數位新聞時代根本沒在休息，24 小時不間斷地有新頭條冒出、輿論發酵、事件推進——快到你根本來不及按下重新整理。身為長期投入自動化和 AI 工具開發的工程師，我超有感：在對的時機掌握對的新聞，真的能左右商業決策、行銷成效，甚至影響企業聲譽。但老實說，想靠人工追這波資訊洪流，根本像用蝴蝶網抓閃電。所以，新聞爬蟲——也就是自動化從網路上擷取結構化新聞資料——已經是所有需要即時情報的人的必備神器。
但重點來了：新聞爬蟲不是只會抓標題而已，還要夠準、夠快、又要合法。做不好，資料不是過時就是殘缺，甚至踩到法律紅線；做對了，你就能擁有一套隨時更新的新聞雷達，領先市場。這篇指南會結合我在 的實戰經驗和產業最新趨勢，帶你掌握 2025 年新聞爬蟲的最佳做法。不管你是商業情報、公共關係、學術研究，還是熱愛用試算表追新聞的資訊控，都能在這裡找到實用技巧、真實案例，還有一些血淚教訓（偶爾也來點幽默，畢竟連新聞爬蟲也需要放鬆一下）。
什麼是新聞爬蟲？為什麼這麼重要？
所謂新聞爬蟲，就是自動化擷取新聞網站上的文章、標題、作者、日期及其他元資料，把雜亂的新聞流變成有條理、可行動的數據。跟一般網頁爬蟲（多半抓靜態商品頁或目錄）不一樣，新聞爬蟲強調即時性和持續更新——就像打造專屬的新聞快訊系統。
為什麼這麼重要？因為，企業也把新聞流當成策略情報。不管是掌握市場趨勢、競品動態、輿情分析，還是危機公關，能即時取得關鍵新聞，就是競爭優勢。
常見的新聞爬蟲應用有：
- 市場與趨勢情報： 提前數月發現產業新動向。多來源新聞彙整，能比只靠內部數據早三個月察覺產業變化。
- 競品與公關監控： 即時追蹤品牌（或競爭對手）被媒體提及。善用新聞輿情監控，危機應對速度提升。
- 輿情分析與研究： 分析成千上萬篇文章的語調、偏見或敘事趨勢——像經濟學家常用的 。
- 即時決策支援： 把新聞數據輸入交易演算法、供應鏈預警或高層儀表板，隨時根據最新事件做決策。
簡單說，新聞爬蟲能把每日新聞洪流變成有組織的情報——在現今世界，這已經是不可或缺的能力。
新聞爬蟲 vs. 新聞 API：哪個更有優勢？
你可能會問：「為什麼不用新聞 API？不是專門做這個的嗎？」這問題超常見。
新聞 API（像 NewsAPI.org 或 Google News API）能提供結構化的新聞標題、摘要和元資料，整合方便、涵蓋面廣，適合只需要標題、日期、來源等基本欄位的需求。但 API 也有不少限制：
- 資料欄位有限： 多數 API 只給標題、來源、日期、簡短摘要。想要完整內文、作者介紹、用戶評論或相關連結？很難。
- 涵蓋不全： API 可能漏掉小眾、在地或付費牆媒體。
- 無法自訂： 只能用服務商的欄位和更新頻率。
- 價格與流量限制： 高品質 API 通常有流量上限或高額費用。
新聞爬蟲則完全由你掌控。只要頁面上看得到的資料——評論、標籤、內嵌媒體、相關新聞連結等——都能擷取。不受他人欄位設計或更新時程限制。想建立完整的新聞知識圖譜，包含那些雜亂但有價值的資訊，爬蟲才是首選。
簡單比較如下：
| 資料欄位 | 新聞 API | 新聞爬蟲 |
|---|---|---|
| 標題/標頭 | 有 | 有 |
| 文章網址 | 有 | 有 |
| 來源名稱 | 有 | 有 |
| 發布日期/時間 | 有 | 有 |
| 作者名稱 | 有時 | 有 |
| 文章全文 | 有時（付費） | 有 |
| 主圖網址 | 常有 | 有 |
| 標籤/分類 | 可能 | 有 |
| 評論/討論 | 無 | 有 |
| 相關新聞連結 | 無 | 有 |
| 社群互動數據 | 無 | 有（若頁面可見） |
| 資料一致性 | 高 | 需正規化 |
