以前我一直以為「資料蒐集」就是花好幾個小時，把網站上的一列列內容手動複製貼到試算表裡，結果不是漏掉一半電話號碼，就是不小心把貓咪梗圖貼進價格欄。到了 2026 年，這種做法已經顯得非常老派。如今這個領域涵蓋了 AI 網頁爬蟲、代理伺服器與 API 基礎架構、代管爬取團隊，以及大型的人力研究與標註網路。
這件事很重要，因為企業仍然需要比內部團隊手動蒐集更即時、更乾淨、也更可靠的資料。銷售團隊想要不會很快失效的潛在客戶名單；電商團隊需要商品、價格與庫存監控；研究與 AI 團隊則希望能以可擴充的方式蒐集公開網頁資料、人工回饋、訓練資料與結構化資料集，而不必從零打造每一條資料管線。
這份指南就是為了回答一個很實際的問題：在 2026 年，哪一家資料蒐集公司最適合你的工作流程、團隊技能與規模需求？
2026 年企業為什麼需要資料蒐集服務
手動蒐集資料的痛點，依然還是那些老問題：重複性工作太多、分頁太多、清理太多，而且只要來源一變就很容易壞掉。到了 2026 年，差別在於更多團隊已經預設自動化要負責第一輪擷取、補全、排程與匯出。
也因為這樣，資料蒐集服務開始分化成不同層級。有些工具讓非技術使用者幾乎不用設定就能抓網站資料；有些則專注於代理網路、瀏覽器自動化與解除阻擋基礎架構，服務工程團隊；也有些直接提供全代管服務，或是以人力為主的蒐集與標註。選得好不好，重點不是找最大牌的供應商，而是工具是否真正符合你的需求。
如果你的團隊只需要快速擷取列表、聯絡資訊或商品頁面，AI 爬蟲就能立刻省下大量時間；如果你要面對高流量或受保護目標的穩定資料管線，基礎架構型供應商會更合理；如果你的問題涉及問卷、標註、評估或需要細膩的人類判斷，眾包研究與標註平台通常更適合。
如果你想先快速了解為什麼更強的資料營運能力很重要，再來挑選供應商，下面這段市場背景影片會是很好的入門。
我們如何挑選最佳資料蒐集服務
資料蒐集公司很多，但並不是每一家都能解決同樣的問題。這次更新時，我主要看了幾個實用標準：
- 功能與能力： 是否能處理公開網頁、結構化匯出、動態頁面、排程、API，或需要人工介入的任務？
- 易用性： 是否適合商務使用者，還是主要為開發者與資料團隊打造？
- 可擴充性： 能否同時支援輕量級名單開發、企業級資料管線，以及持續性的蒐集工作？
- 定價模式： 是免費方案、訂閱制、按使用量、按任務計費，還是報價制？
- 口碑與定位： 這家公司的產品定位，是否仍然符合 2026 年買家真正的需求？
- AI 能力： 是否真的有把 AI 用在擷取、解析、補全或評估上，還是只是傳統工作流自動化？
我也把過時的數字說法與舊品牌名稱整理掉。若官方頁面沒有清楚支持某些精確的價格或容量數據，我就會把比較重點放在定價模式與最適合的使用情境，而不是硬把過時數字當成最新資訊。
快速比較表：前 15 大資料蒐集公司
在進入細節之前，先來看看 2026 年最值得關注的 15 家資料蒐集服務的並排比較。
| 服務 | 主要功能 | 支援的資料類型 | AI 網頁爬蟲？ | 試用 / 免費存取 | 定價模式 | 最適合 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Thunderbit | AI Chrome 擴充功能、自動欄位偵測、子頁面、分頁、排程、匯出到 Sheets 與 Excel | 網頁、表格、圖片、Email、電話號碼 | 是 | 免費方案 | 免費方案 + 付費方案 | 想要快速、低門檻網頁擷取的非技術商務使用者 |
| Bright Data | Web Scraper API、代理基礎架構、資料集、解除阻擋工具、合規控制 | 公開網頁資料、電商、社群、搜尋、API | 部分 | 免費試用 | 免費試用 + 按使用量 / 規模方案 | 執行大規模蒐集管線的技術團隊 |
