AI 可能会让一些人失业，但AI 也打开了很多新机会——其中一个就是用全新的方式从网页上获取数据。过去这是一项只有开发者才能完成的技术活，如今借助人工智能，任何人都能上手。

这篇文章会带你系统了解 AI web scraping：它到底是什么、为什么比传统 scraping 更好、以及你今天就能怎么开始用。我们还会看看真实的业务场景，以及市面上有哪些工具能把这件事变得简单可控。

我们开始吧 🏊🏽

本指南包含哪些内容

AI Web Scraping 概念到底是什么

你可能听过好几个类似的说法，容易越听越糊涂。技术圈的人不仅擅长造新东西，也很擅长给同一个概念起好几个名字。

我们把它拆开讲清楚。

AI Web Scraping、AI Scraping 和 AI Data Scraping

AI web scraping = AI scraping = AI data scraping

这几个词本质上指的是同一件事：用人工智能模型从互联网上提取数据。这些模型可能包括 machine learning 算法、自然语言处理（NLP）以及 computer vision（计算机视觉）。

它和传统 scraping 最大的不同是：AI 能理解网页内容和上下文。 它不再依赖 CSS selector 或 XPath 这种“硬规则”（网站一改版就失效）。相反，你可以让 AI 根据语义去判断并抓取你需要的数据。

So many names for one concept
So many names for one concept

为什么用 AI 做 Scraping 更值得

AI scraping 不只是一个新 buzzword，它本质上是一种更优的数据获取方式：门槛更低、维护更省心，数据采集更快、更稳定，而且团队里任何人都能用。

AI web scraping > Regular web scraping
AI web scraping > Regular web scraping

不用写代码，也不一定要 API

传统 web scraping 通常需要编程能力。AI scraping 工具改变了这一点。虽然不少工具仍然支持 API 接入，但也有很多产品允许你用自然语言指令直接提取数据（像在对话里提需求一样）。

告别 CSS Selector、XPath 和复杂配置

老派的 scraper 往往需要你先打开网页、检查 HTML，然后写一堆规则（比如 CSS selector 或 XPath）去定位数据。这套流程不仅复杂，而且非常脆弱：网站一改代码，你的 scraper 就挂了，基本等于重做。

AI scraper 的方式不一样：它能理解网页的结构和语义。你不需要告诉它“数据在哪”，只要描述“你要什么数据”。 比如，你不用指向某个 HTML 节点，只要说“产品价格”，AI 就能自己找到。

What a beautiful explanation, isn’t it?
What a beautiful explanation, isn’t it?

更容易自动化，上手门槛更低

因为 AI scraper 搭建与维护都简单很多，自动化自然就变得轻松。比如用 Datablist 的 AI scraping agent，你可以按天、按周或按需定时跑任务，持续拿到最新数据，而不用担心频繁维护。

这也直接改变了“谁能做 scraping”：以前这是开发者的专属技能，现在市场研究、销售、运营、增长团队都能用。无论是跟踪竞品价格，还是批量生成 Lead 列表，几次点击就能把数据采集自动化。

AI Scraping 的实用业务场景

AI scraping 的应用几乎没有边界，基本能覆盖企业的各个环节。把网页数据采集自动化之后，团队能获得更关键的洞察，也能把精力从重复劳动转移到决策和策略上。

下面是一些你可以用 AI Scraping 做的事情：

  • 抓取电商商品数据
    • 从成千上万条 listing 中提取商品名、价格、描述、图片等信息。
    • 用于竞品分析、价格监控、搭建产品库等。
  • 抓取用户评价
    • 从 Yelp、G2 或 Amazon 等平台收集客户评价，帮助理解市场口碑。
    • AI 还能进一步分析评论，找出常见话题、产品槽点、满意度驱动因素，用于竞品分析。
  • 监控竞品定价页面
    • 销售与市场团队可自动追踪竞品价格和促销策略。
    • 便于做动态定价，也能更快应对市场变化。
  • 抓取客户案例（Case Studies）
    • 市场团队可以从竞品网站批量收集案例内容，理解对方定位与叙事方式。
    • 有助于优化自己的 marketing message 和销售话术。
  • 研究数据库里找不到的信息
    • 有些信息本来就不在结构化数据库里。
    • AI scraper 可以从论坛、博客或垂直网站抓取稀缺数据，支持市场调研、学术研究或调查类工作。

