AI 驅動的網頁爬取

Glassdoor 評論爬蟲

只要 2 下點擊,就能蒐集 Glassdoor 評論,包括完整評論內容、評分、職稱與優缺點,並匯出到 Excel、Google Sheets 或 Notion。無需寫程式。

需要更多大規模爬取方式嗎?

快速試用區:自己體驗看看。

用 Glassdoor 評論資料挖掘洞察

無需寫程式、無需複製貼上,即可擷取 Glassdoor 上的員工評論、評分與情緒資料。

掌握完整評論脈絡

不只看列表頁上顯示的內容。Thunderbit 會自動進入每則評論的詳細頁,抓取完整評論文字、優缺點,以及一開始看不到的欄位。你拿到的是完整的員工觀點,而不只是標題式摘要,讓研究真正有參考價值。

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自動監控 Glassdoor 評論變化

Glassdoor 評論會持續更新,手動查看既費時又無法規模化。你可以用 Thunderbit 設定定期爬取,自動抓取最新評分、評論標題與公司回饋。資料會依照你設定的時間,自動送進試算表,完全不需要人工操作。

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即時匯出 Glassdoor 評論資料

擷取完成後,只要一鍵就能把 Glassdoor 資料——包含評分、評論文字、職稱等——直接送到 Google Sheets、Notion、Airtable 或 Excel。無需複製貼上,也不用重新排版,直接開始分析。

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為什麼 Thunderbit 與傳統 Glassdoor 評論爬蟲不同?

不用再忍受傳統爬取方式帶來的麻煩,直接抓取 Glassdoor 評論。

傳統爬蟲

舊式做法
Glassdoor 版面經常變動,依賴固定 CSS selector 的傳統爬蟲很容易失效,導致維護成本居高不下。
許多評論都藏在「顯示更多」按鈕後方,一般爬蟲常常無法觸發,因而漏抓關鍵回饋。
評論日期與職稱的格式不一致,讓標準化資料擷取變得不可靠。
跨多個評論頁面的分頁機制,可能讓爬蟲在動態載入內容時漏掉部分資料。
若要從連結的員工個人檔案頁補充上下文,傳統方法通常需要更複雜、脆弱的設定,而且額外耗工。
AI 優勢

Thunderbit AI

更聰明的做法
Thunderbit 的 AI 會以語意方式理解評論內容,當 Glassdoor 更新頁面版型時,也能自動調整。
AI 只要簡單 2 下點擊設定,就能偵測並抓取所有評論內容,包括動態載入區塊。
Thunderbit 會自動標準化評論日期與職稱,讓匯出的資料乾淨、可直接使用。
自動分頁可處理任意數量的評論頁,不需要手動設定,也不會漏抓資料。
Thunderbit 可以跟著連結進入個人檔案頁並擷取資料,並自動把相關背景資訊新增為欄位。

不只是聽我們說

看看使用者對 Thunderbit 的評價。

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