| Oxylabs | 爬蟲 API、代理網路、現成資料集、解析支援 | 商品、搜尋、旅遊、公司與市集資料 | 部分 | 部分產品提供試用 | 報價制 / 企業銷售 | 需要可靠、高流量爬取基礎架構的企業 |
| Octoparse | 無程式碼視覺化爬蟲、範本、雲端排程、工作流程建構器 | 網站、清單、表格、結構化頁面資料 | 有限 AI | 免費方案 | 免費方案 + 訂閱制 | 想要無程式碼控制的分析師與營運人員 |
| Zyte | Zyte API、AI 擷取、智慧代理工具、重視合規 | 動態網頁資料、結構化擷取、瀏覽器型目標 | 是 | 免費試用 | 按使用量計費 | 想要合規、API 優先資料擷取的團隊 |
| NetNut | 代理網路、B2B 資料存取、地理定位、爬取 API | 公司與專業網頁資料、透過代理的蒐集 | 否 | 試用 / Demo | 報價制 | B2B 資料補全與銷售情報流程 |
| Decodo（原 Smartproxy） | 爬取 API、代理產品、網站解鎖器、自助方案 | 搜尋、購物、社群與一般網頁資料 | 否 | 免費方案 / 免費試用 | 免費方案 + 訂閱制 | 需要可擴充爬取基礎架構、但預算較謹慎的團隊 |
| Infatica | 代理網路、爬蟲 API、JS 渲染、代管支援 | 動態網站、受限目標、瀏覽器渲染頁面 | 否 | 試用 | 報價制 | 需要彈性客製爬取支援的技術團隊 |
| DataHen | 代管網頁爬取、ETL 支援、結構化格式交付 | 公開網頁資料、客製蒐集專案 | 否 | 諮詢 | 客製服務報價 | 將客製資料蒐集工作外包給企業 |
| HabileData | 資料補全、標註、文件處理、外包營運 | 結構化紀錄、文件、圖片、產業資料集 | 否 | 諮詢 | 客製服務報價 | 人工驗證資料處理與後勤資料作業 |
| Coresignal | 公開網頁資料集、API、公司與人才覆蓋 | 公司、員工與就業市場資料 | 否 | 樣本存取 | 合約報價 | 想直接使用商業情報資料集的團隊 |
| LXT | 全球人力資料蒐集、標註、RLHF、多語言覆蓋 | 音訊、文字、圖片與評估資料集 | 否 | 企業洽詢 | 客製化企業定價 | 需要多語言、人類生成訓練資料的 AI 團隊 |
| Appen | 代管 AI 資料蒐集、標註、驗證、評估 | 語音、文字、圖片與模型評估資料 | 否 | 企業洽詢 | 客製化企業定價 | 進行大規模代管 AI 資料專案的企業 |
| Prolific | 高品質研究受試者、預篩選、代管服務 | 問卷、研究、人工評估、回饋資料 | 否 | 自助存取 | 按使用量付費 | 重視參與者品質的研究、UX 與 AI 評估團隊 |
| Amazon Mechanical Turk | 大型任務市集、發案工具、彈性微任務流程 | 問卷、標註、審核、驗證與輸入任務 | 否 | 無免費試用 | 按任務付費 + 平台費 | 低成本、彈性分發人力任務的大規模需求 |
Thunderbit：最容易上手的 AI 網頁爬蟲，專為商務使用者打造
先從我最喜歡的開始：Thunderbit。Thunderbit 是為那些需要網頁結構化資料、但又不想把整週時間都拿去除錯選擇器、瀏覽器自動化或脆弱爬取流程的人打造的。它只要幾個點擊就能把網頁變成表格，而且在名單開發、電商監控、目錄爬取與例行營運蒐集上特別強。
Thunderbit 最突出的地方在於它的 AI 優先流程。透過 AI Suggest Fields，你只要打開頁面，請 Thunderbit 告訴你要抓什麼，它就能立刻給你一個可用的資料結構。對商務使用者來說，這比從零手動建立每個欄位友善得多。它也支援分頁、子頁面、匯出與排程任務，因此不只適合一次性蒐集，也適合反覆監控。
Thunderbit 主要功能
- AI 驅動的欄位偵測： Thunderbit 會直接為頁面建議擷取結構，而不是要你從零開始定義每個欄位。
