- Web scraping là một phương pháp phổ biến để trích xuất dữ liệu từ các trang web phục vụ cho phân tích, tạo danh sách khách hàng tiềm năng, marketing và huấn luyện mô hình máy học.
- AI hỗ trợ web scraping bằng cách sử dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên để phân tích dữ liệu web thành các định dạng có cấu trúc như JSON và csv.
- Các công cụ AI web scraping tốt nhất giải quyết các trở ngại phổ biến: xử lý JavaScript, captcha hoặc các biện pháp chống bot khác, và đảm bảo tuân thủ quy định.
- Công cụ tốt nhất tùy thuộc vào người dùng và nhu cầu: lập trình viên hay không, dữ liệu trực tiếp hay tĩnh, chuyên biệt theo lĩnh vực hay tổng quát.
Tôi đã làm web scraping từ khi bắt đầu lập trình.
Ý tôi là, tôi đã thử rất nhiều công cụ, API và thư viện scraping. Tôi thậm chí còn tự xây dựng một ứng dụng web scraping dùng AI của riêng mình.
Và tôi không phải là người duy nhất. Quy mô thị trường dự kiến sẽ tăng gấp đôi trong 5 năm tới, từ 1 đến 2 tỷ USD. Tất cả sự tăng trưởng đó đến từ việc giải quyết các đặc thù của web scraping.
Dữ liệu trên web có thể được mã hóa theo vô số cách khác nhau. Để xử lý hiệu quả, cần chuẩn hóa dữ liệu đó thành các định dạng nhất quán.
AI web scraping sử dụng tác nhân AI – các chương trình tự động hóa quy trình lặp lại và xử lý các trường hợp bất thường nhờ sức mạnh diễn giải của mô hình ngôn ngữ lớn (LLM). Những chương trình này có thể nâng cao khả năng scraping thông thường bằng cách hiểu nội dung và chuyển đổi nó thành dữ liệu có cấu trúc.
Hầu hết các vấn đề và trở ngại trên website đều có thể vượt qua nếu bạn có kiến thức và chịu khó mày mò. Như Patrick Hamelin, Kỹ sư trưởng phát triển tại Botpress nói: “AI web scraping là một vấn đề có thể giải quyết được, chỉ cần bạn dành thời gian để làm nó.”
Và đó là điều tạo nên một công cụ web scraper tốt: những công cụ đã triển khai giải pháp cho càng nhiều kiểu mã hóa dữ liệu, ngoại lệ và trường hợp đặc biệt càng tốt.
Trong bài viết này, tôi sẽ phân tích chi tiết về AI web scraping, những vấn đề nó giải quyết và giới thiệu các công cụ tốt nhất cho công việc này.
AI web scraping là gì?
AI web scraping là việc sử dụng công nghệ máy học để trích xuất dữ liệu từ các trang web với rất ít hoặc không cần sự giám sát của con người. Quá trình này thường được dùng để thu thập thông tin phục vụ nghiên cứu sản phẩm hoặc tạo danh sách khách hàng tiềm năng, nhưng cũng có thể dùng để thu thập dữ liệu cho nghiên cứu khoa học.
Nội dung trên internet có nhiều định dạng đa dạng. Để xử lý điều này, AI tận dụng xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích thông tin thành dữ liệu có cấu trúc – dữ liệu mà cả con người và máy tính đều có thể đọc được.
Những thách thức cốt lõi nào mà AI scraper cần giải quyết?
AI web scraper bạn chọn nên làm tốt ba việc: hiển thị nội dung động, vượt qua các biện pháp chống bot và tuân thủ các chính sách dữ liệu và người dùng.
Ai cũng có thể lấy nội dung của một trang chỉ với vài dòng mã. Nhưng scraper tự làm này còn đơn giản. Vì sao?
