10 款最佳 Airbnb 爬蟲（我用真實房源實測）

幾個月前，我們有位使用者傳給我一張 AirDNA 收益估算的截圖，預測某個物件每年可賺 8.5 萬美元，但實際上更接近 3 萬美元。這可不是四捨五入的誤差，而是完全不同的投資決策。

我做自動化與資料工具已經很多年，而短租市場是我見過最混亂的資料環境之一。Airbnb 目前在 220 多個國家／地區有 ，全球度假租賃市場規模已經 並持續成長，而房東、物業管理者與房地產投資人都需要即時的價格與可訂房資訊。

但很多人仍然依賴昂貴的分析訂閱，接受模型推算（說白了就是猜測）出來的數字；或者外包給 Upwork 上的自由工作者——正如一位 ，做 Airbnb 擷取工作「相當不可靠」。

所以我測試了 10 款 Airbnb 爬蟲，涵蓋四大類別——企業級 API、無程式碼平台、瀏覽器擴充功能，以及開源函式庫——並以真實 Airbnb 搜尋結果來評分。以下是我的發現。

為什麼要抓取 Airbnb 資料（以及什麼時候比訂閱 AirDNA 更划算）

Airbnb 資料的商業價值很直接：動態定價、競品監控、投資分析、旅遊彙整與學術研究，都依賴知道現在到底有哪些房源、價格是多少。問題不在於你要不要 Airbnb 資料，而在於你要怎麼拿到。

許多 STR 營運者每月要為 、 或 這類平台支付 125–350 美元。這些工具對於市場層級趨勢和方向性研究確實有幫助。但如果看單一房源層級，抱怨聲既大又一致。在 和 上，房東回報 AirDNA 預測的誤差高達 ，原因是模型把房東封鎖的日期誤判成實際訂房。AirDNA 的 雖然每天分析 100% 的房源，但仍然需要靠推斷來區分「已訂出」與「被封鎖」。

直接擷取能抓到真實旅客看到的內容：特定日期的即時每晚價格、可見設施、評論、排名位置，以及庫存變化。以下是兩種方式的並排比較：

這裡最強的論點不是「擷取永遠比訂閱好」，而是兩者解決的是不同問題。如果你在意的是可見的、房源層級的真實狀況——競爭對手今晚收多少錢、主打哪些設施、評論怎麼寫——那即使你已經有分析工具，還是很可能需要擷取。

什麼才算最佳 Airbnb 爬蟲？我是怎麼評測這些工具的

Airbnb 是公開網路上最難抓取的網站之一。它使用 ，全部內容都透過 React 渲染，還會使用 TLS／Session 指紋辨識，並且 。除此之外，搜尋結果大約只會顯示 （約 15 頁 × 每頁 18 筆），就算工具能用，要抓完整市場也不容易。

我從八個面向評測這 10 款工具：

1. 反機器人繞過成功率——請求回傳真實房源資料而非被封鎖／CAPTCHA 的比例。這是 Airbnb 最重要的因素。
2. 資料完整度——有些工具只回傳標題和價格；有些則能抓到設施、日曆、房東資訊等。
3. 每 1,000 筆房源成本——統一換算，方便在不同計費模式之間比較。
4. 設定難易度（第一次成功擷取所需時間）——從 2 分鐘安裝瀏覽器擴充，到 30 分鐘 API 設定加代理配置。
5. 匯出選項——CSV、JSON、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 與雲端傳送，對不同讀者都很重要。
6. 分頁／無限滾動處理——Airbnb 搜尋結果是分段且動態的，這點非常關鍵。
7. 排程能力——對持續的價格監控與市場追蹤必不可少。
8. 類型——企業級 API、無程式碼平台、瀏覽器擴充，或開源函式庫。