- 低摩擦工作流程： 設計對象是商務使用者，不只是開發者或爬蟲專家。
- 子頁面與分頁爬取： 很適合商品型錄、目錄網站、不動產列表與評論頁。
- 內嵌補全： 擷取時就能同步清理、分類、翻譯或格式化欄位。
- 彈性匯出選項： 可匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable、Notion、CSV 或 JSON。
- 雲端與瀏覽器模式： 需要規模化時用雲端執行，登入或對工作階段敏感的網站則可用瀏覽器模式。
- 排程功能： 不必每次都重建流程，就能定期執行任務。
- 免費方案： 在進入付費使用前，可以先實際測試工作流程。
Thunderbit 非常適合銷售、電商、營運與研究團隊，因為它能快速產出結果，而不必把維護爬蟲當成額外工作。
如果你想看看這一類工具中，最低摩擦的工作流程到底長什麼樣，下面這支官方快速上手影片是本次整理中最清楚的示範。
想看看 Thunderbit 的實際操作嗎？可以到 部落格 或 YouTube 頻道 看更多內容。
Bright Data：企業級網頁爬蟲與代理基礎架構
如果 Thunderbit 是「一鍵解法」，那 Bright Data 就是基礎架構堆疊。Bright Data 主要鎖定需要大規模蒐集、困難目標覆蓋、解除阻擋工具，以及多種公開網頁資料存取方式，而不想在內部自行拼裝所有元件的組織。
目前 Bright Data 的產品與定價流程以 Web Scraper API 為核心，官方價格頁可看到免費試用、按使用量入門方案、擴充方案與客製化企業方案。這使它很適合需要在代理、API、資料集與合規敏感流程之間保持彈性的技術團隊。
Oxylabs：適合資料管線的強大爬蟲 API 與資料集
如果你的首要考量是可靠性、專用爬取 API 與基礎架構深度，Oxylabs 仍然是較穩妥的企業選擇之一。它的產品線是為嚴肅的資料蒐集情境打造，而不是輕量的一次性爬取。
對於需要從搜尋、電商、旅遊與市集來源穩定擷取資料，並希望有營運支援來大規模跑這些管線的組織，Oxylabs 特別有吸引力。和較簡單的自助工具相比，Oxylabs 更偏向基礎架構型、也更依賴業務團隊銷售，這正是大型團隊常把它列入候選的原因。
Octoparse：適合分析師與營運人員的無程式碼資料爬取工具
Octoparse 依然是最知名的無程式碼視覺化爬蟲之一。它的價值很直接：你可以用工作流程建構器、範本與雲端排程，處理常見擷取任務，而不必自己寫程式。
Octoparse 目前的官方價格頁仍然保留 免費方案，再往上才是付費訂閱，因此對小型團隊來說仍相當有吸引力。它很適合希望比 AI-only 工具有更多手動控制、但又不想從程式碼開始打造一切的分析師、行銷人員與營運人員。
Zyte：AI 驅動、API 優先的網頁資料蒐集
Zyte 仍然以合規、API 優先的網頁資料擷取作為定位。它把瀏覽器與代理基礎架構，和 Zyte API 裡的 AI 擷取結合在一起；如果你想要比拼湊多個單點工具更乾淨的程式化介面，這會很有吸引力。
Zyte 對於重視結構化擷取、複雜目標，以及法務或治理姿態的團隊尤其強。它目前的定價仍採按使用量計費，對於工作量變動大的情境，比固定席位制更合適。
NetNut：B2B 資料與代理驅動的蒐集方案
NetNut 屬於基礎架構陣營，主打高品質代理、網頁資料蒐集與 B2B 使用情境。它很適合銷售情報、資料補全與需要穩定交付品質，而不是特別看重消費級介面的流程。
如果你的工作流程仰賴可靠存取公司與專業人士資料來源，NetNut 會比一般通用型無程式碼工具更合理。它不是最適合非技術使用者的起點，但可以成為更大型資料蒐集堆疊中的重要一環。
Decodo（原 Smartproxy）：可擴充的爬取與代理工具
