跨平台公開資料社群媒體爬蟲
無需重新打造流程，也能蒐集公開社群資料
讓 AI 處理變動的版面、大量處理 URL 清單，並在需要更深層欄位時開啟連結頁面。
頁面版型變動時，照樣持續抓取
Thunderbit 會讀取畫面上可見的標籤與內容，而不只是依賴固定選擇器。當公開個人檔案或貼文的版面改變時，流程所需的人工修補就會少很多。
一次批次處理個人檔案與貼文 URL
把你想研究的公開頁面貼上來，批次一起處理。使用者名稱、標題、日期與可見互動數，都能直接產出成可供審核或匯出的資料列。
把連結內容一起納入同一張表
當清單頁只是起點時，子頁面擷取可以開啟可存取的個人檔案或貼文，並把你需要的可見細節追加成新欄位。
別再為每個平台各做一套社群爬蟲
傳統工具會把每種版型分開編碼。Thunderbit 則保留一套 AI 工作流程，並讀取各平台畫面上可見的標籤。
一堆平台專用爬蟲
每新增一個來源，就多一輪設定一個代理，處理你選定的公開頁面
Thunderbit 會自動適應你要的欄位30 個適合公開社群研究的實用欄位
不同平台提供的欄位與指標名稱可能不同。請在每個擷取值旁保留來源平台與頁面類型。
- 平台名稱
- 來源頁面類型
- 來源 URL
- 個人檔案 ID
- 個人檔案使用者名稱
- 個人檔案顯示名稱
- 個人檔案 URL
- 個人檔案頭像 URL
- 個人檔案簡介
- 個人檔案網站 URL
- 個人檔案驗證狀態
- 粉絲數
- 追蹤數
- 訂閱者數
- 貼文 ID
- 貼文 URL
- 貼文文字或標題
- 貼文發布日期
- 貼文類型
- 媒體類型
- 主要媒體 URL
- 主題標籤清單
- 被提及帳號
- 貼文按讚數
- 貼文留言數
- 貼文分享數
- 貼文觀看數
- 留言 ID
- 留言內容
- 留言作者使用者名稱
Hear how teams use one scraper across the web
Thunderbit users share how they collect public data from changing pages without maintaining a separate tool for every source.
建立可自圓其說的社群媒體資料集時，常見的問題
跨平台的範圍、指標含義、公開存取與資料結構選擇。
Switch to a platform-specific scraper when precision matters
Use dedicated TikTok comments, Telegram channel, Patreon membership, YouTube, Instagram, or X pages when the task depends on platform-only entities, fields, or interaction patterns.
Vatan Bilgisayar 爬蟲
Thunderbit Vatan Bilgisayar 爬蟲可協助你從 Vatan Bilgisayar 的商品列表與 SKU 頁面擷取資料。透過 AI 智慧欄位建議，快速收集商品名稱、價格、折扣、圖片及商品編碼，方便分析與研究。非常適合電商從業者、行銷人員及研究人員取得結構化的 Vatan Bilgisayar 資料。
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聯絡資訊爬蟲
Thunderbit 聯絡資訊爬蟲協助您從網站、目錄及 PDF 文件中擷取聯絡方式。透過 AI 智能欄位建議，能迅速收集姓名、電子郵件、電話號碼等資料，無論是開發潛在客戶、資料研究或主動聯繫都非常適合。特別適合行銷人員、招募專員與業務團隊，有效整理聯絡資料。
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Cimri 爬蟲
Thunderbit Cimri 爬蟲讓你能夠從 Cimri 的商品列表與 SKU 頁面擷取結構化資料。透過 AI 智能欄位建議，快速收集商品名稱、價格、圖片、折扣與商店評分，方便進行分析或研究。非常適合電商從業者、行銷人員及需要 Cimri 數據的研究人員使用。
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G2 軟體產品概覽爬蟲
G2 軟體產品總覽爬蟲可協助你從 G2 網站提取完整的軟體產品資料，包括評分、評論、徽章與競爭對手資訊。非常適合行銷、業務與產品經理，快速獲取 G2 產品頁的結構化洞察。透過 Thunderbit 的 AI 工具，讓資料收集流程更高效。
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Sur La Table 爬蟲
Thunderbit 的 Sur La Table 爬蟲能協助你擷取 Sur La Table 商品、搜尋結果、烹飪課程及門市位置等資料。透過 AI 智慧欄位建議，快速收集商品細節、課程時間表與門市資訊，方便分析或商業應用。
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n11 爬蟲
Thunderbit n11 爬蟲讓你輕鬆從 n11.com 擷取商品與 SKU 資料，包括價格、折扣及店家評分。透過 AI 智慧欄位建議，快速收集結構化資訊，無論是電商分析、行銷還是研究都非常適合。專為需要有條理 n11 數據的專業人士打造。
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