我還記得第一次為了自己的專案，想比較三大外送平台的餐廳價格。那時候我準備好一份 Google 試算表、一杯熱咖啡，心想應該很快就能搞定。沒想到四個小時過去，我還在手動複製貼上菜單、價格和評論，手都快抽筋了，咖啡也早就冷掉，原本以為的小研究，瞬間變成無止盡的苦差事。
是不是很有感？你絕對不是唯一這樣的人。隨著外送產業爆炸性成長——，預計 ——大家對數據的渴望也越來越高。不管是餐廳老闆、產業分析師還是業務團隊，都想掌握這些資訊，但手動收集資料真的像剝一百顆洋蔥一樣痛苦。這時候，網頁爬蟲工具就超級派得上用場。今天我就要帶你用 ——我們團隊開發的人工智慧網頁爬蟲，手把手教你怎麼輕鬆抓取外送平台數據（以 Uber Eats 為例），讓這一切變得又快又簡單。
準備好了嗎？這次不用再喝冷掉的咖啡了。
什麼是外送平台數據？為什麼要抓取？
所謂「外送平台數據」，就是像 Uber Eats、DoorDash、Grubhub 這些平台上，琳瑯滿目的結構化（有時也很雜亂）資訊，包括：
- 餐廳資訊： 名稱、地址、電話、料理類型、評分、評論數、價位、營業時間等。
- 菜單內容： 菜名、描述、價格、照片，有時還有營養標示或標籤（像「純素」、「辣味」）。
- 配送資訊： 預估送達時間、外送費用、距離等。
- 促銷活動： 特價、優惠券、折扣等。
- 顧客回饋： 餐廳及單品的評分與文字評論。
為什麼要抓這些資料？因為這些數據對想在競爭激烈市場中做出明智決策的人來說，根本是寶藏。透過抓取外送網站數據，你可以洞察：
- 某個城市現在流行什麼料理和菜色
- 競爭對手怎麼訂價、推廣菜單
- 顧客評論裡有哪些痛點或亮點
- 不同地區的外送費用和時間差異
手動收集這些資訊不只超級花時間，規模一大根本不可能完成。現在的工具可以自動化這個流程，把雜亂的網頁變成結構化的資料集（想像一下：一份包含你所在城市所有餐廳、菜單和價格的表格）。這樣的數據，才是真正能帶來商業價值的關鍵。
抓取外送平台數據，讓你決策更快、更精準，永遠走在對手前面。
主要應用場景：外送數據如何帶動商業成長
那這些數據到底能做什麼？下面是不同團隊如何運用外送平台數據來提升投資報酬率的實例：
| 應用場景 | 說明與效益（ROI） |
|---|---|
| 競品菜單與價格分析 | 即時監控競爭對手的菜單價格與促銷，靈活調整自家定價。一家英國零售商透過數據優化價格，銷售提升4%。 |
| 菜單優化與趨勢分析 | 掌握熱門料理與高評價菜色，調整自家菜單。數據揭示顧客偏好（如植物性飲食熱潮），助你搶佔市場、提升銷售。 |
| 顧客體驗與評論洞察 | 匯整評論進行情感分析。73% 消費者認為顧客體驗影響決策，分析評論有助於發現問題、優化服務。 |
| 名單開發與業務拓展 | 抓取餐廳名單（含聯絡方式、料理類型等）建立 B2B 潛在客戶清單。有團隊每位業務每週省下5 小時以上的資料整理時間。 |
| 在地市場分析與擴點 | 抓取地區性數據，評估當地競爭與擴展機會。例如，找出某些料理類型供應不足的區域。 |
| 動態定價與需求預測 | 將即時菜單與促銷數據餵給定價優化與需求預測模型。AI 驅動的預測可降低 20–50% 錯誤率。 |
一句話總結：外送平台數據就是行動數據，讓你決策又快又聰明，永遠領先市場。
外送數據爬取工具比較
老實說，不是每個都適合抓像 Uber Eats 這種動態網站。下面直接比較 Thunderbit 跟傳統工具的差異：
| 功能 | Thunderbit（AI 驅動） | Octoparse（傳統） | ParseHub（傳統） |
|---|---|---|---|
| 易用性 | 兩步驟 AI 自動辨識欄位，無需手動標註 | 視覺化介面，部分自動偵測，常需手動選取 | 視覺化介面，但用戶反映設定繁瑣 |
| AI 功能 | AI 欄位建議、AI 欄位提示，自動適應網站變動 | 無 AI，依賴 CSS/XPath 選擇器 | 無 AI，依賴 CSS/XPath 選擇器 |
| 子頁面抓取 | 內建子頁面（如菜單詳情）一鍵切換 | 需手動設定 | 需手動設定 |
| 匯出選項 | 免費匯出至 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、JSON | CSV/HTML 匯出，整合有限 | CSV/Excel/JSON 匯出，整合有限 |
