Wikipedia 爬蟲
兩步驟擷取 Wikipedia 資料
指向就能立即擷取 Wikipedia 資料
手動複製 Wikipedia 上的資料既耗時又容易出錯。Thunderbit 讓你完全不寫程式，也能擷取資訊框資料、文章內容、分類等資訊。只要指向你要的資料，再按第二下，Thunderbit 就會辨識欄位並把內容整理成乾淨的表格。完全不需要複雜設定或 CSS selector。
Thunderbit 能適應 Wikipedia 版面變動
Wikipedia 的版面一直在變，而傳統爬蟲每次變動都可能失效。Thunderbit 使用語意 AI，理解的是頁面的內容意義，而不是固定 selector。這代表它能自動適應版面調整，讓你持續擷取文章內容、參考資料與結構化資料，不必一直手動修補爬蟲。
將 Wikipedia 資料匯出到你的工具
別再浪費時間把 Wikipedia 的表格資料和外部連結一項項複製貼到試算表了。Thunderbit 只要一鍵，就能把擷取到的資料匯出到 Excel、Google Sheets、Notion 或 Airtable。這是把 Wikipedia 的結構化資料快速導入你現有工具的最快方式。
抓取 Wikipedia 總是卡關嗎？
看看為什麼 Thunderbit 在 Wikipedia 資料擷取上，比傳統爬蟲更出色。
傳統爬蟲
舊式做法Thunderbit
更聰明的方式
常見問題
相關 使用情境
探索 Thunderbit 網頁爬蟲的更多使用情境。
HKTVmall 爬蟲
只需 2 次點擊，即可從 HKTVmall 商品列表中擷取商品名稱、價格、評分等資訊，完全不需要寫程式。可直接匯出到 Excel、Google Sheets 或 Notion，把 HKTVmall 資料轉化為可行動的洞察。
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Herold 爬蟲
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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Trustpilot 爬蟲
只需 2 次點擊，就能擷取 Trustpilot 評論、評分與評論者資訊，並直接匯出到 Google Sheets、Excel 或 Notion。免寫程式、免複製貼上，立即取得乾淨、結構化、可分析也可分享的資料。
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People-Search 爬蟲
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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Substack 爬蟲
只要 2 次點擊，就能擷取 Substack 訂閱者數、文章標題與刊物說明，還能匯出到 Excel、Google Sheets 或 Notion。完全不需要寫程式；Thunderbit 的 AI 會自動幫你整理成結構化資料。
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PeopleWhiz 爬蟲
Thunderbit PeopleWhiz 爬蟲讓您透過 AI 欄位建議，從 PeopleWhiz 搜尋結果與個人檔案中擷取資料。快速蒐集姓名、聯絡資訊、地點等內容，適用於研究、行銷或開發潛在客戶。將 PeopleWhiz 資料迅速且高效地轉換為結構化資料集。
了解更多 ->準備好把資料擷取效率拉滿了嗎？
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