AI 驅動的網頁爬取

IDCrawl 爬蟲

只需 2 次點擊,就能從 IDCrawl 擷取完整姓名、職稱、LinkedIn 個人檔案與聯絡資訊,並立即匯出到 Google Sheets、Excel 或 Notion。無需撰寫程式,也不用任何設定。

Need more ways to scrape at scale?

快速試用區:自己玩玩看。

讓 IDCrawl 資料保持可用

使用 Thunderbit,更快、更乾淨、也更大規模地擷取 IDCrawl 資料。

IDCrawl 變動時也能自動適應

每次網站一更新就壞掉的爬蟲,只會浪費你的時間,尤其當你需要從 IDCrawl 持續取得完整姓名、職稱、公司名稱、電子郵件、電話號碼與 LinkedIn 個人檔案時更是如此。Thunderbit 會依照頁面語意來讀取,而不是依賴固定選擇器,因此版面調整不需要手動修復。你可以少花時間維護爬蟲,把更多精力用在資料應用上。

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從一開始就整理好的乾淨資料

原始擷取資料很少能直接拿來用,IDCrawl 的結果也不例外。Thunderbit 會在擷取時同步結構化與格式化每個欄位,所以你拿到的資料本來就是乾淨、整齊的。更少的手動整理、更少的重工,也能更快交付給下一位需要這份資料的人。

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一次批次擷取 IDCrawl

當你需要數百筆聯絡人資料時,一筆一筆抓 IDCrawl 根本不夠快。只要把 URL 清單交給 Thunderbit,它就能一次處理所有頁面,擷取姓名、職稱、公司名稱、電子郵件、電話號碼與 LinkedIn 個人檔案。這是把冗長潛在客戶名單快速轉成結構化、可匯出的資料集的最快方式。

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Thunderbit 和傳統 IDCrawl 爬蟲有什麼不同?

一種更簡單的方式,無需反覆修正也能擷取 idcrawl 資料。

傳統爬蟲

舊式做法
IDCrawl 頁面經常更新,依賴選擇器的爬蟲只要版面一變就容易失效。
動態內容與巢狀頁面結構,讓完整擷取所有記錄變得很困難。
IDCrawl 的多頁結果不容易處理,爬蟲常常漏頁或抓到重複資料。
藏在連結詳細頁中的欄位需要額外的擷取邏輯,增加時間與複雜度。
輸出格式常常不一致,欄位混雜,使用前還得花很多時間清理。
AI 優勢

Thunderbit AI

更聰明的做法
Thunderbit 會依頁面語意讀取 IDCrawl,因此版面變動時不需要修正選擇器。
指到、點擊、擷取——Thunderbit 能直接處理動態內容,不需要任何客製設定。
自動翻頁會自動追蹤多頁結果,不會漏掉任何記錄。
子頁面擷取會造訪連結的個人檔案頁,並將欄位追加為額外欄位。
自動資料清理會在擷取時同步整理輸出,資料一匯出就能直接使用。

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