什麼是資料爬取？2025 年最新資料爬取方法全解析

現在大家都在強調數據驅動決策，但很少人會注意到，資料蒐集本身其實超級耗時又麻煩。如果你有手動整理過資料，肯定體會過那種枯燥又重複的感覺。我看過不少公司，因為資料收集效率太低，導致數據策略根本推不動。如果你也有這種煩惱，這篇文章絕對能給你全新解方。

💡 這篇文章會帶你掌握資料爬取的最新趨勢，深入剖析傳統方法的限制、AI 驅動資料爬取的優勢，還有實用技巧，讓你輕鬆應用在各種場景。

什麼是資料爬取？

資料爬取（也叫）就是用工具自動從網頁抓取結構化資訊（通常是表格）。這種方式能大幅提升資料收集效率。舉例來說，你可以從 擷取公開商家資訊來開發潛在客戶，或從 批量抓取商品 SKU 做轉售或市場分析，甚至從 收集評論，直接洞察消費者的想法。

資料爬取的技術演進

以前，資料收集幾乎是工程師的專利（不然就只能靠人工複製貼上）。但到了 2025 年，AI 已經全面進場，資料爬取早就不是只有寫程式或簡單自動化才做得到的事。

傳統方法已經落伍了

現在的網站越來越複雜：動態內容（像是 React/Vue）、多模態資料（文字、圖片、影片）、還有一堆非標準結構（同一頁多種模板）問題層出不窮。最新研究發現，主要有三大痛點：

1. 維護超級花時間 傳統爬蟲要一直手動維護（每個網站每月大約 3-5 小時）。只要網站前端一更新，60% 的 XPath 選擇器就會失效。AI 工具靠語言模型和程式理解力，能自動適應 90% 的結構變動，維護成本直接降 60-80%。像 React/Vue 這種現代網站，AI 工具用語意理解，穩定抓資料，就算 class 名稱變了也沒差。

2. 資料抓得不夠多 傳統方法只能抓結構化資料，很多有價值的資訊會被漏掉，例如：

   • 圖片裡的資料
   • 文章內文
   • 沒有 HTML 標籤的非結構化內容

3. 資料品質參差不齊 傳統方法很難處理動態內容，常常抓到的資料不完整或有錯：

   • 分頁資料（像電商商品列表）通常只能抓到 30-50% 首頁內容
   • 無限滾動頁面（像社群動態）會漏掉超過 60% 關鍵資料
   • 非結構化資料容易對錯（像清單資料錯位）

這時候，像 Thunderbit 這種 AI 驅動工具就能派上用場。下面就來看看它有什麼厲害的地方。

AI 資料爬取的時代來了

到了 2025 年，AI 尤其是大型語言模型（LLM）已經展現驚人實力。這些模型能理解、生成自然語言，還能處理複雜的資料分析任務，讓資料爬取變得更快更聰明。現在很多資料爬取工具都結合了 LLM，突破了傳統的限制。我這幾個月實測了 13 款，最推薦的就是 。

Thunderbit 有幾個超強亮點：

1. 顛覆性的互動體驗： 只要輸入簡單的自然語言指令，系統就會自動產生爬取方案，設定速度比傳統工具快 87%。

2. 本地化爬取的明顯優勢： Thunderbit 是瀏覽器擴充功能，支援：

   • 即時資料擷取
   • 動態和無限滾動頁面抓取
   • 登入驗證頁面也能抓

3. 多模態資料處理超強： Thunderbit 能處理各種資料型態，例如：

   • 文章內文資料擷取
   • PDF 財報表格抽取
   • 圖片辨識轉成表格
   • 影片字幕擷取和摘要

有了 Thunderbit，不管遇到什麼資料收集需求都能輕鬆搞定。接下來就帶你實際操作一次。

如何用 AI 進行資料爬取

只要四個步驟，就能發揮 Thunderbit 強大的：

1. 安裝瀏覽器擴充功能 到 Thunderbit 官網，從 Chrome Web Store 下載並安裝 Thunderbit 擴充功能，安裝好後記得釘選到瀏覽器工具列。

