我永遠忘不了第一次看到一個電商營運團隊，手上只有一份 Excel、桌上泡著一壺咖啡，滿腦子希望地想追蹤 Home Depot 的價格。那畫面就像有人拿著小湯匙想把進水的船舱舀乾——再怎麼努力，還是沒轍。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、還是被對手用幾毛錢打敗的生死關鍵。現實是，大多數營運和銷售團隊根本沒工程師，光想到要寫網頁爬蟲就像沒說明書拼 IKEA 家具一樣，頭都大了。
那如果你完全不會寫程式，怎麼打造 Home Depot 價格追蹤器（還能查歷史價格）？傳統做法又有哪些坑？這篇就來聊聊價格追蹤為什麼重要、傳統方法的限制，以及像 這種不用寫程式的 AI 工具，怎麼讓每個人——沒錯，連最會用 Excel 的你——都能輕鬆追蹤 Home Depot 價格。
為什麼電商團隊要追蹤 Home Depot 價格
先來說說背景。在電商這個競爭超激烈的世界，價格就是一切。根據調查，將近 ，而且 。Home Depot 不只是家居建材巨頭，更是市場的價格風向球。只要 Home Depot 把電鑽降價 5%，其他競爭對手肯定馬上跟進。
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，更是：
- 競爭定價： 確保你的商品價格不會比 Home Depot 還高。
- 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 意味著他們會主動比價同款商品。你如果是競爭對手，必須隨時掌握他們的價格動態。
還有一點不能忽略：價格歷史查詢的價值。Home Depot 經常推出「今日特賣」、季節折扣、清倉等活動。如果你能掌握這些規律（像每年五月烤肉爐都會降價），就能提前備貨或安排促銷，搶得先機。
傳統價格追蹤方式的侷限
多數電商團隊的第一反應，可能就是每天派人上 把價格抄進 Excel。我真的看過這種做法，說實話，這種規模化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常常卡關：
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。但問題來了：。只能靠解析網頁 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 一改就掛了。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。
傳統無程式碼爬蟲工具（但操作複雜）
市面上有些「無程式碼」爬蟲工具，但大多需要你自己設計流程、調整選擇器、處理分頁。像 Octoparse 這類工具 ，雲端方案甚至要 。對非技術用戶來說，這就像你只想騎腳踏車，卻被塞進波音 747 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，價格變動時會通知你。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（和多數大型零售商一樣）有反爬蟲機制。請求太頻繁會被封鎖，網站一改版爬蟲就得重寫。沒有工程師隨時 standby，根本無法維護。
總結： 傳統方法不是超級耗時，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 推出的 ，就是因為我們親眼看到團隊在手動追蹤或搞複雜工具上浪費了多少時間和精力。Thunderbit 專為商業用戶設計——你只需要數據，不需要學電腦。
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，剩下的交給 AI。完全不用選擇器、腳本或煩惱。
- AI 智能欄位建議： Thunderbit 的 AI 會自動讀取頁面，建議正確的欄位——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，甚至即時計算每平方英尺價格。
- 一鍵匯出： 支援 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 等多種格式，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，輕鬆上手。
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 擴充套件，選擇「AI 建議欄位」。AI 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？可用欄位 AI 提示標準化價格單位或加上自訂標籤。例如：
- 標準化價格格式：「只輸出數字，不要貨幣符號。」
- 統一單位：「如果價格是每平方英尺，請根據覆蓋面積計算每箱價格。」
- 標註折扣：「如果有原價或折扣標示，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記。
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
先執行一次性抓取，預覽數據。Thunderbit 會提取資訊並顯示表格——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 自動填入欄位和資料，包括價格。
- Thunderbit 雲端模式可同時平行抓取最多 50 個網址。
- 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
打開你的 Google Sheet（或其他匯出平台），每天都會有每個商品的新數據行，隨時間累積價格歷史。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器
Thunderbit 不只是抓價格，更讓數據真正為你所用。你可以這樣自訂 Home Depot 價格追蹤器：
選擇合適欄位
至少要追蹤商品名稱、型號、價格和日期。Home Depot 頁面常有多種識別碼（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」。用欄位 AI 提示：
- 價格只輸出數字（方便計算）。
- 是否包含貨幣符號。
- 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計價。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 可同時提取單位價格和總價，甚至自動計算缺漏值。這樣不論 Home Depot 怎麼標價，你都能直接比較。
加上自訂標籤或旗標
