裡？](https://today.umd.edu/where-are-the-new-ai-jobs-just-ask-ai#:~:text=that%20require%20skills%20in%20AI%2C,in%20California)
- [McKinsey: 生成式 AI 與美國未來工作](https://www.mckinsey.com/mgi/our-research/generative-ai-and-the-future-of-work-in-america#:~:text=Generative%20AI%20has%20the%20potential,occupational%20mix%20expected%20in%202030)
- [世界經濟論壇：2023 年未來職業報告](https://www.linkedin.com/pulse/ai-driven-agentification-work-impact-jobs-20242030-poweredbywiti-zbyfc#:~:text=roles%20for%20AI%20and%20Machine,Big%20Data%20Specialists%2C%20and%20Digital)

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AI 就業數據全解析：招募趨勢與未來展望

2025 年影響者行銷規模突破 320 億美元，ROI 強勁，AI 洞察助攻；Thunderbit 協助行銷人掌握趨勢、提升活動成效。

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2025 年影響者行銷：你必須關注的關鍵數據

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40 項直運統計數據與 2025 關鍵趨勢全解析

如果你曾經一邊喝咖啡，一邊反覆從網站複製貼上資料到 Excel，覺得這畫面很熟悉——放心，你絕對不是孤單一人。我自己也走過這段路，這幾乎是每個想從網路挖掘商業情報的人都會經歷的過程。不過你知道嗎？現在的資料擷取早就不再是手動複製貼上或是搞不懂的 Python 程式碼了。現在，資料擷取更像是「請求」而不是「駭客」——有時候只要滑鼠點幾下就能搞定。

身為 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 的共同創辦人，我親眼見證資料擷取從工程師的秘密武器，變成各行各業（不管是業務、行銷還是房仲）都能輕鬆上手的日常工具。今天就帶你一起搞懂什麼是資料擷取、它為什麼重要、怎麼演進到現在，以及現代工具（當然包括 Thunderbit）如何讓這件事變得簡單、強大，甚至有點好玩。

## 資料擷取大解密：它到底是什麼？

先從最基本的說明開始。**資料擷取**就是從各種來源（像網站、PDF、資料庫、API）大量收集資料，然後整理成你能直接用的格式。這個詞其實包含了像 **網頁爬蟲**（從網站抓資料）和 **資料爬取**（從任何數位來源擷取資料，不只限於網頁）這些技術 [[Medium](https://medium.com/@datajournal/data-harvesting-1d06df7f2462#:~:text=Data%20harvesting%20is%20the%20process,files%20or%20even%20biometric%20systems)]。

但重點不只是把資料抓下來，更在於怎麼把這些資料變成有用的商業情報。你可以把網路想像成一大片田地，資料擷取就像收割機——把原料（資料）收集、清理，最後變成市場上能用的產品（你的商業決策）。真正的價值在於你怎麼清理、組織、分析這些資料，讓它變成推動策略的利器 [[PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/what-is-data-harvesting-and-its-benefits/#:~:text=At%20its%20core%2C%20data%20harvesting,making)]。

簡單說，資料擷取對商業洞察的意義，就像礦石對煉鋼一樣。網路上充滿原始資料，但只有用對方法和工具，才能把它變成真正有價值的資產。

## 為什麼現代企業需要資料擷取？

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it"} title={"2025 年資料爬取是什麼？怎麼做？"} description={""} />

在這個競爭超激烈的時代，資訊就是力量。而這些關鍵資訊往往不在公司內部，而是分散在競爭對手網站、社群媒體、線上目錄和公開資料庫。資料擷取正是現代企業掃描市場、掌握趨勢、建立競爭優勢的關鍵方法。

舉幾個實際例子，企業怎麼用資料擷取：

- **市場調查與競爭情報：** 擷取競爭對手網站的價格、產品動態和顧客回饋。例如 John Lewis 透過監控競爭對手價格，銷售額提升了 [4%](https://www.browsercat.com/post/business-benefits-web-scraping-statistics-trends#:~:text=match%20at%20L100%20,of%20web%20scraping%20report%202025)。
- **名單開發與業務拓展：** 從目錄或社群網站擷取聯絡資訊，快速建立精準的潛在客戶名單。業務團隊用資料擷取，獲得更豐富、正確的名單，也減少了重複性勞動。
- **顧客洞察與行銷：** 分析顧客評論、擷取競爭對手部落格內容、追蹤社群輿情，優化行銷活動與產品開發。
- **價格與產品管理：** 追蹤競爭對手價格與庫存，調整自家定價與存貨策略 [[DataHen](https://www.datahen.com)]。
- **營運自動化：** 自動化重複性資料收集（如供應商網站商品列表、合規資料彙整），讓團隊專注在更有價值的工作。

![harvest1.jpeg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/harvest1_42b7d197a9.jpeg)

下面這張表簡單整理各部門常見的資料擷取應用：

<Table content={`| **部門** | **資料擷取應用情境** |
| --- | --- |
| **業務** | 擷取目錄名單、補充聯絡資訊、建立潛在客戶清單 |
| **行銷** | 收集競爭對手內容、分析顧客評論、追蹤趨勢與 SEO 指標 |
| **營運** | 自動化價格監控、庫存追蹤、擷取供應商/產品資料、彙整公開資訊做規劃 |
| **產品管理** | 擷取功能列表、價格、用戶回饋與產業新聞，輔助產品決策 |
| **財務/分析** | 擷取財經與替代性資料（如股價、網站流量）供預測與分析 |`} />

總結來說，資料擷取不只是技術小把戲，而是企業提升競爭力的關鍵。做得好的公司，能看到銷售成長、決策加速，並在市場中搶得先機。

## 資料擷取、資料爬取、網頁爬蟲：名詞大解惑

這三個詞常常被混用，其實在多數商業情境下，它們都指自動化從外部來源（尤其是網站）收集資料。

但還是有細微差異：

- **網頁爬蟲：** 最明確，專指從網站（像 HTML 頁面、商品列表、評論）擷取資料。如果你曾寫過抓取 Amazon 價格的腳本，那就是網頁爬蟲。
- **資料爬取：** 範圍更廣，指從任何數位來源（網站、PDF、API、本地檔案）擷取資料。實務上多數資料爬取還是網頁爬蟲，但技術上不限於網頁。
- **資料擷取：** 最廣泛，涵蓋整個流程：收集、清理、組織、分析資料。重點在於流程，而不只是抓資料 [[Medium](https://medium.com/@datajournal/data-harvesting-1d06df7f2462#:~:text=systems)]。

