我還記得第一次看到某個電商營運團隊，靠著一份 Excel、幾杯咖啡和滿滿的希望，想要追蹤 Home Depot 價格的畫面。那情景就像有人拿著小湯匙想把進水的船舱舀乾——再怎麼努力，還是徒勞無功。現在的電商市場，價格監控早就不是「可做可不做」的選項，而是你能不能搶下訂單、會不會被對手用幾塊錢打敗的關鍵。不過現實是，大多數營運和銷售團隊身邊根本沒有工程師，光想到要寫網頁爬蟲就像沒說明書拼 IKEA 家具一樣讓人頭痛。
那如果你完全不會寫程式，該怎麼打造一個 Home Depot 價格追蹤器（還能查詢價格歷史）？傳統做法又有哪些坑會讓團隊卡關？這篇文章會帶你了解價格追蹤的重要性、傳統方法的限制，以及像 這種無程式碼工具，怎麼讓每個人——就算你只會 Excel——也能輕鬆搞定 Home Depot 價格追蹤。
為什麼電商團隊一定要追蹤 Home Depot 價格
先來看大環境。電商市場競爭超激烈，價格就是一切。根據 ，將近 90% 的線上消費者會根據價格做購買決策，。Home Depot 身為家居建材龍頭，不只是零售商，更是市場標竿。只要 Home Depot 把電鑽降價 5%，其他競爭對手馬上跟進。
對電商營運和銷售團隊來說，追蹤 Home Depot 價格不只是「盯著競爭對手」這麼簡單，更關乎：
- 競爭定價： 確保你的商品不會比 Home Depot 還貴。
- 供應商談判： 有歷史價格數據，談批發價或合作資金更有底氣。
- 市場定位： 發現季節性折扣或促銷趨勢，提前規劃自己的活動。
- 回應「Home Depot 會比價嗎？」： Home Depot 的 意味著他們會針對同款現貨商品比價。你如果跟他們競爭，必須隨時掌握他們降價的時機。
還有一點不能忽略：價格歷史查詢。Home Depot 經常推出「今日特賣」、季節折扣、清倉等活動。如果你能掌握規律（像是每年五月烤肉爐必降價），就能提前備貨或規劃促銷。
傳統價格追蹤方式的侷限
多數電商團隊的第一反應，可能是叫同事每天上 把價格抄進 Excel。我看過這種做法，說真的，這就像穿拖鞋跑馬拉松一樣不切實際。
來看看常見的價格追蹤方式，為什麼對非技術團隊來說，這些方法常常走不通：
手動查價
最傳統的方式：打開商品頁，複製價格，貼到 Excel。只追蹤一兩個 SKU 還行，但要追蹤幾十、上百個商品？根本不可能。，而且你很容易錯過非每天發生的價格變動。想靠這種方式建立價格歷史？幾乎不可能。
用程式碼寫爬蟲（API 或腳本）
如果你有工程師，或許會考慮寫 Python 腳本或用非官方 API。但問題是：。只能抓網頁 HTML，但 Home Depot 網站結構複雜，價格常常是動態載入，HTML 標籤說變就變。今天腳本能跑，明天 class name 一改就掛掉。除非你樂於半夜 debug，否則這條路對大多數團隊來說根本不實用。
傳統網頁爬蟲工具（無程式碼但複雜）
市面上有些「無程式碼」爬蟲工具，但多半要你自己設計流程、調整選擇器、處理分頁。像 Octoparse 這類工具，雲端方案。對非技術用戶來說，這就像你只想騎腳踏車，卻被塞進 747 飛機駕駛艙。
變動監控工具（如 Visualping）
這類工具讓你圈選網頁上的價格，價格變動時發送通知。看似簡單，但要追蹤 50 個商品就得設 50 個監控，收到一堆通知，卻沒有結構化的價格歷史。要整理成可用的數據集？還得自己動手。
維護與封鎖問題
別忘了：Home Depot（和多數大型零售商）都有反爬蟲機制。請求太頻繁會被封鎖，網站一改版爬蟲就失效。沒有工程師 standby，根本無法維護。
總結： 傳統方法不是太耗人工，就是需要技術力。多數商業用戶明明知道自己要什麼數據，卻很難輕鬆取得。這正是無程式碼、AI 驅動解決方案的價值所在。
Thunderbit 登場：無程式碼 Home Depot 價格追蹤器
重點來了。Thunderbit 推出 ，就是因為我們親眼見過團隊在手動追蹤或搞複雜工具上浪費多少時間和精力。Thunderbit 專為商業用戶設計——你只要數據，不需要學電腦科學。
Thunderbit 如何徹底改變 Home Depot 價格追蹤的玩法：
- 真正無程式碼： 安裝 ，打開 Home Depot 商品頁，剩下交給 AI。無需選擇器、無需腳本、無需煩惱。
