Google Shopping 爬蟲

作者
將 Google Shopping 結果轉換成乾淨的商品表格。可擷取價格、零售商、評分、評論、運費與連結,非常適合監控競品與市場趨勢。
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
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邊瀏覽邊抓取商品資料使用 Thunderbit,透過 AI 欄位辨識與自動擷取功能,快速抓取 Google Shopping 與其他網站資料。只要幾個步驟,就能將結構化結果匯出到 Sheets、Airtable 或 Notion。
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安裝自Chrome Web Store

邊瀏覽邊抓取商品資料

使用 Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲 Chrome 擴充功能,從 Google Shopping 頁面蒐集商品標題、價格、零售商、評分與連結。透過 AI 建議欄位將雜亂頁面整理成結構化資料、支援翻頁抓取,還能透過子頁面爬取補充更深入的商品資訊。 也能從網站、子頁面、PDF、文件與圖片中擷取資料,接著自動摘要、分類與格式化成可直接分析的表格。最後可匯出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion,也能下載成 CSV 或 JSON 用於報表與監控。

如何使用 Thunderbit 擷取 Google Shopping 結果

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步驟 1下載並安裝Thunderbit Chrome Extension Download Page 下載並安裝 Thunderbit Chrome 擴充功能。安裝完成後,登入或建立免費帳號即可開始使用。
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步驟 2開啟擴充功能在 Chrome 中開啟 Google Shopping 結果頁,或先準備好 Google Shopping 結果網址,例如 https://www.google.com/search?tbm=shop&q=wireless+earbuds。點擊 Thunderbit 擴充功能圖示開啟 Thunderbit,接著選擇 Google Shopping Scraper。在工具面板中,將 Google Shopping 結果網址貼到 "Paste Google Shopping Results URL" 欄位,選擇正確市場所需的 "country" 與 "language",並輸入要擷取的 "number_of_results"。
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步驟 3點擊 Scrape Google Shopping 按鈕點擊 "Scrape Google Shopping" 按鈕開始擷取。Thunderbit 會將結構化商品資料整理成表格,包含 Product Name、Product URL、Current Price (USD)、Original Price (USD)、Rating (Max 5)、Number of Reviews 與 Retailer。表格生成後,你可以將結果匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion,也能下載成 CSV 或 JSON,方便分析與報告使用。

了解如何將 Google Shopping 商品資料擷取成結構化表格

透過網址抓取 Google Shopping 結果

貼上 Google Shopping 結果網址後,Thunderbit 就會將結構化商品清單擷取成乾淨的表格。它可抓取 Product Name、Product URL、Current Price、Original Price、Rating、Number of Reviews 與 Retailer 等關鍵欄位。這能幫助電商營運、分析師與行銷人員,在蒐集 Google Shopping 結果頁上的競品價格與商品組合資料時,避免手動複製貼上。
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依國家、語言與數量標準化結果

選擇對應分析市場的國家與語言情境,再設定要抓取的結果數量(例如 10、50 或 100 筆)。這樣能更容易跨區域比較相同類型的商品清單,減少因在地格式造成的解析錯誤,並讓資料集更適合用於報表分析。對追蹤多個市場的價格、促銷與零售商覆蓋範圍的團隊特別有幫助。
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監控競品價格與促銷活動

利用輸出表格追蹤 Current Price 與 Original Price 的差異、掌握折扣狀況,並找出特定關鍵字下是哪一家零售商拿下購買框。電商與品牌團隊可定期執行爬蟲,建立價格歷史、偵測突然降價,並驗證 MAP 合規性。Product URL 欄位也方便在變動發生時快速稽核特定清單。
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進行市場研究,建立可直接分析的資料集

將評分與評論數與價格、零售商一併蒐集,可用來評估某個品類的商品定位與需求訊號。分析師可以利用這些資料基準化某個關鍵字下的熱門商品、比較零售商覆蓋狀況,並優先安排外聯或合作對象。擷取完成後,可將表格匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion,也能下載成 CSV 或 JSON,直接銜接 BI 與報表流程。
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使用者怎麼說 Thunderbit

Taryn W.成長策略師@Thunderbit 改變了我做競爭研究的方式。我只要點一下「AI Suggest Fields」,它就能在分頁結果中自動建立乾淨的表格——不用寫程式,也不用碰 CSS。分析長尾市場的商品資料時,真的省下超多時間。
Miles T.銷售開發顧問我用 Thunderbit 從名錄中抓取 Email 和電話號碼。它能一鍵擷取乾淨的聯絡資訊,匯出到 Sheets 或 Notion 也只要幾秒。不必額外設定,也不用寫程式——直接就能拿來用。
Rhea C.電商分析師Thunderbit 幫我監控多頁面的 SKU 資料。我先抓取列表,再用 Subpage Scraping 拉出完整的商品規格、價格、評論和庫存。AI 會把一切整理成我定義好的欄位。
Cassian B.房地產顧問Thunderbit 的 Scheduled Scraper 讓房地產追蹤變得更簡單。我用自然語言描述排程,它就會自動抓取更新的物件、價格和連結,之後完全不用再碰設定。簡單又實用。
Dorian B.內容與 SEO 專員我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 來清理和標記抓下來的部落格內容。它能擷取標題、作者,甚至還會建議分類。在動態網站和子頁面上表現都很好,非常適合建立結構化 SEO 資料集。
Lina K.平台營運主管我們用 Thunderbit 追蹤小眾商店的 SKU。Cloud Scraping 一次能處理 50 個頁面;遇到需要登入的網站,就切換到瀏覽器模式。速度快、彈性高,而且不需要持續維護或手動修改。
Jorge F.內部銷售經理Thunderbit 的 AI Autofill 真的救了我。抓完聯絡資料後,我就用它直接在瀏覽器裡填寫名單表單。只要選好分頁,它就會用抓到的資料列自動填滿,不需要手動輸入。
Alina D.自由研究員我很依賴 Thunderbit 從 PDF、圖片型網站和無限捲動頁面中擷取資料。它能用 AI 處理雜亂格式,並產出可立即匯出的表格,幾秒內就能送到 Google Sheets 或 Airtable。
Taryn W.成長策略師@Thunderbit 改變了我做競爭研究的方式。我只要點一下「AI Suggest Fields」,它就能在分頁結果中自動建立乾淨的表格——不用寫程式,也不用碰 CSS。分析長尾市場的商品資料時,真的省下超多時間。
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