- Nó giả định nội dung trang là tĩnh
- Nó không được thiết lập để vượt qua các trở ngại như captcha
- Nó chỉ dùng một proxy (hoặc không dùng), và
- Nó không có logic để tuân thủ điều khoản sử dụng hoặc quy định về dữ liệu.
Lý do các công cụ web scraping chuyên dụng tồn tại (và thu phí) là vì chúng đã triển khai các biện pháp để xử lý những vấn đề này.
Hiển thị nội dung động
Bạn còn nhớ khi internet chỉ toàn chữ Times New Roman với vài hình ảnh không?
Khi đó rất dễ scraping — nội dung hiển thị gần như giống hệt mã nguồn bên dưới. Trang chỉ tải một lần là xong.
Nhưng web ngày càng phức tạp: JavaScript phát triển mạnh khiến internet tràn ngập các thành phần tương tác và cập nhật nội dung trực tiếp.
Ví dụ, các bảng tin mạng xã hội cập nhật nội dung theo thời gian thực, nghĩa là chỉ tải bài viết khi người dùng truy cập trang. Từ góc độ web scraping, các giải pháp đơn giản sẽ chỉ thu được trang trống.
Các công nghệ web scraping hiệu quả triển khai các chiến lược như đặt thời gian chờ, click ảo và chạy ở chế độ không giao diện để hiển thị nội dung động.
Bạn sẽ mất cả đời để xử lý hết mọi cách nội dung có thể được tải, nên công cụ của bạn nên tập trung vào việc hiển thị đúng nội dung bạn cần.
API sẽ hoạt động tốt trên hầu hết các nền tảng thương mại điện tử, nhưng với mạng xã hội, bạn sẽ cần công cụ chuyên biệt cho từng nền tảng.
Vượt qua các biện pháp chống bot
Bạn có phải là robot không? Bạn chắc chứ? Hãy chứng minh đi.
Lý do captcha ngày càng khó là vì cuộc rượt đuổi giữa dịch vụ scraping và các công ty – scraping ngày càng hiệu quả nhờ AI, và khoảng cách giữa các câu đố mà con người và AI giải được ngày càng thu hẹp.
Captcha chỉ là một ví dụ về các trở ngại khi web scraping: scraper có thể gặp giới hạn tốc độ, bị chặn IP, và nội dung bị khóa.
Các công cụ scraping sử dụng nhiều kỹ thuật để vượt qua điều này:
- Dùng trình duyệt không giao diện, trông giống như trình duyệt thật đối với bộ lọc chống scraping.
- Luân phiên IP/proxy – thay đổi proxy liên tục để hạn chế số lượng yêu cầu từ một địa chỉ IP.
- Chuyển động ngẫu nhiên như cuộn trang, chờ đợi và nhấp chuột mô phỏng hành vi người dùng
- Lưu trữ token do con người giải để dùng lại cho các yêu cầu trên cùng một trang web
Mỗi giải pháp này đều làm tăng chi phí và độ phức tạp, nên bạn nên chọn công cụ đáp ứng đủ nhu cầu của mình, không thừa cũng không thiếu.
Ví dụ, các trang mạng xã hội sẽ kiểm soát rất chặt, với captcha và phân tích hành vi, còn các trang thông tin như lưu trữ công cộng thường dễ dãi hơn.
Tuân thủ quy định
Scraper nên tuân thủ các quy định dữ liệu khu vực và tôn trọng điều khoản dịch vụ của trang web.
Khó có thể nói về tính hợp pháp chỉ dựa vào web scraping. Web scraping là hợp pháp. Nhưng thực tế phức tạp hơn thế.
Scraper có thể vượt qua các rào cản mà website đặt ra để ngăn scraping, nhưng bất kỳ scraper uy tín nào cũng sẽ tuân thủ hướng dẫn crawler (ví dụ robots.txt) – tài liệu quy định các quy tắc và hạn chế cho scraper trên trang đó.
Truy cập dữ liệu web chỉ là một nửa vấn đề pháp lý – hợp pháp không chỉ là cách bạn lấy dữ liệu, mà còn là bạn làm gì với nó.
