当更好的方案出现时，旧方案就会被迅速边缘化。

这正是传统 no-code scraping 在 AI scraping 出现后正在发生的事。

但所有人都该问一个关键问题：AI web scraping 真的更好吗，还是只是被包装得很聪明的 AI hype？

这篇文章会通过把 AI web scraping 和它的“前辈”放在一起对比，帮你拆解营销话术，讲清楚到底哪些能力是真本事。

📌 给赶时间的你：快速总结

本文会判断 AI web scraping 的真实价值与营销 hype 的边界。如果你很忙，先看这段：

**问题：**AI web scraping 到底是比传统 no-code 方法更强，还是只是 AI hype？

**结论：**AI web scraping 是 90% 价值、10% hype。它确实解决了传统 scraping 最大的痛点（维护成本、灵活性、技术门槛），但并不适用于所有网站。

**你会学到：**AI web scraping 到底做了什么；它和 click-and-point 工具的正面对比；3 款真正能落地的 AI scraping tools 及其工作方式；以及什么时候该用 AI scraping、什么时候不该用。

本文内容一览

AI Web Scraping：入门与核心概念

在分清“hype”和“价值”之前，我们得先搞懂：AI web scraping 到底是什么、它为什么会出现。

AI Scraping 在做什么

AI web scraping 是用 AI 模型从网站中抽取数据。它和过去所有方案最大的不同在于：AI scraper 能理解上下文（context）。

传统 scraper（即使是“no-code”）依靠的是一套很死的规则。你告诉它“从这个特定的 HTML element 里取文本”，它就只会照做。只要网站明天改了那个 element，你的 scraper 就直接失效。

而 AI scraper 则不同：它能**从概念上理解你要找的是什么。**你告诉它“提取产品价格”，它会自己判断价格在哪里，即使：

  • 网站下周改版、布局换了
  • 不同页面的 HTML 结构不一致
  • 价格的展示格式多种多样

**这就是核心价值主张。**AI 不只是执行指令，它能理解你的意图（intent）。

可以这样理解：

  • 传统 scraper：“去第三排书架，从左数第二本书”
  • AI scraper：“帮我找一本讲 AI web scraping 的书”

前者只要书架被挪动就会崩；后者会自适应，因为它理解你真正想要的内容。

AI web scraper > everything else
AI web scraper > everything else

为什么它是更好的 scraping 方式

我知道“最好”听起来很绝对，但这个判断有依据：AI scraping 能给所有人省时间——包括 developer。

就算你会写代码，写 scraper + 维护 scraper 依然很折磨：网站天天变，传统 scraper 就得不断更新。有了 AI web scraping：

↳ Developers 不再把时间浪费在 scraper maintenance 上

↳↳ 非技术同学终于可以不学代码也能做 scraping

↳↳↳ 团队把精力放在用数据上，而不是为“把数据抓出来”打架

价值不只是“比写代码简单”，而是直接消灭一大类没人喜欢的重复劳动。

举个真实场景：

你想从一个电商网站抓取产品信息。用传统工具通常是：

  1. 花 2 小时配置 CSS selectors
  2. 等网站更新后发现全挂了
  3. 再花 1 小时修
  4. 每个月循环一次

换成 AI scraping：

  1. 直接告诉 AI：“提取产品名、价格和描述”
  2. 让它自动应对页面变化
  3. 你把时间用在分析数据，而不是维护 scraper

这是真价值，不是 hype。

It saves time (without being overwhelming)
It saves time (without being overwhelming)

AI Web Scraping vs. No-Code Scraping：正面对比

**下面进入具体对比。**先统一概念：No-code scraping 就是“不写代码做 scraping”。这不难理解，但它有很多形态：

  • Click-and-Point
  • API based data extraction
  • Browser extensions
  • …

以及 AI scraping。严格来说，AI web scraping 也是 no-code scraping 的一个子类（因为不需要写代码）。但大家日常说“no-code scraping”，通常指的是比较传统的 click-and-point 或 browser extension 那套。

所以我们就以 click-and-point 工具作为基准，和 AI web scraping 做个 head-to-head。

搭建时间（Setup Time）

传统 No-Code Scraping（Click-and-Point）

用 Octoparse 这类 point-and-click 工具时，搭建流程一般是：

**初次配置：**中等复杂的网站通常要 30–60 分钟

  • 安装工具（如果是桌面端）
  • 打开目标网站
  • 逐个点击你要抽取的元素
  • 配置翻页规则（pagination）
  • 测试、debug（经常会选错元素）
  • 卡住了就去看教程