想知道商品是否特價？加一欄「是否特價」，讓 Thunderbit 根據有無「原價」或折扣標示自動填「是」或「否」。
整合多種頁面數據
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、每個網站都重設爬蟲。只要貼上網址，Thunderbit 自動搞定。
範例： 你要追蹤 20 個 Home Depot SKU，不用設 20 個爬蟲，只要把網址全貼進 Thunderbit 一個排程就行。
批次抓取：一次追蹤多商品
Thunderbit 可同時平行抓取 50 個頁面。不論你要監控 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，甚至計算每平方英尺價格。
範例： 地板商品標價「$1.59/平方英尺」或「$14.31/箱」，Thunderbit 可同時提取並計算單位價格，方便比較。
處理欄位名稱或格式不一致
Home Depot 可能標示「現價」、「特價」、「今日特賣」或只顯示單一價格。Thunderbit 的 AI 能理解語境，正確提取當前價格。
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，還能額外提取「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，剩下的交給 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 會自動提取「$2.50」和「$2.70」，即使 Home Depot 標示方式不同，也能直接比較。
範例：處理欄位名稱不一致
Home Depot 有時標示「現價」、「特價」、「今日特賣」或只顯示價格。Thunderbit AI 能辨識這些模式，每次都抓到正確價格。想追蹤「原價」也只要加一欄，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 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 全自動建議） | 是，但需學習工具 | 是，純視覺操作 |
| 批次追蹤 | 是，一次可抓多個網址（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（無整合表格） |
| 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 能自動適應頁面變化 | 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 | 極少——需自行處理 | 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） |
| 成本 | 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 價格追蹤器的最佳實踐
有了好工具，只是成功的一半。以下是讓 Home Depot 價格追蹤發揮最大效益的建議：
1. 選對要監控的商品
- 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，你也不能鬆懈。
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。
- 每日兩次或每小時： 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，根據實際變動頻率再調整。
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： 有助於談判和促銷。
- 跨平台比較： 若同時追蹤 Lowe’s 或 Amazon，可比較誰先降價。
- 回應「Home Depot 會比價嗎」： 若發現 Home Depot 跟進競爭對手降價，數據就是證據。
5. 整合團隊工作流程
- Google Sheets： 與團隊共享儀表板。
- 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 能自動適應大多數網站變動，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 的排程設計能幫你保持合理頻率。
結論：讓非技術團隊也能聰明追蹤價格
在電商領域，資訊就是力量。幾乎所有消費者都會比價，像 Home Depot 這樣的零售商也會主動比價，擁有即時價格數據早已不是選項，而是必需。過去，只有會寫程式或有預算的團隊才能打造真正的 Home Depot 價格追蹤器或價格歷史查詢工具。
Thunderbit 改變了這一切。靠著無程式碼、AI 驅動的設計，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 幫你搞定繁瑣細節。
- 全面性： 一次追蹤多商品、多數據點，集中管理。
- 穩定準確： AI 能自動適應網站變動，數據始終可靠。
- 自動化： 排程自動抓取，價格歷史自動累積。
- 高行動力： 數據可匯出到各種工具，輕鬆分析趨勢，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，讓你能和大團隊、重資本競爭。
如果你準備好用數據取代猜測，。建立你的 Home Depot 價格追蹤器，讓數據——而非直覺——引領你的定價策略。你會發現，沒有它真的很難回頭。
想深入了解？歡迎參考 上更多教學與攻略，包括 及 。
準備好打造自己的 Home Depot 價格追蹤器了嗎？
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，並及時回應比價政策。近九成消費者購物前會比價，錯過降價訊息可能直接損失訂單。
2. 傳統價格追蹤方式有什麼缺點？
手動追蹤耗時又容易出錯。用程式寫爬蟲需要技術力且維護成本高。像 Octoparse、Visualping 這類視覺化工具，不是學習曲線陡峭，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 驅動的無程式碼網頁爬蟲，能自動偵測並擷取商品數據，支援動態頁面，一次可平行追蹤多個 SKU。透過排程自動建立價格歷史，並輸出乾淨結構化數據到你常用的工具。
4. Thunderbit 能同時追蹤商品頁和分類頁嗎？
可以。Thunderbit 可同時抓取商品詳情頁和分類/搜尋結果頁，讓你能同時監控單一 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、輸出更乾淨結構化，非常適合沒有工程師的商業團隊。