💡 上手 AI Scraping 的实操教程

How to scrape case studies 👈🏼

How to scrape products from e-commerce sites 👈🏼

How to scrape user reviews from Trustpilot 👈🏼

How to find account details not available in databases 👈🏼

AI 数据抓取的两种方法

AI scraping 工具在做法上通常有不同侧重。底层技术类似，但你选择哪种方式，取决于你是要对现有数据集做 enrichment（补全/扩展），还是要从零开始探索一个新网站。

主要有两种方法：

在一份条目列表上运行 AI Scraping Agent

当你已经有一个起点时，这个方法最合适：比如一张包含公司名称的表格，或一份产品 URL 列表。你把这份列表交给 AI agent，并用 prompt 说明你希望为每一条补充哪些信息。

随后 AI 会逐个访问 URL（或对每个条目进行搜索），并提取你指定的数据。

  • **最适合：**对已有数据集做 enrichment，比如为一份公司列表补全行业信息，或为一批 account 找到 CEO 姓名。
  • **可扩展性：**轻松扩展到上万条数据，把原本需要人工几周完成的研究工作自动化。
How AI scrapers work on a speadsheet
How AI scrapers work on a speadsheet

用 URL + Prompt 把 AI Scraping Agent 当作 Site Scraper

这种方法更适合“从一个网站里系统性地采集数据”。你提供一个起始 URL（例如电商类目页），再给一个 prompt 告诉 AI 要找什么数据、要怎么在网站里导航。

AI agent 还可以处理更复杂的动作，比如点击“下一页”去抓取分页结果。

  • **最适合：**从 Amazon 或 eBay 这类站点抓取商品列表，从博客批量采集文章，或从任何 directory 抓取条目。
  • **关键能力：**能理解并导航网站结构，因此特别适合在动态网站上做大规模数据提取。
How site scraping works
How site scraping works

市面上值得关注的 AI Scraping 产品

AI scraping 工具市场增长非常快。选哪款主要看你的技术能力、预算以及具体需求。下面挑了 3 个比较常见的选择：

Datablist - 为销售、市场与运营团队打造

Datablist 是一个数据自动化平台，把 AI scraping 能力集成在易用的表格界面里。它面向销售、市场和运营团队，帮助你在不写代码、也不需要配置 API’s 的前提下完成数据采集与 enrichment。

Datablist offers multiple AI scrapers
Datablist offers multiple AI scrapers

关键功能：

  • **Natural Language Prompting：**用自然语言描述需求，AI agent 就能帮你拿到数据，不需要写代码，也不用做复杂 API 配置。
  • **Specialized AI Scrapers：**Datablist 提供 3 种不同的 AI scraping agents，分别适配不同 use case：既能做整站抓取，也能对已有列表做 enrichment。
  • **应对复杂场景：**AI agent 能处理分页、渲染 JavaScript 较重的网站，并结合上下文给出更准确的结果。
  • **All-in-One Platform：**AI scraping 之外，还有 50+ Lead generation 工具，包括 email finder、phone finder、LinkedIn Scraper。
  • **无缝集成：**通过 Zapier 连接数千款工具（例如 CRM、email sequencer）。
  • **内置自动化：**可以直接在平台里设置周期性 scraping 任务。

价格：

  • $25/月起

💡 Datablist 的隐藏优势

Datablist 的 AI Scraper 不只是“抓网页”这么简单。它其实是一个 AI scraping agent：可以去 Google 搜索、访问 Google News、调用 APIs、抽取数据、处理网站分页等等。