- AI 智能欄位建議： Thunderbit 的 AI 會自動判讀頁面，建議正確欄位——商品名稱、價格、SKU、庫存等。
- 排程爬蟲： 設定好排程（每天、每週都行），Thunderbit 會自動抓取指定 Home Depot 商品網址，幫你建立價格歷史。
- 批次抓取： 一次追蹤多個 Home Depot 商品，無需每個 SKU 都設一個爬蟲。
- AI 後處理： 標準化價格單位、標註折扣，甚至自動計算每平方英尺價格。
- 一鍵匯出： 支援匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，數據隨你用。
如何用 Thunderbit 設定 Home Depot 價格追蹤器
以下是用 Thunderbit 追蹤 Home Depot 價格的實際步驟——完全無需寫程式。
步驟 1：安裝 Thunderbit 並打開 Home Depot 商品頁
首先，並登入。打開你想追蹤的 Home Depot 商品頁，例如 （僅為範例）。
步驟 2：讓 AI 建議數據欄位
點擊 Thunderbit 擴充功能，選擇「AI 建議欄位」。Thunderbit 會自動掃描頁面，建議如商品名稱、價格、型號、庫存等欄位。你可自行更名或刪除欄位。價格追蹤至少要有商品名稱、價格和日期。
步驟 3：（可選）用 AI 提示自訂欄位
想進階一點？可加上欄位 AI 提示，讓價格單位標準化或自動標註。例如：
- 標準化價格格式：「只輸出數字，不要貨幣符號。」
- 統一單位：「若價格為每平方英尺，請根據覆蓋面積計算每箱價格。」
- 標註折扣：「若有顯示原價或折扣，輸出『是』，否則『否』。」
- 加上日期： 新增「日期」欄位，讓每次抓取都有時間戳。
Thunderbit 的 AI 能理解這些指令，讓你的數據乾淨又好用。
步驟 4：測試抓取結果
先執行一次單次抓取，預覽數據。Thunderbit 會顯示表格——商品名稱、價格、型號、日期等。確認欄位正確。
步驟 5：設定排程追蹤
這是 Thunderbit 的強項。在排程爬蟲中：
- 設定排程（如「每天早上 8 點」）。
- 輸入你要追蹤的 Home Depot 商品網址（可一次貼上多個）。
- Thunderbit AI 自動填好欄位和資料，包括價格。
- Thunderbit 雲端同時抓取所有網址（最多 50 個）。
- 數據自動匯出到你指定的平台（Google Sheets、Excel、Airtable、Notion）。
這樣你就有一個自動運作的 Home Depot 價格追蹤器。
步驟 6：接收並運用數據
到你的 Google Sheet（或其他匯出平台）查看，每天都會新增一列，累積價格歷史。如果 RYOBI 電鑽從 $99 降到 $89，你馬上就能發現。
客製化你的價格歷史查詢
Thunderbit 不只是抓價格，更讓數據真正為你所用。你可以這樣優化 Home Depot 價格追蹤：
選擇合適欄位
至少要追蹤商品名稱、型號、價格和日期。Home Depot 頁面常有多種編號（如「Internet #」、「Model #」），可用來穩定追蹤。
標準化價格格式
Home Depot 可能顯示「$299.00」、「$1.59/平方英尺」或「$14.31/箱」。用 AI 提示：
- 價格只輸出數字（方便計算）。
- 是否保留貨幣符號。
- 所有價格統一兩位小數。
處理單位價格
有些商品按單位、有些按平方英尺或每箱。例如：
- 商品 A：「$50/箱（覆蓋 20 平方英尺，$2.50/平方英尺）」
- 商品 B：「$2.70/平方英尺」
Thunderbit 可同時抓取單位價格和總價，甚至自動計算缺漏值，讓你能直接比較不同商品。
加入自訂標籤或旗標
想知道商品是否特價？新增「是否特價」欄位，讓 Thunderbit 根據有無「原價」或折扣標籤自動填「是」或「否」。
整合多種頁面類型數據
Thunderbit 可同時抓取商品詳情頁和分類/搜尋結果頁。用子頁面爬取，一次收集廣泛又細緻的數據。
Thunderbit 追蹤 Home Depot 價格的優勢
來看看 Thunderbit 為什麼特別適合 Home Depot 價格追蹤：
不用每個網站都設模板