簡單說：網頁爬蟲屬於資料爬取，資料爬取又屬於資料擷取。其實不用太糾結名詞，重點是這些技術怎麼幫你的業務創造價值。

## 從寫程式到點滑鼠：資料擷取變得更親民

回想以前，想從網站擷取資料，只有兩條路：請工程師寫腳本，或自己學 Python。還記得我第一次用 BeautifulSoup，結果一點都不「美麗」……

早期「無程式碼」工具雖然說很簡單，但還是要懂 HTML、CSS 選擇器，甚至 XPath。對多數商業用戶來說，這些工具根本像外星語一樣 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=Despite%20the%20%E2%80%9Cno,find%20yourself%20lost%20pretty%20quickly)]。

直到 **AI 驅動、自然語言操作的爬蟲** 出現，情況才徹底改變。現在，你只要告訴工具「我要產品名稱、價格、評分」，AI 就會自動幫你搞定。像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這樣的平台，讓你幾分鐘就能完成過去要花幾天的工作，完全不用寫程式。

簡單來說：我們已經從「寫程式」進化到「點一下」。這對所有商業團隊來說，都是一大福音。

<TryButton url={"https://thunderbit.com/"} title={"體驗 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲"} />

## 完整的資料擷取流程：不只是抓資料而已

很多人常常只關注資料收集，卻忽略後續該怎麼用。其實，資料擷取應該是一個完整的流程，而不是單次任務。標準流程如下：

1. **收集：** 從來源（網站、PDF、API 等）抓取原始資料。
2. **清理與結構化：** 去除雜訊、統一格式，把資料整理成可用的結構（像表格，而不是一堆亂碼 HTML）[[Medium](https://medium.com/@datajournal/data-harvesting-1d06df7f2462#:~:text=Cleaning%20and%20Aggregating%20Data)]。
3. **增值與轉換：** 進一步分類、摘要、翻譯等。例如將評論標註為正面/負面，或將產品描述翻譯成英文 [[Thunderbit](https://thunderbit.com/#:~:text=Summarize%20%2F%20Categorize%20%2F%20Translate)]。
4. **分析與洞察：** 將整理好的資料匯出到 BI 工具、試算表或儀表板進行分析。
5. **行動：** 根據洞察調整價格、啟動行銷活動、聯繫潛在客戶等。

現代工具（包括 Thunderbit）越來越能一站式完成這整個流程，讓你從原始資料到可行動洞察，不必切換多個應用程式。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=nWwxNIhPV7o&pp=ygUPZGF0YSBoYXJ2ZXN0aW5n"} />

## Thunderbit：讓商業團隊更聰明地擷取資料

舉個實際例子。在 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)，我們的使命就是讓資料擷取變得人人都能上手，不再是工程師的專利。Thunderbit 就像一位懂商業的實習生：能理解頁面結構、自動瀏覽子頁面、辨識欄位，操作只需幾下滑鼠。

### Thunderbit 有哪些獨特之處？

- **AI 欄位建議：** Thunderbit 的 AI 會自動讀取頁面，推薦你可能需要擷取的資料欄位。不用猜、不用調整選擇器，直接點選即可 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=Image%3A%20thunderbit)]。
- **子頁面自動擷取：** 需要更多細節？Thunderbit 會自動拜訪每個子頁面（像商品詳情、公司簡介），自動補充資料表，完全不用手動設定 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=%2A%202,data%20to%20Excel%2C%20Google%20Sheets)]。
- **自然語言操作：** 只要輸入你想要的資料（像「姓名、Email、電話」），Thunderbit 的 AI 就會自動找出對應欄位。
- **多來源支援：** 不只網站，連 PDF、圖片都能擷取——Thunderbit 結合 OCR 與 AI，支援多種格式。
- **一鍵匯出：** 結果可直接匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion——無需額外付費，也不會有繁瑣流程 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=templates.%20,enter%E2%80%94the%20AI%20does%20the%20rest)]。

![harvest2.jpeg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/harvest2_ffde028a9d.jpeg)

Thunderbit 的宗旨，就是讓強大的資料擷取人人可用——無需寫程式、無需高門檻，輕鬆上手。

### Thunderbit 實戰應用情境

<SideCard url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"下載 Thunderbit Chrome 擴充功能"} description={""} />

舉幾個實際案例：

- **業務名單開發：** 業務助理需要從產業目錄抓取潛在客戶名單。用 Thunderbit 自動偵測欄位，幾分鐘就能擷取數百筆最新聯絡資料，省時又精準。
- **電商價格監控：** 營運經理想每天追蹤競爭對手價格。Thunderbit 自動擷取商品頁、跟進子頁面細節，並在早上九點前匯出到 Google Sheet——不再漏掉商品，也避免人工錯誤 [[PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/what-is-data-harvesting-and-its-benefits/#:~:text=At%20its%20core%2C%20data%20harvesting,making)]。
- **行銷情報：** 行銷人員擷取競爭對手部落格和社群內容，進行情緒分析與內容靈感蒐集。Thunderbit 會自動摘要文章、分類提及，團隊每週都能掌握市場趨勢與顧客反應。
- **房仲物件彙整：** 房仲從多個網站彙整新物件，包含子頁面細節。Thunderbit 自動處理，產出最新、完整的物件清單，避免錯失商機。