爬蟲能完整捕捉新聞內容的豐富度，非常適合進階分析、情緒模型或自訂儀表板。
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新聞爬蟲排程：避免 IP 封鎖、提升數據準確度
來聊聊新聞爬蟲最頭痛的問題之一：多久爬一次？怎麼避免被封鎖？
新聞就是要快。爬太慢會錯過新消息，太頻繁又容易被封 IP。關鍵在於找到平衡點，這就需要排程技巧。
新聞爬蟲排程最佳實踐：
- 配合網站更新頻率： 如果來源每小時更新，就每小時爬一次；日報型網站則每日即可。像 CNN、Reuters、Google News 這種快節奏網站，建議每 30 分鐘甚至更頻繁（）。
- 控制請求速率： 不要連續大量抓取，適當延遲，避免短時間內爬取數百頁。
- 遵守 robots.txt： 一定要檢查網站 robots.txt 是否有 crawl-delay 或禁止路徑。
- 監控錯誤訊號： 如果出現空資料或 CAPTCHA，代表爬太快了。
Thunderbit 特別設計了排程爬蟲功能。你只要用自然語言描述排程（像「平日每 4 小時」），Thunderbit 會自動分散請求、雲端執行，讓資料管道穩定運作又不怕被封鎖。Thunderbit 雲端爬蟲還能同時處理 50 頁，模擬正常用戶流量，降低被偵測風險。
更多排程與防封鎖技巧，請參考。
動態新聞內容擷取：精準抓取的技術重點
現在的新聞網站越做越複雜，常見無限捲動、「載入更多」按鈕、AJAX 評論、版型常常變，讓爬蟲工作充滿挑戰。
常見難題：
- 無限捲動與分頁： 很多新聞流要滑動或點「下一頁」才會載入更多內容，基本爬蟲常常只抓到前 10 則。
- 動態元素： 評論、圖片、相關連結等，可能要等一下或互動才會顯示。
- 版型常變： 新聞網站常常調整 HTML，硬編碼爬蟲很容易失效。
Thunderbit 的解決方案：
- 自動分頁與無限捲動： Thunderbit AI 能自動偵測多頁導航和無限捲動，確保所有新聞都能抓到。
- AI 欄位擷取： 不靠脆弱的選擇器，Thunderbit 直接用 AI「閱讀」頁面，找出標題、作者、日期等欄位，就算網站改版也能適應。
- 子頁面爬取： 需要完整內文？Thunderbit 會自動點擊每則新聞連結，進入子頁面擷取細節，並整合成一份資料集。
- 瀏覽器模式支援動態內容： Thunderbit 可以在瀏覽器中執行 JavaScript，等所有內容載入，特別適合 AJAX 網站。
以 Google News 為例，Thunderbit 能完整擷取所有標題、來源、時間戳，動態載入的新新聞也不會漏。網站改版時，只要點「AI 優化欄位」，Thunderbit 立刻自動調整。
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合法與安全：新聞爬蟲的合規守則
嚴肅一點，新聞爬蟲涉及法律和道德灰色地帶，務必要守規矩。以下是合規建議：
- 遵守 robots.txt 和服務條款： 一定要查明網站允許哪些內容被抓取，禁止區域絕對不要碰。
- 不要抓付費牆或私人內容： 只抓公開可見資料，繞過付費牆是違法行為。
- 僅限內部分析用途： 用於內部研究或儀表板通常比較安全，千萬不要全文轉載。
- 避免過度負載伺服器： 做個好網路公民，控制請求速率，不要影響網站運作。
- 妥善處理個資： 如果抓到作者或用戶評論，要遵守 GDPR 等隱私法規。
Thunderbit 設計上就幫你顧好合規：用瀏覽器身份爬取（尊重登入和權限）、不繞過安全機制、資料全程本地儲存和匯出，讓你完全掌控數據流向。