Thunderbit 的 AI 能理解 Home Depot 頁面結構。你不用每個商品、每個網站都設新爬蟲，只要貼上網址，Thunderbit 自動搞定。
範例： 你要追蹤 20 個 Home Depot SKU，只需把網址全貼進 Thunderbit，一次排程就完成。
批次抓取：一次追蹤多商品
Thunderbit 可同時抓取 50 個頁面。不論你要追蹤 5 個還是 100 個商品，都又快又省力。
範例： 營運團隊想追蹤所有無線電鑽、鋸子、砂光機，只要把網址貼進 Thunderbit，每天就能拿到完整數據。
AI 後處理：自動標註、翻譯、格式化
Thunderbit 的 AI 可標準化價格單位、加上折扣標籤，甚至自動計算每平方英尺價格。
範例： 地板商品有「$1.59/平方英尺」或「$14.31/箱」，Thunderbit 可同時抓取並計算單位價格，方便比較。
處理欄位名稱或格式不一致
Home Depot 可能用「現價」、「特價」、「今日特賣」或只顯示單一價格。Thunderbit AI 能判斷語境，正確抓取當前價格。
範例： 一個商品顯示「原價 $150，現價 $120」，另一個只顯示「$89.99」。Thunderbit 都能抓到正確價格，還能額外抓「原價」欄位。
無程式碼設定：只需兩步，無需選擇器或腳本
你完全不用寫程式。設定排程、輸入網址，剩下交給 Thunderbit。
範例： 電商團隊五分鐘內就能設好 Home Depot 價格追蹤器，完全不需 IT 協助。
範例：統一 Home Depot 商品的價格單位
假設你追蹤兩款地板商品：
- 商品 A：「$50/箱（覆蓋 20 平方英尺，$2.50/平方英尺）」
- 商品 B：「$2.70/平方英尺」
用 Thunderbit 設定「單位價格」和「總價」欄位，AI 會自動抓出「$2.50」和「$2.70」，即使 Home Depot 顯示方式不同，也能直接比較。
範例：處理欄位名稱不一致
Home Depot 有時用「現價」、「特價」、「今日特賣」或只顯示價格。Thunderbit AI 能辨識這些模式，正確抓取當前價格。若你想追蹤「原價」，只要加個欄位，Thunderbit 會自動填寫。
Thunderbit 與其他 Home Depot 價格追蹤工具比較
來看看 Thunderbit 跟其他熱門工具的對比：
| 功能 | Thunderbit（AI 網頁爬蟲） | Octoparse（視覺化爬蟲） | Visualping（變動監控） |
|---|---|---|---|
| 易用性 | 非常簡單（AI 驅動，2 步驟完成） | 中等（需學習操作流程） | 非常簡單（圈選即可監控） |
| 無需程式碼 | 是，完全無程式碼（AI 自動建議） | 是，但需學習工具 | 是，純視覺操作 |
| 批次追蹤 | 是，一次抓多個網址（50+） | 是，但需設任務 | 有限（每頁需單獨設監控） |
| 排程執行 | 是，內建排程，設定簡單 | 是，雲端方案支援排程 | 是，可定時檢查 |
| 數據輸出 | 結構化表格，可匯出 Sheets/Excel/DB | 結構化數據，需手動匯出 | 變動紀錄/通知（無表格） |
| 歷史數據 | 排程自動累積 | 需手動彙整 | 僅通知，無完整歷史 |
| 適應性 | 高——AI 能適應頁面變化 | 中——需手動調整流程 | 中——頁面變動易誤判 |
| 後處理 | 是——AI 可自動清理/轉換數據 | 少——需用戶自行處理 | 無——僅回報變動 |
| 技術門檻 | 無（任何商業用戶皆適用） | 有（需懂爬蟲概念） | 無（人人可用） |
| 費用 | 低——小量免費，約 $9/月即可用 | 高——雲端約 $119/月 | 低/中——小量便宜，大量貴 |
Thunderbit 專為想快速取得可用數據的商業用戶設計。Octoparse 適合願意花時間設定、預算較高的進階用戶；Visualping 則適合小規模、只需簡單通知的場景。
Home Depot 價格追蹤器實戰建議
有好工具還要用得巧，以下是最佳實踐：
1. 選對追蹤商品
- 直接競品： 追蹤與你自家商品競爭的 Home Depot SKU。
- 自家商品在 Home Depot 上架： 供應商可監控自家商品價格變動或錯誤。