2. 註冊並領取免費點數 在擴充功能裡註冊帳號，就能拿到試用點數。這些點數可以體驗 AI 網頁爬蟲、自動填表、智慧摘要等功能。建議先在 Playground 免費試用，感受一下效果再正式用點數。

3. 啟動智慧爬取 從 Thunderbit 側邊欄啟動範本，用語言描述選擇你要的資料內容和型態，設定擷取格式或細節，按下爬取就能開始。

進階爬取功能（Pro 進階版）

訂閱 Thunderbit （或開啟免費試用），就能解鎖這些強大功能：

• 多模態資料處理 支援複雜場景，像（財報/產品手冊）、圖片資料擷取（價籤/規格表）、影片字幕爬取，系統會自動標準化非結構化資料。

• 深度子頁面爬取 可以選擇抓取頁面所有子連結（像/用戶評論頁），智慧辨識關聯資料，自動合併進主表。很適合電商商品目錄、不動產列表等。

• 內建範本庫 一鍵套用超過 30 個平台的，像 、、，自動適應頁面結構變動。新手平均省下 83% 設定時間。

• 批量爬取任務 支援同時跑多個爬取任務，還能匯入網址清單批次抓取。

• 智慧分頁處理 自動辨識並抓取分頁內容（包括「載入更多」按鈕、頁碼導航），支援無限滾動頁面。實測能完整抓下 200+ 頁電商商品列表。

Thunderbit 應用實戰

場景一：房地產資料收集

如果你是房仲想從 Zillow 收集物件資訊，或投資人想找潛力標的，一款好用的網頁爬蟲就是你的神隊友。Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲能輕鬆抓下 Zillow 關鍵房產資料，讓你即時掌握市場動態。可以參考下面的 Zillow 爬取教學影片。

場景二：人才與客戶開發

不管你是 HR 找人才，還是業務開發新客戶，一款可靠的網頁爬蟲都能大幅提升效率。Thunderbit 讓你輕鬆從 擷取重要資料，優化人才搜尋和名單管理。用過之後，你會發現手動搜尋和複製貼上真的可以丟掉了。下面是 LinkedIn 資料爬取教學影片。

場景三：市場分析與客戶定位

如果你是企業主需要收集地區性資料做市場分析，或業務想找在地商機，一款好用的網頁爬蟲能讓你事半功倍。Thunderbit 可以輕鬆從 擷取關鍵資料，幫你做出明智決策、優化行銷佈局。

場景四：電商資料分析

如果你是電商賣家想了解競品，或創業者想追蹤市場趨勢，Thunderbit 絕對是你的秘密武器！它能輕鬆收集 各類商品資料，包括詳細描述、價格和。

Thunderbit 人工智慧網頁爬蟲徹底改變了商業用戶的資料收集方式，讓流程更快、更簡單、更有效率。不管你是房地產市場找物件、人才市場找潛在客戶，還是電商市場分析趨勢，AI 網頁爬蟲都能幫你省下大把時間和精力。善用 AI 網頁爬蟲，讓你的生產力直接升級。準備好了嗎？馬上體驗 Thunderbit，開啟智慧資料爬取新時代。

獨家資料清洗技巧

傳統爬蟲最頭痛的就是資料爬取後的清洗。Thunderbit 的 AI 能在爬取過程中結合 LLM 直接做資料清洗，清洗工作量減少 83%，關鍵創新如下：

技巧一：智慧欄位對齊

處理多來源異質資料（像同時爬 LinkedIn 和 Zillow），Thunderbit AI 會自動建立語意對應：

• 自動辨識不同資料來源的欄位對應（像「price」↔「售價」↔「Price」）
• 智慧合併相似欄位（像「area」和「square feet」）
• 跨平台資料標準化（像 LinkedIn「現職」和 Zillow「物件狀態」統一成標籤）

技巧二：語境自動補全

靠大型語言模型的語境理解，Thunderbit 資料補全率高達 99%：

• 地址補全：根據郵遞區號自動填入城市/州（像輸入 10001 → 紐約市 NY）
• 職涯推斷：根據 LinkedIn 教育背景預測可能工作經歷

技巧三：資料優化

• 多語言翻譯（支援 12 種語言即時翻譯，含中、英、日）
• 智慧摘要（把 500 字商品描述濃縮成三大賣點）
• 單位統一（自動轉換平方英尺↔平方公尺、華氏↔攝氏）
• 格式標準化（日期統一 YYYY-MM-DD、貨幣統一 USD）

