2026 年 10 大最佳免費 AI 網頁爬蟲工具

過去的問題很簡單：「哪個爬蟲可以把這個網站的資料複製下來？」

到了 2026 年，更好的問題變得更精準：「哪一種工作流程能把雜亂的網頁轉成可靠的結構化資料，還能做足驗證，讓我下週還能重複使用？」

這個變化很重要，因為現在的「AI 網頁爬蟲」其實涵蓋了好幾種截然不同的產品。有些工具用 AI 來建議欄位、在不需要 selector 的情況下直接擷取資料；有些則是視覺化爬蟲，只加了一些智慧偵測功能；有些是開發者平台，AI 主要幫你建立或維護程式碼；還有一些老牌工具即使出現在搜尋結果裡，其實早就不算真正的 AI 原生產品了。

這篇指南會盡量用實用角度來比較。無論你是做銷售、行銷、電商、研究、營運，還是資料團隊，重點都不是欣賞爬蟲有多炫，而是要把公開網站上的資料乾淨地匯入試算表、CRM、資料庫或自動化流程，而且不必花整個月在修 selector。

用 AI 抓取網站資料 使用 Thunderbit 把網頁轉成結構化表格，然後匯出到 Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON。 Get Started Free

2026 年什麼才算是免費 AI 網頁爬蟲？

一款實用的 AI 網頁爬蟲，至少應該能協助完成以下一項工作：

• 讀取頁面並建議要擷取的欄位
• 處理清單、分頁、無限捲動或子頁面
• 把凌亂的頁面內容整理成結構化資料列
• 將資料匯出到團隊本來就會用的工具
• 頁面更新後，降低 selector 維護成本
• 讓流程不只是某個人的瀏覽器操作，而是能被團隊重複執行

「免費」也要回到現實面來看。有些工具真的有免費方案；有些是免費試用；有些是開源但需要工程投入；還有一些企業級工具很強，但免費版基本上只夠做展示或試跑。這不代表它們不好，只是適合的人不同。

實務上可以這樣判斷：

• 如果你今天就要資料，而且不想寫程式，先從免程式碼的 AI 爬蟲開始。
• 如果你需要客製化流程，而且團隊有工程師，就用開發者框架或雲端自動化平台。
• 如果你需要受控、可大規模運行的資料管道，就看企業級資料平台。
• 如果工具是舊款或已停止維護，把它當參考，不要當成預設選擇。

我們怎麼挑選這些工具

我檢視了目前文章中的 13 款工具名單，並沿用同樣實用的評估標準。真正該問的，不再是「這產品會不會抓資料？」而是「它讓哪一種抓資料流程變得更容易？」

評估標準如下：

• AI 輔助能力： 欄位建議、智慧擷取、自然語言設定，或 AI 輔助解析。
• 免費可用性： 免費方案、免費試用、開源可取得，或開發者額度。
• 易用性： 一般商務使用者能不能不靠工程師就上手。
• 現代網站支援： 分頁、子頁面、JavaScript 密集頁面、圖片與匯出功能。
• 營運適配度： 結果能不能變成可重複執行的流程。
• 風險與維護成本： 使用者還要承擔多少設定、selector 修正、合規檢查與 QA。

再提醒一點：抓資料前，務必要先確認目標網站的服務條款、robots.txt、登入要求與隱私責任。AI 讓擷取變簡單，但不會取代你對網站資料合理使用的責任。

快速推薦：依使用情境選最佳免費 AI 網頁爬蟲

使用情境	先從這個開始	原因
給商務團隊的快速免程式碼抓取	Thunderbit	AI 欄位建議、子頁面抓取、匯出、Chrome 工作流程
視覺化桌面式抓取	ParseHub 或 Octoparse	適合喜歡點選式流程的使用者
瀏覽器 recipe 式抓取	Data Miner	對常見表格與可重複 recipe 工作很強
由開發者主導的抓取	Scrapy 或 Apify	當程式碼、API 與客製化基礎架構最重要時
AI 資料 API 與實體擷取	Diffbot	更適合 API 驅動的資料增補與結構化實體資料
開源、AI 友善的爬取	Crawl4AI 或 Scrapling	適合 LLM 流程與可維護的客製化爬取框架

1. Thunderbit

Thunderbit 非常適合想抓取公開網頁、但不想寫爬蟲程式的商務使用者。它是一個 Chrome 擴充功能，流程很直覺：打開頁面、讓 AI 建議欄位、必要時調整表格、抓取清單或子頁面，最後匯出結果。

