วิธีการ Scrape ข้อมูลการพนันกีฬาจาก Action Network
เรียนรู้วิธีการ Scrape ข้อมูล Action Network เพื่อรับอัตราต่อรองแบบเรียลไทม์ สถิติการเดิมพัน และการวิเคราะห์จากผู้เชี่ยวชาญ สร้าง model ด้วยข้อมูล sharp money...
ตรวจพบการป้องกันบอท
- DataDome
- การตรวจจับบอทแบบเรียลไทม์ด้วยโมเดล ML วิเคราะห์ลายนิ้วมืออุปกรณ์ สัญญาณเครือข่าย และรูปแบบพฤติกรรม พบบ่อยในเว็บไซต์อีคอมเมิร์ซ
- Cloudflare
- WAF และการจัดการบอทระดับองค์กร ใช้ JavaScript challenges, CAPTCHAs และการวิเคราะห์พฤติกรรม ต้องมีระบบอัตโนมัติของเบราว์เซอร์พร้อมการตั้งค่าซ่อนตัว
- การจำกัดอัตรา
- จำกัดคำขอต่อ IP/เซสชันตามเวลา สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยพร็อกซีหมุนเวียน การหน่วงเวลาคำขอ และการสแกรปแบบกระจาย
- การบล็อก IP
- บล็อก IP ของศูนย์ข้อมูลที่รู้จักและที่อยู่ที่ถูกทำเครื่องหมาย ต้องใช้พร็อกซีที่อยู่อาศัยหรือมือถือเพื่อหลีกเลี่ยงอย่างมีประสิทธิภาพ
- ลายนิ้วมือเบราว์เซอร์
- ระบุบอทผ่านลักษณะเฉพาะของเบราว์เซอร์: canvas, WebGL, ฟอนต์, ปลั๊กอิน ต้องมีการปลอมแปลงหรือโปรไฟล์เบราว์เซอร์จริง
เกี่ยวกับ Action Network
ค้นพบสิ่งที่ Action Network นำเสนอและข้อมูลที่มีค่าที่สามารถดึงได้
ผู้นำตลาดในด้านการพนันกีฬา
Action Network เป็นบริษัทสื่อด้านการพนันกีฬาชั้นนำที่ให้บริการอัตราต่อรองแบบเรียลไทม์ การวิเคราะห์โดยผู้เชี่ยวชาญ และการติดตามผลงาน ดำเนินงานโดย Better Collective โดยทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางหลักสำหรับนักเดิมพันที่ต้องการความได้เปรียบทางเทคนิคในตลาดอเมริกาเหนือ แพลตฟอร์มนี้รวบรวมราคาจากผู้รับพนันกีฬาที่ถูกกฎหมายรายใหญ่ ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลสำคัญสำหรับความเชื่อมั่นของตลาด
คุณค่าของข้อมูลการเดิมพัน
ข้อมูลของแพลตฟอร์มนี้มีค่าไม่เหมือนใครเพราะมีตัวบ่งชี้ "Public Splits" และ "Sharp Action" เมทริกซ์เหล่านี้แสดงให้เห็นว่าประชาชนทั่วไปกำลังเดิมพันที่ไหน เทียบกับจุดที่นักพนันมืออาชีพ (sharps) วางเงิน การ Scrape ข้อมูลนี้ช่วยให้นักวิเคราะห์สามารถระบุมูลค่าตลาดและการเคลื่อนไหวของราคาที่สวนทาง (reverse line movement) ซึ่งมักจะซ่อนอยู่ภายใต้อินเทอร์เฟซที่ซับซ้อน
การวิเคราะห์กีฬาขั้นสูง
ด้วยการดึงข้อมูลจาก Action Network นักพัฒนาสามารถนำอัตราต่อรองสดเข้าสู่ predictive models, ตรวจจับ arbitrage โดยอัตโนมัติ และตรวจสอบอัตราการชนะย้อนหลังของผู้วางแต้มต่อที่มีชื่อเสียง เว็บไซต์ประกอบด้วยข้อมูลที่มีโครงสร้างเกี่ยวกับการบาดเจ็บ สภาพอากาศ และราคาปิดย้อนหลัง ซึ่งจำเป็นสำหรับกลยุทธ์การพนันกีฬาที่จริงจัง
ทำไมต้อง Scrape Action Network?