不管是哪種情境，Thunderbit 都能幫助非技術用戶快速、精準地取得複雜資料，減少錯誤，釋放更多時間做更有價值的事。

## 資料擷取的法律與合規須知

在你準備大展身手之前，先來聊聊合規。資料擷取雖然很強大，但也有責任。幾個重點提醒：

- **只抓公開資料：** 只擷取公開可見的資料，避免抓取需要登入或標示為私密的內容。
- **遵守隱私法規：** 如果收集個人資料（像姓名、Email），要注意 GDPR、CCPA 等法規。可能需要取得同意，且不可未經合法依據就用於陌生開發。
- **檢查網站條款：** 很多網站在服務條款中禁止爬蟲。違規可能被封鎖甚至面臨法律風險。最安全的做法是僅將資料用於內部分析，不要公開轉載。
- **注意版權：** 資料本身不受版權保護，但呈現方式可能有版權。未經授權請勿轉載。
- **保持道德：** 不要過度抓取導致網站負擔，也不要收集超出需求的資料。若有人要求刪除其資料，應予以配合 [[PromptCloud](https://www.promptcloud.com/blog/navigating-data-privacy-laws-in-web-scraping-a-comprehensive-guide-for-enterprises/#:~:text=Legal%20Compliance%3A%20At%20the%20heart,legally%20scrape%20and%20use%20data)]。

建立合規的資料擷取策略，不只是避免麻煩，更是建立信任、確保長遠發展的基礎。

## 重點整理：讓資料擷取成為你的商業利器

最後幫你整理幾個重點（有些是我自己踩過的坑）：

- **策略價值：** 資料擷取不只是技術，而是企業獲取外部情報、建立競爭優勢的核心策略。
- **人人可用：** 多虧無程式碼與 AI 工具，現在任何人都能擷取資料，不再是工程師專利。這種普及化讓組織決策更快、更有數據依據 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=Thunderbit%20is%20an%20%20that%E2%80%99s,settings%2C%20no%20steep%20learning%20curve)]。
- **流程思維：** 不要只停留在收集，還要規劃清理、增值、分析與行動。把資料擷取融入日常流程，才能發揮最大價值 [[Medium](https://medium.com/@datajournal/data-harvesting-1d06df7f2462#:~:text=Once%20the%20sources%20are%20identified%2C,files%2C%20or%20downloading%20structured%20datasets)]。
- **合規優先：** 永遠以合法、道德方式擷取資料。只抓公開資料、尊重隱私、遵守網站政策。
- **善用現代工具：** 用像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這樣的平台，省時減錯，讓團隊用更少資源做更多事 [[Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog/octoparse-review-and-alternative#:~:text=Image%3A%20thunderbit)]。
- **整合思維：** 把資料擷取當作持續、跨部門的日常實踐。越深入日常，應用就越多元、創新。

## 結語

資料擷取已經從寫程式的時代，進化到 AI 驅動、兩步完成的流程。它不再只是技術任務，而是人人可用、全方位的商業流程。只要用對工具、規劃好流程，你就能把網路變成專屬的商業情報引擎——完全不需要工程師。

如果你想親自體驗資料擷取有多簡單，歡迎試用 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 或安裝我們的 [Chrome 擴充功能](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)。下次再懷念手動複製貼上的「美好時光」時，記得：你的手腕（還有你的事業）都會感謝你。

想深入了解網頁爬蟲，歡迎瀏覽 [Thunderbit Blog](https://thunderbit.com/blog)，包括 [2025 年資料爬取是什麼？怎麼做？](https://thunderbit.com/blog/what-is-data-scraping-and-how-to-do-it) 和 [如何用 AI 抓取網站資料到 Excel](https://thunderbit.com/blog/scrape-website-data-into-excel) 等教學。

## 常見問答

**1. 什麼是資料擷取？和網頁爬蟲有什麼不同？**

資料擷取是指從網站、PDF、API、資料庫等多種來源收集、清理、組織與分析資料的完整流程。網頁爬蟲則是資料擷取中的一種技術，專注於從網站擷取資料。換句話說，網頁爬蟲是資料擷取的一部分，而資料擷取涵蓋從原始收集到產生洞察的全流程。

**2. 企業如何受益於資料擷取？**

企業可透過資料擷取進行市場調查、名單開發、價格情報、顧客洞察與營運自動化。將公開網路資料轉為結構化、可分析的資訊，有助於提升競爭力、優化決策並減少人工作業。

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"用 AI 從任何網站抓取資料"} description={""} />

**3. 資料擷取是否合法、合乎道德？**

只要負責任地執行，答案是肯定的。務必只擷取公開資料，遵守隱私法規（如 GDPR、CCPA），並遵循網站服務條款。避免抓取私密或有版權的內容，尤其處理個資時要特別謹慎。

**4. 資料擷取還需要寫程式嗎？**

現在已經不需要了。像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這類工具，結合自然語言與 AI 自動化，讓你不用寫程式也能完成複雜的資料擷取。這些工具介面直覺、欄位自動偵測、一鍵匯出，商業用戶也能輕鬆上手。

**5. Thunderbit 和傳統爬蟲工具有什麼不同？**

Thunderbit 最大特色是 AI 輔助功能，如自然語言指令、子頁面自動擷取、內建資料增值（如翻譯、分類），並支援多種資料格式（包括 PDF、圖片）。它專為非技術用戶設計，讓資料擷取從收集到匯出都變得簡單。

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"用 Thunderbit 體驗 AI 資料擷取"} />

資料蒐集透過 AI 工具如 Thunderbit，將網路資料轉化為商業洞察——無需寫程式，快速又精準。

用 AI 零門檻自動擷取網頁資料。

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深入了解資料蒐集：核心概念與實際應用

學會寫出高效冷郵件，善用 AI 快速找名單，搭配範本、技巧與送達率最佳實踐，提升回覆率。

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什麼是冷郵件？新手入門指南、實用工具與技巧

行動代理讓你輕鬆突破 Amazon 等高防護網站的封鎖，Thunderbit 則提供 AI 工具，完全免設定代理即可自動抓取資料。

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2025 年 15 大最佳行動代理伺服器供應商推薦（適用於網頁爬蟲）

> ***數據的價值無可限量，甚至比系統本身還要珍貴。***
> 
> - **[Tim Berners-Lee](https://en.wikipedia.org/wiki/Tim_Berners-Lee)，萬維網之父、電腦科學家**