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Thunderbit 新聞爬蟲的獨特優勢
雖然我有點偏心，但 Thunderbit 真的就是為了讓每個人（不只工程師）都能輕鬆強大地做新聞爬蟲而生。主要特色如下：
- AI 欄位自動偵測： 一鍵「AI 建議欄位」，Thunderbit 會自動判斷標題、作者、日期、內文、圖片等欄位，完全不用寫程式。
- 子頁面與多頁爬取： 自動追蹤新聞連結，擷取完整內容、評論或相關連結。
- 動態內容適應力強： 無限捲動、AJAX、版型變動，Thunderbit AI 都能自動調整，不怕網站一改就失效。
- 雲端與瀏覽器雙模式： 公開網站可用高速雲端爬取，需登入或重 JS 的網站則用瀏覽器模式。
- 免費彈性匯出： 匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、JSON，無需付費牆、無流量限制。
- 零程式門檻： 只要會用瀏覽器就會用 Thunderbit，完全不用 XPath、腳本，點一點就能開始。
- 平價方案： 小型任務免費，付費方案每月只要 $15 起，遠低於多數企業級工具。
快速比較如下：
| 功能 | Thunderbit | Octoparse | ParseHub |
|---|---|---|---|
| AI 欄位偵測 | 有（一鍵） | 無（手動） | 無（手動） |
| 子頁面爬取 | 有（自動） | 有（手動） | 有（手動） |
| 無限捲動處理 | 有（自動） | 有（需設置） | 有（需設置） |
| 雲端爬取 | 有（同時 50 頁） | 有（付費） | 有（付費） |
| 免費匯出 | 有（所有方案） | 有限 | 有限 |
| 零程式設置 | 有 | 有 | 有 |
| 價格 | 免費/$15+/月 | $75+/月 | $99+/月 |
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精準且即時新聞爬蟲的最佳實踐
總結一份新聞爬蟲專案的實用清單：
- 選擇可靠來源： 以權威、更新頻繁的新聞網站或聚合器為主（像 Google News、BBC、CNN、Reuters、TechCrunch）。
- 排程頻率配合網站： 快訊型每小時，慢新聞每日即可。
- 處理動態內容： 選用能應對無限捲動、AJAX、版型變動的工具（像 Thunderbit）。
- 去重與驗證資料： 移除重複新聞、檢查缺漏欄位、正規化格式。
- 遵守法律規範： 一定要檢查 robots.txt、TOS，不要抓付費牆或私人內容。
- 持續監控與調整： 設警示監控失敗，定期檢查輸出結果。
- 自動化整合應用： 匯出到 Sheets、Notion、Airtable，串接儀表板或警示。
快速參考表：
| 步驟 | 最佳實踐 |
|---|---|
| 來源選擇 | 權威、相關、多元 |
| 排程設置 | 配合更新頻率、控制請求速率 |
| 動態處理 | AI/自動化應對捲動、分頁、AJAX |
| 資料品質 | 去重、驗證、正規化 |
| 合規性 | robots.txt、TOS、隱私法規 |
| 監控 | 警示、人工檢查、隨網站調整 |
| 匯出與應用 | 自動化到 Sheets、Notion、儀表板、警示 |
打造穩健的新聞爬蟲流程：實戰步驟
實作時間！以下是我用 建立新聞爬蟲流程的步驟——完全不用寫程式。
步驟一：鎖定目標新聞來源
- 挑選網站： 先從主流媒體（BBC、CNN、Reuters）、產業網站（TechCrunch、Medical News Today）、聚合器（Google News）下手。