我之所以把這些工具分成四類評測，是因為沒有任何一種型態適合所有人。檢查競品價格的物業管理者，需求和為房地產基金建立資料管線的資料工程師完全不同。

10 款最佳 Airbnb 爬蟲一覽

在進入細節前，先看快速參考表。下面我會逐一深入介紹每個工具。

接下來，逐一拆解。

1. Thunderbit

是我和團隊打造的工具，所以我先把這點說清楚——但我也會具體說明它能做什麼、不能做什麼。Thunderbit 之所以排在這份清單前面，是因為它補上了一個所有高排名 Airbnb 爬蟲文章都沒提到的類別缺口：基於瀏覽器擴充功能的爬蟲。儘管論壇使用者明確在搜尋「Airbnb scraper Chrome extension」並希望有零設定方案，但沒有任何主要競品指南涵蓋這個類別。STR 房東與物業管理者通常有中階技術熟悉度——他們要的是工具，不是程式碼。

2 步驟工作流程

核心流程很簡單：打開 Airbnb 搜尋結果頁，點 「AI Suggest Fields」（AI 會自動偵測房源標題、價格、評分、設施與地點欄位），再點 「Scrape」。不需要 API key，不需要代理設定，也不需要寫程式。從安裝到把資料送進試算表，我做一次基本擷取大約只花了 2 分鐘。

以下是它與企業級 API 設定流程的比較：

子頁擷取與欄位強化

我最自豪的功能之一是 子頁擷取。在抓完搜尋結果後，你可以點「Scrape Subpages」，系統會自動拜訪每個單一房源頁，並把表格補上更深層的欄位——完整設施、描述、房東細節——這些在搜尋結果格狀頁面上看不到。原本要多步驟完成的流程，現在一鍵就能完成。

AI Suggest Fields 也能根據你所在的 Airbnb 頁面自動調整——不管是搜尋結果、單一房源頁，或房東個人頁。你不需要手動設定 selector。

分頁與 270 筆房源上限

Thunderbit 透過點擊式或無限捲動來處理分頁。至於 Airbnb 的 270 筆上限（後面會再談），實際可行的做法是按街區或郵遞區號分開抓取。因為 Thunderbit 以頁面為單位，所以這很直接——只要打開新的搜尋 URL，再抓一次就行。

主要功能

• AI Suggest Fields 可自動偵測任何 Airbnb 頁面類型的欄位
• Field AI Prompt 讓你自訂擷取內容，例如按房型分類、翻譯描述
• 雲端擷取 適用於公開頁面（一次最多 50 頁），瀏覽器擷取 適用於登入狀態
• 排程擷取 可持續監控價格
• 可免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV、JSON

價格

採點數制：。免費方案每月提供 6 頁，另有 10 頁試用加成。Starter 方案每月 15 美元（500 點數），或年付每月 9 美元等值（每年 5,000 點數）。Pro 1 每月 38 美元（3,000 點數），或年付每月 16.50 美元等值。

優缺點

優點： 本次測試中設定最快的工具。AI 驅動欄位偵測。可做子頁強化。可免費匯出到多個平台。不需要技術背景。

缺點： 點數制代表大規模擷取需要付費方案。以擴充功能形式運作，因此需要 Chrome。不適合企業級管線自動化。

最適合： 想要競爭洞察但不想寫程式的 STR 房東、物業管理者與房地產投資人。

2. Apify

是一個雲端爬取平台，擁有預先建立的「Actors」市集——你可以透過視覺化表單設定這些容器化腳本。就 Airbnb 而言，情況相當分散：目前最明顯的選項是 ，由 Apify 維護，12 則評論中獲得 4.4/5 分。另有 ，目前標示為「Under maintenance」。

這種分散很重要，因為 Apify 抓 Airbnb 是否穩定，取決於你選哪個 actor，以及 Airbnb 改前端時維護者反應有多快。優點是彈性高：可透過輸入表單設定地點、日期、價格範圍與房型，安排重複執行，並匯出到 。

• 價格： tri_angle/airbnb-scraper 上可見的 actor 定價顯示每 1,000 筆結果 。 每月包含 5 美元的運算點數——扣掉額外成本前，大約可產生 4,000 筆結果。付費方案每月 49 美元起。
• 優點： 視覺化設定、可重複排程、多種匯出格式、免費額度不錯。
• 缺點： 社群維護的 actor 可能在 Airbnb 更新時失效；修復速度取決於維護者。不是即開即用的 Airbnb 產品。

