如何有效地抓取 Airbnb 數據：合法、安全的分步指南

最近，我幾乎每天都聽到人們在研究短租市場時提到 抓取Airbnb數據 。這不僅僅是一個時髦的短語。這背後有真正的原因。

每個人都希望以更智慧的方式來了解市場。無論房東想設定更好的價格，還是投資者想知道哪個城市值得，他們都需要數據來支援。這就是我開始自己學習 Airbnb 數據抓取 的原因。

通過查看這些數據，我可以看到平均價格、入住率，甚至評論不同領域的趨勢。這有助於我在做決定時更有信心，並防止我承擔不必要的風險。

因此，如果您還在尋找改進清單或使用數據指導下一次投資的方法，您可能會發現本指南的其餘部分很有説明。我將分解 Airbnb 數據抓取的真正含義，為什麼這麼多人關心它，以及您應該注意什麼——這樣您就可以避免錯誤並做出更明智的選擇。

為什麼我應該進行Airbnb網路抓取？其背後的真正商業價值

我第一次遇到 Airbnb 數據抓取時，我只是想看看其他人為他們的房源收取了多少費用。沒想到竟然發現了這麼多隱藏的商機。

目前，許多房東和投資者都希望以更明智的方式做出決策。他們不想在定價、選擇位置或選擇如何佈置地方時猜測。每個人都需要真實的數據來顯示哪些類型的房屋在每個地區表現良好，以及實際預訂的價格是多少。

通過使用 Airbnb 數據抓取，我可以提取許多有用的細節，例如：

不同街區的平均價格
地點被預訂的頻率
我競爭對手的房源是什麼樣的（有多少間臥室，是否有游泳池，他們離景點有多近）

有了這些資訊，我可以做很多事情。我可以將自己的價格設定在一個更好的範圍內，這樣我就不會太低而虧損，也不會太高而嚇跑人們。我還可以比較城市並弄清楚在哪裡購買我的下一套房產。

對我來說，這不僅僅是簡單的市場研究。這是提高回報和降低風險的更安全方式。接下來，我想向您展示這是否真的合法，以及在使用此類數據之前應該注意什麼。

抓取 Airbnb 資料是否合法？你首先需要知道這一點

在我開始進行 Airbnb 數據抓取之前，我一直在問自己一件事： Airbnb 網路抓取合法嗎？在我找到一個明確的答案之前，我對此感覺不佳。

許多人認為網上的任何東西都是免費的。但事實並非如此。像 Airbnb 這樣的網站在其服務條款中寫道，他們不允許自動化工具獲取大量數據。如果我忽視這一點，我可能會違反他們的規則，失去我的帳戶，甚至收到法律通知。

我也總是先檢查網站的 robots.txt 檔。它就像一個小標誌，告訴抓取工具他們可以查看哪些頁面，哪些頁面可以單獨保留。它本身不是一條法律，但遵循它可以説明我降低我的IP被阻止或收到投訴的風險。

我只將這些數據用於簡單的市場研究。例如，我會查看不同城市的平均價格和入住率，以便決定在哪裡購買我的下一套房產。我從不使用這些數據向人們發送垃圾郵件或進行不正當的行銷。這不值得冒險。

當然，有關數據抓取的法律因國家甚至州而異。為了更加安全，如果您打算大規模執行此作或直接從數據中賺錢，最好先與律師交談。

接下來，我將向您展示哪些工具和方法最適合抓取 Airbnb 數據，特別是如果您像我一樣想要簡單安全的東西。

抓取 Airbnb 數據的頂級工具和最佳選擇

Octoparse （可視化，無代碼）

概述

Octoparse 是一款主要用於 Windows 的無代碼網路抓取工具（帶有新的 macOS 測試版）。它使用點擊式介面將網頁轉換為結構化數據。您可以在本地或雲端端中運行任務。