每天，Google 要處理 [164 億](https://explodingtopics.com/blog/google-searches-per-day) 次搜尋：這些搜尋不只是解答日常疑問，更蘊藏著市場趨勢、競爭對手動態、消費者行為等豐富洞見。不論你是業務、[SEO](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/seo-starter-guide#:~:text=SEO%E2%80%94short%20for%20search%20engine,site%20through%20a%20search%20engine.) 專家還是行銷人員，都能從中挖掘出有價值的資訊，轉化成具體的商業策略。

還在用土法煉鋼的方式一個一個複製貼上嗎？該是時候跟這種低效率說掰掰了。

這篇文章會帶你認識什麼是 Google SERP、它有哪些有價值的資料，並介紹三種 Google SERP 爬蟲的實用方法，包含最簡單上手、無需寫程式的人工智慧網頁爬蟲 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)。

## **什麼是 Google 搜尋結果頁（SERP）？**

[SERP](https://en.wikipedia.org/wiki/Search_engine_results_page)（搜尋引擎結果頁）就是你在 Google、[Bing](https://www.microsoft.com/en-us/bing?form=MA13QZ&cs=2199494592) 或 [Yahoo!](https://www.yahooinc.com/) 等搜尋引擎輸入關鍵字後看到的那個頁面。這是所有網路流量的起點，也是你點擊任何連結前的第一站。

SERP 最大的特色就是即時性：演算法一更新、新功能一上線、關鍵字熱度一變、網站內容一調整，搜尋結果馬上就會跟著變動。而且搜尋引擎還會根據你的搜尋紀錄和地理位置個人化結果，也就是說，同一時間不同人看到的 SERP 可能完全不一樣。這也讓非技術背景的人要從這些非結構化網頁中高效擷取資料變得更有挑戰。

而 Google 目前在全球搜尋引擎市佔率超過 [90%](https://gs.statcounter.com/search-engine-market-share)，所以搞懂 Google SERP 的結構和應用，對企業來說絕對是關鍵。

## **Google SERP 包含哪些資料？**

### **Google SERP 的結構**

根據你搜尋的內容不同，Google SERP 的版面也會有所變化，但大致上可以分成三大區塊：

![google_serp_results_highlighted.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/google_serp_results_highlighted_435352fcea.png)
- **付費廣告**：標示為「廣告」或「贊助」的搜尋結果。網站主付費給 Google，讓自己的網站排在自然搜尋結果的上方或下方。是否出現廣告會依據用戶查詢內容而定。根據 [Statista](https://www.statista.com/statistics/266249/advertising-revenue-of-google/)，2023 年 Google 廣告收入高達 2,645.9 億美元。

- **自然搜尋結果**：根據相關性與頁面排名自動顯示的非付費結果。每則結果通常包含標題、簡介（meta description）與網址。

- **SERP 功能**：Google 為了提升用戶體驗不斷新增的功能，例如精選摘要（featured snippets）、AI 總覽、大家也在問（PAA）、知識面板、在地商家資訊、影片、圖片、購物結果等。

![serp_feature_example.jpg](https://strapi.thunderbit.com/uploads/serp_feature_example_d8a4e316fd.jpg)
### **可擷取的資料類型**

了解 SERP 結構後，你可以針對下列資訊進行擷取，包括但不限於：

- 廣告
- 標題
- 網址
- 簡介（Meta Description）
- PAA 問題盒
- 購物資訊：價格、圖片
- 電子郵件
- 聯絡電話

![serp_elements_visual.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/serp_elements_visual_a1fba39fce.png)

## **SERP 資料能做什麼？**

### **業務開發**

透過精準的搜尋指令，業務團隊可以高效挖掘潛在客戶與商機，甚至從社群平台抓取聯絡方式（如 email、電話），大幅提升名單質量。下文會有詳細教學，說明如何利用 SERP 從 Instagram 擷取業務名單。

### **市場研究**

SERP 結果能幫助行銷人員更有效率地進行競品分析，例如抓取競爭對手的廣告與產品資訊，洞悉其策略並優化自身行銷方案。

SERP 也是預測市場趨勢的利器。分析 SERP 關鍵字熱度變化，能發現新興市場機會。例如經營服飾店時，若發現「永續時尚」相關搜尋量激增，就能及時調整商品策略。

### **SEO 分析**

SERP 是 SEO 專家的基礎工具。透過分析 SERP 資料，能調整關鍵字策略、優化網站內容，提升搜尋排名。

以 PAA（大家也在問）為例，抓取這些相關問題並追蹤變化，有助於發掘用戶關心的議題，進一步優化網站內容。

### **內容分析**

對新聞媒體或自媒體來說，抓取 Google 新聞結果有助於掌握熱門話題與趨勢，指引內容製作方向。你可以參考我們的教學，了解如何用網頁爬蟲抓取文章。

![applications_of_serp_data.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/applications_of_serp_data_1be6f0a6a2.png)

## **如何抓取 Google 搜尋結果頁？**

了解 SERP 資料的應用後，下一步就是：該怎麼收集這些資料？

手動複製貼上雖然可行，但面對大量資料時效率極低。隨著技術進步，尤其是 AI 的發展，現在可以利用網頁爬蟲自動化大量資料收集。以下介紹三種主流方法：

<SideCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"用 AI 抓取 Google SERP"} description={""} />

### **方法一：使用 Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲**

[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 是一款無需寫程式的人工智慧網頁爬蟲，能協助你從網站中擷取任何想要的資料。你可以直接套用我們的[現成範本](https://thunderbit.com/template)，也能自訂欄位。以下以業務開發（Leads Generation）為例，說明如何用 Thunderbit 找到高質量名單：

- **步驟 1**：將 Thunderbit 加入 Chrome 擴充功能，並用 Google 帳號或 email 登入。
![thunderbit_chrome_extension_demo.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_chrome_extension_demo_a0772db65a.gif)
- **步驟 2**：輸入你的搜尋指令。

  想要更精準篩選結果，[特殊搜尋運算子](https://support.google.com/websearch/answer/2466433?hl=zh-Hant)超級好用。

  例如，以下是 [ChatGPT](https://chatgpt.com/) 產生的搜尋語法，用來找出 Instagram 上與健身相關且有 email 的洛杉磯用戶：

  ```
  site:instagram.com ("gym" OR "fitness" OR "trainer") AND ("email" OR "@" OR “@gmail.com“ or ”@yahoo.com“ ) AND ("Los Angeles" OR "LA" OR "California")
  ```

