解開數位世界的謎題，總是讓人有種破案的快感，尤其是想查找某人工作單位的時候。不管你是獵頭、業務在做名單開發，還是單純想知道大學同學現在在哪家公司，網路上其實藏著一堆線索。身為長期在 SaaS 和自動化領域打滾的人，我超清楚選對工具有多重要——原本要花一整天的調查，現在幾分鐘就能搞定，還能在群組裡小小炫耀一下。
這篇指南會帶你從最經典的社群媒體搜尋，到結合 AI 自動化的 ，手把手教你怎麼用網頁爬蟲查找某人工作單位。不管你是表格控，還是想擺脫手動查找的苦差事，這裡都能找到適合你的方法。
為什麼要查找某人工作單位？
老實說，查詢某人的職場資訊不只是單純好奇，背後其實有很多正當理由：
- 業務開發與名單建立： 在 B2B 銷售領域，知道潛在客戶的雇主，能幫你精準鎖定對象、個人化溝通。。
- 招募與徵才： 人資和主管常常要查核候選人的工作經歷和現職。。
- 人脈經營： 也許你想跟會議上認識的人再聯絡，或只是想知道老同學現在在哪裡發展。
- 盡職調查與背景查核： 有時候為了合作或安全考量，需要確認對方的工作單位。
- 純粹好奇： 有時候就只是想看看前任是不是進了他夢想的那間新創公司。
即時又正確的職場資訊，能幫你做出更聰明的決策，避免尷尬，也可能開啟新機會。不過，網路上的資料不一定即時更新，資訊正確性和隱私同樣重要，建議多方比對。
快速入門：用社群媒體查找某人工作單位
社群媒體就像現代的數位名牌，想要快速找到答案，從這裡下手最有效。
LinkedIn：職場資訊的首選
是全球最大職場社群，超過 10 億會員。大部分人都會在「經歷」欄位標註現職。我的建議：
- 直接搜尋姓名： 在 LinkedIn 搜尋欄輸入對方名字。如果名字很常見，可以加上地區、產業或學校等條件。
- 看「現任公司」欄位： 找到最新的職位資訊，標註「現任」的通常就是目前雇主。
- 比對學歷、頭像和共同人脈： 對於同名同姓的人特別重要。LinkedIn 也有 可以參考。
LinkedIn 資訊驗證小技巧
- 經歷時間戳記： 確認職位標註為「現任」。
- 驗證徽章： 藍色徽章代表已驗證工作郵箱。
- 公司頁面交叉比對： 進入公司 LinkedIn 頁面，點「員工」標籤，查查有沒有這個人。
- 共同人脈： 有共同朋友可以私下請對方幫忙確認（但別太打擾）。
- 外部連結： 有些人會在部落格或會議簡介附上 LinkedIn，方便交叉驗證。
Facebook 及其他平台進階搜尋
有時也能找到工作資訊，雖然不一定完整，但值得一試：
- 個人檔案「關於」欄： 如果你們是好友（或對方公開），可以直接看到工作單位。
- 姓名＋公司搜尋： 在搜尋欄輸入「Jane Smith Acme Corp」，有時會直接顯示「任職於 Acme Corp」。
- 公司頁面「員工」篩選： 進入公司 Facebook 頁面，查看「人員」區塊。
Instagram & Twitter
- Instagram 個人簡介： 有些人會在簡介標註職稱或公司，也可能在貼文標記工作地點。
- Twitter 簡介： 。這也是快速找到線索的好方法。
專家小撇步
如果社群媒體找不到，不妨用 Google 搜尋「姓名＋works at [公司]」或「職稱＋城市」。有時新聞稿、校友名錄或報導會出現你要的資訊。
超越社群：人名搜尋引擎與公開紀錄
有時候社群媒體查不到，可能是對方隱私設定很嚴，或名字太常見。這時可以試試人名搜尋引擎和公開紀錄：
- 人名搜尋網站： 、、 這類網站會彙整公開紀錄，可能列出現任或過往雇主，但準確度有限，僅供參考。
- 公開紀錄與執照查詢： 如果對方是律師、醫師、不動產經紀人等專業人士，可以查國家或州政府的執照資料庫，通常會標註現職。
- 公司官網： 如果懷疑對方在某公司，可以查「關於我們」或「團隊」頁。小公司常會列出全體員工，大公司多半只列高層。
- 政府名錄： 有些政府機關會公開員工名單或聯絡方式。
這些來源可能過時或不完整，建議搭配其他資訊交叉比對。
Thunderbit 登場：用 AI 網頁爬蟲查找工作單位
重頭戲來了！ 是一款 AI 驅動的 Chrome 擴充功能，讓網頁爬蟲變得超簡單——不用寫程式、不用手動複製貼上，也不用盯著一堆名單看到眼花。
為什麼選 Thunderbit？
- AI 智能網頁爬蟲： Thunderbit 會自動理解網頁結構，幫你擷取需要的資料——姓名、公司、職稱、郵箱等，只要告訴它需求，剩下交給 AI。
- 零程式碼、操作超簡單： 在任何網站啟動 Thunderbit，點「AI 建議欄位」，AI 會自動推薦如「姓名」、「職稱」、「公司」等欄位，按下「擷取」就搞定。