**隐形成本：**你不是只是在“搭一个 scraper”，你其实在被迫学习网站结构怎么读。对非技术用户来说，这个学习曲线很陡。

这里有一份对比：最好的 no-code scraping 工具，包含 AI scrapers

AI Web Scraping

用 Datablist 这类 AI 工具，配置会更像这样：

**初次配置：**同样的网站大概 5–10 分钟

  • 选择 AI scraping agent
  • 粘贴 URL
  • 用自然语言描述你想要的数据
  • 运行 scraper

**差异点：**你表达的是意图，而不是去点 HTML elements。完全不需要理解网站架构。

≈ 84% time savings
≈ 84% time savings

想学如何在 10 分钟内搞定？看这里：how to scrape any directory 👈🏽

灵活性（Flexibility）

这里差距会非常明显。

传统 No-Code Scraping（Click-and-Point）

传统工具非常“死板”。它只会严格按你配置的方式抽取数据。

当发生这些情况时：

  • 网站改版？scraper 直接坏。
  • 不同页面结构不一样？你得做多个 scraper。
  • 你想要稍微不同的数据？重新配置一遍。

每一次变化都需要手动介入。虽然没写代码，但你做的仍然是技术活。

AI Web Scraping

AI scraper 因为理解上下文，能自动适配大多数变化。

当发生这些情况时：

  • 网站改版？AI 通常能自动适配新结构。
  • 页面布局不一致？AI 能处理差异，不用多套配置。
  • 想换一批字段？直接改 prompt，用自然语言描述即可。

**想象这个场景：**你在抓竞争对手的定价页。

他们每个季度改一次设计。用 click-and-point，你每个季度重做一次 scraper；用 AI web scraping，你可能什么都不用改，因为 AI 理解 “提取 pricing tiers”，不管它怎么展示。

维护成本（Maintenance）

这里是传统 no-code scraping 真正“贵”的地方。

传统 No-Code Scraping（Click-and-Point）

网站经常变，任何一次改动都可能让 scraper 失效。

每月维护：

  • 检查哪些 scraper 停工了
  • 判断网站哪里变了
  • 重新配置 selectors 和规则
  • 再跑一遍测试
  • 下个月继续

如果企业同时跑很多 scraper，这会变成一份兼职工作。有些公司甚至专门招人做 scraper maintenance。

**隐形成本：**即便不写代码，你依旧在做需要理解网站结构的维护工作，或者要花大量时间跟支持团队沟通

AI Web Scraping

AI 能自动适配变化，所以维护成本会显著下降。

每月维护：

  • 看看数据质量是否仍然稳定
  • 偶尔需要时微调 prompt
  • 就这些

AI scraper 不会因为 CSS class 名变了、布局重做就“全挂”，因为它不是在找固定 HTML element，而是在理解内容语义。

No maintenance needed
No maintenance needed

📘 维护测试（Maintenance Test）

识别“真价值”和“hype”的方法很简单：

问自己：如果这个网站下个月改版，什么会坏？

**传统工具：**几乎全坏，你得重来。

**AI 工具：**往往还能继续跑，你甚至不需要改 prompt。

这个差异，放到全球范围就是数十亿小时的节省。

AI Web Scraping 工具推荐：3 款真正好用的

既然我们已经确认 AI scraping 有真价值，那接下来就看看：哪些工具是真交付，哪些更偏 marketing 做得好。

Datablist：面向非技术团队的 AI Web Scraper

Datablist 是一个 workflow automation 平台，内置了很强的 AI scraping 能力。它并不是把自己主要包装成 scraper——这反而是好信号：说明它做 AI scraping 是为了解决真实问题，而不是跟风吃 AI hype。

Our homepage
Our homepage

它为什么突出

用自然语言做 scraping，而且真的好用

很多工具喊“no-code”，但还是要求你理解网站结构。Datablist 的 AI 能真正读懂自然语言指令。

你只要说：“去这个网站提取公司名、地址和邮箱”，它就能做。无需点击元素、无需 selectors、无需技术背景。

Even a kid could do this
Even a kid could do this

专用 AI agents

不同 scraping 任务需要不同策略。Datablist 提供：

  • AI Scraping Agent: 适合抓整站与分页（pagination）
  • AI Research Agent: 适合在 dataset 上做语境研究与数据抽取