  把這個指令貼到 Google 搜尋，按下 Enter，就能看到所有相關資訊。
  
![lead_generation_search_results.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/lead_generation_search_results_b7607f01e4.png)

- **步驟 3**：啟動 Thunderbit 並開始抓取
![thunderbit_scraper_in_action.gif](https://strapi.thunderbit.com/uploads/thunderbit_scraper_in_action_ac4cb99c52.gif)
  你可以用自然語言描述想要抓取的內容（也可點選「新增欄位詳細說明」進一步自訂）。資料可匯出成表格，或直接同步到 Notion、Airtable、Google Sheets。

  Thunderbit 利用 AI 技術協助你抓取資料，即使 email 混在 Google SERP 的摘要文字中，AI 也能精準辨識並擷取。

  點擊「開始抓取」後，等一下就能看到結果！

<TryButton url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"用 AI 抓取 Google SERP"} />

### **方法二：傳統網頁爬蟲工具**

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=n7fob_XVsbY"} />
傳統網頁爬蟲也能批量抓取 Google SERP 資料。以 WebScraper.io 為例，操作步驟如下：

- 安裝 Web Scraper 擴充功能，打開 Chrome 開發者工具。
- 點選「Create new sitemap」，將起始網址設為 Google 搜尋結果頁。
- 設定選擇器，指定要抓取的資料欄位。

<Table content={`| **Selector Name** | **Type** | **Selector** | **Multiple?** |
| --- | --- | --- | --- |
| name | Text | select the user’s name | No ❌ |
| profile | Text | select the meta description on this page | No ❌ |`} />

- 執行爬蟲並匯出資料。
- 若要從 Excel 中擷取 email，可用正則表達式公式：
  ```
  text=REGEXEXTRACT(A2,"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}")
  ```
  （假設 A2 是你的個人簡介欄位）

  這樣就能自動抓出所有 email。

這種方法的缺點是需要懂一點網頁結構，且只要網站版面一變（甚至一天內就可能變動），就得重新設定選擇器。

### **方法三：Google 官方 API 或第三方 SERP API**

Google 提供 [Custom Search JSON API](https://developers.google.com/custom-search/v1/overview)，讓你用程式自動取得搜尋結果。你需要建立 [Programmable Search Engine](https://programmablesearchengine.google.com/controlpanel/all)、取得 API 金鑰，並用 Python requests 發送請求。不過，這種方式只能取得 Google 官方開放的資料，且有嚴格的存取限制，若想高度自訂就不太適合。

更常見的做法是使用第三方 SERP 爬蟲 API（如 Zen SERP、SerpApi、ScrapingBee），這類服務雖然能突破部分限制，但同樣需要寫程式、設定請求流程。舉例來說，你得先寫程式抓取所有 Instagram 個人頁網址，再進一步擷取 bio 區塊的 email，對於不懂程式的商業用戶來說門檻較高。

```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import re

# SerpApi credentials
SERP_API_KEY = "your_serpapi_key"
SEARCH_QUERY = "marketing consultant site:instagram.com"

# Step 1: Fetch Instagram profile URLs from SerpApi
def get_instagram_profiles(query):
    url = "https://serpapi.com/search"
    params = {
        "engine": "google",
        "q": query,
        "api_key": SERP_API_KEY
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    data = response.json()

    profile_urls = []
    for result in data.get("organic_results", []):
        link = result.get("link")
        if "instagram.com" in link:
            profile_urls.append(link)

    return profile_urls

# Step 2: Extract email from Instagram bio section
def extract_email_from_bio(profile_url):
    headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0"}
    response = requests.get(profile_url, headers=headers)
    if response.status_code != 200:
        return None

    soup = BeautifulSoup(response.text, "html.parser")
    bio_section = soup.find("meta", attrs={"name": "description"})

    if bio_section:
        bio_content = bio_section.get("content", "")
        emails = re.findall(r"[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}", bio_content)
        return emails if emails else None
    return None

# Example usage
if __name__ == "__main__":
    profiles = get_instagram_profiles(SEARCH_QUERY)
    print("Found Instagram Profiles:", profiles)

    for profile in profiles:
        emails = extract_email_from_bio(profile)
        if emails:
            print(f"Emails found in {profile}: {emails}")
        else:
            print(f"No email found in {profile}")

```

### **三種方法比較**

想要最快速、無技術門檻地取得資料？→ 推薦 [Thunderbit](https://thunderbit.com/)

想要完全自訂欄位，且懂一點 HTML/CSS？→ 選擇傳統網頁爬蟲

需要大規模、低成本存取數百萬筆資料，且有技術人員協助？→ 可考慮第三方 SERP API

## **Google 爬蟲是否合法？**

說到網頁爬蟲，合法性絕對是大家最關心的問題之一。[抓取 Google 搜尋結果是否合法](https://stackoverflow.com/questions/22657548/is-it-ok-to-scrape-data-from-google-results)？簡單來說：要看情況。不同國家、用途、網站條款與抓取內容，法律規範都不一樣，沒有絕對的答案。

Google 的[服務條款](https://policies.google.com/terms?hl=zh-Hant)明確禁止自動化抓取其服務內容。不過，根據一般法律原則，[抓取公開資訊通常不被視為違法](https://www.abajournal.com/lawscribbler/article/scraping-a-public-website-isnt-a-crime)。此外，抓取用途（商業或非營利）也會影響合法性。

建議你在進行爬蟲前，務必詳閱網站條款、只抓取公開資料，並避免將資料用於非法用途。若有大規模需求，最好還是諮詢專業法律意見。

## **總結**

數據被譽為「[數位時代的新石油](https://www.economist.com/leaders/2017/05/06/the-worlds-most-valuable-resource-is-no-longer-oil-but-data)」，而 Google SERP 正是尚未被充分開發的金礦。誰能最快將 SERP 資料轉化為行動策略，誰就能在競爭激烈的市場中搶得先機。無論是業務開發、市場研究還是 SEO，SERP 資料都能發揮巨大價值。

