讓我先說個小故事。幾年前，我剛開始做電商時，曾經花上好幾個小時——有時甚至好幾天——埋頭把 Amazon 上的商品價格和評分一筆一筆複製到試算表裡。我也試過用 Python 腳本來自動化，但只要 Amazon 稍微改一下網站，整個流程就會壞掉。那種感覺就像在玩一場沒完沒了的「打地鼠」遊戲，只不過地鼠變成了 HTML 標籤，而我的槌子則是耐心。
快轉到今天，情況已經完全不同。多虧了 AI 驅動工具，抓取 Amazon 商品資料不再只是開發者或最硬派的試算表戰士的專利。在這篇指南裡，我會帶你了解 Amazon 爬取怎麼運作、為什麼重要，以及——最重要的是——任何人（沒錯，就算你從來沒寫過一行程式碼也可以）都能用我們的 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能，在幾個點擊內抓取豐富的 Amazon 商品資料。
什麼是 Amazon 爬取？通往電商洞察的入口
Amazon 爬取，簡單來說，就是用自動化方式從 Amazon 網站擷取商品資訊，例如價格、標題、評分、圖片和賣家資訊。你不用一個一個手動複製貼上，而是透過工具或腳本一次抓下所有資料，整理成整齊的表格或試算表。
為什麼大家要這麼做？因為 Amazon 是電商龍頭，約占 ，並列出 。而且有超過 。這代表 Amazon 的資料——價格、評論、暢銷品等等——對電商團隊、業務和研究人員來說，都是蘊藏可行洞察的金礦。
抓取 Amazon 主要有兩種方式：
- 傳統程式碼方法： 使用 Requests、BeautifulSoup 或 Scrapy 這類函式庫撰寫 Python 腳本。
- 無程式碼 AI 工具： 使用瀏覽器擴充功能或網頁應用程式（像 Thunderbit），讓 AI 幫你「讀懂」頁面並擷取資料。
為什麼 Amazon 爬取對電商與業務團隊很重要
來說點實際的。為什麼要費工夫去抓取 Amazon？以下是一些真實世界的應用情境，以及它們能帶來的商業效益：
| 應用情境 | 商業效益 |
|---|---|
| 價格監控 | 追蹤競爭對手價格，維持競爭力，並推動動態定價策略。 |
| 競品分析 | 分析競爭商品的功能、評分與評論，找出市場缺口並優化產品策略。 |
| 產品研究 | 找出暢銷品並分析評論，發掘趨勢、改進自家商品。 |
| 開發潛在客戶 | 尋找第三方賣家或品牌，作為合作或接洽機會。 |
透過自動化 Amazon 資料收集，你不只是省時間，更是在做出更好、更快的決策。原本要花好幾天手動完成的工作，現在幾分鐘就能搞定，讓團隊能把重心放在策略，而不是重複性勞動。再加上即時更新的資料，你甚至能在競爭對手察覺之前就先對市場變化做出反應。
比較 Amazon 爬取方案：Python 腳本 vs. AI 工具
精彩的地方來了。Amazon 爬取大致可以分成兩派：傳統的 Python 腳本陣營，以及新一代的 AI 驅動工具。來看看兩者差異：
| 面向 | 傳統程式碼（Python 腳本） | AI 驅動工具（Thunderbit） |
|---|---|---|
| 技術門檻 | 需要程式設計知識與網頁爬取經驗。 | 不需要寫程式；專為非技術使用者設計。 |
| 設定時間 | 設定較久；每個網站的腳本撰寫與測試可能要花好幾個小時。 | 設定快速；通常只要 2 到 3 次點擊，AI 就能偵測欄位。 |
| 維護成本 | 很高——Amazon 版面一改，腳本就會失效；你必須修正並持續維護。 | 很低——AI 會自動適應版面變動；防封鎖則由後端處理。 |
| 彈性 | 控制力最高；只要你願意寫程式並維護，就能抓取任何資料。 | 足以應付多數使用情境；可直接處理分頁、子頁面與複雜版面。 |
| 擴充性 | 如果你建好基礎設施（代理伺服器、主機等），可以擴充，但需要專業知識。 | 為大多數商業需求設計，可輕鬆擴充；只需升級方案即可獲得更多額度。 |