這個流程之所以重要，是因為很多團隊其實不是想要「一個爬蟲」，而是想要從目錄拿潛在客戶、從市集抓產品資料、從競品頁面整理價格、蒐集房地產清單、評論、職缺，或把研究資料放進試算表。

Thunderbit 特別適合以下情況：

• 來源是網站，而不是 PDF 或內部資料庫
• 使用者知道自己要什麼資料，但不懂 CSS selector
• 頁面有詳情頁、分頁或重複卡片
• 輸出要進到 Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON
• 工作流程之後可能還要由非技術同事重複執行

它的 AI 不只是噱頭，而是很實際地幫你推斷欄位、撰寫擷取提示詞，並讓設定比純點選式 selector 流程更不容易壞掉。不過，在匯出大量資料前，還是應該先檢查幾筆樣本，尤其是來源頁面裡混有廣告、推薦內容或贊助列表時。

免費可用性： Thunderbit 對小型任務提供免費使用路徑，大量抓取則有付費方案。公開數字上線前，請先查看最新的 pricing page，因為額度包裝可能會變。

最適合： 需要快速取得結構化網頁資料的銷售、行銷、電商、房地產、營運與研究團隊。

免費試用 Thunderbit

2. ParseHub

ParseHub 是一款視覺化網頁爬蟲，適合喜歡直接在頁面上點選，教工具該抓什麼的使用者。它能處理不少動態頁面，對想要桌面或雲端視覺化爬蟲的團隊來說，仍然是很熟悉的選項。

如果使用者願意一步一步建立專案，ParseHub 會很好用：先選元素、再擴展選取、加入分頁、測試執行，最後匯出。它不像新一代 AI 原生工具那麼「prompt-first」，但在結構化清單、文章頁與商品集合頁上，仍然能發揮效果。

免費可用性： ParseHub 過去通常提供有限制的免費方案與頁面執行次數。若要在正式文案中引用數字，請先確認官網目前的專案與頁面限制。

最適合： 小型視覺化爬取專案，而且使用者願意花一點時間設定流程。

3. Octoparse

Octoparse 是一個成熟的免程式碼網頁爬取平台，提供範本、工作流程建立、雲端執行、排程功能，並支援許多動態網站。它的功能比輕量級 Chrome 擴充功能更豐富，這對某些使用者來說是優勢，對另一些人則可能是負擔。

當爬取任務需要週期性執行、目標網站結構複雜，或團隊需要具備排程與雲端執行的視覺化流程建立器時，Octoparse 是不錯的選擇。設定時間可能比快速的 AI 輔助抓取更久，但也因此給了進階使用者更多控制權。

免費可用性： Octoparse 提供免費方案，但功能與資料筆數限制會變動。發文前請先到 Octoparse pricing page 確認最新限制。

最適合： 進階使用者與需要視覺化工作流程控制、範本、排程或重複任務的團隊。

4. Scrapy

Scrapy 並不是免程式碼 AI 爬蟲，而是一個用 Python 建立爬蟲與擷取流程的開源框架。這個差異很重要。

對開發者來說，Scrapy 仍然是建立客製化爬蟲最靈活的方法之一。你可以控制請求、解析、重試、資料管線、儲存與部署。你也可以把 LLM 搭配 Scrapy 使用，例如撰寫 selector、檢視解析邏輯、產生測試，或解釋失敗原因。但 Scrapy 本身不會幫你免去工程工作。

免費可用性： Scrapy 是開源的。軟體免費，但主機、代理、維護、監控與開發時間都不是免費。

最適合： 需要自訂、可維護爬取系統，且團隊能接受程式碼主導的工程師。

5. Data Miner

Data Miner 是一個瀏覽器擴充功能，專門處理表格、清單與常見頁面模式的抓取。它最大的優勢是 recipe 資料庫：如果你的來源已經有現成 recipe，設定速度會非常快。