- 市場標竿商品： 追蹤主力商品，掌握市場趨勢。
記得，Home Depot 的 代表他們也在盯著競爭對手，你更不能鬆懈。
2. 設定合適的追蹤頻率
- 每日： 適合大多數商品，能捕捉大部分價格變動。
- 每日多次或每小時： 適合價格波動大或促銷期間。
- 每週： 適合穩定品類或長期趨勢。
建議先從每日開始，根據實際變動再調整。
3. 善用大幅變動提醒
Thunderbit 雖未內建通知，但你可在 Google Sheets 設條件格式或腳本，標註大幅降價。或用 Thunderbit AI 自動加「價格變動」旗標，當今日價格與昨日不同時提醒。
4. 分析價格歷史數據
- 繪製價格趨勢圖： 看 Home Depot 是否有季節性降價。
- 計算最低/平均價： 有助談判與促銷規劃。
- 跨平台比較： 若同時追蹤 Lowe’s 或 Amazon，可比較誰先降價。
- 回答「Home Depot 會比價嗎」： 若發現 Home Depot 跟進競爭對手降價，你就有數據佐證。
5. 整合團隊工作流程
- Google Sheets： 與團隊共用儀表板。
- Airtable/Notion： 建立自訂工作區或自動通知。
- 銷售團隊： 談判或客戶溝通時引用價格歷史。
6. 定期檢查設定
Thunderbit AI 多數情況能自動適應網站變動，但建議每幾週檢查一次設定。若 Home Depot 大改版，重新執行「AI 建議欄位」即可。
7. 合理合法使用
抓取公開價格資訊屬業界常態，但請勿過度頻繁請求。Thunderbit 的排程設計有助你保持合理頻率。
結語：讓非技術團隊也能聰明追蹤價格
在電商世界，資訊就是力量。幾乎所有消費者都會比價，Home Depot 也隨時準備比價，擁有即時價格數據已經不是選項，而是必備。過去，只有會寫程式或有預算的團隊才能打造 Home Depot 價格追蹤器或價格歷史查詢。
Thunderbit 改變了這一切。無程式碼、AI 驅動，無論你是資深分析師還是行銷助理，都能在幾分鐘內建立強大的 Home Depot 價格追蹤器。你將獲得：
- 簡單易用： 無程式碼設定，AI 自動處理繁瑣細節。
- 全面性： 一次追蹤多商品、多欄位，集中管理。
- 穩定準確： AI 能適應網站變動，數據持續可靠。
- 自動化： 排程自動抓取，價格歷史自動累積。
- 高效決策： 數據可匯出分析，洞察趨勢，做出更聰明的決策。
對沒有工程師的電商團隊來說，Thunderbit 就像一把秘密武器，讓你和大團隊、資本雄厚的對手站在同一起跑線。
如果你想擺脫猜測、用數據說話，。打造你的 Home Depot 價格追蹤器，讓數據而非直覺，主導你的定價策略。你會發現，沒有它真的不行。
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常見問題
1. 為什麼電商團隊要追蹤 Home Depot 價格？
因為 Home Depot 經常被視為定價標竿，追蹤其價格有助於保持競爭力、規劃促銷、談判更好的供應條件，並即時回應比價政策。近九成消費者購前會比價，錯過降價訊息就可能流失訂單。
2. 傳統價格追蹤方式有什麼缺點？
手動追蹤耗時又易出錯。用程式碼寫爬蟲需要技術力且維護成本高。像 Octoparse、Visualping 這類視覺化工具，不是學習曲線高，就是無法產生結構化數據。對於要追蹤多 SKU 的非技術用戶都不理想。
3. Thunderbit 如何簡化 Home Depot 價格追蹤？
Thunderbit 是 AI 驅動、無程式碼的網頁爬蟲。能自動偵測並擷取商品數據，處理動態頁面，一次追蹤多個 SKU。透過排程自動建立價格歷史，並將乾淨結構化數據匯出到你常用的工具。
4. Thunderbit 能追蹤商品頁和分類頁嗎？
可以。Thunderbit 支援商品詳情頁和分類/搜尋結果頁，讓你同時監控單一 SKU 和整個商品群組，全部納入同一排程。
5. Thunderbit 比其他 Home Depot 價格追蹤工具好在哪？
Thunderbit 提供真正無程式碼設定、AI 欄位偵測、批次網址追蹤、內建排程與 AI 數據清理。相比 Octoparse 或 Visualping，設定更快、操作更簡單、數據更乾淨結構化，非常適合沒有工程師的商業團隊。