วิธีทำ Scraping บน Apartments.com | คู่มือการใช้งาน Apartments.com Web Scraper

เรียนรู้วิธีการทำ scraping บน Apartments.com เพื่อดึงข้อมูลรายการประกาศเช่า ราคา และสิ่งอำนวยความสะดวก ก้าวข้ามการป้องกันบอทของ Akamai...

ความครอบคลุม:United States
ข้อมูลที่มี10 ฟิลด์
ชื่อราคาตำแหน่งรายละเอียดรูปภาพข้อมูลผู้ขายข้อมูลติดต่อวันที่โพสต์หมวดหมู่คุณลักษณะ
ฟิลด์ทั้งหมดที่สกัดได้
ชื่ออสังหาริมทรัพย์ที่อยู่ถนนเต็มเมืองรัฐรหัสไปรษณีย์ช่วงราคาเช่ารายเดือนสถานะว่างของยูนิตจำนวนห้องนอนจำนวนห้องน้ำพื้นที่ใช้สอย (ตารางฟุต)รายละเอียดนโยบายสัตว์เลี้ยงสิ่งอำนวยความสะดวกในอาคารคุณสมบัติภายในยูนิตข้อมูลผู้จัดการอสังหาริมทรัพย์หมายเลขโทรศัพท์ติดต่อคำอธิบายโดยละเอียดURLs ของรูปภาพWalk ScoreTransit Score
ข้อกำหนดทางเทคนิค
ต้องใช้ JavaScript
ไม่ต้องล็อกอิน
มีการแบ่งหน้า
ไม่มี API อย่างเป็นทางการ
ตรวจพบการป้องกันบอท
Akamai Bot ManagerCloudflarereCAPTCHARate LimitingTLS Fingerprinting

ตรวจพบการป้องกันบอท

Akamai Bot Manager
การตรวจจับบอทขั้นสูงโดยใช้ลายนิ้วมืออุปกรณ์ การวิเคราะห์พฤติกรรม และการเรียนรู้ของเครื่อง เป็นหนึ่งในระบบต่อต้านบอทที่ซับซ้อนที่สุด
Cloudflare
WAF และการจัดการบอทระดับองค์กร ใช้ JavaScript challenges, CAPTCHAs และการวิเคราะห์พฤติกรรม ต้องมีระบบอัตโนมัติของเบราว์เซอร์พร้อมการตั้งค่าซ่อนตัว
Google reCAPTCHA
ระบบ CAPTCHA ของ Google v2 ต้องมีการโต้ตอบของผู้ใช้ v3 ทำงานเงียบๆ ด้วยคะแนนความเสี่ยง สามารถแก้ได้ด้วยบริการ CAPTCHA
การจำกัดอัตรา
จำกัดคำขอต่อ IP/เซสชันตามเวลา สามารถหลีกเลี่ยงได้ด้วยพร็อกซีหมุนเวียน การหน่วงเวลาคำขอ และการสแกรปแบบกระจาย
ลายนิ้วมือเบราว์เซอร์
ระบุบอทผ่านลักษณะเฉพาะของเบราว์เซอร์: canvas, WebGL, ฟอนต์, ปลั๊กอิน ต้องมีการปลอมแปลงหรือโปรไฟล์เบราว์เซอร์จริง

เกี่ยวกับ Apartments.com

ค้นพบสิ่งที่ Apartments.com นำเสนอและข้อมูลที่มีค่าที่สามารถดึงได้

ภาพรวมของ Apartments.com

Apartments.com คือตลาดออนไลน์ชั้นนำสำหรับอสังหาริมทรัพย์เพื่อการเช่าใน สหรัฐอเมริกา บริหารงานโดย CoStar Group โดยมีฐานข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมรายการประกาศมากกว่าล้านรายการ รวมถึงอพาร์ตเมนต์ คอนโด ทาวน์โฮม และบ้านเดี่ยว แพลตฟอร์มนี้มีชื่อเสียงในการให้รายละเอียดเชิงลึก เช่น ภาพถ่ายความละเอียดสูง แปลนห้อง และการตรวจสอบสถานะว่างจริง ทำให้เป็นแหล่งข้อมูลหลักสำหรับการวิเคราะห์ตลาดเช่าใน US

