同一类研究要切换多个平台
商品、视频、帖子和搜索页各有不同结构。
50 个常见问题
研究团队需要可比较的来源信息,而不是在不同页面格式间反复手工整理。
商品、视频、帖子和搜索页各有不同结构。
采集需求一变化,开发工作就重新开始。
页面内容只在首个响应后由 JavaScript 填充。
新结果进入视口时,旧条目会从 DOM 消失。
分页控件只有在脚本运行或交互后才出现。
采集期间数据变化,使偏移位置失效。
字段改名或嵌套后,下游映射静默失效。
同类实体在不同记录上暴露不同属性。
不同地区使用不同的小数点和千位分隔符。
错误的字符集识别破坏了多语言文字。
真实图片源藏在 data 属性中或滚动后才出现。
普通文档选择器无法跨越组件边界。
有效状态藏在脚本标签和编码字符串中。
构建相关的 CSS 标识让选择器无法长期稳定。
长任务开始返回登录页,而不是目标记录。
分页请求悄悄丢失分类或排序状态。
追踪、排序和会话参数扩增出大量等价记录。
发现流程漏掉新页面,却保留已经删除的地址。
新旧 URL 被保存成两个不同实体。
无法判断中断前哪些页面已经完成。
并行请求过多会增加限流和不完整响应。
大规模采集中页面和上下文没有及时释放。
传输失败被误判为网站本身没有数据。
名称和 URL 变化后,数据去重变得不可靠。
规范化记录没有保留来源 URL 和采集时间。
字段、文本和来源上下文需要重新整理。
DOM 的细微变化就会让 CSS 或 XPath 返回空结果。
任务在全部结果加载前就判断采集完成。
相邻页面返回了已经采集过的数据。
过期或复用的游标再次返回相同记录。
直接请求 JSON 时缺少页面生成的请求头或凭证。
数组和可选对象无法稳定映射为表格字段。
缺失价格、日期或描述需要明确的空值处理。
发布时间和更新时间无法可靠比较。
提取后的 URL 必须结合来源页面才能使用。
主文档选择器无法直接访问子框架内容。
含 rowspan 和 colspan 的单元格提取后无法对齐。
浏览器与简单解析器会用不同方式修复无效标记。
同一任务中的会话页面返回了不同内容。
重复提交搜索或筛选请求会被服务端拒绝。
颜色和尺寸页面需要明确的父子关系。
重要记录只能通过站内搜索或内部接口发现。
不存在的记录用 HTTP 200 返回错误提示。
确认失败后,已经成功的提取被再次执行。
缺少检查点让小范围恢复变成完整重跑。
大型脚本或媒体延迟了真正需要的数据。
代理并发下 Socket 或文件描述符不断累积。
不可用或加载中文字被当成真实字段保存。
布局、时间戳和轮播内容制造无意义差异。
人工收集难以及时跟上变化。
将公开网页转为一致、可用的数据,让团队减少复制整理时间,把精力放在比较、分析和决策上。
围绕 Amazon、TikTok、YouTube、X、搜索引擎、资讯站、论坛与目录网站等公开页面建立采集任务。
需要保留文档结构时使用 HTML,需要可读正文时使用 Markdown,需要字段与元数据时使用 JSON。
汇集公开商品、内容、评论和搜索页信号,支持品类研究、竞品分析与市场监控。
分析公开视频、帖子、标题、标签、话题和可见互动信号,理解内容形式与用户讨论。
将清洁的公开页面内容和来源元数据送入 RAG、AI Agent、内部搜索与研究系统。
仅围绕公开且获准使用的信息建立任务,并遵守适用法律、网站条款、robots 指令与合理访问频率。
提取器库
Dedicated Scraping API 不是只有一种固定采集形态。先从目标平台和页面类型出发,再为该提取器与场景配置支持的请求参数。
AMAZON
让公开商品、类目、搜索结果和评价研究各自使用匹配的响应结构,而不是将所有页面强行塞进同一格式。
TIKTOK
根据被研究的公开内容页面选择模板,从单条视频到话题页和创作者主页,保留相应的页面语境。
YOUTUBE
为视频、频道、搜索和公开评论研究保留合适的响应结构,让下游分析能够识别数据来源和页面类型。
X / TWITTER
先选择公开对话所在的页面形态,再将帖子、搜索、话题或主页置于正确语境中交给下游分析。
此处展示的是常见公开页面研究模板。实际可用模板、字段和请求参数以所选提取器及适用的平台规则为准。
先确认公开数据所在的平台和页面类型,例如 Amazon 商品页或 YouTube 频道页,而不是发起一条固定形态的通用请求。
按所选提取器和模板使用支持的请求参数,并选择 HTML、可读 Markdown 或结构化 JSON 交付给下游。
将带有模板语境的结果发送到数据库、分析工具、表格、Webhook 或 AI 知识库,并保留来源上下文。
User-Agent
Auto-Adaptive
Proxy Tunnel
Smart IP
当你的问题需要来自平台或网站的当前公开页面信息,而不仅是搜索结果列表时,Dedicated Scraping API 是合适的选择。
研究公开商品标题、价格、评分、评论数量和类目信号,为选品与竞品分析提供参考。
分析公开视频、话题标签、创作者主页、发布节奏和面向受众的内容信号。
整理公开帖子、话题、发布时间、标签与可见互动信号,用于品牌和市场研究。
对比公开商品页和列表页,识别价格、卖点、评论和可见库存提示的变化。
结合 Google Trends、百度指数与公开商品、视频和话题数据,验证趋势研究假设。
将获准使用的公开网页内容作为当前、可追溯的上下文,用于 AI Agent、RAG、内部搜索与研究工作流。
LIVE RESPONSE
将 Amazon、TikTok、YouTube、X、搜索引擎及更多网站的公开页面输出为 HTML、Markdown 或结构化 JSON,服务市场调研、竞品监控、内容运营与 AI 工作流。
{ "status": "success", "url": "https://example.com", "format": "markdown", "content": "# Product title\n\n$49.00...", "credits_used": 1}只为有效数据付费
Clawoxy 采用“成功才计费”模式——只有请求最终成功并返回有效内容才扣除积分。因 IP 被封触发重试、目标网站返回错误或超时导致的失败,均不扣积分。重试过程对你透明,账单只显示成功次数。
Dedicated Scraping API 是用于程序化获取获准公开网页并交付结果的接口,可将页面内容返回为 HTML、Markdown 或 JSON,便于后续存储、分析和自动化处理。
可围绕 Amazon、TikTok、YouTube、X、搜索引擎及更多电商、社媒、视频、资讯和目录网站的公开页面建立工作流。具体可用字段取决于页面公开内容和平台规则。
可以。在来源和使用方式获准的前提下,HTML、Markdown 和 JSON 输出可为 AI Agent、RAG、内部搜索和研究工作流提供当前的页面上下文。
不应采集非公开内容,不应绕过登录或技术保护,也不应采集个人敏感信息。请确保采集与后续使用符合适用法律和网站规则。