Ví dụ, FireCrawl tuân thủ SOC2. Nghĩa là dữ liệu cá nhân được scraping qua mạng lưới của họ sẽ được bảo vệ. Nhưng bạn lưu trữ và sử dụng dữ liệu đó thế nào? Đó lại là một câu chuyện khác.
Bài viết này chỉ liệt kê các công cụ có thành tích tuân thủ tốt. Tuy nhiên, tôi rất khuyến khích bạn tìm hiểu kỹ điều khoản sử dụng của bất kỳ website nào bạn định scraping, quy định bảo vệ dữ liệu, và các cam kết tuân thủ của công cụ bạn sử dụng.
Nếu tự xây dựng công cụ, hãy tuân thủ quy định. Làm theo hướng dẫn về làm bot tuân thủ GDPR nếu xử lý dữ liệu EU, cũng như các quy định địa phương khác.
So sánh 8 AI Web Scraper hàng đầu
Công cụ AI web scraping tốt nhất phụ thuộc vào nhu cầu và kỹ năng của bạn.
Bạn cần các bản cập nhật nhỏ theo thời gian thực để so sánh sản phẩm hay dữ liệu tĩnh để huấn luyện AI? Bạn muốn tùy chỉnh quy trình hay hài lòng với giải pháp dựng sẵn?
Không có công cụ nào phù hợp cho tất cả – tùy vào ngân sách, mục đích sử dụng và kinh nghiệm lập trình, từng loại scraper sẽ phù hợp hơn:
- Scraper chuyên biệt lĩnh vực được tối ưu cho một mục đích cụ thể (ví dụ scraper thương mại điện tử để tải trang sản phẩm động).
- API đa năng có thể xử lý 80% trường hợp phổ biến, nhưng ít tùy biến cho 20% còn lại.
- Scraper dạng khối xây dựng đủ linh hoạt để vượt qua hầu hết các thách thức chống bot hoặc hiển thị, nhưng cần lập trình (và tăng rủi ro tuân thủ nếu dùng sai).
- Scraper quy mô doanh nghiệp chú trọng tuân thủ mọi quy định dữ liệu lớn, với chi phí ở tầm doanh nghiệp.
Dù bạn chọn loại scraper nào, bạn vẫn phải đối mặt với ba thách thức cốt lõi: hiển thị nội dung động, vượt qua chống bot và tuân thủ quy định. Không công cụ nào giải quyết hoàn hảo cả ba, nên bạn cần cân nhắc ưu nhược điểm.
Danh sách 8 công cụ tốt nhất này sẽ giúp bạn lựa chọn.
1. Botpress
Phù hợp nhất cho: Lập trình viên và người không biết lập trình muốn tự động hóa tùy chỉnh, dễ dàng thiết lập chức năng tự động trên dữ liệu thu thập từ web.
Botpress là nền tảng xây dựng tác nhân AI với trình dựng kéo-thả trực quan, triển khai dễ dàng trên mọi kênh giao tiếp phổ biến và hơn 190 tích hợp sẵn.
Một trong các tích hợp đó là trình duyệt, cung cấp các hành động tìm kiếm, thu thập và quét trang web. Nền tảng này sử dụng Bing Search và FireCrawl phía sau, giúp bạn tận dụng độ ổn định và tuân thủ của họ.
Cơ sở tri thức cũng tự động quét các trang web từ một URL duy nhất, lưu dữ liệu và lập chỉ mục cho RAG.
Ví dụ thực tế: Khi bạn tạo bot mới trong Botpress, nền tảng sẽ hướng dẫn người dùng qua luồng giới thiệu: bạn nhập địa chỉ web, các trang sẽ được tự động quét và thu thập dữ liệu từ trang đó. Sau đó, bạn được chuyển đến chatbot tùy chỉnh có thể trả lời các câu hỏi về dữ liệu vừa thu thập.