คุณค่าของข้อมูล

ข้อมูลที่ดึงมาจากแพลตฟอร์มนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับ นักลงทุนอสังหาริมทรัพย์, ผู้จัดการอสังหาริมทรัพย์ และนักวิจัยทางเศรษฐกิจ ข้อมูลเหล่านี้ช่วยให้เห็นแนวโน้มราคาเช่า อัตราว่าง และความนิยมของสิ่งอำนวยความสะดวกในพื้นที่เมืองต่างๆ แบบเรียลไทม์ การรวบรวมข้อมูลนี้ช่วยให้ธุรกิจสามารถทำ competitive benchmarking และระบุจุดยุทธศาสตร์การลงทุนใหม่ๆ ได้อย่างแม่นยำ

ทำไมการทำ Scraping ถึงจำเป็น

การรวบรวมข้อมูลด้วยตนเองจาก Apartments.com แทบจะเป็นไปไม่ได้เลยเนื่องจากจำนวนประกาศที่มีมหาศาลและความถี่ในการอัปเดต การทำ scraping แบบอัตโนมัติช่วยให้สามารถติดตามความผันผวนของราคาและการแจ้งเตือนประกาศใหม่ๆ ได้อย่างเป็นระบบ ซึ่งสำคัญมากต่อการรักษาความได้เปรียบในการแข่งขันในภาคส่วนที่อยู่อาศัยให้เช่าที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว

เกี่ยวกับ Apartments.com

ทำไมต้อง Scrape Apartments.com?

ค้นพบคุณค่าทางธุรกิจและกรณีการใช้งานสำหรับการดึงข้อมูลจาก Apartments.com

วิเคราะห์ราคาตลาดเช่าในระดับพื้นที่เจาะจง (hyper-local)

ติดตามสถานะห้องว่างและกลยุทธ์ราคาของคู่แข่ง

สร้างลีดคุณภาพสูงสำหรับผู้ให้บริการด้านอสังหาริมทรัพย์

รวบรวมข้อมูลย้อนหลังสำหรับการวิจัยด้านการพัฒนาเมือง

ติดตามแนวโน้มของสิ่งอำนวยความสะดวกในกลุ่มประชากรที่แตกต่างกัน

พัฒนาระบบอัตโนมัติสำหรับโมเดลการประเมินมูลค่าการลงทุนอสังหาริมทรัพย์

ความท้าทายในการ Scrape

ความท้าทายทางเทคนิคที่คุณอาจพบเมื่อ Scrape Apartments.com

การป้องกันบอทที่รุนแรงจาก Akamai และเทคนิค TLS fingerprinting

เนื้อหาแบบไดนามิกที่เรนเดอร์ผ่าน JavaScript อย่างหนัก

การจำกัดอัตรา (rate limiting) ที่เข้มงวดในการไล่ดูผลการค้นหา

โครงสร้าง DOM ที่ซับซ้อนและมีหลายชั้นสำหรับแปลนห้อง

การอัปเดต UI บ่อยครั้งที่ทำให้ CSS selectors แบบคงที่ใช้งานไม่ได้

สกัดข้อมูลจาก Apartments.com ด้วย AI

ไม่ต้องเขียนโค้ด สกัดข้อมูลภายในไม่กี่นาทีด้วยระบบอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI

วิธีการทำงาน

1

อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ

บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Apartments.com แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก

2

AI สกัดข้อมูล

ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Apartments.com จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ

3

รับข้อมูลของคุณ

รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ

ทำไมต้องใช้ AI ในการสกัดข้อมูล

ข้ามการบล็อกของ Akamai และ WAF โดยอัตโนมัติ
เลือกคุณลักษณะของอสังหาริมทรัพย์ด้วยเครื่องมือ visual แบบ no-code
รันบนคลาวด์เพื่อการติดตามราคาได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน
จัดการการเปลี่ยนหน้าแบบไดนามิกและ AJAX ได้อย่างราบรื่น
ไม่ต้องใช้บัตรเครดิตแผนฟรีพร้อมใช้งานไม่ต้องติดตั้ง

AI ทำให้การสกัดข้อมูลจาก Apartments.com เป็นเรื่องง่ายโดยไม่ต้องเขียนโค้ด แพลตฟอร์มที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ของเราเข้าใจว่าคุณต้องการข้อมูลอะไร — แค่อธิบายเป็นภาษาธรรมชาติ แล้ว AI จะสกัดให้โดยอัตโนมัติ