根據你的技術背景、預算、資料規模與應用場景，本文介紹了最前沿的 AI 網頁爬蟲 Thunderbit、傳統爬蟲工具與 SERP API。

如果你想一鍵抓取所有搜尋結果，Thunderbit 絕對是你的首選——現在就[免費體驗](https://thunderbit.com/web-scraper-chrome-extension)看看！

<BottomCard url={"https://thunderbit.com/ai-web-scraper"} title={"體驗人工智慧網頁爬蟲"} />

## FAQ

**1. 我可以從 Google 搜尋結果頁（SERP）抓取哪些資料？**  
你可以擷取標題、網址、簡介、廣告、精選摘要、購物資訊（如價格、圖片）、大家也在問、email、電話等多種資料。

**2. Thunderbit 與傳統網頁爬蟲或 SERP API 有何不同？**  
[Thunderbit](https://thunderbit.com/) 是一款無需寫程式、以 AI 為核心的 Chrome 擴充功能，讓你用自然語言描述需求即可抓取結構化資料，無需設定選擇器或撰寫程式。傳統爬蟲需技術設定，API 則需寫程式且有存取限制。

**3. 用 Thunderbit 抓取 Google 搜尋結果需要技術背景嗎？**  
不需要。Thunderbit 專為非技術用戶設計，只要用白話描述想要的資料，AI 就能自動幫你抓取。

**4. 抓取到的資料可以匯出到 Google Sheets 或 Notion 嗎？**  
可以。Thunderbit 支援直接匯出到 Google Sheets、Airtable、Notion，或下載成表格，方便你即時應用。

**5. 抓取 Google SERP 資料有哪些實際應用？**  
常見應用包括業務名單開發、競品研究、SEO 分析、趨勢追蹤、內容規劃等。例如業務可找聯絡方式，行銷人員可分析廣告版位，SEO 可追蹤關鍵字表現與相關問題。

## **延伸閱讀**

- [**進階 Google 搜尋技巧**](https://support.google.com/websearch/answer/2466433?hl=zh-Hant)
- [**什麼是 SERP？搜尋引擎結果頁解析**](https://www.semrush.com/blog/serp/)
- [**Google 搜尋運作原理深度解析**](https://developers.google.com/search/docs/fundamentals/how-search-works)
- [**什麼是 SERP 分析？如何進行？**](https://www.semrush.com/blog/serp-analysis/)

學會用三種方法抓取 Google 搜尋結果，包括 Google 爬蟲與 SERP 爬蟲工具，立即掌握高效數據擷取技巧。

用人工智慧輕鬆抓取、摘要與自動填寫網頁內容，零負擔完成資料收集。

large_serp_scraper.jpeg

medium_serp_scraper.jpeg

small_serp_scraper.jpeg

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serp_scraper.jpeg

scrape-google-search-results

如何抓取 Google 搜尋結果頁（SERP）— 3 種實用方法

我永遠記得第一次幫電商專案整理潛在客戶名單的慘痛經驗。那時我彎著腰，盯著筆電螢幕，開了 20 個分頁，一個一個把姓名、Email、公司資訊複製貼到試算表。幾個小時下來，才辛苦湊出 17 筆名單。眼睛快脫窗，咖啡也變冷，這份「潛在客戶名單」看起來根本像隨機抽獎，完全不像什麼銷售漏斗。

如果你也曾經卡在這種窘境——一邊懷疑有沒有更聰明的方式來找和整理銷售名單——放心，你絕對不是唯一。隨著 AI 和自動化工具越來越普及，打造高品質潛在客戶名單比以前更重要，也變得更簡單。身為一個在 SaaS、自動化、AI 領域打滾多年的老鳥（現在也是 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 的共同創辦人），我親眼見證過正確的名單開發方法，怎麼讓這件苦差事變成團隊的秘密武器。

接下來，我會帶你搞懂為什麼潛在客戶名單這麼關鍵、什麼樣的名單才算有用，以及怎麼靠現代工具，讓你更快、更聰明地建立名單——不再犧牲週末和理智。

## 為什麼每個銷售團隊都該有一份強大的潛在客戶名單？

<SideCard url={"https://thunderbit.com/"} title={"用 AI 從任何網站抓取數據"} description={""} />

對銷售來說，潛在客戶名單就像尋寶地圖。它不只是名字的堆疊，更是你和營收、關係、成長的直接連結。對電商團隊來說，精心整理的名單代表你能精準鎖定目標買家，而不是對著空氣亂槍打鳥。

但重點來了：不是每份名單都一樣。高品質、結構清楚的名單能大幅提升成交率、縮短銷售週期，讓你把時間花在最有價值的對象上。反過來說，雜亂或過時的名單就像壞掉的指南針——不只浪費時間，還會錯失商機，甚至迷失方向。

![image.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_c9993a6980.png)

數據也很誠實。懂得經營潛在客戶的公司（會優先處理高質量名單）能比其他公司多產生 [**50% 的高意願名單，且成本降低 33%**](https://www.marketo.com/articles/lead-nurturing/)。而名單管理不善和效率低落，每年讓企業損失至少 [$1 兆美元]。這麼多零，真的該讓你下定決心把名單做好。

## 什麼才算高品質的潛在客戶名單？

來點實際的。潛在客戶名單就是你精挑細選、想主動接觸的潛在客戶——這些人或公司符合你的理想客戶輪廓（ICP），而且成交機會高。

### 必備欄位：一份好名單該有什麼？

最基本，每一筆資料應該包含：

- **姓名**
- **電子郵件**
- **公司名稱**
- **職稱/角色**
- **電話（如有）**
- **地區/國家**
- **LinkedIn 或官網網址**

![image 1.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_1_d492297a19.png)

但高品質名單不只是欄位填滿，更重視**正確性、相關性與即時性**：

- **正確性：** 聯絡資訊有沒有錯？Email 或電話錯一個，開發直接失敗。
- **相關性：** 這個人真的符合你的 ICP 嗎？他是決策者還是影響者？
- **即時性：** 對方是不是已經換工作？公司還在不在？B2B 聯絡資料每年約有 [**30% 的流失率**](https://databees.com/blog/data-decay-and-how-to-fix-it)，定期更新很重要。