专用 agent 的好处是：针对性更强，准确率和速度更稳定。

Our AI Agents
Our AI Agents

完整的 lead generation 生态

Datablist 的真实价值在这里：它不只是 scraper，而是一个包含 60+ 工具的体系：

你可以先 scrape 出一份名单，再 enrichment 出可验证邮箱，clean duplicates，最后一键导出到 CRM——全部在一个平台完成。

Datablist enrichments
Datablist enrichments

价格快速看

$25/月起，每月包含 5,000 free credits。

相比很多竞品 $80–200/月，这个价格很友好。credit 体系也更灵活（可以单次充值 top-up，不必为了加量直接升整档套餐）。

结论：价值还是 hype？

**100% 价值。**Datablist 基本能稳定兑现承诺：AI 确实理解上下文，并能适配网站变化。主要限制是不能抓登录后的内容，但这是技术与合规层面的边界，不算“承诺落空”。

💡 什么时候 Datablist 最合适

适合选择 Datablist 的情况：

  • 你想要 真正的 no-code scraping（自然语言即可）
  • 你需要 不止 scraping 的能力（enrichment、cleaning、automation）
  • 你追求 性价比，团队偏非技术或小团队

Firecrawl：为应用开发者准备的 Scraper

Firecrawl 是一个开源的 web data API，主要面向在做 AI 应用的开发者。它不是 click-and-point 工具，而是为了程序化集成（programmatic use）而生。

Firecrawl
Firecrawl

它为什么突出

LLM-ready 的输出格式

如果你在做 AI 应用，你需要能直接喂给大模型的数据。Firecrawl 会输出干净的 Markdown、JSON 和结构化数据，省掉大量后处理。

Developer-first 思路

它不想讨好所有人，而是把开发者体验做到位：

  • 文档清晰的 APIs
  • Python / Node.js SDK
  • 输出稳定一致
  • 需要时能做更细的技术控制

价格快速看

$19/月起。

对需要 web data 的应用开发来说非常划算；free tier 也足够你做测试或小项目。

结论：价值还是 hype？

**90% 价值，10% hype。**Firecrawl 很诚实：它是 developer tool，交付也稳定。那 10% hype 主要来自“AI web scraping”的营销角度——它更像是“为 AI 提供数据”，而不是“用 AI 来抓数据”，但产品本身很扎实。

**适合谁：**在做 AI 应用、需要 web data 的开发者。非开发者或不做应用集成的团队，建议看别的方案。

ScrapingBee：偏开发者的 AI Scraping API

ScrapingBee 早于这一波 AI hype 就存在了，这是个加分项：说明它先把 scraping 基础设施做稳，再补充 AI 能力。

ScrapingBee
ScrapingBee

它为什么突出

基础设施可靠

ScrapingBee 负责处理很多复杂但关键的底层问题：

  • Proxy rotation
  • 针对 JavaScript-heavy 网站的浏览器渲染
  • Anti-bot detection bypassing
  • Rate limiting 管理

这些都是会让 scraper 真正“跑不动”的硬问题。

AI 辅助抽取（AI-powered extraction）

它的 AI 功能能比传统 selectors 更智能一些，解析和抽取更灵活。虽然没有 Datablist 那种“全自然语言”的体验，但比纯 selector 方案更省事。

API-first 设计

如果你习惯 APIs，或者要把 scraping 接到现有 workflow 里，ScrapingBee 的 API 设计和文档都比较成熟。

价格快速看

$49/月起。

属于中档价位。你付费的核心是可靠的基础设施和 bypass 能力，而不只是“抽取字段”。

结论：价值还是 hype？

**80% 价值，20% hype。**它的基础设施很能打，但“AI-powered”和“No-Code”的营销略夸张：本质上仍然是 API 工具，需要一定技术能力。

**适合谁：**开发者或技术团队，需要稳定 scraping 基建并且能熟练使用 API。对非技术用户来说，即使它宣传 no-code，也不算理想选择。

📘 选型框架（Tool Selection Framework）

你可以这样选：

**非技术用户、追求最省心：**Datablist

**开发者在做 AI 应用：**Firecrawl

**技术团队要稳定基础设施：**ScrapingBee

拆穿 AI Scraper 的 hype：哪些是真价值？

把 AI web scraping 从各个角度看完后，我的真实结论是：和所有新事物一样，AI web scraping 也有 hype，但价值更大。

真价值（确实能交付的部分）

1. 彻底摆脱 maintenance 地狱

传统 scraper 经常崩；AI scraper 会自动适配。这能给长期跑 scraping 的团队省下成百上千小时。这不是 hype，是可量化的时间节省。

2. 非技术用户终于真正可用

第一次，不懂 HTML/CSS/网站架构的人也能规模化抽取数据（像 Datablist 这样的工具就能做到）。

3. 真正可用的灵活性

AI 理解上下文与意图，能自动处理页面结构差异。

4. 配置速度大幅提升

原来 click-and-point 要折腾几小时，现在 AI scraping 只要几分钟。这是实打实的效率优势。

hype（被过度销售的部分）

1. “AI 什么都能搞定”

有些工具把 AI 说得像魔法：不用配置就能完美抓任何网站。现实是：AI scraping 依然需要清晰指令，有时也要微调 prompt（但确实比过去强太多）。

2. API 工具也自称“no-code”

有些产品说自己 no-code，但实际上要你配置 API：理解 API calls、request parameters、response handling。只要需要这些，你就需要技术能力。