如果你常常抓相同類型的頁面，而且不需要完整的擷取平台，這會是很適合的工具。相對地，如果頁面雜亂、動態性很高，或需要 AI 從模糊內容中推斷欄位，它就沒那麼理想。

免費可用性： Data Miner 提供有限免費使用，較高用量則需付費。引用數字前請先確認目前的頁面或額度限制。

最適合： 快速表格式擷取、常見目錄，以及喜歡瀏覽器擴充功能流程的使用者。

6. WebHarvy

WebHarvy 是一款 Windows 桌面爬蟲，提供視覺化介面與模式偵測功能。它適合想在頁面上點幾個範例，讓工具自己推斷相似項目的使用者。

WebHarvy 對商品頁、圖片型頁面與桌面式工作流程特別有優勢。它不是最現代的 AI 原生選項，但如果你偏好一次性授權與本機桌面軟體，它仍然相當實用。

免費可用性： WebHarvy 通常是以免費試用加付費授權為主，而不是長期免費方案。若要稱它為免費工具，請先查看目前官網。

最適合： 使用 Windows、且要抓商品清單、圖片與重複頁面模式的使用者。

7. Apify

Apify 是一個對開發者很友善的雲端平台，專門處理網頁爬取、瀏覽器自動化與資料擷取。它最大的亮點是 Actor 市集：團隊不必從空白程式碼開始，而是可以直接使用或客製化現成 actor，來處理常見網站與工作流程。

當爬取需求要變成軟體時，Apify 是最強的選擇之一。它支援 API、排程、儲存、webhook 與開發流程。AI 在這裡也能派上用場，但主要是協助建立、除錯與驗證 actor，而不是提供商務使用者一鍵式介面。

免費可用性： Apify 有免費方案／額度模式。請先查看最新的 Apify pricing 與平台文件，再引用具體運算限制。

最適合： 需要雲端爬取基礎架構的開發者、自動化團隊與技術營運人員。

8. Diffbot

Diffbot 是一個 AI 資料平台，以從網頁擷取結構化實體與維護大型知識圖譜而聞名。它更接近 API 與資料智慧平台，而不是視覺化爬蟲。

如果任務重點在實體擷取、文章／商品解析、資料增補，或大規模的結構化網頁理解，Diffbot 會很強。但對只想點選頁面並匯出試算表的非技術使用者來說，它通常不是首選。

免費可用性： Diffbot 過去提供試用與開發者存取模式；最新額度與試用條款請查看 Diffbot pricing。

最適合： 需要 API 式結構化擷取、知識圖譜資料或實體智慧的技術團隊。

9. Crawl4AI

Crawl4AI 是一個開源、對 LLM 友善的網頁爬蟲與抓取框架，適合正在打造 AI agent、RAG 流程與客製化資料工作流的開發者。它可以輸出乾淨的 Markdown、透過 CSS 或 XPath 擷取結構化 JSON，必要時還能讓 LLM 生成可重用的擷取 schema。

如果最後的成果要成為工程流程的一部分，而不是一次性的試算表匯出，Crawl4AI 會是很好的選擇。它支援瀏覽器控制、非同步爬取、session 與細緻的擷取選項，但前提仍是你要有 Python 與技術主導權。

免費可用性： 開源，沒有強制 API key 或平台付費牆。但若使用 LLM 進行擷取，仍可能需要 LLM 供應商或本地模型。

最適合： 正在建立 AI-ready 爬蟲、RAG 輸入管線或可重複結構化資料流程的開發者。

10. Scrapling

Scrapling 是一個自適應的 Python 爬蟲框架，涵蓋單次請求、瀏覽器驅動抓取，以及完整爬行。它的自適應解析設計，是為了在網站變動時協助重新定位頁面元素，進而降低程式碼主導爬取專案中的 selector 維護負擔。

它不是免程式碼 AI 工具：團隊仍然需要定義擷取邏輯、測試並負責執行環境。但它是傳統視覺化爬取工具的現代替代品，因為它仍在積極維護文件，也更適合現在的 Python 爬取技術棧。

免費可用性： 開源。基礎架構、代理服務、瀏覽器執行與工程時間仍是額外成本。

最適合： 想要自適應爬取，並能從單次抓取擴展到並行爬行的 Python 開發者。

免費 AI 網頁爬蟲比較表

工具	類型	免費路徑	是否 AI 原生	最適合
Thunderbit	AI Chrome 爬蟲	免費入門使用	是	需要快速取得結構化網頁資料的商務使用者
ParseHub	視覺化爬蟲	有限制的免費方案	部分	小型視覺化專案
Octoparse	免程式碼爬取平台	免費方案／試用	部分到強	進階使用者與重複性免程式碼任務
Scrapy	Python 框架	開源	否，但可搭配 AI 輔助寫程式	建立客製化爬蟲的開發者
Data Miner	瀏覽器擴充功能	有限制的免費使用	有限	表格、清單、recipe 式抓取
WebHarvy	Windows 視覺化爬蟲	免費試用	有限	桌面端的商品／圖片抓取
Apify	雲端自動化平台	免費額度／方案	開發者 AI 鄰近	技術型爬取流程
Diffbot	AI 擷取 API	試用／額度	是	實體擷取與知識圖譜流程
Crawl4AI	開源 AI-ready 爬蟲	開源	是／對 LLM 友善	RAG、AI agent 與開發者流程
Scrapling	自適應 Python 爬蟲框架	開源	AI 鄰近／自適應	需要抗 selector 變動的程式碼爬取