最適合： 想要自動化、重複擷取，但不想寫程式的分析師與小團隊。

3. Bright Data

在這整份清單中，擁有最完整的 Airbnb 專屬產品包裝。它提供三條取得 Airbnb 資料的路徑：預先建好的 Airbnb Scraper API（60+ 結構化欄位、按結果計費）、Airbnb Dataset（預先蒐集的快照），以及可自建的更廣泛代理／瀏覽器基礎設施。

在 7 個高難度目標、11 個 API 上測試後，Bright Data 的成功率達到 ——是已公開紀錄中最高的。這個基準不是只針對 Airbnb，因此應視為方向性證據而非保證，但它仍是目前最好的公開數字。

• 價格： 起價每 1,000 筆 2.50 美元，量大有更低費率。 的最低訂單金額從 500 美元起。交付格式包含 JSON、NDJSON、CSV 與 Parquet。
• 優點： 已知成功率最高、欄位覆蓋最深（60+ 欄位）、按結果計費（失敗請求不收費）、多種存取方式。
• 缺點： 單次請求成本高於平價工具。對非技術使用者來說上手較難。更偏企業導向。

最適合： 需要結構化、大量 Airbnb 資料，且重視 SLA 的企業團隊。

4. Oxylabs

是最強的「先代理基礎設施、Airbnb 目標其次」方案。它的 位於更大的 Web Scraper API 套件中，主打 177M+ 的代理池、用於結構化輸出的 Oxy Parser，以及最多 5,000 個 URL 的批次處理。

如果你已經習慣用 API、批次、SLA 與代理池來思考問題，Oxylabs 是 Bright Data 的強力替代方案。 普遍稱讚其穩定性與支援，不過偏企業的定價對小型營運者來說可能過於昂貴。

• 價格： ，試用包含最多 2,000 筆結果且不需信用卡。公開的通用目標結果定價從 起，不含 JS；含 JS 為每 1,000 筆 0.35 美元。 5 GB 起價 30 美元。
• 優點： 企業級穩定性、龐大代理池、適合持續高流量擷取、支援強。
• 缺點： 幾乎沒有有意義的免費額度（較大方案需聯絡銷售）、設定較技術導向、定價偏企業。

最適合： 需要企業支援、且已有 API 基礎設施的高流量團隊。

5. ScraperAPI

是開發者 API 中最透明揭露成本倍率的一款。你只要送它一個 URL，它就會處理 IP 輪換、CAPTCHA 與標頭，然後回傳渲染後的 HTML。你再自己寫解析邏輯。

其 會清楚說明受保護網域、JS 渲染、高級代理與超高級路由會如何增加成本。失敗請求 ；成功的 200 與 404 回應則會計費。

• 價格： 。Hobby 方案每月 49 美元（10 萬點數）、Startup 每月 149 美元（100 萬點數）、Business 每月 299 美元（300 萬點數）。
• 優點： 永久免費額度相當大、完整解析控制權、文件完善的 API、計費透明。
• 缺點： 需要寫程式來解析 Airbnb 的 HTML。沒有結構化輸出——解析器要自己建、自己維護。Airbnb 的防護機制代表每筆房源的點數成本可能很高。

最適合： 想把解析邏輯留在內部，只外包代理／渲染／CAPTCHA 傳輸層的開發者。

6. ZenRows

把所有反機器人功能————全部包進單一訂閱。對那些需要突破 Airbnb Cloudflare 防護、但又不想付企業級費率的開發者來說，這是一個更親民的選擇。

與 通常都會提到整合容易、支援回應快；不過也有人指出，在規模很大時，最嚴格的防護仍可能造成問題。

• 價格： 免費試用包含 。Developer 方案每月 69 美元，Startup 每月 229 美元，Business 每月 599 美元。失敗或重試的請求不會扣額度；404 與 410 回應算成功。
• 優點： 入門價格親民、反機器人能力強、永久免費試用、功能包整合完整。
• 缺點： 仍需自訂解析（沒有 Airbnb 專屬結構化輸出）。在超高流量下，面對 Airbnb 最激進的防護時可能吃力。

