AI 驅動的網頁爬取

IDCrawl 爬蟲

只要 2 次點擊,就能從 IDCrawl 擷取完整姓名、職稱與 LinkedIn 個人檔案——無需程式碼或任何設定。
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保持可用的 IDCrawl 資料

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

IDCrawl 版面一變也能自動適應

如果每次網站更新後爬蟲就失效,那就毫無用處,尤其當您想從 IDCrawl 擷取完整姓名、職稱、公司名稱、電子郵件地址、電話號碼與 LinkedIn 個人檔案時更是如此。Thunderbit 是依照頁面語意來讀取,而不是依賴固定選擇器,因此當版面調整時也能自動適應。您就能少花時間修爬蟲,把更多時間用在取得真正需要的資料。

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從一開始就有乾淨資料

原始資料只是實際工作的起點,而 IDCrawl 的結果在可用之前,通常都需要整理。Thunderbit 會在擷取過程中直接結構化與格式化資料,因此匯出的內容本來就是乾淨可用的。這代表更少的排序、更少的重工,也能更順利交給團隊接手。

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一次大量抓取 IDCrawl

當您需要一長串聯絡人名單時,一次只抓一個 IDCrawl 頁面並不具擴充性。Thunderbit 可以一次大量抓取數百個頁面,讓您直接提供一串 URL,並批次擷取其中的完整姓名、職稱、公司名稱、電子郵件地址、電話號碼與 LinkedIn 個人檔案。這是把大量清單轉成可用資料的更簡單方式。

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Thunderbit 和傳統的 IDCrawl 爬蟲 有什麼不同?

一種更簡單的 IDCrawl 資料擷取方式,無需反覆修正。

傳統爬蟲

舊式作法
IDCrawl 頁面常常變更版面,因此依賴選擇器的爬蟲在小幅網站更新後就會失效。
動態載入與巢狀頁面結構,會讓完整擷取所有紀錄變得困難。
IDCrawl 的分頁可能很雜亂,導致爬蟲漏抓後面的頁面或重複列。
隱藏在子頁面中的詳細資料通常需要額外的抓取邏輯,會拖慢整體速度。
資料輸出常常不一致,格式混雜,而且欄位需要大量清理。
AI 優勢

Thunderbit AI

更聰明的作法
Thunderbit 依照頁面語意讀取 IDCrawl,因此版面變動不需要重新修正選擇器。
只要指向、點擊、擷取;Thunderbit 會自行處理動態區塊,不需要客製化設定。
自動分頁會自動追蹤多頁結果,因此後續頁面也能一併擷取。
子頁面抓取會前往連結的詳細頁,並將那些欄位追加為新欄位。
自動資料清理會在擷取時整理雜亂輸出,讓資料可直接使用。

不只聽我們怎麼說

看看使用者對 Thunderbit 的評價。

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