如何選對工具

先看來源與使用者，不要先看品牌名。

如果資料在公開網頁上，而且使用者不是技術人員，就先從 Thunderbit、ParseHub、Octoparse 或 Data Miner 開始。這些工具更接近真正的商務工作流程：打開來源、定義欄位、跑測試、檢查資料列、匯出。

如果工作需要客製邏輯、登入處理、流程編排、API 或部署，就考慮 Scrapy 或 Apify。這時由工程團隊負責就很合理。可以用 AI 加快 selector 檢查與測試產生，但合規、失敗處理與資料品質仍應由人來把關。

如果公司需要以 API 為主的實體擷取、資料增補，或結構化知識圖譜，請評估 Diffbot，並把它的試用條款、資料覆蓋範圍與 API 適配度，和你的需求做比較。若是更大規模的託管資料流，最好走正式採購流程，而不是把它當成「免費爬蟲」來選。

如果某工具的網站或文件看起來很久沒更新，就不要拿去處理敏感工作。先在無風險的公開頁面上測試、確認匯出格式，並確認產品仍在維護。

匯出前先做的簡單驗證清單

在執行大規模抓取前，先用小樣本測試：

• 每一列是不是對應到正確的實體？
• 贊助內容、重複項目或推薦項目有沒有混進資料？
• 分頁或無限捲動是不是提早停下？
• 價格、日期、Email 和電話號碼的解析是否一致？
• 子頁面欄位有沒有正確對到父層資料列？
• 匯出格式是否保留你需要的 schema？
• 你是否有權限收集並使用這些資料？

AI 可以加快設定，但也可能讓錯誤擷取看起來很整齊。先做 20 筆 QA，往往是避免拿到一份壞資料集最便宜的方法之一。

最終建議

對大多數商務使用者來說，最好的起點是先走最快也最安全的流程：使用免程式碼 AI 爬蟲，小樣本測試、驗證 schema，再匯出到後續真正要使用的系統。

如果任務是公開網頁資料，而且使用者想在瀏覽器裡就完成實用的 AI 輔助流程，Thunderbit 是最強的選擇。若你偏好視覺化專案建立器或 recipe 式抓取，ParseHub、Octoparse 和 Data Miner 都值得試。當爬蟲需要變成程式碼或基礎架構時，Scrapy、Crawl4AI、Scrapling 和 Apify 會更合適。若重點是實體擷取或知識圖譜資料，Diffbot 則是專門型選項。

最好的工具，不是功能列表最長的那個，而是能用最少的後續維護，替你的團隊穩定拿到可靠的結構化資料的那個。

開始使用 Thunderbit

常見問題

什麼是 AI 網頁爬蟲？
AI 網頁爬蟲會運用機器學習、LLM、電腦視覺或智慧頁面理解，幫助辨識欄位、擷取結構化資料，或適應混亂的網頁。最好的工具仍然會讓你檢查並修正輸出結果。

免費的 AI 網頁爬蟲真的免費嗎？
有些提供免費入門用量，有些是免費試用，有些則是開源。免費不一定代表大規模使用也免費。請確認頁面限制、額度限制、匯出限制，以及是否包含雲端執行。

哪一款免費 AI 網頁爬蟲最適合非技術使用者？
Thunderbit 是非技術團隊最好的起點，適合把公開網站抓成結構化表格。ParseHub、Octoparse 和 Data Miner 也很實用，差別在於你偏好視覺化專案、範本，還是瀏覽器 recipe。

什麼時候該用 Scrapy 或 Apify，而不是免程式碼爬蟲？
當你需要客製邏輯、開發者控制、API、排程、監控，或要整合進更大的軟體工作流程時，就該用 Scrapy 或 Apify。它們很強，但需要更多技術負責。

AI 網頁爬蟲可以處理分頁和子頁面嗎？
許多現代工具可以，但仍要仔細測試。分頁、無限捲動與子頁面，都是爬蟲容易提早停止，或把詳情頁資料貼到錯誤資料列上的常見地雷。

抓網站資料合法嗎？
這取決於網站本身、資料類型、司法管轄區與使用情境。收集或使用抓取資料前，請先檢查網站條款、robots.txt、登入限制、隱私義務與內部合規要求。

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