Smartproxy 現在已經更名為 Decodo，目前官方定位更明確地聚焦在爬取產品、代理與自助存取。這點很重要，因為那些還把 Smartproxy 當成獨立現行品牌的舊比較，其實已經落後了。
對需要解除阻擋工具、代理存取與爬取 API，但又不想立刻進入沉重企業銷售流程的小型團隊來說，Decodo 仍然相當有吸引力。當你已經超過輕量爬蟲工具的能力，但還不想承擔最昂貴的基礎架構方案時，它是一個不錯的中間地帶。
Infatica：彈性的爬取 API 與代理支援
Infatica 結合了代理產品、爬蟲 API 與支援瀏覽器渲染目標的能力。它更適合被理解為「彈性基礎架構加支援」，而不是一款給新手直接上手的爬取應用。
因此，Infatica 對於有動態網站、地區限制需求，或是無法簡單套進固定產品模板的客製蒐集需求的技術團隊會比較有用。
DataHen：面向企業客製工作的代管網頁爬取服務
DataHen 採取的是代管服務路線。它不是要你的團隊自己管理整套堆疊，而是把自己定位成客製化爬取與網頁蒐集服務，並提供結構化交付。
當真正的問題不是「我要怎麼抓這一頁？」而是「我要怎麼讓供應商從頭到尾接手這個持續、繁瑣的蒐集工作？」時，DataHen 就是很強的選項。
HabileData：人工驗證的資料處理與補全
HabileData 的重點不在於網頁爬蟲的酷炫，而在於外包式資料營運。它的定位涵蓋 BPO 類服務、資料補全、文件處理、標註與產業專屬資料工作。
如果你的瓶頸是清理、驗證、補全或以文件為主的處理，而不是瀏覽器自動化本身，那麼 HabileData 比代理優先的供應商更值得比較。
Coresignal：可直接使用的公開網頁資料集
Coresignal 是這份名單裡的資料集路線。它目前強調的是針對公司、員工與職場市場情報的 即時公開網頁資料，因此當你想要的是能直接使用的商業資料，而不是自己維運整套蒐集流程時，它就很實用。
這和一般爬取工具其實是不同的採購決策。當你的團隊更重視分析速度，而不是客製擷取彈性時，Coresignal 會是更合適的選擇。
LXT：用於 AI 訓練與評估的人力生成資料
LXT 是為 AI 資料蒐集、標註與多語言 human-in-the-loop 流程打造的。如果你的用途是模型訓練、RLHF、評估或大規模人力資料建立，即使它不是傳統意義上的網頁爬蟲，LXT 仍然值得納入討論。
它更適合需要專業人力資料營運的 AI 團隊，而不是以擷取結構化網站資料為主要目標的團隊。
Appen：企業級大規模代管 AI 資料蒐集
Appen 依然是代管 AI 資料蒐集領域的重要品牌。它目前的定位集中在 AI 訓練資料、客製化資料蒐集與企業級代管專案。
如果你需要的是大型、複雜 AI 資料專案的合作夥伴，而不是自助型產品，Appen 仍然有其價值。代價是它屬於更重型的企業合作模式，而不是即插即用的快速方案。
Prolific：適合研究與評估的高品質人類參與者
Prolific 是取得研究級人類回饋最乾淨的選擇之一。它的定價頁強調 按使用量付費，自助使用時也沒有月費，這對 UX 研究、學術研究與 AI 評估工作都很合適，特別是當參與者品質很重要時。
如果你的成果取決於可信的人類回應，而不是單純的任務量，Prolific 通常會比一般微任務市集更適合。
如果你的候選清單包含的是基於參與者的資料蒐集，而不是爬取基礎架構，這支 Prolific 總覽影片可以幫你看清楚這個類別的研究級分支。
Amazon Mechanical Turk：彈性高、成本敏感的人力任務分發
Amazon Mechanical Turk 依然是分散式人力任務的彈性市集選擇。對於驗證、審核、標註、問卷與其他微任務流程，只要你想要廣泛觸及與成本控制，它都仍然有用。
它的取捨其實沒什麼改變：MTurk 很彈性、也很省錢，但會把更多品質控管、任務設計與篩選責任放在發案方身上。對有經驗的操作者來說通常沒問題，但如果你最重視的是回應品質，它就不是最佳選擇。
