AI 驅動的網頁爬取

Jumbo 網頁爬蟲

透過 Thunderbit 的點選式 AI,追蹤大型電商網站上的商品名稱、價格與庫存變化,免去手動爬取的麻煩。
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使用 Thunderbit 解鎖 Jumbo 資料

透過 Thunderbit,輕鬆從 jumbo 擷取商品資料。

Jumbo 版面一變也不怕壞掉

還在為爬蟲每次遇到 jumbo 調整網站版面就失效而煩惱嗎?Thunderbit 不只是看固定選擇器,而是理解頁面內容的含義。因此,即使 jumbo 把「折扣價」欄位挪了位置,Thunderbit 也能自動適應,持續擷取商品名稱、價格、庫存等資料,不需要您重新建立任何設定。

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兩次點擊就能擷取 Jumbo 資料

不用再面對複雜程式碼或令人困惑的設定。用 Thunderbit 抓取 jumbo 就像點一下、選一下那麼簡單。只要選取「商品名稱」或「價格」,讓我們的 AI 自動辨識相關欄位。兩次點擊,您就能開始擷取 jumbo 上需要的資料。

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自動排程抓取 Jumbo

jumbo 的價格與庫存狀態經常變動。別再每天手動爬取,浪費時間。使用 Thunderbit 設定排程爬取,就能自動擷取最新的「分類」、「單位價格」與其他資料,並將新鮮數據直接送到 Google Sheets,完全不用您動手。

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Thunderbit 為什麼比傳統 jumbo 爬蟲 更不一樣?

透過 AI 輕鬆從 jumbo 擷取資料,完全不需要寫程式。

傳統爬蟲

舊式做法
Jumbo 的網站版面經常變動,導致 CSS 選擇器失效,讓您的爬蟲在您手動修正之前都形同報廢。
許多商品細節必須進入個別子頁面才能查看,迫使您建立更複雜的爬蟲來蒐集完整資訊。
Jumbo 的分頁機制有時不穩定,可能讓爬蟲漏抓頁面,或陷入無限迴圈。
商品描述常常格式不一致,使用正則表達式很難擷取乾淨、結構化的資料。
商品規格常以圖片或 PDF 呈現,因此需要 OCR 與專門解析器才能擷取相關資訊。
AI 優勢

Thunderbit AI

更聰明的做法
Thunderbit 的語意 AI 能理解頁面內容的「意思」,遇到版面變動也能自動調整,不需要人工介入。
使用 Thunderbit,您可以輕鬆從連結的子頁面抓取資料;AI 會自動造訪每個頁面,並把細節附加為新欄位。
Thunderbit 會智慧辨識並處理 jumbo 的分頁,確保您自動抓取所有相關頁面的資料。
我們的 AI 會在擷取過程中自動清理與格式化資料,將不一致的商品描述整理成結構化內容,無需手動設定。
Thunderbit 可從圖片與 PDF 中擷取文字,讓您把各種來源的資料整合成單一、結構化的資料集。

不只聽我們怎麼說

看看使用者對 Thunderbit 的評價。

常見問題

相關 使用情境

探索 Thunderbit 網頁爬蟲的更多使用情境。

DialIndia 爬蟲

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Thunderbit 的 DialIndia 爬蟲可協助你從 DialIndia 的商業檔案與旅遊目錄中,透過 AI 智慧欄位建議,快速擷取商家名稱、聯絡資料、地點與描述。不論是市場調查、行銷推廣或名單開發,都能輕鬆完成。

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Thunderbit People-Search 爬蟲可協助你從 People-Search 個人檔案及反向電話查詢頁面擷取結構化資料。透過 AI 智能欄位建議,快速收集姓名、地點、電話、電子郵件等資訊,無論是用於研究、市場行銷或名單開發都非常合適。特別適合需要公開紀錄與聯絡方式的行銷人員、研究人員及企業。

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Tradera 爬蟲

Tradera 爬蟲

Thunderbit Tradera 爬蟲讓你輕鬆擷取 Tradera 刊登與商品頁面的資料。透過 AI 智能欄位建議,快速收集商品名稱、價格、分類、圖片與描述,方便分析或庫存管理。非常適合電商賣家、收藏家及研究人員,輕鬆獲取結構化的 Tradera 數據。

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On the Beach 網頁爬蟲

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Thunderbit 的 On the Beach 爬蟲能讓你快速擷取 On the Beach 上的度假與飯店清單、價格、評分等資訊。透過 AI 智慧欄位建議,輕鬆收集並整理旅遊數據,方便分析、比價或規劃行程。非常適合旅遊業者、數據分析師與度假規劃者使用。

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UpCity 爬蟲

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Thunderbit UpCity 爬蟲可協助你從 UpCity 的廣告代理商列表與服務評論中擷取資料。透過 AI 智能欄位建議,快速收集代理商名稱、地點、評分、聯絡方式及詳細評論內容,方便分析與研究。非常適合行銷人員、研究者及企業主取得結構化的 UpCity 資料。

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Thunderbit Herold 爬蟲讓你只需兩下就能從 Herold 的企業與個人搜尋結果中擷取資料。透過 AI 智慧欄位建議,快速收集公司名稱、地址、電話、電子郵件等資訊,無論是開發潛在客戶、資料研究還是行銷推廣都非常適合。特別適合銷售團隊、行銷人員與研究人員取得結構化的 Herold 資料。

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