ค้นพบคุณค่าทางธุรกิจและกรณีการใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลจาก Action Network
เฝ้าติดตามการเคลื่อนไหวของราคาแบบเรียลไทม์เพื่อระบุความแตกต่างของตลาดในผู้รับพนันเจ้าต่างๆ
ติดตามสถิติการเดิมพันสาธารณะเทียบกับการเคลื่อนไหวของนักพนันมืออาชีพเพื่อดูทิศทางของเงินทุนระดับโปร
รวบรวมการเลือกของผู้เชี่ยวชาญและข้อมูลผลงานย้อนหลังสำหรับการติดตาม ROI และการวิเคราะห์ความเชื่อมั่น
ส่งข้อมูลอัตราต่อรองสดไปยังบอทพนันแบบ arbitrage อัตโนมัติหรือ predictive machine learning models
วิเคราะห์มูลค่าราคาปิดย้อนหลัง (CLV) เพื่อประเมินประสิทธิภาพของตลาดการพนันกีฬา
ทำการวิจัยเชิงแข่งขันเกี่ยวกับโปรโมชั่นของผู้รับพนันและรหัสโบนัสในรัฐต่างๆ
ความท้าทายในการ Scrape
ความท้าทายทางเทคนิคที่คุณอาจพบเมื่อ Scrape Action Network
การป้องกันบอทที่เข้มงวดผ่าน DataDome จำเป็นต้องใช้เทคนิคการบายพาสขั้นสูงและการทำ browser fingerprinting
เว็บไซต์ใช้ Next.js และการโหลดแบบไดนามิก หมายความว่าข้อมูลมักจะไม่มีอยู่ใน HTML source เริ่มต้นและต้องใช้ JS rendering
การเปลี่ยนแปลงคลาส CSS บนหน้าเว็บอยู่บ่อยครั้งทำให้ตัวเลือก (selectors) เปราะบางและต้องบำรุงรักษาสคริปต์การ Scrape อย่างต่อเนื่อง
การจำกัดอัตราคำขอ (rate limiting) ที่รุนแรงในหน้าที่มีทราฟฟิกสูง เช่น 'Live Odds' อาจนำไปสู่การบล็อกไอพีในทันทีหากไม่ได้รับการจัดการอย่างระมัดระวัง
สกัดข้อมูลจาก Action Network ด้วย AI
ไม่ต้องเขียนโค้ด สกัดข้อมูลภายในไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI
วิธีการทำงาน
อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ
บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Action Network แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
AI สกัดข้อมูล
ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Action Network จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
รับข้อมูลของคุณ
รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล
AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก Action Network เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ
How to scrape with AI:
- อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Action Network แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
- AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Action Network จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
- รับข้อมูลของคุณ: รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
Why use AI for scraping:
- บายพาสมาตรการป้องกันบอทที่ซับซ้อนของ DataDome และ Cloudflare โดยอัตโนมัติโดยไม่ต้องเขียนโค้ดเพิ่ม
- ใช้ visual no-code selector เพื่อกำหนดเป้าหมายตารางการเดิมพันที่ซ้อนกันและวิดเจ็ตอัตราต่อรองแบบไดนามิกได้อย่างง่ายดาย
- รองรับการตั้งเวลาทำงานเพื่อจับข้อมูลราคาเดิมพันที่เคลื่อนไหวอย่างรวดเร็วในช่วงเวลาเร่งด่วน เช่น เช้าวันอาทิตย์ของ NFL
- รวมระบบหมุนเวียนพร็อกซี่มาให้ในตัวเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกแบนไอพีระหว่างการดึงข้อมูลที่มีความถี่สูง
No-code web scrapers สำหรับ Action Network
ทางเลือกแบบ point-and-click สำหรับการ scraping ด้วย AI
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Action Network โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
ความท้าทายทั่วไป
เส้นโค้งการเรียนรู้
การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
Selectors เสีย
การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
ปัญหาเนื้อหาไดนามิก
เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
ข้อจำกัด CAPTCHA
เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
การบล็อก IP
การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
No-code web scrapers สำหรับ Action Network
เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Action Network โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot
ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
- ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
- นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
- เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
- กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
- ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
- จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
- กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
- ส่งออกข้อมูลเป็น CSV, JSON หรือเชื่อมต่อผ่าน API
ความท้าทายทั่วไป
- เส้นโค้งการเรียนรู้: การทำความเข้าใจ selectors และตรรกะการดึงข้อมูลต้องใช้เวลา
- Selectors เสีย: การเปลี่ยนแปลงเว็บไซต์อาจทำให้เวิร์กโฟลว์ทั้งหมดเสียหาย
- ปัญหาเนื้อหาไดนามิก: เว็บไซต์ที่ใช้ JavaScript มากต้องการวิธีแก้ไขที่ซับซ้อน
- ข้อจำกัด CAPTCHA: เครื่องมือส่วนใหญ่ต้องการการแทรกแซงด้วยตนเองสำหรับ CAPTCHA
- การบล็อก IP: การ scrape อย่างรุนแรงอาจส่งผลให้ IP ถูกบล็อก
ตัวอย่างโค้ด
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note: This basic request will likely be blocked by DataDome without advanced headers/proxies
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_action_news():
url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Example: Find all game titles on the odds page
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup found: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Blocked by Anti-Bot or Error: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()เมื่อไหร่ควรใช้
เหมาะที่สุดสำหรับหน้า HTML แบบ static ที่มี JavaScript น้อย เหมาะสำหรับบล็อก ไซต์ข่าว และหน้าสินค้า e-commerce ธรรมดา
ข้อดี
- ●ประมวลผลเร็วที่สุด (ไม่มี overhead ของเบราว์เซอร์)
- ●ใช้ทรัพยากรน้อยที่สุด
- ●ง่ายต่อการทำงานแบบขนานด้วย asyncio
- ●เหมาะมากสำหรับ API และหน้า static
ข้อจำกัด
- ●ไม่สามารถรัน JavaScript ได้
- ●ล้มเหลวใน SPA และเนื้อหาไดนามิก
- ●อาจมีปัญหากับระบบ anti-bot ที่ซับซ้อน
วิธีสเครปข้อมูล Action Network ด้วยโค้ด
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Note: This basic request will likely be blocked by DataDome without advanced headers/proxies
headers = {
'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/120.0.0.0 Safari/537.36'
}
def scrape_action_news():
url = 'https://www.actionnetwork.com/nfl/odds'
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Example: Find all game titles on the odds page
games = soup.find_all('h3')
for game in games:
print(f'Matchup found: {game.get_text(strip=True)}')
except requests.exceptions.RequestException as e:
print(f'Blocked by Anti-Bot or Error: {e}')
if __name__ == '__main__':
scrape_action_news()Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_odds():
async with async_playwright() as p:
# Launching with stealth-like behavior is necessary for Action Network
browser = await p.chromium.launch(headless=True)
context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36')
page = await context.new_page()
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nba/odds')
# Wait for the specific odds container to load via JavaScript
await page.wait_for_selector('div[class*="OddsTable"]')
# Extract data using JS evaluation
game_info = await page.eval_on_selector_all('div[class*="GameName"]', 'elements => elements.map(e => e.innerText)')
for game in game_info:
print(f'NBA Matchup: {game}')
await browser.close()
asyncio.run(scrape_odds())Python + Scrapy
import scrapy
class ActionSpider(scrapy.Spider):
name = 'action_spider'
start_urls = ['https://www.actionnetwork.com/nfl/odds']
def parse(self, response):
# Action Network requires a JS-rendering middleware like Scrapy-Playwright
# This example assumes the middleware is configured
for matchup in response.css('div.odds-row'):
yield {
'team': matchup.css('span.team-name::text').get(),
'spread': matchup.css('div.spread-value::text').get(),
'moneyline': matchup.css('div.moneyline-value::text').get()
}
# Handling basic pagination for article archives
next_page = response.css('a.next-page-link::attr(href)').get()
if next_page:
yield response.follow(next_page, self.parse)Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
const page = await browser.newPage();
// Navigate to odds page and wait for network to settle
await page.goto('https://www.actionnetwork.com/nfl/odds', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Target the game header elements
const results = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('h3'));
return items.map(item => item.innerText);
});
console.log('Found Games:', results);
await browser.close();
})();คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Action Network
สำรวจการใช้งานจริงและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล Action Network
แดชบอร์ดเปรียบเทียบอัตราต่อรอง
สร้างเครื่องมือที่เปรียบเทียบราคาเดิมพันจากผู้รับพนันหลายรายเพื่อค้นหาผลตอบแทนสูงสุดสำหรับการแข่งขันใดๆ
วิธีการนำไปใช้:
- 1Scrape อัตราต่อรองสดจากหน้าเฉพาะของแต่ละกีฬา (เช่น /nba/odds)
- 2จับคู่ชื่อผู้รับพนันเจ้าต่างๆ เข้ากับ ID ภายในชุดเดียวกัน
- 3ระบุ 'ราคาที่ดีที่สุด' ทั้งสำหรับ spread และ moneyline
- 4รีเฟรชข้อมูลทุก 2-5 นาทีเพื่อให้แน่ใจในความแม่นยำ
ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก Action Network และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด
คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Action Network
- แดชบอร์ดเปรียบเทียบอัตราต่อรอง
สร้างเครื่องมือที่เปรียบเทียบราคาเดิมพันจากผู้รับพนันหลายรายเพื่อค้นหาผลตอบแทนสูงสุดสำหรับการแข่งขันใดๆ
- Scrape อัตราต่อรองสดจากหน้าเฉพาะของแต่ละกีฬา (เช่น /nba/odds)
- จับคู่ชื่อผู้รับพนันเจ้าต่างๆ เข้ากับ ID ภายในชุดเดียวกัน
- ระบุ 'ราคาที่ดีที่สุด' ทั้งสำหรับ spread และ moneyline
- รีเฟรชข้อมูลทุก 2-5 นาทีเพื่อให้แน่ใจในความแม่นยำ
- ระบบแจ้งเตือนเงินจากนักพนันมืออาชีพ (Sharp Money)
ตรวจจับ 'Sharp Action' โดยอัตโนมัติโดยระบุเกมที่ราคาเดิมพันเคลื่อนไหวสวนทางกับเสียงส่วนใหญ่ของสาธารณะ
