這幾年我真的很有感，越來越多企業把網路資料當成現代的石油。不管你是在做銷售、行銷還是營運，「抓網站資料」——也就是把網頁上的資訊自動萃取、整理成結構化格式，早就不是宅宅的專利，而是大家日常工作流程的一部分。以前團隊還得花好幾個小時慢慢複製貼上表格，現在大家都會問：「這不能自動化嗎？」答案當然是可以，而且你真的該這麼做。全球網頁爬蟲市場規模已經超過 ，隨著越來越多企業發現沒數據就只能憑感覺做決策，這個市場還會繼續爆發。
但「抓網站」到底是什麼意思？這樣做會不會違法？有什麼工具最好用？如果你不是工程師，怎麼樣才能輕鬆上手、不用加班爆肝？這篇文章會從基本觀念到熱門工具（包含 怎麼讓流程變超簡單）通通幫你解答。
什麼是抓網站資料？
所謂「抓網站」，其實不是駭客行為，也不是在搞破壞。簡單說，就是把網頁上的結構化資料（像商品清單、價格、評論、聯絡方式等）自動萃取出來，方便你離線用或直接丟進 Excel 分析。你可以想像成用數位鏟子把有用的資訊挖出來，而不是單純下載一堆 HTML 檔案（參考 ）。
重點是：商業用的網站抓取，是把雜亂的網頁內容變成乾淨、結構化的資料（像 CSV 或 Excel 檔）。這不只是為了離線看（像 HTTrack 這種工具做的），而是讓資料可以被分析、自動化處理，或直接整合到你的工作流程裡。
如果你曾經把網站上的表格複製到 Excel，其實你已經做過資料抓取——只是用最慢、最累的方式。現在的工具可以自動化這一切，幫你省下超多時間和力氣。
為什麼要抓網站？企業的核心價值
那企業為什麼要花時間抓網站資料？答案很簡單：網路資料就是企業的燃料。到 2025 年，能夠快速收集、整理、分析網路資料的公司，會大幅領先競爭對手。常見的商業應用場景有：
- 潛在客戶開發與資料補充（銷售）：自動從名錄或列表網站抓聯絡方式、公司資訊或社群帳號。銷售團隊幾分鐘就能建立精準名單，不用再花幾天手動整理（參考 ）。
- 競品價格監控（電商／營運）：追蹤競爭對手的商品價格、庫存、促銷。超過 每天都在抓競品資料。
- 市場調查與趨勢分析（行銷）：彙整評論、論壇、社群動態，掌握市場趨勢和消費者情緒。有團隊一週內抓 12,000 則評論，省下數百小時（參考 ）。
- 內容彙整（媒體／營運）：整合多個網站的列表、新聞、職缺，打造儀表板或電子報。
- AI／機器學習資料收集：為 AI 模型提供大量多元的訓練資料。據估計，都來自網頁爬取。
用一張表格更直觀：
| 角色 | 應用範例 | 商業效益 |
|---|---|---|
| 銷售 | 從商業名錄抓取潛在客戶 | +47% 高品質名單 |
| 電商 | 監控競品價格與庫存 | 動態定價帶來 +15% 營收 |
| 行銷 | 彙整評論與社群情緒 | 趨勢分析更快更精準 |
| 營運 | 從多站收集供應商／產品資料 | 流程更順暢，錯誤更少 |
| 研究 | 建立 AI／學術研究資料集 | 訓練資料更豐富多元 |
總結一句話：網站抓取能把雜亂的網路資訊變成專屬、可行動的資料資產（參考 ）。
常見網站抓取方式：優缺點比較
目前主流的網站抓取方法各有特色，來幫你逐一解析：
手動複製貼上
這是最傳統的方式：打開網頁，選資料，貼到 Excel。完全不用工具或設定，只靠滑鼠。
- 優點：零學習門檻，適合極小量資料。
- 缺點：速度慢、容易出錯，無法擴展。就算只複製一個表格也很花時間，遇到多頁資料更是折磨（參考 ）。
瀏覽器外掛與擴充功能
不用寫程式的瀏覽器工具（像 Chrome 擴充套件），讓你用滑鼠點選要抓的資料。比手動快，適合非技術用戶。
- 優點：操作簡單，無需程式基礎，小型任務很方便。可處理基本分頁或無限捲動。
- 缺點：遇到複雜或動態（JavaScript）網頁容易失效。網站版型一改就要手動修正「選取器」或「地圖」（參考 ）。
自訂程式腳本
對技術人來說，Python（像 BeautifulSoup、Scrapy、Selenium）等程式庫彈性最高。