Khi bạn bắt đầu với tự động hóa chatbot phức tạp và gọi công cụ tự động, khả năng tùy chỉnh là vô hạn.
Giá Botpress
Botpress cung cấp gói miễn phí với 5 đô la/tháng cho chi phí AI. Đây là khoản chi cho các token mà mô hình AI sử dụng và tạo ra trong quá trình trò chuyện và “suy nghĩ”.
Botpress cũng có tùy chọn trả phí theo mức sử dụng. Người dùng có thể tăng dần số lượng tin nhắn, sự kiện, dòng dữ liệu hoặc số lượng tác nhân và cộng tác viên trong workspace.
2. FireCrawl
Phù hợp nhất cho: Nhà phát triển muốn tích hợp mã tùy chỉnh với khả năng thu thập dữ liệu nâng cao, đặc biệt tối ưu cho LLM.
Nếu bạn thiên về kỹ thuật, bạn có thể muốn làm việc trực tiếp với nguồn dữ liệu. FireCrawl là API thu thập dữ liệu được xây dựng riêng để tối ưu hóa dữ liệu cho LLM.
Sản phẩm quảng cáo không phải là thu thập dữ liệu web bằng AI theo nghĩa kỹ thuật. Tuy nhiên, họ giúp kết nối với LLM rất dễ dàng và có nhiều hướng dẫn trích xuất dữ liệu bằng AI, nên tôi nghĩ vẫn phù hợp.
Họ cung cấp các tính năng thu thập, quét và tìm kiếm web. Mã nguồn mở, bạn có thể tự triển khai nếu muốn.
Ưu điểm của việc tự triển khai là truy cập các tính năng beta, bao gồm trích xuất LLM, biến nó thành công cụ thu thập dữ liệu web AI thực thụ.
Về chiến lược thu thập, chức năng thu thập sử dụng proxy luân phiên, kết xuất JavaScript và nhận diện dấu vân tay để vượt qua các biện pháp chống bot.
Dành cho lập trình viên muốn kiểm soát việc tích hợp LLM và cần API mạnh mẽ, chống chặn để xử lý thu thập dữ liệu, đây là lựa chọn tốt.
Giá FireCrawl
FireCrawl có gói miễn phí với 500 tín dụng. Tín dụng dùng để gửi yêu cầu API, mỗi tín dụng tương đương khoảng một trang dữ liệu thu thập.
3. BrowseAI
Phù hợp nhất cho: Người không biết lập trình muốn xây dựng luồng dữ liệu trực tiếp từ các trang web.
BrowseAI giúp bạn dễ dàng biến bất kỳ website nào thành nguồn dữ liệu trực tiếp, có cấu trúc. Họ cung cấp trình dựng trực quan và hướng dẫn bằng ngôn ngữ tự nhiên để thiết lập luồng. Chỉ với vài cú nhấp, bạn có thể trích xuất dữ liệu, theo dõi thay đổi và thậm chí xuất kết quả thành API trực tiếp.
Trang web của họ liệt kê các trường hợp sử dụng, tất cả đều liên quan đến theo dõi thông tin trực tiếp: tin bất động sản, bảng việc làm, thương mại điện tử. Vì nền tảng không cần mã, việc thiết lập giống như xây dựng quy trình trong Zapier.
Nền tảng của họ cũng xử lý tốt dữ liệu bị giới hạn đăng nhập hoặc giới hạn vị trí, và có thể thu thập dữ liệu quy mô lớn nhờ xử lý theo lô.
Dành cho người không biết lập trình cần lấy dữ liệu trực tiếp từ website không có API, BrowseAI là nền tảng tuyệt vời. Luồng làm việc tùy chỉnh là điểm cộng.
Giá BrowseAI
Mô hình giá của BrowseAI dựa trên tín dụng: 1 tín dụng cho phép người dùng trích xuất 10 dòng dữ liệu. Tất cả các gói đều bao gồm số lượng robot không giới hạn và quyền truy cập đầy đủ nền tảng.