How to scrape with AI:
  1. อธิบายสิ่งที่คุณต้องการ: บอก AI ว่าคุณต้องการสกัดข้อมูลอะไรจาก Apartments.com แค่พิมพ์เป็นภาษาธรรมชาติ — ไม่ต้องเขียนโค้ดหรือตัวเลือก
  2. AI สกัดข้อมูล: ปัญญาประดิษฐ์ของเรานำทาง Apartments.com จัดการเนื้อหาแบบไดนามิก และสกัดข้อมูลตรงตามที่คุณต้องการ
  3. รับข้อมูลของคุณ: รับข้อมูลที่สะอาดและมีโครงสร้างพร้อมส่งออกเป็น CSV, JSON หรือส่งตรงไปยังแอปของคุณ
Why use AI for scraping:
  • ข้ามการบล็อกของ Akamai และ WAF โดยอัตโนมัติ
  • เลือกคุณลักษณะของอสังหาริมทรัพย์ด้วยเครื่องมือ visual แบบ no-code
  • รันบนคลาวด์เพื่อการติดตามราคาได้ตลอด 24 ชั่วโมงทุกวัน
  • จัดการการเปลี่ยนหน้าแบบไดนามิกและ AJAX ได้อย่างราบรื่น

No-code web scrapers สำหรับ Apartments.com

ทางเลือกแบบ point-and-click สำหรับการ scraping ด้วย AI

เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Apartments.com โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot

ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code

1
ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
2
นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
3
เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
4
กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
5
ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
6
จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
7
กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
8
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

No-code web scrapers สำหรับ Apartments.com

เครื่องมือ no-code หลายตัวเช่น Browse.ai, Octoparse, Axiom และ ParseHub สามารถช่วยคุณ scrape Apartments.com โดยไม่ต้องเขียนโค้ด เครื่องมือเหล่านี้มักใช้อินเทอร์เฟซแบบภาพเพื่อเลือกข้อมูล แม้ว่าอาจมีปัญหากับเนื้อหาไดนามิกที่ซับซ้อนหรือมาตรการ anti-bot

ขั้นตอนการทำงานทั่วไปกับเครื่องมือ no-code
  1. ติดตั้งส่วนขยายเบราว์เซอร์หรือสมัครใช้งานแพลตฟอร์ม
  2. นำทางไปยังเว็บไซต์เป้าหมายและเปิดเครื่องมือ
  3. เลือกองค์ประกอบข้อมูลที่ต้องการดึงด้วยการชี้และคลิก
  4. กำหนดค่า CSS selectors สำหรับแต่ละฟิลด์ข้อมูล
  5. ตั้งค่ากฎการแบ่งหน้าเพื่อ scrape หลายหน้า
  6. จัดการ CAPTCHA (มักต้องแก้ไขด้วยตนเอง)
  7. กำหนดค่าการตั้งเวลาสำหรับการรันอัตโนมัติ
  8. 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

# Target URL for a specific city
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# Realistic headers are mandatory to avoid immediate blocking
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
    'Referer': 'https://www.google.com/'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Selectors may change; always inspect the current DOM
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {str(e)}')

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 Apartments.com ด้วยโค้ด

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# Target URL for a specific city
url = 'https://www.apartments.com/new-york-ny/'

# Realistic headers are mandatory to avoid immediate blocking
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36',
    'Accept-Language': 'en-US,en;q=0.9',
    'Referer': 'https://www.google.com/'
}

try:
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        # Selectors may change; always inspect the current DOM
        listings = soup.select('.placardContainer .property-title')
        for item in listings:
            print(f'Listing Found: {item.get_text(strip=True)}')
    else:
        print(f'Blocked: Status Code {response.status_code}')
except Exception as e:
    print(f'Error: {str(e)}')
Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright

def scrape_apartments():
    with sync_playwright() as p:
        # Launching with stealth-like parameters
        browser = p.chromium.launch(headless=True)
        context = browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0')
        page = context.new_page()
        