- 自動化重複性工作： 不管是公司團隊頁、產業名錄、會議參加者清單，Thunderbit 都能幾秒內整理成結構化表格。
- 高擴展性： 不管你要查 50、500 還是 1 萬筆資料，Thunderbit 都能輕鬆應對。有用戶曾在 。
你可以直接。
用 Thunderbit 擷取團隊頁與名錄
假設你懷疑 Alice 在 TechCorp 工作，該公司「團隊介紹」頁面列出所有員工，但要手動瀏覽 100 多個名字真的太累。我的做法：
- 在 Chrome 開啟 TechCorp 的團隊頁。
- 點 Thunderbit 擴充功能，開啟人工智慧網頁爬蟲。
- 點「AI 建議欄位」，AI 會分析頁面並推薦如「姓名」、「職稱」等欄位。
- 按「擷取」，Thunderbit 會把所有姓名和職稱整理成表格。你可以快速搜尋 Alice，確認她的職稱和雇主，還能把資料匯出成 CSV、Excel 或直接傳到 Google Sheets。
這套流程同樣適用於線上名錄、黃頁、產業論壇，甚至 PDF（Thunderbit 也能擷取 PDF 內文字）。
用子頁面爬蟲深入擷取員工個人檔案
Thunderbit 最強大的地方在於，很多名錄只顯示基本資訊（像姓名、職稱），但詳細資料（像完整簡介或郵箱）通常藏在個人頁面。手動點擊數十個檔案頁？太浪費時間。
用 Thunderbit 的「子頁面爬蟲」功能：
- 進入主名錄頁面。
- 在 Thunderbit 啟用子頁面爬蟲。
- 讓 AI 自動偵測個人檔案連結，並指定要擷取的欄位（如「職稱」、「部門」、「郵箱」）。
- Thunderbit 會自動逐一拜訪每個檔案頁，擷取詳細資料，並彙整成一份表格。
這對大學教職員名錄、協會會員清單或任何需要深入挖掘的網站特別有用。有用戶曾用 Thunderbit 。
從郵箱域名判斷工作單位
有時候，最快的線索就藏在郵箱地址裡。如果你有像 john.doe@companyname.com 這種郵箱，基本上答案就出來了。
怎麼拿到對方郵箱？
- 對方可能主動提供，或已經在你的聯絡人裡。
- 也可能在社群媒體或個人網站公開。
- 用 Google 搜尋「姓名 email」或「First.Last@company.com」。
- 或直接用 Thunderbit 內建的 從任何網頁、名錄甚至 PDF 擷取郵箱。
Thunderbit 郵箱提取器怎麼用
- 在相關頁面（像會議名單、大學職員名錄）啟動郵箱提取器。
- Thunderbit 會即時擷取所有可見郵箱。
- 分析 @ 後面的域名，如果是公司網域，通常就是雇主。
- 可以把結果匯出成 CSV、Excel 或 Google Sheets 進一步分析。
Thunderbit 的郵箱提取功能免費又快，適用於任何網站或貼上的文字，甚至能處理圖片或 PDF 內的郵箱。
實際案例
假設你在某專業團體名單上發現 roberta.sanchez@medsolved.com，即使沒聽過「MedSolved」，只要去 看一下，就能確認這是一家醫療公司，Roberta 的雇主也就一目了然。
建立潛在客戶名單：用 Thunderbit 自動化查找雇主
如果你是業務、招募或需要大量建立人員與雇主名單的工作，Thunderbit 絕對是你的神隊友。
步驟教學：打造雇主名單資料庫
- 鎖定資料來源： 求職網站、專業名錄、LinkedIn 搜尋結果或公司團隊頁。
- 用 Thunderbit 擷取： 可以用現成範本（像 ）或 AI 網頁爬蟲擷取姓名、職稱、公司等資訊。
- 資料增豐： 利用 Thunderbit 的郵箱提取或資料增豐功能補齊聯絡方式。
- 匯出到常用工具： 下載成 CSV，或直接匯入 。
- 整理與更新： 排序、去重、驗證資料。Thunderbit 還支援 ，讓名單隨時保持最新。
這套流程能把原本要花好幾小時（甚至幾天）的手動工作，變成可重複、可擴展的自動化作業。你的表格也會前所未有地整齊！
方法比較：手動搜尋 vs. 自動化工具
來看看兩種方式的差異：
| 面向 | 手動搜尋（社群、Google 等） | 自動化工具（Thunderbit & AI 爬蟲） |
|---|---|---|
| 時間效率 | 慢，一次查一筆，大量名單需數小時 | 極快，數十到數百筆只需幾分鐘（快 100 倍） |
| 擴展性 | 大量資料需大量人力 | 高度擴展，可處理上千筆 |
| 準確度與更新 | 取決於人工細心度，易有錯誤 | 準確度高，重跑即可更新 |