最適合： 想要反機器人繞過、但不想自己建代理基礎設施的預算型開發者。

7. Octoparse

介於輕量擴充功能與開發者 API 之間。它提供視覺化流程建構器——點選頁面元素即可定義擷取規則——再加上雲端執行、排程，以及 附加功能。

Octoparse 有明確的 與 。但問題在於，Airbnb 的動態版面在 UI 更新時常會讓視覺選擇器失效，需要維護。

• 價格： 免費方案包含 。付費方案起價約每月 ，視你查看的頁面而定（這個不一致是他們的，不是我的）。匯出格式包含 Excel、CSV、JSON、HTML、XML、資料庫與 Google Sheets。
• 優點： 不需要寫程式、視覺化建構器適合學習、雲端執行、可排程、已有 Airbnb 範本。
• 缺點： Airbnb 的動態版面經常讓視覺選擇器失效。Airbnb 更新 UI 時需要維護。相較 AI 工具，設定較慢。價格資訊不一致讓人困惑。

最適合： 想要比簡單擴充功能更有控制權、但又不想寫程式的非技術使用者。

8. ParseHub

是經典的「幾乎免費」桌面爬蟲，很多初學者第一個接觸的就是它。它用內建瀏覽器處理 JavaScript 渲染，並透過點擊頁面元素來訓練爬蟲。 明確涵蓋預訂網站的搜尋欄位、日期下拉選單、AJAX 點擊與彈出視窗——所以 Airbnb 在它的能力範圍內，只是不是它的強項。

工作執行速度約為 ，而付費排程最頻繁可達 。

• 價格： 免費方案可用 ，但單次執行有小額限制。付費方案每月 189 美元起，漲幅很大。
• 優點： 免費方案支援 JS 渲染、適合初學者與小型一次性專案、流程引擎不錯。
• 缺點： 只有桌面版（免費方案沒有雲端）、大規模擷取速度慢、Airbnb 改 selector 時容易壞、付費層相對替代方案太貴。

最適合： 想在免費方案上學視覺化擷取、且不介意只能在桌面執行的初學者。

9. Instant Data Scraper

是最快測試某個可見頁面能否幾乎零設定匯出的方式。安裝免費 Chrome 擴充功能、打開 Airbnb 搜尋結果頁，它就會自動偵測表格資料，讓你匯出成 CSV 或 Excel。不用帳號，不用設定。

問題是：Airbnb 通常不是 Instant Data Scraper 最擅長的頁面類型。使用者在 上回報它在內部捲動器與動態容器上會失敗。就 Airbnb 而言，你常常會拿到雜亂或不完整的資料，因為它沒有 AI 欄位偵測、沒有子頁擷取，也沒有真正有效的反機器人處理。

• 價格： 完全免費，不需要帳號。
• 優點： 免費、零設定、對簡單擷取可立即出結果。
• 缺點： 沒有 AI 欄位偵測（只會擷取它「看得到」的內容——常常很雜亂）、沒有子頁擷取、不能自訂、在 Airbnb 的無限滾動結果上分頁支援有限、沒有排程、沒有反機器人處理。

最適合： 只需要粗略資料轉存、而且不在乎準確度或深度的快速一次性可見清單匯出。

10. pyairbnb

是一個開源 Python 函式庫，它會先抓取 Airbnb 首頁來取得 StaysSearch 的持久化 GraphQL operation hash，然後直接對 Airbnb 的 v3 搜尋端點發送請求。這不是瀏覽器自動化，而是直接與 API 互動，因此對進階使用者來說可控性最高。

這個 repo 大約有 ，且 。 包含 2025 年的修正，例如「修正為新的 Airbnb 資料回應」； 則包含價格不一致的抱怨。活躍，但很脆弱——這是最誠實的描述。

• 價格： 免費軟體。真正成本是代理頻寬與工程時間。
• 優點： 免費且開源、可完全自訂、沒有供應商鎖定、可直接暴露地圖邊界與日期輸入等搜尋參數。
• 缺點： 需要 Python 能力。沒有內建代理輪換或反機器人繞過。Airbnb 一改 HTML／API 結構就會壞。沒有支援 SLA。必須自己維護。