        # Navigate to a listing page
        page.goto('https://www.apartments.com/los-angeles-ca/', wait_until='networkidle')
        
        # Wait for the main listings container to load
        page.wait_for_selector('.placard')
        
        # Extracting property names and prices
        properties = page.query_selector_all('.placard')
        for prop in properties:
            name = prop.query_selector('.property-title').inner_text()
            price = prop.query_selector('.property-pricing').inner_text() if prop.query_selector('.property-pricing') else 'N/A'
            print(f'Property: {name} | Price: {price}')
            
        browser.close()

scrape_apartments()
Python + Scrapy
import scrapy

class ApartmentsSpider(scrapy.Spider):
    name = 'apartments_spider'
    start_urls = ['https://www.apartments.com/chicago-il/']

    custom_settings = {
        'USER_AGENT': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0',
        'CONCURRENT_REQUESTS': 1,
        'DOWNLOAD_DELAY': 3
    }

    def parse(self, response):
        for listing in response.css('article.placard'):
            yield {
                'name': listing.css('.property-title::text').get(),
                'address': listing.css('.property-address::text').get(),
                'price': listing.css('.property-pricing::text').get(),
            }

        next_page = response.css('a.next::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  
  // Set a realistic user agent
  await page.setUserAgent('Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) Chrome/119.0.0.0');

  try {
    await page.goto('https://www.apartments.com/houston-tx/', { waitUntil: 'networkidle2' });
    
    const data = await page.evaluate(() => {
      const items = Array.from(document.querySelectorAll('.placard'));
      return items.map(item => ({
        title: item.querySelector('.property-title')?.innerText,
        price: item.querySelector('.property-pricing')?.innerText,
        link: item.querySelector('a.property-link')?.href
      }));
    });

    console.log(data);
  } catch (err) {
    console.error('Extraction failed:', err);
  } finally {
    await browser.close();
  }
})();

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Apartments.com

สำรวจการใช้งานจริงและข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล Apartments.com

การทำดัชนีตลาดแบบเรียลไทม์

สร้างแดชบอร์ดที่ติดตามราคาเช่าเฉลี่ยทั่วสหรัฐอเมริกาเพื่อช่วยในการพยากรณ์ทางเศรษฐกิจ

วิธีการนำไปใช้:

  1. 1ดึงข้อมูลรายการประกาศใน 100 เมืองใหญ่ของ US ทุกวัน
  2. 2จัดหมวดหมู่ข้อมูลตามจำนวนห้องนอนและพื้นที่ใช้สอย
  3. 3คำนวณและแสดงผลราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามละแวกใกล้เคียง

ใช้ Automatio เพื่อดึงข้อมูลจาก Apartments.com และสร้างแอปพลิเคชันเหล่านี้โดยไม่ต้องเขียนโค้ด

คุณสามารถทำอะไรกับข้อมูล Apartments.com

  • การทำดัชนีตลาดแบบเรียลไทม์

    สร้างแดชบอร์ดที่ติดตามราคาเช่าเฉลี่ยทั่วสหรัฐอเมริกาเพื่อช่วยในการพยากรณ์ทางเศรษฐกิจ

    1. ดึงข้อมูลรายการประกาศใน 100 เมืองใหญ่ของ US ทุกวัน
    2. จัดหมวดหมู่ข้อมูลตามจำนวนห้องนอนและพื้นที่ใช้สอย
    3. คำนวณและแสดงผลราคาเฉลี่ยถ่วงน้ำหนักตามละแวกใกล้เคียง
  • การค้นหาอสังหาริมทรัพย์ที่มีราคาต่ำกว่ามูลค่าจริง

    ระบุยูนิตให้เช่าที่มีราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ยในละแวกนั้นเพื่อหาโอกาสในการลงทุนที่ให้ผลตอบแทนสูง

    1. ดึงข้อมูลรายการประกาศที่ใช้งานอยู่ทั้งหมดในรหัสไปรษณีย์เป้าหมาย
    2. คำนวณราคาเฉลี่ยต่อตารางฟุตสำหรับพื้นที่นั้น
    3. กรองหาทรัพย์สินที่มีราคาต่ำกว่าค่าเฉลี่ย 15% หรือมากกว่า
  • การวิเคราะห์สิ่งอำนวยความสะดวกของคู่แข่ง

    ช่วยให้ผู้จัดการอสังหาริมทรัพย์ตัดสินใจได้ว่าควรให้ความสำคัญกับการรีโนเวทส่วนไหน โดยดูจากสิ่งที่คู่แข่งนำเสนอ