一份好的名單就像調校好的引擎：每個零件都能推動成果。與其有 1,000 筆亂槍打鳥的名單，不如 100 筆經過深度研究、精準鎖定的潛在客戶。

## 傳統建立潛在客戶名單的方法

在 AI 和自動化普及前，名單開發幾乎全靠人工。以下是常見傳統做法和它們的優缺點：

### 1. **手動網路搜尋**

- **做法：** Google、公司官網、新聞稿……能點的都點一遍。
- **優點：** 完全掌控、資料精確、容易個人化。
- **缺點：** **超級耗時**（幾小時只找幾筆），難以規模化，還容易複製貼上出錯。

### 2. **LinkedIn 開發**

- **做法：** 用 LinkedIn 搜尋或 Sales Navigator 找目標對象。
- **優點：** 專業資訊新、篩選條件多、可直接 InMail 聯繫。
- **缺點：** 聯絡方式有限（常缺 Email）、有邀請/訊息上限，競爭者也都在用。

### 3. **產業名錄與清單**

- **做法：** 利用公協會、展會名單或公開名錄。
- **優點：** 快速取得一批相關公司或聯絡人。
- **缺點：** 資料可能過時、內容泛泛，還常被競爭對手重複用。

### 4. **人脈與推薦**

- **做法：** 請現有客戶或同事介紹。
- **優點：** 質量最高、成交機率高——[**推薦名單轉換率高 30%**](https://financesonline.com/sales-statistics/#:~:text=Leads%20from%20referrals%20have%20a%2030%25%20higher%20conversion%20rate%20than%20leads%20from%20other%20marketing%20methods.)。
- **缺點：** 難以規模化、不可預期，無法掌控數量與時機。

### 5. **冷電話名單**

- **做法：** 直接撥打名錄或買來的電話清單。
- **優點：** 立即獲得回饋，可即時驗證資訊。
- **缺點：** 極度耗力、成功率低，業務很容易倦怠。

**總結：** 傳統方法雖然有效，但速度慢、重複性高、難以擴大。如果你曾花一整天只找到幾個名單，一定懂那種無力感。

## 痛點解析：為什麼人工開發名單這麼累？

說真的，手動開發名單真的很折磨。以下是銷售團隊（包括我以前的團隊）最常遇到的困難：

- **時間黑洞：** 業務平均每週只有 [**28–35% 的時間在真正銷售**](https://www.salesforce.com/blog/state-of-sales/)，其他時間都在找資料、輸入資料。這些時間都沒用在成交上。
- **資料老化：** 人員流動、公司合併、Email 失效，名單不常更新很快就過時。
- **倦怠感：** 一直複製貼上不只無聊，還容易出錯、打擊士氣。[**71% 的業務**]都覺得自己花太多時間在資料輸入。
- **流程不一致：** 每個人做法不同，容易重複、遺漏，名單品質參差不齊。
- **機會成本：** 花在無效名單上的每一分鐘，都是和真正買家擦身而過的機會。

![image 2.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_2_2bf9ff9ffe.png)

有位資深業務說得很中肯：「我希望同事能做高質量的名單開發，但不用再花大量時間做重複的資料搜尋。」我完全有同感。

## 現代解方：AI 與自動化如何顛覆名單開發

AI 和自動化的出現，徹底改變了名單開發的玩法。現在的工具能大規模抓取、整理，甚至自動評分潛在客戶，速度和準確度都遠超人工（除非你真的請了一群打雞血的機器人）。

AI 怎麼改變現況：

- **大規模網頁爬取：** AI 工具能在幾分鐘內，從數百甚至上千個網頁抓聯絡資訊。
- **自然語言輸入：** 只要告訴工具你要什麼（像「姓名、Email、公司、國籍」），AI 就能自動判斷怎麼抓。
- **批次網址抓取：** 輸入一串網址（像 LinkedIn 個人頁、公司聯絡頁），剩下的交給工具搞定。
- **一鍵匯出：** 資料可直接匯入 Google Sheets、Airtable、Notion 或 CRM，完全不用再手動搬資料。
- **內建評分與篩選：** AI 可幫你優先處理最有價值的名單，避免浪費時間在低意願對象。

![image 3.png](https://strapi.thunderbit.com/uploads/image_3_fa1ee27910.png)

實際成效也很明顯：用銷售名單軟體的公司，能 [**多產生 35% 潛在客戶**](https://www.salesforce.com/blog/state-of-sales/)，而且幾個月內就能看到 [**營收成長超過 10%**](https://www.demandgenreport.com/blog/68-of-b2b-organizations-use-automated-lead-nurturing-to-improve-funnel-efficiency/)。

## Thunderbit：打造潛在客戶名單的加速器

容我小小自豪一下——因為我真的相信我們在 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 打造的產品。Thunderbit 是專為商業用戶設計的人工智慧網頁爬蟲 Chrome 擴充套件，不用技術背景也能輕鬆上手。

Thunderbit 怎麼幫助銷售團隊：

- **一次抓取數百個網址：** 不用再一個一個慢慢來，LinkedIn、公司名錄、聯絡頁面都能批次處理。
- **自然語言欄位選擇：** 只要輸入你要的欄位（像「Email、姓名、國籍、LinkedIn 網址」），Thunderbit AI 會自動判斷怎麼抓。
- **一鍵匯出到 Google Sheets：** 資料一秒到手，完全不用再手動整理。
- **內建評分與篩選：** 可依你的條件自動排序、優先處理名單。
- **支援複雜資料型態：** 需要從子頁面、PDF 或圖片抓資料？Thunderbit 也能搞定。
- **零程式碼、超直覺：** 只要會用瀏覽器就能上手，完全不需要寫程式。

Thunderbit 已經獲得全球 [**超過 20,000 名用戶信賴**](https://thunderbit.com/)，包括 Accenture、Criteo、Grammarly、Puma 等團隊。還曾拿下 [Product Hunt 週榜冠軍](https://www.producthunt.com/products/thunderbit)，那天我們團隊真的超嗨！

<TryButton url={"https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp"} title={"用 Thunderbit 快速建立銷售名單"} />