| 輸出與整合 | 輸出內容取決於你寫的程式（CSV、Excel、資料庫）；整合需手動或透過 API。 | 一鍵匯出到 CSV、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion——資料類型保留，直接接上你的工作流程。 |
傳統程式碼能給你終極掌控權，但代價是時間與持續維護。像 Thunderbit 這類 AI 驅動工具則優先考慮速度與易用性，非常適合想要成果、又不想被繁瑣流程拖累的商務使用者。
認識 Thunderbit：最簡單的 Amazon AI 網頁爬蟲
來聊聊 Thunderbit——我們為想要 Amazon 資料、卻不想面對一堆麻煩的人打造的 。我共同創立 Thunderbit，就是因為親眼看到團隊在程式碼上反覆折騰，或在修補壞掉的爬蟲上浪費了多少時間。Thunderbit 的目標，就是把網頁資料擷取做得像叫外送一樣簡單。
主要功能：
- AI 建議欄位： 只要按一下，Thunderbit 就會掃描 Amazon 頁面，建議像商品名稱、價格、評分、圖片和供應商等欄位。不必再猜欄位名稱，也不用在 HTML 裡找來找去。
- 子頁面與分頁爬取： 可跨多個頁面（分頁）抓取，或深入每個商品詳情頁（子頁面）取得更完整的資料——Thunderbit 會幫你處理導航。
- 即時範本： 對 Amazon 而言，你可以直接使用預先建立好的範本，明確知道該抓什麼。想要商品詳情、評論，還是搜尋結果？都有對應範本。
- 資料類型辨識： Thunderbit 能分辨文字、數字、圖片與 URL，讓匯出的資料乾淨、可直接分析。
- 免費資料匯出： 可匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV/JSON——永遠不額外收費。
- 多語言支援： 可抓取 的 Amazon 網站。
- 排程： 設定定期爬取，保持資料最新。
Thunderbit 是為非技術使用者設計的，但就連開發者也告訴我，它能幫他們省下原型開發與處理「髒亂」爬取工作的時間。
逐步教學：用 Thunderbit 抓取 Amazon 商品資料
準備好動手了嗎？別擔心，手不會真的弄髒。以下是使用 Thunderbit 抓取 Amazon 商品資料的方法：
1. 安裝 Thunderbit Chrome 擴充功能
前往 並將 Thunderbit 加到你的瀏覽器中。安裝完成後，你會在工具列看到 Thunderbit ⚡ 圖示。登入即可，Google 或電子郵件都可以。
2. 前往 Amazon 並開啟 Thunderbit
打開你要抓取的 Amazon 頁面——可能是「wireless headphones」的搜尋結果頁，或某個特定商品的詳情頁。點擊 Thunderbit 圖示開啟側邊欄，然後選擇 Web Scraper 工具。
3. 使用「AI 建議欄位」自動偵測商品資料
按下 AI 建議欄位 按鈕。Thunderbit 的 AI 會掃描頁面，並建議像商品名稱、價格、評分、評論數、商品 URL 和圖片等欄位。如果是商品詳情頁，可能會看到標題、價格、品牌、SKU 和庫存狀態等欄位。
4. 視需要調整欄位
想新增或重新命名欄位？直接輸入就行。需要抓取賣家名稱或 ASIN？新增一個欄位，並描述你想要的內容——Thunderbit 的 AI 會嘗試抓出來。你也可以替每個欄位設定資料類型（文字、數字、圖片、URL）。對進階使用者來說，AI 改善欄位 功能可以讓你即時微調或轉換資料（例如把所有價格轉成 USD，或依關鍵字對商品分類）。
5. 啟用分頁或子頁面爬取
如果你想抓取多個頁面，打開分頁選項並設定要抓取的頁數。Thunderbit 會自動點擊「下一頁」並收集每一頁的結果。若是子頁面（例如商品詳情頁），啟用子頁面爬取即可——Thunderbit 會逐一點進每個商品，抓取額外欄位，再回到清單頁。
