如何利用人工智慧爬取職缺資訊

想像一下：星期一早上，你手上的咖啡還熱騰騰，HR 團隊卻已經埋頭在 Excel 裡，從十幾個不同網站一個一個手動複製貼上職缺資料。LinkedIn、Indeed、企業招募頁、各種專業職缺平台——每個網站格式都不一樣。等你終於整理出一小部分職缺，咖啡早就冷掉，眼睛也快花了，心裡不禁想：難道沒有更聰明的做法嗎？（其實真的有！）

我在 SaaS 和自動化領域混了好幾年，親眼見證數位招募市場的爆炸性成長。現在，，光是 。這個規模真的很驚人，HR 團隊的壓力也越來越大。但現實是：大多數 HR 並不是工程師，傳統的爬蟲工具或 API 根本不適合他們。這時候， 這類 AI 工具就派上用場，讓職缺爬取不只變得可行，甚至變得輕鬆又有趣（真的不誇張）。

接下來我們來聊聊：為什麼職缺爬取這麼重要？為什麼 HR 團隊總覺得這件事很難？AI 又怎麼徹底顛覆這一切——尤其是當你已經受夠了手動複製貼上的時候。

什麼是職缺資訊爬取？

簡單說，職缺資訊爬取就是用軟體自動從網站抓取職缺資料——像是職稱、公司、地點、薪資、職務說明、條件要求等等。你不用再一個一個手動複製，爬蟲會自動「讀」網頁，把結構化的資料撈下來，方便你分析或匯入 HR 系統。

資料來源超多又分散：

• LinkedIn（最大宗）
• 企業招募頁（像 Netflix、OpenAI）
• 大型職缺平台（Indeed、Monster）
• 專業領域職缺板（科技、醫療、學術等）

厲害的是，你可以打造屬於自己的職缺資料庫，無論是薪資行情分析、競爭對手動態追蹤，還是掌握產業最新職缺趨勢，都能一手掌握。

為什麼要爬取職缺資訊？HR 團隊的關鍵應用與好處

那 HR 團隊為什麼要花時間爬取職缺資訊？重點就在於把原始職缺數據轉化為有價值的洞察。以下是幾個最常見、最有價值的應用場景：

總之，職缺資訊爬取讓現代 HR 團隊從「憑感覺」晉升到「靠數據」做決策。隨著 ，這股趨勢只會越來越明顯。

HR 團隊傳統爬取職缺的方法（以及為什麼很痛苦）

來聊聊 HR 團隊過去常用的職缺爬取方式——以及為什麼這麼難搞。

API 方式

不少 HR 團隊（尤其沒技術背景的）會嘗試用官方 API（如果有的話）。理論上很簡單：連上職缺平台的 API，拉下結構化資料，搞定。實際上呢？沒那麼美好。

API 方式的主要限制：

• 存取受限： 很多大站（像 LinkedIn）。
• 流量限制嚴格： 就算有 API，通常每天能抓的資料量也有限。
• 資料欄位不全： API 可能沒提供你需要的全部資訊（像完整職缺描述或薪資）。
• 技術門檻高： 整合 API 需要工程師，還要處理 JSON/XML 格式、維護程式。
• API 變動頻繁： API 隨時可能改版或下架，流程一夕之間就壞掉。

對多數 HR 來說，這就像拿到太空船的鑰匙——很酷，但你得先考個駕照還要有耐心。

自行寫程式爬蟲

有些團隊如果有工程師，會用 Python + BeautifulSoup 或 Scrapy 自己寫爬蟲。雖然彈性高，但維護成本極高又容易壞。只要網站版型一改，程式就掛了，得重寫。還有登入、無限捲動、反爬蟲等問題，處理起來很頭痛。

有作者形容這就像「沒說明書的 IKEA 組裝」——雖然做得到，但過程常常讓人崩潰又耗時（）。

傳統無程式碼爬蟲工具（無 AI）

還有一種是經典的無程式碼工具。這類工具讓你用滑鼠點選網頁欄位，但每個網站都要自己手動設定規則。雖然比寫程式簡單，但還是需要技術直覺與大量嘗試錯誤。網站一改版就得重設，遇到彈窗或無限捲動更是混亂（）。

手動複製貼上

最後就是最原始的方式：手動複製貼上到 Excel。這種做法又慢又容易出錯，說真的，做久了真的很「心累」（）。一天能處理 100 筆就算很厲害了，但網路上有上百萬職缺，根本追不上。

Thunderbit 登場：用 AI 無程式碼爬取職缺資訊

這時候， 就是你的救星。身為共同創辦人兼 CEO，我當然有點偏心，但我創立 Thunderbit，就是因為看到 HR 團隊在傳統爬蟲工具上吃盡苦頭。Thunderbit 是一款人工智慧驅動、無程式碼的職缺爬蟲，專為商務用戶設計——特別是 HR 和招募團隊，讓你不用靠工程師也能快速搞定。