## Thunderbit 如何協助銷售名單開發？

來拆解一下，怎麼用 Thunderbit 步步打造你的潛在客戶名單。

<VideoPlayer url={"https://www.youtube.com/watch?v=njXO4TDSXzQ"} />

### 步驟一：蒐集目標網址

先整理一份相關網址清單，來源可以是：

- LinkedIn 個人頁（可依職位、產業、地區篩選）
- 公司聯絡頁或團隊介紹頁
- 產業名錄或會員清單
- 論壇串或活動參加者名單

小提醒：用 LinkedIn Sales Navigator 或產業名錄，能取得更精準的目標清單。來源越精準，名單品質越高。

### 步驟二：設定你要的名單欄位

打開 Thunderbit，直接用自然語言輸入你要的欄位：

- 「姓名、Email、公司、職稱、國籍、LinkedIn 網址」
- 也可依需求自訂，如「產業」、「公司規模」、「最近活動日期」等

Thunderbit AI 會根據頁面內容自動建議可抓取的欄位，讓你不用猜。

### 步驟三：抓取並檢查名單資料

點擊「開始抓取」，Thunderbit 會自動瀏覽每個網址，整理出結構化的表格。

- 支援子頁面、複雜版型（甚至無限捲動或需登入頁面）
- 也能從 PDF 或圖片中擷取資料
- 抓完後快速檢查結果，雖然 AI 很準，但人工複核更保險

### 步驟四：匯出並評分你的名單

資料確認無誤後，可直接匯出到 Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV/Excel。

- 利用 Thunderbit 內建評分/篩選功能，依職位、公司規模、互動指標等排序優先名單
- 匯入 CRM 進行後續開發

## 實戰範例：用 Thunderbit 建立潛在客戶名單

舉個例子，假設你要鎖定美國精品服飾品牌的電商經理。

### **步驟一：蒐集目標網址**

- 用 LinkedIn Sales Navigator 搜尋「Ecommerce Manager」，產業選「Apparel & Fashion」，地區選美國，員工數 11–50 人。
- 複製搜尋結果的個人頁網址（Thunderbit 付費方案支援批次網址輸入）。

### **步驟二：設定名單欄位**

- 開啟 Thunderbit，建立新爬蟲，使用 **AI 建議欄位**。
- 輸入：「姓名、職稱、公司、地區、LinkedIn 網址」。
- Thunderbit AI 會自動偵測這些欄位。

### **步驟三：抓取並檢查資料**

- 執行爬蟲，Thunderbit 會逐一處理每個網址，擷取你指定的欄位。
- 檢查表格完整性與正確性。
- 如果需要 Email（LinkedIn 沒有），可匯出名單用 Email 補全工具，或用 Thunderbit 抓公司聯絡頁。

### **步驟四：匯出並評分名單**

- 匯出到 Google Sheets 或 CSV。
- 用 Thunderbit 內建評分功能，依公司規模、地區等條件排序。
- 匯入 CRM 或銷售工具進行開發。

**就這麼簡單。** 以前要花好幾天的工作，現在一小時內就能完成，而且名單更精準、更有價值。

## 名單開發方式大比拼：人工 vs. AI

來看看傳統人工與 AI 工具的差異：

<Table content={`| **項目** | **人工開發** | **AI 工具（Thunderbit）** |
| --- | --- | --- |
| **速度** | 慢（100 筆需數小時/天） | 快（100+ 筆只需幾分鐘） |
| **正確性** | 高（但易出錯） | 高且穩定，減少人為疏失 |
| **擴展性** | 受限（人力線性成長） | 幾乎無上限 |
| **操作負擔** | 高（需大量複製貼上） | 低（2 步驟，自然語言） |
| **資料新鮮度** | 容易過時，需手動更新 | 可即時從網路抓取最新資料 |
| **個人化** | 高（但需投入大量時間） | 高（可分群、補全） |
| **成本** | 高（人力成本） | 低（軟體訂閱） |`} />

結論？AI 工具如 Thunderbit 在速度、規模與成本上全面勝出，同時保留個人化與人工判斷的彈性。

## 讓名單持續新鮮、可用的實用建議

<SideCard url={"https://thunderbit.com/blog/best-email-scrapers"} title={"2025 最強 Email 爬蟲推薦"} description={""} />

建立名單只是開始，維護同樣重要：

- **定期資料稽核：** 每季檢查一次，更新過時資訊。
- **自動化資料清理：** 用工具驗證 Email、去重、補全缺漏欄位。
- **分群管理：** 依產業、公司規模、互動程度標籤，方便精準行銷。
- **清除無效名單：** 退信、退訂、長期未互動者要移除或歸檔。
- **遵守法規：** 尊重退訂與隱私法（GDPR、CAN-SPAM 等）。
- **與 CRM 整合：** 名單與 CRM 同步，隨時掌握最新動態。
- **團隊共同維護：** 鼓勵同事補充新資訊或標記異動。

把名單當作活資產，定期照顧，它就會持續為你創造價值。

## 結語：用聰明的名單開發，解鎖銷售成長

如果你只記得這篇文章的一件事，就是：**高品質、精準的潛在客戶名單，是銷售成功的基石。** 不是名單越多越好，而是要有「對的人、對的資訊、對的時機」。

人工開發名單在深度個人化上還是有價值，但在現今講求效率的銷售環境，像 [Thunderbit](https://thunderbit.com/) 這樣的 AI 工具，才是讓你大幅提升產能又不犧牲品質的秘密武器。自然語言欄位選擇、批次網址抓取、一鍵匯出、內建評分等功能，讓名單開發變得更快、更簡單、更有效——即使你不是技術人員也能輕鬆上手。

不管你是電商團隊想開發新品牌、業務厭倦了無止盡的複製貼上，還是主管想提升團隊士氣與業績，現在就是升級你的名單開發流程的時候。試試 Thunderbit（[Chrome 擴充套件下載點在這裡](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp)），讓 AI 幫你搞定繁瑣雜事，看看你能完成多少更多事！

祝你名單越做越精準、團隊越來越開心、成交量節節高升。要是 AI 能幫我煮咖啡就更完美了……

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銷售開發名單怎麼做？現代化全攻略

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