| 價格 | 免費方案，按行數付費（5,000 行僅 $9/月起） | 有免費方案，付費方案$89/月起 | 免費方案，付費方案$189/月起 |
| 維護需求 | 低——AI 自動適應版面變動 | 高——網站變動需手動重設 | 高——網站變動需手動重設 |
Octoparse、ParseHub 這些傳統工具雖然功能齊全，但設定和維護都很花時間。Thunderbit 則像點外送一樣簡單，讓數據抓取變得超輕鬆。
Thunderbit 為什麼適合抓取外送平台數據？
雖然我有點偏心，但以下是我認為 Thunderbit 是最強的理由：
- AI 欄位建議： Thunderbit 的 AI 會自動讀取頁面，精準建議要抓哪些欄位，省去一個一個點選的麻煩。
- 子頁面抓取： 想要每家餐廳的菜單或評論？Thunderbit 可自動進入子頁面，一鍵抓取所需資料。
- 即時匯出： 資料可免費匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，完全不用繁瑣流程。
- 低門檻、彈性付費： 有免費方案，按需付費，不用為偶爾需求綁月費。
- 自動適應： Thunderbit 的 AI 會隨網站版面變動自動調整，只要再按一次「AI 欄位建議」就好。
對我來說，最大優勢就是從「我需要這些數據」到「我已經拿到數據」的時間超短，這就是 Thunderbit 的核心價值。
實作教學：用 Thunderbit 抓取 Uber Eats 外送數據
來點實戰吧！以下是我用 Thunderbit 抓取 Uber Eats 餐廳列表、菜單、價格、評論等數據的流程。完全不用寫程式，也不用研究複雜設定。
步驟一：安裝 Thunderbit 並進入 Uber Eats
首先，。安裝後，瀏覽器工具列會出現 Thunderbit 圖示。
接著，打開 ，輸入你的地點（像「台北市」），或登入帳號。記得要在你想抓取的餐廳列表頁面。如果 Uber Eats 是無限捲動，請先滑到底部，讓所有餐廳都載入。
Thunderbit 會抓你目前看到的頁面內容。
步驟二：用 AI 欄位建議自動辨識資料
點 Thunderbit 圖示開啟介面，選「目前頁面」作為資料來源，然後按下 AI 欄位建議。
Thunderbit 的 AI 會自動掃描 Uber Eats 頁面，建議一份欄位表格，例如「餐廳名稱」、「類別」、「評分」、「評論數」、「外送時間」、「外送費」等。你可以預覽部分餐廳的資料，確認有沒有抓到你想要的內容。
如果想調整欄位（改名、刪除、增加自訂欄位），這裡都能操作。Thunderbit 也能設定每個欄位的資料型態（文字、數字、網址等），方便後續分析。
步驟三：自訂欄位與設定子頁面抓取
想要更詳細的資料，比如每家餐廳的菜單或評論？啟用 子頁面抓取，Thunderbit 會自動偵測哪個欄位是餐廳連結，並請你確認。
接著你可以指定要從子頁面抓哪些欄位，比如前三道菜及其價格，或餐廳的詳細地址。Thunderbit 的 AI 會自動建議欄位，也可以手動選。
如果餐廳數量很多且 Uber Eats 是無限捲動，請先滑到底部載入所有餐廳。Thunderbit 的雲端模式可自動處理分頁和捲動。
步驟四：開始抓取並匯出資料
重頭戲來了：點擊 開始抓取。Thunderbit 會即時擷取頁面（和子頁面）資料，並在表格中顯示。
抓取完成後，檢查資料是否正確，然後選你要的匯出格式：
- Excel/CSV： 下載檔案，可用於 Excel 或 Google Sheets。
- Google Sheets： 直接匯入新 Google 試算表，方便分享和即時分析。
- Airtable/Notion： 匯入你常用的資料庫，Thunderbit 也會自動上傳菜單圖片。
- JSON/剪貼簿： 適合開發者或自訂流程。
Thunderbit 匯出功能永遠免費且無限制。
高效且精準抓取外送數據的實用技巧
抓取外送平台數據有些小訣竅，掌握以下重點能讓你事半功倍：
- 規劃抓取範圍： 先決定需要哪些資料、抓多少。全紐約市每家餐廳每道菜都抓？那是大工程，聚焦有用資訊就好。
- 善用排程功能： 需要定期更新？用 Thunderbit 的自動每週或每日抓取。
- 雲端抓取更省力： 大量資料建議用雲端模式，速度快又不佔用電腦資源。
- 避免重複資料： 用餐廳名稱+地址等組合做唯一鍵，避免重複。