最適合： 想要最大控制權、最少供應商鎖定，且能接受定期修修補補的開發者。

這些工具之間出現了哪些模式

把這 10 款都測完後，有幾件事特別明顯。這些工具大致分成兩派：一派會把 Airbnb 的複雜性包裝掉（Thunderbit、Bright Data、Apify），另一派則把原料直接丟給你，說聲「祝你好運」（ScraperAPI、ZenRows、pyairbnb）。中間路線的工具（Octoparse、ParseHub）想兩邊都做，最後反而比兩個極端都更需要維護。

另一個模式是：瀏覽器擴充功能這個類別真的被嚴重忽略。即使使用者需求非常明確，任何高排名的競品文章都沒提到這一類，而這正是我們打造 Thunderbit 想補上的缺口。

每 1,000 筆 Airbnb 房源的成本：這些爬蟲實際上怎麼比

這是我剛開始研究這個領域時最希望存在的表格。沒有任何競品文章會把各工具的每 1,000 筆房源成本統一標準化，儘管這才是你在編預算時真正需要的數字。

有幾個注意事項：不是每家供應商都以相同單位計費。有些按結果、有些按點數、有些按頻寬。桌面型無程式碼工具是按方案計費，而不是按擷取列數。我已針對可用公式的項目做標準化，其餘則標示為取決於工作流程。

重點是：如果你每月抓取少於幾千筆房源，Thunderbit 的點數模型或 Apify 的 actor 定價是最透明的。到了企業規模，Bright Data 的按結果計費很難超越，因為你只需為成功回應付費。

如何處理 Airbnb 的 270 筆搜尋上限

如果你試過抓整個城市的 Airbnb 房源，應該碰過這道牆。Airbnb 將搜尋結果限制在大約 ——約 15 頁 × 每頁 18 筆。也就是說，即使 Austin, TX 有數千筆活躍房源，搜尋「Austin, TX」也永遠不會回傳超過 270 筆結果。

競品文章常把「分頁」說成一個挑戰，卻從不解釋各工具實際怎麼解這個上限。以下是實務上可行的繞法：

地理邊界框

把城市切成網格方塊或不同街區。針對每個區域分別執行擷取——例如「East Austin」、「Downtown Austin」、「South Congress」等等。每次搜尋最多回傳 270 筆，所以 10 個街區搜尋理論上可產生最多 2,700 筆不重複房源。Airbnb 自己的 也確認你可以用地圖區域來細分。

日期區間與篩選分段

改變入住／退房日期，並套用不同篩選條件（房型、價格區間、設施）來浮現不同的房源子集合。搜尋「整套房源、每晚 100–200 美元」得到的結果，和「獨立房間、每晚 50–100 美元」會不同。

各工具如何處理這個上限

• Thunderbit： 以頁面為單位，因此按街區逐一抓取很直接。分頁擷取可處理點擊式或無限滾動的每個搜尋結果。
• Bright Data 與 Oxylabs： 可透過 API 參數程式化產生大量分段查詢集合。
• Apify： Actors 可透過輸入表單接受不同地點、日期與篩選條件。
• pyairbnb： 直接暴露地圖邊界與日期輸入等搜尋參數——對開發者很強大。
• Instant Data Scraper： 這裡最弱——沒有批次或編排模型。

你到底能抓到哪些 Airbnb 資料？範例輸出欄位

我在論壇上最常看到的一種挫折是：大家事後才發現某些欄位根本拿不到。Airbnb 的 也確認，客人在預訂確認之前不會看到確切地址，而 也要到訂房後才會分享。

以下是誠實的逐欄位拆解：

這就是 Thunderbit 的 子頁擷取 功能真正發揮價值的地方。先抓搜尋結果，取得標題、價格與評分，再點「Scrape Subpages」，系統會自動拜訪每個單一房源頁，並抓取更深層欄位——設施、完整描述、房東細節——這些在搜尋結果格狀頁面上看不到。原本每筆房源都要各自執行一次擷取工作，現在只要一鍵即可完成。

Thunderbit 的 AI Suggest Fields 也會依頁面類型自動調整。打開搜尋結果頁，它會偵測房源層級欄位；打開單一房源頁，它會偵測設施層級細節。不需要手動設定 selector。