    1. ดึงรายการ 'สิ่งอำนวยความสะดวก' ของอาคารทั้งหมดภายในรัศมี 2 ไมล์
    2. ระบุคุณสมบัติระดับไฮเอนด์ที่พบบ่อยที่สุด (เช่น สระว่ายน้ำบนดาดฟ้า, แท่นชาร์จ EV)
    3. รายงานส่วนต่างของราคาที่เพิ่มขึ้นตามสิ่งอำนวยความสะดวกที่เจาะจง
  • การหาแหล่งลีดแบบอัตโนมัติ

    จัดทำรายชื่ออสังหาริมทรัพย์ที่น่าจะต้องการบริการซ่อมบำรุงหรือรีโนเวทให้กับบริษัทผู้ให้บริการ

    1. กรองและดึงข้อมูลอสังหาริมทรัพย์ที่มีอายุการก่อสร้างนานหรือระบุวันที่รีโนเวทไว้นานแล้ว
    2. ดึงชื่อผู้ติดต่อและหมายเลขโทรศัพท์ของผู้จัดการอสังหาริมทรัพย์
    3. นำเข้าข้อมูลลีด (leads) เข้าสู่ CRM โดยตรงเพื่อการนำเสนอขาย
  • การเพิ่มประสิทธิภาพราคาเช่าแบบไดนามิก

    ปรับราคาเช่าอาคารโดยอัตโนมัติอ้างอิงจากสถานะห้องว่างและราคาของคู่แข่งแบบเรียลไทม์

    1. ตั้งค่ากำหนดเวลาการดึงข้อมูลทรัพย์สินของคู่แข่งในพื้นที่ที่กำหนด
    2. ตรวจจับเมื่อคู่แข่งเปลี่ยนราคาหรือเสนอ 'โปรโมชันพิเศษ'
    3. ตั้งค่าการแจ้งเตือนหรืออัปเดต API เพื่อปรับราคาประกาศของคุณตามลำดับ
มากกว่าแค่พรอมต์

เพิ่มพลังให้เวิร์กโฟลว์ของคุณด้วย ระบบอัตโนมัติ AI

Automatio รวมพลังของ AI agents การอัตโนมัติเว็บ และการผสานรวมอัจฉริยะเพื่อช่วยให้คุณทำงานได้มากขึ้นในเวลาน้อยลง

AI Agents
การอัตโนมัติเว็บ
เวิร์กโฟลว์อัจฉริยะ

เคล็ดลับมืออาชีพสำหรับการ Scrape Apartments.com

คำแนะนำจากผู้เชี่ยวชาญสำหรับการดึงข้อมูลจาก Apartments.com อย่างประสบความสำเร็จ

ใช้ residential proxies คุณภาพสูงเพื่อหลีกเลี่ยงการถูกบล็อกด้วย IP reputation จาก Akamai

ติดตั้ง 'stealth' plugin สำหรับ Playwright หรือ Puppeteer เพื่อพราง browser fingerprints

กำหนดเวลาทำงานของ scraping ในช่วงที่คนใช้งานน้อยในสหรัฐอเมริกา (01:00 - 05:00 น. EST) เพื่อลดความเสี่ยงในการถูกตรวจจับ

ใส่ Referer header ที่ดูสมจริงเสมอ เช่น 'https

//www.google.com/' ใน requests ของคุณ

ตรวจสอบโครงสร้าง DOM ของเว็บไซต์ทุกสัปดาห์ เนื่องจาก Apartments.com มักจะอัปเดต class names อยู่บ่อยครั้ง

ดึงข้อมูลจากหน้ารายละเอียดทรัพย์สินโดยตรงแทนที่จะดึงแค่จากผลการค้นหา เพื่อให้ได้ข้อมูลติดต่อที่แม่นยำยิ่งขึ้น

คำรับรอง

ผู้ใช้ของเราพูดอย่างไร

เข้าร่วมกับผู้ใช้ที่พึงพอใจนับพันที่ได้เปลี่ยนแปลงเวิร์กโฟลว์ของพวกเขา

Jonathan Kogan

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

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

คำถามที่พบบ่อยเกี่ยวกับ Apartments.com

ค้นหาคำตอบสำหรับคำถามทั่วไปเกี่ยวกับ Apartments.com