**在我看来，把 API scrapers 叫 no-code，更多是在蹭 hype。**API 确实比 Python 简单，但不等于“零代码”。

3. “能替代所有 scraping 方法”

某些场景下，传统 scraper 依然更合适。比如你只抓一个几乎不变的网站（例如一些政府信息页面），而且你需要极强的一致性，那么传统 scraper 配好后可能更稳。

什么时候 AI Scraping 值得用

AI scraping 在这些情况下价值最大：

  • 你要抓多个网站，结构各不相同
  • 网站经常变化，你想把维护成本降到最低
  • 你是非技术角色，需要可用的数据抽取方式
  • 你很看重速度，不可能花几小时配置
  • 你需要高灵活性，字段调整要方便

什么时候传统方法也依然适用

传统 scraping 更适合这些情况：

  • 你只抓一个网站，而且它很少变化
  • 你需要绝对一致 的抽取结果
  • 预算极度紧张（一些传统工具更便宜）
  • 你有非常具体的技术要求，AI 工具覆盖不了

最后一句话

**AI web scraping 不是 hype。**它确实解决了困扰 web scraping 多年的老问题。光是维护成本下降这一点，就足以让大多数团队考虑采用。

但它也不是魔法：它不可能在零配置下完美抓取所有网站；它不会“读心”知道你到底要什么；也不可能消除所有数据抽取的挑战。

**它能做到的是：**让绝大多数场景下的 web scraping 快 5–10 倍、更容易上手，同时把持续维护成本降低 80–90%。

**下一步怎么做更聪明：**新项目优先用 AI web scraping。遇到边界再回退到传统方法也不迟。但大多数人用了就回不去了。

AI Web Scraping 常见问题 FAQ

什么是 AI Web Scraping？

AI web scraping 是用 AI 模型从网站中提取数据的过程。和依赖固定规则、网站一变就崩的传统 scraper 不同，AI scraper 能理解上下文与意图，因此可以更自动地适配网站变化，并在页面结构有差异时减少手动重配。

AI Scraping 和 AI Web Scraping 是一个概念吗？

是的，AI scraping 与 AI web scraping 基本是同一个概念。它们经常被交替使用，也会看到类似 “AI data scraping”“intelligent web scraping” 等说法，本质都是用 AI 做互联网数据抽取，让抽取逻辑更依赖语义理解，而非固定规则。

AI Web Scraping 比传统 No-Code Scraping 更好吗？

对大多数场景来说，是的。AI scraping 通常能把维护成本降低 80–90%，能自动应对网站更新，并且对非技术用户更友好。传统 click-and-point 工具仍然要求你理解网站结构，而且网站更新时很容易失效。

AI Web Scraper 能处理 JavaScript-heavy 网站吗？

可以。高质量的 AI web scraping 工具通常能处理 JavaScript-heavy 网站。比如 Datablist 提供在抽取前渲染 JavaScript 的选项，从而抓取那些在初始加载后才动态展示内容的现代网站。这个能力很关键，因为大量现代网站依赖 JavaScript 来渲染内容。

AI Web Scraping 的准确率如何？

在大多数真实业务场景中，AI web scraping 通常能达到 90–95% 的准确率，这往往高于传统 scraper（传统方案在网站变更时可能直接“全失效”）。更好的 AI scraping tools 还会给出置信度（confidence score），方便你识别哪些抽取结果更可靠。若数据需求非常细腻或复杂，通常需要通过 prompt refinement 来进一步提高准确度。

AI Web Scraping 和传统 Web Scraping 有什么区别？

传统 web scraping 依赖 CSS selectors 或 XPath 这类固定规则定位 HTML elements。一旦网站代码结构变化，传统 scraper 往往直接失效。AI web scraping 则理解数据的含义与上下文，即使布局改变，也更可能找到对应信息。可以把它理解成：传统方法像用精确坐标照地图走（map + coordinates），AI 更像是问路“咖啡店在哪里”。

抓取公开可访问的数据在多数司法辖区通常是合法的，但你仍需要遵守网站的 terms of service，避免抓取个人敏感信息或受版权保护的内容，并且不要对服务器造成过载。合法性也会因地区与具体用例不同而变化。AI web scraping 与传统 scraping 的法律原则一致：技术变了，但合规边界并没变。

我应该选哪款 AI Web Scraping 工具？

如果你是非技术用户，希望用自然语言实现真正 no-code scraping，Datablist 是最合适的选择，$25/月起。若你是开发者，在做 AI 应用并需要 LLM-ready 输出，Firecrawl 提供 $19/月起的方案。