技巧四：品質驗證

• 智慧錯誤修正：自動修正格式錯誤（像電話 +01 138-1234-5678 → +113812345678）
• 邏輯驗證：確保「建造年份」早於「最後翻修時間」

技巧五：AI 標籤生成

用自然語言處理自動產生智慧標籤：

• 情感分析標籤（自動標記評論為正面/負面/中立）
• 商業價值標籤（自動標記「高潛力客戶」/「需跟進物件」）
• 產業分類標籤（自動為 LinkedIn 履歷加上「科技|金融|醫療」等標籤）

資料爬取的潛在風險

雖然資料爬取帶來很大價值，但企業在應用時也要注意潛在挑戰。法律合規是第一要務——像 GDPR、CCPA 這些法規對資料收集有嚴格規範，務必要遵守隱私法。很多網站也會用 Cloudflare 這類防禦機制，透過 IP 限制等方式擋爬蟲。

AI 時代資料爬取的未來

AI 的進步讓網頁爬取變成直覺又強大的企業級解決方案。想像一下，只要輸入網站（像 zillow.com）和需求（像「抓取紐約市所有房源」），AI 就能自動規劃所有相關資料點——從物件細節到價格趨勢，完全不用手動設定。這些智慧系統還能把爬取資料自動整合進企業流程，比如自動把 LinkedIn 潛在客戶資訊匯入 CRM，或把電商數據推到分析儀表板。進階模式甚至能預測性爬取，主動監控庫存變化或市場新趨勢。更厲害的是，AI 會動態處理合規問題，根據法規即時調整爬取參數，還會保留完整稽核紀錄。

AI 驅動的資料爬取不只讓企業更容易取得關鍵商業情報，更徹底改變了組織和網路資料的互動方式。隨著技術越來越成熟，率先導入 AI 爬取解決方案（像 Thunderbit）的企業，會在數據決策上搶得先機。

常見問答

1. 什麼是 Thunderbit？ 是一款基於大型語言模型（LLM）的智慧瀏覽器擴充功能，專為現代資料收集需求設計。不只具備功能，還整合多模態資料處理，支援動態網頁、PDF、圖片、影片等多元資料擷取。作為本地化瀏覽器方案，能直接處理需登入頁面（像 LinkedIn），還會自動適應現代前端框架變動。

2. Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲怎麼運作？ Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲用 AI 從網站抓結構化資料。用戶可以點「AI 建議欄位」，讓 AI 推薦怎麼抓當前網站，再點「開始爬取」就能收集資料。只要兩步，任何網站、PDF 或圖片資料都能搞定。

3. 清單爬取和子頁面爬取有什麼差別？ 清單爬取適合分頁場景（像電商商品列表），能自動辨識分頁邏輯，批量抓數千筆資料。子頁面爬取則是樹狀結構（像 Zillow 房源列表→詳情頁→樓層圖），用語意關聯自動建立主從表。

4. 不會寫程式的人能用 Thunderbit 嗎？ Thunderbit 採自然語言互動設計：用戶只要描述需求（像「姓名、信箱、電話」），系統就會自動產生爬取方案。實測 85% 用戶完全不用網頁程式知識，10 分鐘內就能完成第一次資料收集。

5. Thunderbit 能處理哪些資料型態？ Thunderbit 支援多種資料智慧辨識：

   • 結構化資料：表格、清單（像 Amazon 商品規格）
   • 非結構化資料：評論文字、PDF 文件（自動辨識）
   • 多模態資料：圖片價籤、影片字幕擷取
   • 動態資料：無限滾動內容、延遲載入圖片
   • 關聯資料：跨頁關係對應（像 LinkedIn 聯絡人→公司資訊）

6. 怎麼開始用 Thunderbit？ 你可以深入了解我們的，或直接逛逛馬上上手。

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