Tức là mọi thao tác và luồng làm việc đều mở cho tất cả người dùng. Bao gồm chụp màn hình, giám sát website, tích hợp và nhiều hơn nữa.
4. ScrapingBee
Phù hợp nhất cho: Lập trình viên muốn có kết quả thu thập/tìm kiếm sẵn dùng mà không cần quản lý hạ tầng.
ScrapingBee là giải pháp ưu tiên API, thiết kế để vượt qua chặn IP.
Yêu cầu được gửi tới endpoint ScrapingBee, nơi xử lý proxy, CAPTCHA và kết xuất JavaScript. Bộ thu thập dữ liệu dùng LLM trả về dữ liệu có cấu trúc từ nội dung trang.
Ngoài việc vượt qua các biện pháp chống bot, bạn còn có thể viết hướng dẫn trích xuất dữ liệu bằng ngôn ngữ tự nhiên. Điều này giúp sản phẩm thân thiện với người mới hơn các API khác.
Một tính năng nổi bật là Google Search API, có thể lấy kết quả và phân tích thành định dạng đáng tin cậy. Đây là điểm cộng lớn nếu bạn thích tìm kiếm Google hơn Bing.
Nhược điểm: giá không rẻ. Không có gói miễn phí và chi phí có thể tăng nhanh nếu bạn xử lý khối lượng lớn. (Google API cũng tính phí).
Dù thân thiện với người dùng, đổi lại bạn sẽ ít linh hoạt hơn khi muốn áp dụng logic thu thập dữ liệu tùy chỉnh — chủ yếu bạn sẽ làm việc trong hệ thống của họ.
Tuy nhiên, với lập trình viên muốn tích hợp thu thập dữ liệu đáng tin cậy vào mã nguồn mà không phải tự xử lý chống bot, ScrapingBee là một trong những lựa chọn dễ dùng nhất.
Giá ScrapingBee
Tất cả các gói giá của Scraping Bee bao gồm quyền truy cập đầy đủ vào các tính năng như kết xuất JavaScript, định vị địa lý, trích xuất ảnh chụp màn hình và API Tìm kiếm Google.
Đáng tiếc là họ không có gói miễn phí. Thay vào đó, người dùng có thể thử ScrapingBee với 1.000 tín dụng miễn phí. Số lượng tín dụng sử dụng thay đổi tùy theo tham số của mỗi lần gọi API, với yêu cầu mặc định tốn 5 tín dụng.
5. ScrapeGraph
Phù hợp nhất cho: Lập trình viên muốn tùy chỉnh logic thu thập dữ liệu và luồng xử lý dạng mô-đun.
Cái này dành cho dân kỹ thuật thực thụ.
ScrapeGraph là một framework mã nguồn mở dựa trên Python, sử dụng LLM để xử lý logic trích xuất dữ liệu.
ScrapeGraph được xây dựng dựa trên kiến trúc dạng đồ thị – bạn có thể hình dung như Lego cho việc thu thập dữ liệu. Mỗi nút trong đồ thị đảm nhận một phần của quy trình, cho phép bạn kết hợp các luồng tùy chỉnh phù hợp với nhu cầu dữ liệu của mình.
Công cụ này khá thủ công. Bạn sẽ cần tự kết nối với môi trường chạy LLM – như Ollama, LangChain hoặc tương tự – nhưng đổi lại bạn sẽ có sự linh hoạt rất lớn.
Có sẵn các mẫu cho các trường hợp sử dụng phổ biến, hỗ trợ nhiều định dạng đầu ra, và vì là mã nguồn mở nên bạn chỉ trả phí cho số token LLM sử dụng. Điều này giúp tiết kiệm chi phí cho những ai không ngại tự tinh chỉnh.