Thunderbit 如何徹底改變遊戲規則：

• 無程式碼、兩步驟啟動： 只要點「AI 建議欄位」，讓 AI 讀取網頁，再點「爬取」即可。完全不用設定選擇器、寫腳本，零技術門檻。
• 不用等 IT 支援： HR 團隊自己就能爬取職缺，招募速度跟得上業務需求，不用再等工程師。
• 支援所有職缺網站與招募頁： Thunderbit 的 AI 能理解不同網站結構，不用每個網站都重設模板。
• 資料自動標註與強化： 不只基本爬取，Thunderbit 還能自動標籤、翻譯、摘要、格式化資料。

來看看實際操作長什麼樣。

Thunderbit 實戰：從任何網站爬取職缺資訊

職缺爬取最大挑戰之一，就是來源多樣。LinkedIn、Netflix 招募頁、OpenAI 職缺板……每個網站格式、欄位名稱、版型都不同，還常常改版。

有了 Thunderbit，這些都不是問題。AI 會像人一樣讀網頁，自動辨識重點欄位並擷取，不管網站怎麼設計都能搞定。

範例：爬取 Netflix 與 OpenAI 招募頁

我們來看兩個真實案例：

1.

Netflix 的職缺頁是 ATS 系統，分成多個區塊：

• 職稱：「Machine Learning Engineer」
• 地點：「USA, Remote」
• 團隊：「Machine Learning Platform」
• 說明： 長篇描述，包含條件、職責、福利等

Thunderbit 的 AI 能自動掃描頁面，建議「職稱」、「地點」、「團隊」、「說明」等欄位，甚至能自動拆分條件與福利，完全不用你一個一個點選。

2.

OpenAI 的招募頁完全不同——是靜態內容，分成「About the Role」、「You might thrive in this role if you」、「Benefits」等區塊。

Thunderbit 能辨識「You might thrive in this role if you」其實就是「條件要求」，雖然和 Netflix 的「What we are looking for」名稱不同，但 AI 會自動統一欄位，讓你的資料表格始終有一致的「條件」欄，不用再手動對照。

總結： 有了 Thunderbit，無論是 Netflix 還是 OpenAI 的職缺（甚至上百個不同網站），都能用同一套流程爬取，完全不需額外設定。

資料標準化與強化：Thunderbit 的 AI 智能後處理

爬取只是第一步，真正的價值在於清理、標準化、強化職缺資料——否則你只會得到一堆難以分析的雜亂表格。

Thunderbit 允許你對每個欄位加上自訂 AI 指令，像是：

• 薪資單位標準化： 把「$4,000/月」和「£50k per annum」自動換算成年薪美金。
• 條件欄位統一： 把「What we are looking for」、「You might thrive in this role if you」、「Qualifications」合併成一個「條件」欄。
• 描述翻譯或摘要： 一鍵翻譯職缺說明，或自動生成一句話摘要。
• 技能標籤或分類： 用 AI 自動擷取所需技能，或依部門分類職缺。

範例：薪資資訊標準化

假設你爬到兩個職缺：

• Netflix：「$4,000/月」
• OpenAI：「£50,000 per annum」

用 Thunderbit，你可以設定指令自動換算成年薪美金，AI 會輸出：

• Netflix：「$48,000」
• OpenAI：「$62,000」

這樣你就能直接比較，不用再花時間手動整理（）。

範例：不同欄位名稱自動合併

假設 Netflix 用「What we are looking for」，OpenAI 用「You might thrive in this role if you」。Thunderbit 的 AI 能自動辨識這兩者都是「條件」，合併到同一欄，資料乾淨又好分析。

用 Thunderbit 爬取 LinkedIn 職缺：快速上手指南

LinkedIn 是職缺資料的寶庫，但也是最難爬的網站之一。沒有公開 API，還有無限捲動與動態載入。手動爬？根本不可能。

Thunderbit 專為 LinkedIn 的特殊結構設計：

• 自動捲動與點擊職缺列表： AI 代理人會模擬真人操作，自動捲動並點擊每個職缺載入細節。
• 支援分頁與子頁面： 只要點「爬取子頁面」，Thunderbit 會自動進入每個職缺詳情頁，抓取完整描述、公司資訊等。
• 自動擷取聯絡資訊（如有）： 如果職缺描述中有 email 或電話，Thunderbit 也會自動抓下來。

小技巧： 建議用 LinkedIn 公開職缺頁（免登入），先手動捲動載入職缺，再讓 Thunderbit 開始爬取。幾分鐘內就能得到結構化的職缺表格——職稱、公司、地點、描述等。

Thunderbit 與傳統職缺爬蟲方案比較

我們來把 Thunderbit 和傳統方案做個對比：

對 HR 團隊來說，Thunderbit 就像一位永遠不會累、也不怕網站變動的數據助理。

步驟教學：用 Thunderbit 爬取職缺資訊

準備好了嗎？以下是 HR 團隊用 Thunderbit 幾分鐘內就能爬取職缺的流程：

步驟 1：安裝 Thunderbit Chrome 擴充功能

前往 加到瀏覽器。安裝快速、輕量，免費試用。