- 確認可見性： 確認內容是公開資訊，沒有付費牆。
- 考慮語言/地區： Thunderbit 支援 34 種語言，全球新聞都能抓。
- 整理網址清單： 包含首頁、分類頁、搜尋結果頁（像 Google News 搜「AI regulation」）。
步驟二：設定 Thunderbit 新聞爬蟲
- 安裝 。
- 在 Chrome 開啟目標頁面。
- 點選「AI 建議欄位」： Thunderbit 會自動建議標題、網址、來源、發布時間、作者、圖片等欄位。
- 檢查與調整： 依需求增刪或改名欄位（像想追蹤新聞分類可加「Category」）。
- 儲存為範本： 方便日後重複使用。
步驟三：排程與監控爬蟲任務
- 設置排程： 用 Thunderbit 排程器設定（像「每天早上 7 點」或「上班時段每小時」）。
- 手動測試一次： 確認資料正確無誤。
- 監控錯誤： 定期檢查輸出，若有缺漏或錯誤，重跑「AI 建議欄位」或調整排程。
- 處理子頁面： 若需完整內文，啟用子頁面爬取，抓取更多欄位。
步驟四：匯出與應用新聞數據
- 匯出到常用工具： Google Sheets、Airtable、Notion、Excel、JSON 都可以。
- 自動化儀表板： 把試算表連接 Google Data Studio、Tableau、Power BI，實現即時新聞分析。
- 設置警示： 用 Zapier 或 IFTTT 根據新標題或關鍵字自動推播通知。
- 持續優化： 需求變動時，隨時調整欄位、來源或排程，Thunderbit 靈活應對。
想深入了解，請參考 。
結論：高效新聞爬蟲的關鍵心法
一句話總結：在這個新聞快如推特的時代，自動化新聞爬蟲就是你保持資訊領先、主動應對的最佳利器。最佳實踐其實很簡單：選對來源、合理排程、處理動態內容、合規操作、持續監控。
Thunderbit 讓這一切變得超簡單——免寫程式、無痛上手，讓你隨時取得精準、即時的新聞數據，輕鬆分析、做儀表板或自動警示。不管你是商業分析師、公關、研究人員，還是新聞控，都能在幾分鐘內打造專屬的新聞雷達。
如果你已經受夠手動追新聞，不妨試試 Thunderbit。未來的你（還有你的信箱）一定會感謝自己。
想獲得更多技巧？歡迎瀏覽 ，深入學習 AI 網頁爬蟲的最新應用與教學。
常見問答
1. 為什麼要用新聞爬蟲而不是新聞 API？
新聞爬蟲能擷取更豐富、客製化的資料——包括評論、作者介紹、相關連結、完整內文——這些多數 API 都無法提供。非常適合建立完整新聞資料集、情緒模型或知識圖譜。
2. 如何避免新聞爬蟲被封鎖 IP？
善用排程工具（像 Thunderbit 的排程爬蟲），分散請求、配合網站更新頻率、遵守 robots.txt。避免短時間大量抓取，並監控錯誤或 CAPTCHA。
3. 如何處理無限捲動或 AJAX 動態新聞網站？
選擇支援自動分頁、無限捲動、AI 欄位擷取的爬蟲（像 Thunderbit），確保所有動態載入的新聞都能抓到。
4. 新聞爬蟲是否合法？
只要用於內部分析且抓取公開新聞，通常是允許的，但務必查閱網站 robots.txt 和服務條款。千萬不要抓付費牆或私人內容，也要注意版權和隱私法規。
5. Thunderbit 在新聞爬蟲上有何獨特優勢？
Thunderbit 結合 AI 欄位偵測、子頁面爬取、動態內容處理、免費匯出 Excel/Sheets/Airtable/Notion，完全零程式、介面友善，專為需要精準即時新聞數據的商業用戶設計。
想打造自己的新聞數據管道？，體驗新聞爬蟲的輕鬆高效。
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