- 優點：幾乎可抓任何網站，包含動態內容。能直接串接資料庫或後端系統。
- 缺點：技術門檻高，只適合程式人員。要自己維護，網站一變就得重寫。對只想拿到資料的商業團隊來說，這是額外負擔（參考 ）。
AI 驅動的無程式碼工具（如 Thunderbit）
這才是近年最讓人興奮的進展。新一代工具用 AI 全自動化抓取流程——不用寫程式、不用設模板。
- 優點：完全不需技術背景。自然語言介面（像「抓商品名稱和價格」），AI 自動辨識欄位，能適應版型變動，自動處理分頁與子頁。匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 等平台只要一鍵（參考 ）。
- 缺點：部分平台採點數或訂閱制。進階用戶可能想要更細緻的控制，但對大多數商業用戶來說，簡單易用才是最大優勢。
各方法一覽比較
| 方式 | 易用性 | 支援動態內容 | 維護需求 | 適合對象 |
|---|---|---|---|---|
| 手動複製貼上 | 非常簡單（極小量） | 否 | 無（但很慢） | 一次性、極小資料集 |
| 瀏覽器外掛 | 簡單（小型任務） | 有限 | 中（需修選取器） | 行銷人員、初學者 |
| 自訂腳本 | 困難（需寫程式） | 是 | 高（程式易壞） | 開發者、資料工程師 |
| AI 工具（Thunderbit） | 非常簡單（無需程式） | 是（AI 自適應） | 低（AI 自動維護） | 銷售、營運、非技術人員 |
Thunderbit：用 AI 讓網站抓取變得超簡單
老實說，當我們打造 時，就是希望讓網站資料抓取變成人人都會——不用寫程式、不用設模板、不用找 IT 幫忙。只要打開網頁，點「AI 建議欄位」，AI 就會自動判斷要抓哪些資料。再點一下「開始抓取」，馬上就有結構化表格，隨時匯出。
Thunderbit 網站資料抓取流程
實際操作步驟如下：
- 安裝 。
- 打開你想抓的網頁。
- 點「AI 建議欄位」。 Thunderbit 的 AI 會掃描頁面，自動建議欄位（像名稱、價格、圖片網址）。
- 有需要可以調整或重新命名欄位。
- 點「開始抓取」。 Thunderbit 會自動抓所有資料，包含分頁列表或子頁（像商品詳情頁）。
- 匯出資料。 一鍵匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion 或 CSV/JSON。Airtable、Notion 等平台還能直接嵌入圖片。
Thunderbit 還有：
- 子頁抓取：自動點連結深入子頁，取得更完整資料（像每個商品的詳細資訊）。
- 分頁處理：自動偵測「下一頁」或無限捲動，跨頁抓所有資料。
- 免費聯絡資訊提取器：內建一鍵抓 Email、電話、圖片等功能。
- 排程爬蟲：可設定定期自動抓取（像「每週一上午 9 點」），適合持續監控價格或庫存。
而且免費方案可抓最多 6 頁（試用加碼可到 10 頁），讓你無風險體驗（參考 ）。
Thunderbit 與傳統網站抓取方式比較
用一張表格快速對比：
| 功能／指標 | 手動複製貼上 | 瀏覽器外掛 | 自訂腳本 | Thunderbit（AI） |
|---|---|---|---|---|
| 設定時間 | 無需 | 低 | 高 | 無需 |
| 易用性 | 非常簡單 | 簡單 | 困難 | 非常簡單（AI 引導） |
| 支援動態網站 | 否 | 有時 | 是 | 是（AI 自適應） |
| 維護需求 | 無（但慢） | 中 | 高 | 低（AI 自動更新） |
| 資料結構化 | 手動 | 手動 | 手動／程式 | 自動（AI 標籤） |
| 匯出選項 | 手動 | CSV/Excel | 任意（程式） | Excel、Sheets、Notion… |
| 子頁／分頁 | 手動 | 有限 | 是（程式） | 是（自動） |
| 最適用於 | 極小任務 | 小型任務 | 開發、大型任務 | 任何人、任何規模 |