- ดึงข้อมูล Public % และ Ticket % จากสัญญาณของ Action Network
- เฝ้าติดตาม 'Reverse Line Movement' (ราคาเคลื่อนไปในทิศทางตรงกันข้ามกับฝั่งที่ประชาชนเดิมพันจำนวนมาก)
- ส่งการแจ้งเตือนอัตโนมัติผ่าน Telegram หรือ Discord เมื่อตรวจพบสัญญาณจากนักพนันมืออาชีพ
- ติดตามอัตราความสำเร็จย้อนหลังของสัญญาณเฉพาะเหล่านี้
- ระบบตรวจสอบผลงานผู้เชี่ยวชาญ
ตรวจสอบและติดตามความแม่นยำย้อนหลังของนักวิเคราะห์กีฬาและผู้วางแต้มต่อมืออาชีพบนแพลตฟอร์ม
- Scrape ส่วน 'Picks' ทุกวันเพื่อบันทึกคำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญทั้งหมด
- รวมข้อมูลนี้กับผลการแข่งขันจริงที่ Scrape มาจาก sports API
- คำนวณ ROI, เปอร์เซ็นต์การชนะ และกำไร/ขาดทุนเป็นหน่วยสำหรับผู้เชี่ยวชาญแต่ละคน
- สร้างลีดเดอร์บอร์ดเพื่อระบุผู้เชี่ยวชาญเฉพาะด้านที่เชื่อถือได้มากที่สุด
- โมเดลทำนายผลกระทบจากการบาดเจ็บ
วิเคราะห์ความเกี่ยวข้องระหว่างการบาดเจ็บของผู้เล่นเฉพาะรายกับการเคลื่อนไหวของราคาและผลลัพธ์สุดท้ายของเกม
- Scrape หน้า 'รายงานการบาดเจ็บ' สำหรับทีมที่ลงแข่งขันทั้งหมด
- จัดหมวดหมู่ผลกระทบของผู้เล่น (Star, Starter, Role Player)
- หาความสัมพันธ์ระหว่างการประกาศอาการบาดเจ็บกับการเปลี่ยนแปลงของแต้มต่อในทันที
- ใช้ข้อมูลย้อนหลังเพื่อสร้าง model ที่ทำนายการเคลื่อนไหวของราคาตามข่าวการบาดเจ็บ
เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI
Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง
เคล็ดลับมืออาชีพสำหรับการ Scrape Action Network
คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการดึงข้อมูลจาก Action Network อย่างประสบความสำเร็จ
ใช้ residential proxies คุณภาพสูง เนื่องจาก DataDome มีประสิทธิภาพอย่างมากในการระบุและบล็อกช่วงไอพีของดาต้าเซ็นเตอร์จาก AWS, GCP และ DigitalOcean
มองหาแท็ก <script id="__NEXT_DATA__"> ใน HTML source ซึ่งจะมี JSON object ที่เก็บสถานะของหน้าเว็บ ช่วยให้ได้ข้อมูลที่สะอาดกว่าการไล่ parse HTML
ทำการ Scrape ในช่วงเวลาที่มีทราฟฟิกสูง (เช่น 21
00 น. ถึง เที่ยงคืน ตามเวลาประเทศไทยในวันอาทิตย์) เพื่อให้ได้ข้อมูล 'closing' line และสถิติการเดิมพันที่แม่นยำที่สุด
หมุนเวียน User-Agent strings และกำหนดการหน่วงเวลาแบบสุ่มระหว่างคำขอ เพื่อเลียนแบบพฤติกรรมการท่องเว็บของมนุษย์และหลีกเลี่ยงการตรวจจับจาก DataDome
เน้นไปที่ไดเรกทอรีย่อยของ 'Odds' (/nba/odds, /nfl/odds) เนื่องจากหน้าเหล่านี้มีโครงสร้างที่สม่ำเสมอกว่าเมื่อเทียบกับบทความทั่วไป
จัดเก็บข้อมูลของคุณในฐานข้อมูลแบบอนุกรมเวลา (time-series database) เช่น InfluxDB หรือ TimescaleDB เพื่อติดตามการเคลื่อนไหวของราคาตั้งแต่เปิดจนถึงปิดได้อย่างมีประสิทธิภาพ
คำรับรอง
ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร
เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
ที่เกี่ยวข้อง Web Scraping
How to Scrape GitHub | The Ultimate 2025 Technical Guide
How to Scrape Wikipedia: The Ultimate Web Scraping Guide
How to Scrape Britannica: Educational Data Web Scraper
How to Scrape RethinkEd: A Technical Data Extraction Guide
How to Scrape Pollen.com: Local Allergy Data Extraction Guide
How to Scrape Weather.com: A Guide to Weather Data Extraction
How to Scrape Worldometers for Real-Time Global Statistics
How to Scrape American Museum of Natural History (AMNH)
คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Action Network
ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Action Network