你該選哪一款 Airbnb 爬蟲？

和這些工具相處了幾週後，這是我誠實的決策框架：

STR 房東與物業管理者，如果想快速取得競品洞察又不想寫程式：先從 Thunderbit 開始。2 步驟流程和子頁強化足以涵蓋大多數競爭分析需求。Instant Data Scraper 則適合非常粗略的一次性匯出。

房地產投資人，如果需要持續的市場層級資料：選 Bright Data 或 Oxylabs。API 基礎設施、按結果計費與結構化輸出，都是為這個場景打造的。

小團隊或獨立營運者，如果想要自動化重複擷取：Apify（做管線自動化）或 Thunderbit（零程式碼排程擷取）。

開發者，如果要完整控制與客製化：用 ScraperAPI 或 ZenRows 處理傳輸層，或用 pyairbnb 直接與 API 互動。

預算有限、先試水溫的使用者：Thunderbit 免費方案、Instant Data Scraper、pyairbnb，或 ScraperAPI 的永久免費方案。

其實最後就看三個問題：你需要多快上手？你願意每筆花多少錢？你需要多深的資料？

結論

2026 年的 Airbnb 資料世界，是機會與摩擦並存的奇特組合。這個平台有 ，2025 年也有 ，但要從中拿到乾淨、結構化的資料，仍然得面對 Cloudflare、結果上限與動態渲染。分析訂閱能解決一部分問題，但也會引入自己的準確度風險。

這份清單中的 10 款工具覆蓋了完整光譜——從 2 步驟的 Chrome 擴充功能，到企業級 API，再到開源 Python 函式庫。真正適合哪一款，取決於你的技術熟悉度、預算，以及你需要挖多深。

如果你想看看現代瀏覽器擴充功能的做法，可以到真實的 Airbnb 搜尋頁面上試試 。我想你會驚訝於自己在幾分鐘內能抓到多少資料。如果 Thunderbit 不適合你，至少現在你已經有另外九個選項，並附帶誠實的成本與能力比較。

祝你抓取順利——也願你的每晚價格資料永遠比 AirDNA 的模型更新。

常見問題

1. 抓取 Airbnb 合法嗎？

Airbnb 的 （2026 年 2 月 5 日更新）明確禁止使用「bots、crawlers、scrapers，或其他自動化方式」來存取或收集平台資料。針對公開資料擷取的整體法律圖景仍在演變中，但使用者應該了解合約風險。本文不是法律建議——如果你要大規模擷取或用於商業用途，請諮詢熟悉你所在司法管轄區的律師。

2. 可以免費抓取 Airbnb 嗎？

可以，小規模情況下可以。 每月涵蓋 6 頁， 完全免費， 提供永久每月 1,000 點數免費額度，而 則是開源的。代價永遠是可靠性、資料深度或工程負擔——免費工具不會提供和付費方案相同的完整度或反機器人處理。

3. 我不能從 Airbnb 抓取哪些資料？

確切街道地址要等到 。房東聯絡 email 。部分財務資料（例如房東收款細節）也無法取得。GPS 座標有時可從地圖標記推測，但不保證準確。完整拆解請看上面的範例輸出欄位區段。

4. 我怎麼繞過 Airbnb 270 筆搜尋上限？

把目標城市拆成不同街區或郵遞區號，對每個區域分別搜尋。你也可以變換日期區間，並套用不同篩選條件（房型、價格區間）來浮現不同的房源子集合。像 Thunderbit、Bright Data 和 Apify 這類工具，透過分頁處理或可設定的搜尋參數，都能讓這件事變得相對容易。請參考上面的 。

5. 我需要會寫程式才能抓 Airbnb 嗎？

不用——像 這類瀏覽器擴充功能，以及 和 這類無程式碼工具，都不需要寫程式。開發者 API（ScraperAPI、ZenRows）與開源工具（pyairbnb）則需要技術能力。對大多數 STR 房東與物業管理者來說，無程式碼或擴充功能型工具就足夠了。

延伸閱讀

如果你想更深入了解網頁擷取的方法與工具，這些指南值得一讀：

你也可以在 看操作示範與教學。

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