ScrapeGraph không tập trung nhiều vào các biện pháp chống bot như xoay proxy hay duyệt web ẩn – nó hướng tới các lập trình viên xây dựng luồng thu thập dữ liệu tùy chỉnh cho từng trường hợp.
Tóm lại, với các nhà phát triển thích kiểm soát hoàn toàn và muốn một hệ thống mô-đun có thể mở rộng, ScrapeGraph là một bộ công cụ mạnh mẽ.
Giá ScrapeGraph
Vì ScrapeGraph rất linh hoạt, mọi tính năng đều có mức giá tín dụng khác nhau. Ví dụ, chuyển đổi sang markdown tốn 2 tín dụng mỗi trang, còn các scraper tích hợp sẵn dạng agentic tốn 15 tín dụng mỗi lần yêu cầu.
Tất nhiên, tự triển khai thì miễn phí, nhưng nếu bạn muốn sử dụng dịch vụ đám mây, họ có nhiều gói giá tiện lợi.
6. Octoparse
Phù hợp nhất cho: Người không biết lập trình muốn quy trình tự động kiểu RPA (tìm kiếm khách hàng, mạng xã hội, thương mại điện tử)
Octoparse định vị mình không chỉ là một công cụ thu thập dữ liệu mà còn là một công cụ tự động hóa quy trình bằng robot (một dạng tự động hóa quy trình thông minh). Bên trong, nó tạo ra các script Python, nhưng người dùng chỉ cần thao tác với các trình hướng dẫn và luồng AI tự động cấu trúc dữ liệu.
Nền tảng này có sẵn bộ ứng dụng được thiết kế cho các trường hợp sử dụng như tìm kiếm khách hàng, thu thập sản phẩm thương mại điện tử, và quản lý tương tác mạng xã hội.
Nhờ sử dụng AI để cấu trúc dữ liệu, Octoparse đặc biệt mạnh trong việc biến các trang web lộn xộn thành bộ dữ liệu gọn gàng mà không cần cấu hình nhiều. Bạn có thể xem nó như giải pháp trung gian giữa công cụ thu thập truyền thống và nền tảng tự động hóa rộng hơn – không chỉ thu thập dữ liệu mà còn tích hợp trực tiếp vào quy trình làm việc.
Tuy nhiên, cũng có những điểm cần lưu ý. Octoparse hoạt động tốt nhất với các trang lớn (các nền tảng thương mại điện tử lớn, mạng xã hội, v.v.), nhưng có thể gặp khó khăn với các trang ngách hoặc phức tạp.
Nó cũng tiêu tốn nhiều tài nguyên hơn các công cụ nhẹ hơn, và đường cong học tập cũng cao hơn so với các giải pháp chỉ cần nhấp chuột.
Gói miễn phí cho phép bạn bắt đầu với các mẫu, trình tạo luồng AI và trình hướng dẫn thu thập, đủ để thử nghiệm tự động hóa trước khi quyết định mở rộng.
Giá Octoparse
Vì chủ yếu là công cụ tự động hóa quy trình, Octoparse tính phí dựa trên số lần thực hiện tác vụ.
Trong trường hợp này, thu thập nhiều trang có cùng cấu trúc chỉ tính là 1 tác vụ, nên Octoparse khá tiện lợi cho các tác vụ phức tạp trên cấu trúc lặp lại.
7. BrightData
Phù hợp nhất cho: Doanh nghiệp cần hệ thống dữ liệu lớn cho ML/phân tích.
BrightData là bộ công cụ hạ tầng dữ liệu web dành cho doanh nghiệp cần quy mô lớn. Họ cung cấp API, công cụ thu thập và pipeline có thể kết nối trực tiếp với kho dữ liệu hoặc quy trình huấn luyện AI của bạn.
Nếu bạn làm việc với tập dữ liệu lớn – như mô hình học máy, phân tích nâng cao hoặc giám sát quy mô lớn – đây là nơi BrightData phát huy thế mạnh.