6. 點擊「爬取」並看資料自動進來
按下爬取按鈕。Thunderbit 會即時高亮並擷取資料，必要時自動穿梭於各頁面與子頁面。你會看到表格逐步填入每個商品的列資料。
7. 預覽並檢查資料
完成後，先檢查表格內容。如果少了某個欄位或看起來怪怪的，調整欄位後再跑一次。通常情況下，AI 建議第一次就能抓得很準。
8. 匯出結果到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion
點擊匯出或下載，選擇格式——CSV、Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。Thunderbit 的匯出完全免費，所以盡量用。你的資料會乾淨、可直接分析，圖片、數字和連結都會以正確格式保留。
專業建議：
- 若是大規模爬取（數千個商品），先把 Amazon 結果篩成較小的區塊。
- 使用 Thunderbit 的排程功能，自動化重複爬取。
- 確保你使用的是正確的 Amazon 地區站點（例如 .com、.co.uk），以符合目標市場。
想看更詳細的操作流程，請參考我們的 。
進階 Amazon 爬取：分頁、子頁面與資料增強
Thunderbit 不只是幫你抓基礎資料。以下是進一步提升 Amazon 爬取能力的方法：
抓取多個頁面（分頁）
Amazon 搜尋結果是分頁呈現的——通常每頁 50 個商品。Thunderbit 的分頁功能讓你可以按需求抓取任意多頁。只要設定頁數，其餘交給 Thunderbit，它會幫你整理出連續的商品清單。
抓取子頁面（連結頁）
只看搜尋結果頁還不夠嗎？Thunderbit 的子頁面爬取會點進每個商品詳情頁，抓取更豐富的資料，例如規格、評論或賣家資訊。這對建立完整商品目錄或分析賣家趨勢非常有幫助。
資料增強與轉換
Thunderbit 的 AI 不只是複製資料，還能在爬取過程中直接轉換資料：
- 分類： 新增「Category」欄位，並指示 Thunderbit 根據標題中的關鍵字將商品分類。
- 貨幣轉換： 即時把價格轉成你想要的貨幣。
- 圖片擷取： 將某欄標記為「圖片」，Thunderbit 就會抓取圖片網址或檔案。
處理複雜內容
Amazon 頁面有時會很棘手——像是輪播、可展開區塊，或是分頁評論。Thunderbit 使用無頭瀏覽器技術和 AI 來處理這些情況；而且對於評論，還有專門的 。
限制與最佳實務
如果要爬取超大規模資料，建議把任務拆成小批次，並在離峰時段執行。Thunderbit 的防封鎖機制通常能讓過程順利，但如果遇到 CAPTCHA，可能還是得手動解一下（雖然不常見，但確實會發生）。
選擇合適的 Amazon 爬取工具：開發者 vs. 商務使用者
那麼，哪種做法最適合您？這裡有個快速決策指南：
- 開發者或有工程資源的團隊：
- 偏好 Python 腳本或 API，以獲得最大控制力、自訂整合與大規模專案能力。
- 願意投入設定與後續維護的時間。
- 商務使用者、分析師、電商營運或業務：
- 最適合使用像 Thunderbit 這樣 AI 驅動的無程式碼工具。
- 幾分鐘就能拿到結果，不用等好幾天，也不需要找 IT 支援。
- 只需一小部分的成本，就能處理 80–90% 的使用情境。
- 混合做法：
- 有些團隊會先用 AI 工具做原型，等需求超出能力範圍後再轉成程式碼。
- 就連開發者也會拿 AI 爬蟲處理快速任務或難纏網站。
以我的經驗來說，除非您每天要爬取數百萬頁，或需要非常深度的客製化整合，否則像 Thunderbit 這樣的 AI 工具幾乎都能滿足需求，而且沒有那麼多麻煩。
匯出並運用你的 Amazon 資料：電商團隊的下一步