優點：

直觀的介面，非常適合初學者。拖放式設計意味著您不需要任何編碼技能。
免費套餐包括核心功能。它支援本地和雲抓取。
很好地處理靜態和半複雜頁面。許多人說它很可靠，對於非技術用戶來說可以節省大量時間。

缺點：

在複雜網站上掙扎。使用大量的 JavaScript 或反抓取，成功率可能會下降到 30-50%。
免費套餐有限制。您每月大約可以獲得 10 次雲運行和 10,000 條記錄。
需要時間來掌握高級的東西。範本有説明，但真正學習它可能需要 15-60 小時。

成本和用例：

非常適合小型工作。非常適合一次性或低容量的抓取任務。
桌面僅適用於 Windows。
實惠。付費計劃起價低於 120 美元/ 月。

Python + Scrapy 自定義爬蟲（開源、自託管）

概述

當我想要完全控制時，我會使用 Python 和 Scrapy 構建自己的爬蟲。它讓我可以準確地決定要抓取哪些數據、如何處理頁面以及處理速度。

優點：

免費使用。Scrapy 是開源的，因此沒有月費。
完全可定製。我選擇欄位，設置深度，並應用我自己的篩檢程式。
無數據上限。只要我的代理和伺服器可以處理它，我就可以抓取數千甚至數百萬條評論。

缺點：

需要編碼技能。我必須瞭解 Python 以及如何在出現問題時進行調試。它不適合完全的初學者。
需要一些時間來設置。我的第一台爬蟲花了幾天時間。我必須學習分頁、嵌套數據和棘手的 HTML。
我必須維護它。如果 Airbnb 或其他網站更改了佈局，我的腳本就會中斷，我必須修復它。
處理我自己的代理。我購買住宅 IP 或使用代理 API 來避免禁令，這需要額外的時間和金錢。

成本和用例：

如果您有一些技術技能並且想要大規模抓取或隨時調整事物的自由，這是最靈活和最便宜的選擇。它非常適合儀錶板、深入的市場分析或定期報告。

DICloak Anti-Detect 瀏覽器：強大的新功能，讓我的效率翻了三倍

我一直認為抓取 Airbnb 房源會很困難。但是一旦我開始使用 DICloak，一切都變了。它速度很快，不需要任何編碼，甚至讓我切換瀏覽器指紋和代理，這樣我就不會被阻止。在短短幾分鐘內，我收集了數千個清單。現在，我可以輕鬆跟蹤市場趨勢並查看我的競爭對手在做什麼，所有這些都無需處理複雜的技術問題。

概述

DICloak 是一款專業的反檢測瀏覽器。它現在還提供 AI 爬蟲和 AI 瀏覽器自動化（瀏覽器使用）功能。它説明我輕鬆地批量收集 Airbnb 數據，並類比住宿頁面上的人工作。這突破了效率限制，使多帳戶管理、清單監控和數據抓取變得快速和安全。

核心功能

AI Crawler：更智慧的抓取，更快的數據

當我在 Airbnb 上研究房產或查看客人評論時，普通的爬蟲程式通常會在棘手的頁面和嚴格的反機器人規則上失敗。DICloak 的 AI 爬蟲解決了這個問題。我只需輸入網站和一個簡單的提示，比如 “grab listings under $200/night with 4+ stars”，剩下的事情就會完成——不需要代碼。對於像我這樣沒有技術背景的人來說，這太完美了。

突出亮點

繞過反抓取：我可以設置自己的瀏覽器指紋和代理IP。它看起來就像 Airbnb 上的真實客人，繞過了他們的支票，並大大提高了我的成功率。
零學習曲線：我不需要瞭解 Python 或弄亂 API。我只需輸入我想要的篩選條件（例如價格、住宿類型或住客評分），它就會立即開始工作。即使是初學者，我也能輕鬆駕馭。
自動數據清理：獲取 Airbnb 數據後，DICloak 為我排序和組織這一切。只需按一下，我就會得到一份整潔、結構化的報告。我不必浪費時間手動修復淩亂的 Excel 表格。