Họ rất chú trọng đến tuân thủ và quản trị dữ liệu. Hệ thống IP và hạ tầng của họ đáp ứng các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu lớn như GDPR, SOC 2 & 3, và ISO 27001. Với doanh nghiệp xử lý dữ liệu nhạy cảm hoặc bị quản lý, đây là một lớp đảm bảo quan trọng.
BrightData cung cấp nhiều sản phẩm khác nhau. Unlocker API giúp vượt qua các trang công khai bị chặn, SERP API trả về kết quả tìm kiếm có cấu trúc trên nhiều công cụ, và các pipeline dữ liệu giúp duy trì luồng dữ liệu web mà bạn không cần tự quản lý hạ tầng thu thập.
BrightData chủ yếu hướng đến khách hàng doanh nghiệp. Nếu bạn chỉ vận hành dự án nhỏ, giải pháp này có thể quá phức tạp và tốn kém.
Nhưng đối với các nhóm có năng lực kỹ thuật để tích hợp và cần dữ liệu lớn, ổn định với độ tin cậy cao, BrightData là một trong những giải pháp mạnh mẽ nhất hiện nay.
Giá BrightData
BrightData cung cấp các gói đăng ký riêng cho từng API, bao gồm Web Scraper, Crawl, SERP và Browser API.
Các gói giá tính phí hàng tháng cũng như phí trên mỗi 1.000 bản ghi trích xuất. Dưới đây là giá cho Web Scraper API của họ, các dịch vụ khác có mức giá tương tự.
8. Web Scraper (webscraper.io)
Phù hợp nhất cho: Người không biết lập trình cần trích xuất nhanh dữ liệu từ trang thương mại điện tử ngay trên trình duyệt
Web Scraper là một trong những cách đơn giản nhất để lấy dữ liệu trực tiếp từ trình duyệt.
Công cụ này là một plugin Chrome với giao diện nhấp-chọn, cho phép bạn chọn trực quan các thành phần trên trang và xuất ra dữ liệu có cấu trúc. Đối với các tác vụ hàng loạt, có giao diện trực quan để người dùng thiết lập tham số thu thập.
Công cụ có sẵn các module xử lý các tính năng phổ biến của website như phân trang và bộ chọn jQuery. Điều này rất tiện khi xử lý các mẫu thường gặp trên trang thương mại điện tử.
Tuy nhiên, các tính năng khá cơ bản – không phù hợp để xử lý các website thương mại điện tử phức tạp. Một số người dùng còn phàn nàn về việc thiếu khả năng tùy chỉnh khiến gặp khó khăn khi thu thập dữ liệu.
Nếu bạn am hiểu kỹ thuật và có nhu cầu đặc biệt, có thể nên bỏ qua công cụ này.
Giá Web Scraper
Web Scraper cung cấp tiện ích mở rộng trình duyệt miễn phí với các tính năng cơ bản và sử dụng cục bộ. Để dùng các tính năng nâng cao và trên nền tảng đám mây, họ có nhiều gói giá khác nhau.
Web Scraper sử dụng tín dụng URL, mỗi tín dụng tương ứng với 1 trang.
Tự động hóa thu thập dữ liệu web với AI Agent
Thu thập dữ liệu web mà không cần tích hợp mã hoặc xử lý các biện pháp chống bot.
Botpress có trình xây dựng trực quan kéo-thả, triển khai trên tất cả các kênh lớn và tích hợp trình duyệt để xử lý các cuộc gọi API.
Autonomous Node tích hợp logic hội thoại và gọi công cụ trong một giao diện đơn giản, có thể bắt đầu thu thập dữ liệu chỉ trong vài phút. Gói trả theo mức sử dụng và khả năng tùy chỉnh cao cho phép bạn xây dựng tự động hóa phức tạp hoặc đơn giản theo nhu cầu.
Bắt đầu xây dựng ngay hôm nay. Miễn phí.
.webp)