一旦你把 Amazon 資料抓下來，真正好玩的部分才開始。Thunderbit 讓你很容易把資料匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。接下來你可以這樣做：
- 定價分析： 將你的價格與競品比較，追蹤隨時間的變化，並調整策略。
- 品類與庫存決策： 找出暢銷品與趨勢商品，作為備貨依據。
- 競品基準比較： 建立儀表板，視覺化評分、功能與市場缺口。
- 評論與情緒分析： 分析客戶評論，找出痛點或亮點功能。
- 開發潛在客戶： 整理賣家或品牌名單，作為接洽名單。
- 協作： 在 Google Sheets 或 Notion 中與團隊共享即時資料庫。
- 自動化： 設定定期爬取，並建立提醒（例如競爭對手降價時）。
Thunderbit 的匯出永遠免費，且會保留所有資料類型——文字、數字、圖片、連結——讓你可以直接進入分析或報表工作。
重點整理：用 AI 讓 Amazon 爬取更聰明
我們來回顧一下：
- Amazon 的資料是電商的金礦，但手動抓取或用老派腳本處理都很痛苦。
- 像 Thunderbit 這樣的 AI 網頁爬蟲，讓 Amazon 資料對每個人都可用，而不只是開發者。
- Thunderbit 以易用性為核心： 一鍵欄位偵測、自動分頁與子頁面爬取，以及可直接匯出到你喜愛的工具。
- 商務團隊透過自動化 Amazon 資料收集，能省下時間並做出更好的決策。
- 選擇適合你需求的工具： 程式碼提供極致控制，AI 工具則提供速度與易用性。
- 最好的學習方式，就是親自試試看。 下載 Thunderbit、抓一些 Amazon 資料，看看它如何改變你的工作流程。
Amazon 商品資料不必只屬於大型科技團隊的秘密武器。有了 AI 和 Thunderbit 這類工具，任何人都能把 Amazon 無窮無盡的商品頁面轉化為可行洞察——不用寫程式、不必焦慮，只要更聰明地做生意。
祝你爬取順利，也願你的商品永遠領先競爭對手一步。
準備開始了嗎？
常見問題
1. 什麼是 Amazon 爬取？它為什麼對電商有用？
Amazon 爬取是從 Amazon 網站自動擷取商品資料——例如價格、評分、評論與圖片。它對電商團隊非常重要，因為 Amazon 掌握超過 37% 的美國電商市場，使其資料對競品追蹤、定價分析、產品研究與開發潛在客戶都極具價值。
2. 用 Python 腳本和 AI 工具抓取 Amazon，有哪些主要差異？
Python 腳本提供完整控制與高度自訂，但需要程式能力、設定時間，且當 Amazon 版面變動時還要持續維護。相較之下，像 Thunderbit 這樣的 AI 工具不需要寫程式，能自動適應變化，並專為非技術使用者設計，讓你只需幾個點擊就能拿到結果。
3. Thunderbit 如何讓非開發者更容易進行 Amazon 爬取？
Thunderbit 是一款無程式碼 Chrome 擴充功能，利用 AI 偵測並擷取 Amazon 頁面的資料欄位。它支援分頁、子頁面爬取、自動欄位建議、匯出到 Excel/Google Sheets，甚至還能定期爬取——非常適合需要快速取得準確資料、又不想寫程式的商務使用者。
4. 我可以把用 Thunderbit 抓到的 Amazon 資料拿來做什麼？
你可以分析競品定價、監控商品趨勢、擷取賣家潛在名單、從評論中評估客戶情緒，還能建立儀表板或報表。Thunderbit 支援匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 和 Airtable 等工具，因此你的資料可以立即用於工作與協作。
5. 誰適合使用 Thunderbit？什麼時候 Python 爬蟲會是更好的選擇？
Thunderbit 最適合想要快速、可靠資料，又不想動用開發人員的電商專業人士、分析師和業務團隊。Python 爬蟲則更適合需要客製化工作流程、深度整合，或要大規模抓取大量資料的開發者。