Thunderbit 最大的優勢，就是結合了自訂腳本的彈性和瀏覽器外掛的簡單易用——不用技術背景，也不用擔心網站變動導致工具失效（參考 ）。
抓網站的法律與道德注意事項
來聊聊大家最在意的問題：抓網站資料到底合不合法？好消息是，只要你負責任地抓公開資料，通常是合法的（參考 ）。法院多次裁定，存取公開資訊不算駭客行為（像 LinkedIn vs. hiQ 案例）。但還是有幾個重點要注意：
- 檢查網站服務條款：有些網站明文禁止抓取，若有官方 API，建議優先用。
- 遵守 robots.txt：雖然不是全球都有法律效力，但還是業界禮儀。
- 只抓公開、非敏感資料：避免蒐集需登入或私人內容。
- 控制抓取頻率：不要對伺服器造成太大負擔——Thunderbit 會自動模擬人類瀏覽速度。
- 勿重製受版權保護內容：抓取事實性資料（像價格、商品名稱）通常沒問題，但複製完整文章或圖片可能涉及版權。
- 謹慎處理個人資料：避免抓個資，以免觸犯 GDPR、CCPA 等隱私法規。
總結：保持禮貌、透明，只抓公開資料。大多數照這些原則做的企業都不會遇到法律問題（參考 ）。
結構化資料如何創造商業價值
重點來了：當你抓取並結構化網站資料後，這些資訊就能真正為企業帶來效益。
- 競爭優勢：即時資料讓決策更快更精準。有零售商靠抓競品價格，促銷投資報酬率提升三倍（參考 ）。
- 效率提升：自動化抓取取代繁瑣人工作業，團隊能在幾分鐘內更新儀表板或產出報表。
- 更佳決策：豐富的資料集帶來更精細的分析。用抓取資料的企業，潛在客戶名單提升 47%，行政錯誤減少 50%（參考 ）。
- 開拓新機會：網路資料能揭示你原本看不到的趨勢——像爆紅商品、徵才動態，甚至提前預測市場變化。
負責任且高效抓網站資料的建議
如果你是新手，這裡有幾個我最推薦的實用技巧：
- 從小規模開始，逐步調整：先在單一頁面測試工具，再慢慢擴大（參考 ）。
- 驗證並清理資料：抓到的資料可能有重複、缺漏或格式怪怪的，記得檢查。
- 善用 AI 提示或範本：Thunderbit 支援自訂指令，精準抓你要的資料（參考 ）。
- 自動化例行任務：定期排程抓經常變動的資料（像價格、庫存）。
- 尊重隱私與版權：未經授權不要抓或分享個資、受版權保護內容。
- 記錄流程：記下抓取的內容、時間和方式，方便團隊協作或追蹤。
結論：網站抓取的未來，人人都能上手
以前，抓網站資料是技術宅或工程師的專利。現在有了 AI 工具（像 ），任何需要資料的人都能輕鬆上手——不用寫程式、不用煩惱，只要專注成果。不管你是要建立潛在客戶名單、追蹤競品，還是推動下一波行銷活動，網頁資料抓取都是企業決策的秘密武器。
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常見問答
1. 抓網站資料作為商業用途是否合法？
通常只要抓公開、非敏感資料，並遵守網站服務條款、robots.txt 和版權法規，就是合法的。避免抓需登入或私人內容，並留意當地法規（參考 ）。
2. 下載網站和抓網站有什麼不同？
下載（像用 HTTrack）只是儲存網頁供離線看，並不會結構化資料。抓取則是萃取並整理特定資料（像表格、清單），方便分析或自動化（參考 ）。
3. Thunderbit 如何讓非技術用戶輕鬆抓網站？
Thunderbit 用 AI 自動建議欄位、處理分頁和子頁，一鍵匯出資料——完全不用寫程式或設模板。就算網站版型變動，也能自動適應，無需手動修正（參考 ）。
4. 手動或寫程式抓網站有什麼風險？
手動方式慢又容易出錯。寫程式則需要技術力，網站一變就得維護。兩者如果抓到受保護或有版權的資料，還可能觸法。
5. 抓網站能帶來哪些商業價值？
結構化網頁資料能提升名單開發、即時競品追蹤、市場調查效率，優化營運流程——讓決策更快更聰明，投資報酬率更高（參考 ）。
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