Firecrawl - 面向 AI-Apps 的 Web Data API

Firecrawl 是一个开源的 web data API，面向开发者，能把网站内容转换成适合 LLM 直接使用的数据，用来支撑 AI 应用。

Firecrawl
Firecrawl

关键功能：

  • **真正的 AI Scraping：**通过一次 API 调用从任意网站提取结构化数据，无需手动配置。
  • **LLM-Ready Output：**输出 JSON、Markdown、截图等格式，拿来就能做 AI 处理。
  • **Developer-First：**提供 Python 和 Node.js 的 SDK，以及完整文档和示例。

价格：

  • $19/月起

ScrapingBee - 面向开发者的 AI Scraper

ScrapingBee 是开发者向的 web scraping 工具，提供 API。它能帮你处理一些麻烦事，比如代理与浏览器环境，但你仍然需要具备编程能力才能用好。

ScrapingBee
ScrapingBee

关键功能：

  • **AI-Powered Web Scraping：**用 AI 辅助解析与抽取数据，对网站改版的鲁棒性更强。
  • **API Access：**适合开发者集成到自家应用或工作流。
  • **JavaScript Rendering：**可以抓取依赖大量 JavaScript 的现代动态网站。

价格：

  • $49/月起

总结：AI Scraping 会成为长期趋势

AI 把 web scraping 从“工程能力”变成了任何企业都能使用的高效工具。它减少了传统方法的脆弱性与复杂度，让团队以前所未有的速度与稳定性获取更准确的网页数据。

  • **人人可用：**不再需要开发者才能从网页提取数据。
  • **更稳更耐用：**AI 读懂上下文，不会因为网站改个样式就立刻失效。
  • **效率提升明显：**把研究与数据采集自动化，让团队专注在分析与策略上。

无论你是在跟踪竞品、搭建 Lead 列表，还是分析市场趋势，AI web scraping 都提供了一条更聪明的数据获取路径。

AI Scraping 常见问题

ChatGPT 能做 Web Scraping 吗？

可以，ChatGPT 能从你提供的网页内容中抽取信息。但如果要做“真正意义上的 web scraping”（自动浏览、批量抓取、跨页面采集），ChatGPT 会有明显限制：例如在 web search 场景下可处理的信息量受限于 context window（上下文窗口），不适合大规模、可重复的采集任务。

什么是 AI Scraping？

AI scraping（也叫 AI web scraping 或 AI data scraping）指使用人工智能模型从网站提取数据的过程。它能理解页面内容与上下文，从而不再依赖传统 scraper 那种基于代码的硬规则。

Scraping 合法吗？

一般来说，抓取公开可访问的数据通常是合法的。但你需要遵守网站的服务条款，避免抓取个人数据或受版权保护的内容，也不要对目标网站造成过大压力。不同国家/地区的法律环境也会有差异，具体取决于抓取的数据类型和使用方式。

什么是 Data Scraping？

Data scraping 是一个更泛的概念，指从任何来源提取数据，包括网站、API 或文档等。AI scraping 是 web scraping 的现代升级版本，用 AI 让整个过程更智能、更稳定，也更适合非技术用户。

AI Scraping 和传统 Web Scraping 有什么不同？

传统 web scraping 依赖开发者写特定代码（比如 CSS selector 或 XPath）去精准定位网页 HTML 中的数据位置。一旦网站改代码，scraper 就会失效。AI scraping 则更关注数据的含义（例如“这是价格”），即便页面布局变化，也更容易找到同类信息。

开始做 AI Scraping 需要哪些技能？

如果你用的是 Datablist 这类工具，基本不需要技术能力。关键技能是能用清晰的自然语言描述你要什么数据（prompting）。如果你用 ScrapingBee 这类 API 工具，则需要编程能力。

AI Scraper 能应对网站改版吗？

能，这正是 AI scraping 最大的优势之一。AI 模型更依赖上下文和页面的视觉/语义层级，而不是死盯 HTML 结构，因此网站更新布局时往往能自动适配，整体更稳定、维护成本更低。