哪一種資料蒐集服務最適合你的企業？
這裡給你一個精簡版清單：
- 非技術使用者或精實商務團隊： 如果你想最快把網頁資料變成試算表，先從 Thunderbit 開始。
- 企業級技術蒐集： Bright Data 或 Oxylabs 很適合重基礎架構、重穩定性的資料管線。
- 無程式碼工作流程建構： 如果你想要視覺化控制，Octoparse 仍然是很實用的選擇之一。
- 客製化代管爬取： 當你希望供應商承擔更多營運負擔時，DataHen 或 Infatica 很合理。
- 公司與職場資料： 當商業情報或資料補全是目標時，Coresignal 與 NetNut 很有用。
- AI 訓練資料與標註： 如果真正需求是人類生成資料，LXT 與 Appen 比爬蟲供應商更值得比較。
- 人類研究與評估： 重視參與者品質選 Prolific；重視彈性與低成本任務分發則選 MTurk。
- 預算友善的基礎架構： Decodo 是介於簡單爬蟲工具與昂貴企業堆疊之間的好中間方案。
正確答案往往不是單一工具，而是組合。很多團隊會用一個工具做輕量 AI 爬取，另一個工具處理重基礎架構目標，再用另一個平台做人工評估或標註。
結論：2026 年如何選對資料蒐集夥伴
到了 2026 年，資料蒐集已經不再只是單一類別、單一採購方式了。有些買家需要的是可以自己執行的 AI 輔助擷取；有些需要穩健的代理與 API 基礎架構；有些需要全代管蒐集；也有些需要真人來做研究、標註或評估。
所以，最佳供應商不再只是看泛泛的排名，而是看它和你的工作流程是否契合。如果你想在沒有太多技術設定負擔的前提下，最快拿到可用的網頁資料，這份名單裡最容易上手的起點就是 Thunderbit。如果你的問題更複雜、規模更大，或更依賴基礎架構，那企業供應商與代管服務就會更重要。
對大多數團隊來說，最聰明的做法是先從能真正完成工作的最小工具開始，只有在規模、可靠性或資料複雜度真的需要時，再往上升級。
用 Thunderbit 試試 AI 資料蒐集 Get Started Free
常見問題
1. 什麼是資料蒐集服務？為什麼 2026 年企業需要它們？
資料蒐集服務可以幫助企業從網站、平台、文件、API 或真人參與者身上取得結構化資訊，而不必依賴手動複製貼上。到了 2026 年，它們之所以重要，是因為團隊需要更即時的資料、更快的流程，以及更可靠的銷售、電商、研究與 AI 資料管線。
2. Thunderbit 和其他資料蒐集工具有什麼不同？
Thunderbit 是為非技術使用者設計的，目標是讓你能快速把網頁轉成結構化資料。它的 AI 驅動 Chrome 擴充功能會自動建議欄位，支援分頁與子頁面，並能乾淨地匯出到試算表與其他工具，不需要開發者導向的設定。
3. 選擇資料蒐集服務時應該考慮什麼？
請看這幾點：
- 工作流程契合度： 你要解決的是網頁爬取、代管蒐集、補全、研究，還是 AI 資料生成？
- 易用性： 你的現有團隊能不能有效使用？
- 規模與可靠性： 當流量增加或目標更難時，它還能正常運作嗎？
- 定價模式： 免費方案、訂閱制、按使用量、按任務付費，還是客製合約？
- 營運負擔： 你要的是自助工具、基礎架構層，還是全代管夥伴？
4. 哪些工具最適合企業級專案？
Bright Data 和 Oxylabs 是企業級網頁蒐集的強力選擇，特別是在基礎架構、穩定性與大流量交付很重要時。當你希望供應商直接承擔更多工作流程時，DataHen、Appen 以及其他代管供應商就會變得更有關聯性。
5. 我可以為不同需求使用多個資料蒐集工具嗎？
當然可以。很多團隊都會混用工具：Thunderbit 用於輕量 AI 爬取，Bright Data 或 Oxylabs 用於難度較高的技術目標，Coresignal 用於現成資料集，而 Prolific 或 MTurk 則用於人類研究或標註工作。