- 檢查缺漏： 隨機抽查結果，若有欄位遺漏可重跑 AI 欄位建議。
- 尊重抓取頻率： 不要過度頻繁抓取，Thunderbit 會模擬人類瀏覽速度，但如果抓數千家餐廳，建議分批進行。
- 活用 AI 提示詞： Thunderbit 支援 AI 提示詞，能在抓取時自動轉換或清理資料（像從「30–40 分鐘」只取數字）。
- 注意網站變動： Uber Eats 版面更新時，只要重跑 AI 欄位建議就好。
- 多平台整合： 同時抓取 Uber Eats、DoorDash 等平台，分析更全面。
更多實用技巧，歡迎參考 。
抓取外送平台數據的法律與道德注意事項
開始抓取前，記得遵守法律和網路禮儀：
- 檢查服務條款： Uber Eats 的通常不允許未經授權抓取。僅供內部分析通常沒問題，但請勿公開或販售資料。
- 尊重 robots.txt： 這個檔案會告訴機器人哪些頁面可抓。Thunderbit 屬於瀏覽器擴充，行為如一般用戶，但建議還是檢查一下。
- 避免過度請求： 抓取速度要適當，勿對網站造成負擔。
- 勿抓取私人資料： 只抓公開資訊，千萬不要嘗試存取用戶帳號或個資。
- 善用數據： 僅供內部分析，若要公開或商用，需特別留意。
- 遵守法律規範： 美國一般允許抓取公開資料，但勿繞過安全機制或抓取個資。
- 重視資料隱私： 即使多為商業資訊，也要妥善保管。
黃金法則：負責任且合乎道德地抓取。如果遇到封鎖或 CAPTCHA，請減緩速度或暫停。
常見問題與排解
即使用 Thunderbit，有時也會遇到小狀況，以下是常見解法：
- 網站版面變動： Uber Eats 介面更新時，重跑 AI 欄位建議就好，Thunderbit 會自動適應。
- 登入/地點需求： 請用瀏覽器模式，先登入並設定地址再抓取。
- 分頁/無限捲動： 抓取前先載入所有餐廳，或用雲端模式自動捲動。
- 反爬蟲機制： 遇到 CAPTCHA 請手動解決，若被封鎖可降低速度或更換 IP。
- 部分資料遺漏/錯誤： 大型任務建議分批進行，並確保 Thunderbit 為最新版本。
- 資料格式問題： 可用 Thunderbit 的 AI 提示詞即時清理，或匯出後在 Excel 處理。
- 資料更新： 需定期更新可用排程功能，或隨時重跑抓取。
如果遇到無法解決的問題，也可以手動在瀏覽器操作觀察，或聯繫 。
結語與重點整理：善用外送平台數據，決策更有力
外送產業持續成長，競爭越來越激烈。抓取外送平台數據——不管是菜單、價格還是評論——已經是做出快速、明智決策的必備利器。
手動收集資料又慢又累，但有了 ，你可以把繁瑣的工作變成簡單、可重複的流程。Thunderbit 的 AI 驅動設計，讓你不用是工程師，也能輕鬆從 Uber Eats 等平台取得結構化、可用的數據。
還沒用過 Thunderbit？試試看吧！有免費方案，讓你親自體驗從「需要數據」到「數據到手」的高效率。不管你是餐廳經營者、分析師，還是單純愛研究美食的吃貨，這些洞察都能讓你領先一步。
祝你決策更有數據力、咖啡不再冷，能把更多時間花在享受美食上。祝抓數據順利，數據大快朵頤！
常見問答
1. 為什麼要抓取外送平台數據？
抓取外送平台數據能深入了解餐廳菜單、價格、顧客評論、配送資訊與促銷活動。這些資訊有助於競品分析、菜單優化、名單開發、在地市場分析與提升顧客體驗，並且都是即時數據。
2. 外送數據爬取的主要應用有哪些？
包括競品價格分析、熱門菜色趨勢、評論情感分析、B2B 潛在客戶名單建立、擴點市場分析，以及即時數據驅動的定價與需求預測。
3. Thunderbit 如何簡化抓取流程？
Thunderbit 透過 AI 自動偵測資料欄位，能適應網站版面變動，並支援子頁面（如餐廳菜單）抓取。還能一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 等，設定簡單、按量付費。
4. 抓取時有哪些法律與道德要注意？
抓取前請詳閱網站服務條款，勿抓取私人或個資，尊重抓取頻率，並確保資料僅供內部分析。公開或販售資料可能違反政策。
5. 如何提升外送數據抓取的成功率？
規劃好抓取範圍，善用子頁面抓取，避免重複資料，檢查缺漏，尊重網站頻率，定期排程更新，並活用 Thunderbit 的 AI 提示詞與雲端模式。
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