| 資訊深度 | 可判斷語境與細節 | 擷取結構化資料，可深入子頁面 |
| 易用性 | 少量查詢簡單，大量繁瑣 | 初次設置後，大量作業輕鬆 |
| 成本 | 免費（但耗時）；部分網站收費 | 有免費方案，重度用戶可升級（Thunderbit 價格） |
| 合規與風險 | 合理使用風險低 | 須遵守網站規範與隱私法規 |
| 彈性 | 人工可隨時調整 | Thunderbit 對結構化資料彈性高 |
什麼時候該用哪種？
- 少量查詢時，手動就夠。
- 大量名單、重複性高或需要結構化匯出時，建議用 Thunderbit。
- 混合方式最靈活：大量自動化，重點人工驗證或補充。
查找工作單位時的道德與隱私考量
擁有大量資料，也意味著更大的責任。請記得：
- 尊重隱私設定： 不要試圖繞過對方的隱私權限或用不正當手段。
- 善用資訊： 聯絡對方時要有禮貌、專業，避免造成困擾。
- 勿濫用人名搜尋資料： 聚合網站的資料不可用於正式錄用決策，除非符合法規。
- 遵守資料保護法： 如果你在歐盟、加州等地，請了解 GDPR/CCPA 等規範。
- 遵守網站條款： 有些網站（像 LinkedIn）禁止爬蟲，請合理使用 Thunderbit，避免過度抓取。
- 勿騷擾或濫發訊息： 只用於正當用途，千萬別跟蹤、騷擾或未經邀請登門。
- 妥善保管資料： 把名單當成敏感資訊好好保存。
- 適時直接詢問： 有時直接問對方最快。
想了解更多道德爬蟲原則，可以參考。
步驟總結：用線上工具查找某人工作單位
快速檢查清單如下：
- 從社群媒體開始：
- LinkedIn：用姓名、地區、產業篩選。
- Facebook：查「關於」欄或姓名＋公司搜尋。
- Instagram/Twitter：看簡介或貼文有沒有職場資訊。
- 用搜尋引擎輔助：
- Google 搜尋姓名＋「works at」、城市或職稱。
- 試試人名搜尋引擎：
- TruePeopleSearch、FastPeopleSearch 等。
- 查詢公開紀錄與執照：
- 專業人士可查國家/州名錄。
- 瀏覽公司官網：
- 查「關於我們」或「團隊」頁。
- 用 Thunderbit 自動化：
- 擷取名錄、團隊頁或搜尋結果。
- 啟用子頁面爬蟲深入個人檔案。
- 用郵箱提取器收集郵箱。
- 多方驗證：
- 交叉比對多個來源。
- 尊重界線：
- 合理使用資訊，妥善保管並適時更新。
結論與重點整理
查找某人工作單位比以前容易，但要高效又合規，關鍵在於善用工具和常識：
- LinkedIn 起手式： ，通常最快找到答案。
- 善用社群與搜尋引擎： 。
- 人名搜尋與公開紀錄補缺口： 對專業或公職人員特別有用。
- Thunderbit 強化效率： 大量查找時， 可自動化網頁爬蟲、子頁面導航和郵箱提取，幫你省下大把時間。
- 別忽略郵箱域名： 郵箱常常直接透露雇主。
- 手動 vs. 自動化： 少量查詢靠人工，大量名單靠自動化，混合運用效果最好。
- 務必驗證並尊重隱私： 多方確認資訊，並合理使用。
想擺脫手動複製貼上的苦差事？，讓你的查找工作更有效率。如果想學更多自動化網路資料蒐集技巧，歡迎逛逛 。
祝你搜尋順利，數位偵探之路收穫滿滿（也少盯幾張小頭像）。
常見問題
1. 用線上工具查找某人工作單位是否合法？
只要用的是公開資訊並尊重隱私設定，就是合法的。請勿擷取私人資料或用於歧視性用途，並遵守 GDPR、CCPA 等資料保護法。
2. Thunderbit 能擷取 LinkedIn 或其他社群網站資料嗎？
Thunderbit 可以擷取多數網站資料，包括 LinkedIn 搜尋結果和公司頁，但請遵守各平台服務條款。建議優先用於公開名錄、團隊頁和產業論壇。
3. 線上查到的工作資訊準確嗎？
要看來源。LinkedIn 通常比較新，但人名搜尋引擎和公開紀錄可能過時。建議多方比對，並確認時間戳、頭像和共同人脈。
4. 如果對方名字很常見怎麼辦？
可以加上城市、學歷或共同人脈等條件縮小範圍。Thunderbit 的 AI 也能從名錄中擷取結構化資料，幫你更快比對正確對象。
5. Thunderbit 擷取的資料可以匯出嗎？
當然可以。Thunderbit 支援匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion，也能下載 CSV 或 JSON，方便整合到 CRM 或外聯工具。
想深入了解網頁爬蟲和自動化，歡迎參考以下教學：
準備好提升你的資料查找效率了嗎？。