Cách Scrape Kalodata: Hướng dẫn trích xuất dữ liệu TikTok Shop
Trích xuất giá sản phẩm và hiệu suất của creator từ Kalodata. Tận dụng các phân tích TikTok Shop để nghiên cứu thị trường và tăng trưởng doanh số với hướng dẫn...
Phat hien bao ve chong bot
- Cloudflare
- WAF và quản lý bot cấp doanh nghiệp. Sử dụng thử thách JavaScript, CAPTCHA và phân tích hành vi. Yêu cầu tự động hóa trình duyệt với cài đặt ẩn.
- Login Wall
- Giới hạn tốc độ
- Giới hạn yêu cầu theo IP/phiên theo thời gian. Có thể vượt qua bằng proxy xoay vòng, trì hoãn yêu cầu và thu thập phân tán.
- Chặn IP
- Chặn các IP trung tâm dữ liệu đã biết và địa chỉ bị đánh dấu. Yêu cầu proxy dân cư hoặc di động để vượt qua hiệu quả.
- Dấu vân tay trình duyệt
- Nhận dạng bot qua đặc điểm trình duyệt: canvas, WebGL, phông chữ, plugin. Yêu cầu giả mạo hoặc hồ sơ trình duyệt thực.
Về Kalodata
Khám phá những gì Kalodata cung cấp và dữ liệu giá trị nào có thể được trích xuất.
Tổng quan về nền tảng
Kalodata là nền tảng phân tích và thông tin chuyên sâu hàng đầu được thiết kế đặc biệt cho thương mại điện tử TikTok Shop. Được thành lập bởi các cựu thành viên chủ chốt của bộ phận thương mại điện tử toàn cầu của TikTok, nó cung cấp thông tin chuyên sâu về các sản phẩm thịnh hành, hiệu suất của creator và xếp hạng cửa hàng trên các thị trường quốc tế. Nền tảng tổng hợp dữ liệu từ các kênh TikTok công khai để giúp người bán và thương hiệu đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu dựa trên xu hướng bán hàng theo thời gian thực.
Trí tuệ dữ liệu
Trang web lưu trữ các tập dữ liệu khổng lồ, bao gồm hơn 200 triệu hồ sơ sản phẩm, 250 triệu hồ sơ creator và 400 triệu điểm dữ liệu video và livestream. Thông tin này được sắp xếp thành các bảng xếp hạng tinh vi, cho phép người dùng lọc theo tăng trưởng doanh thu, loại người bán và các danh mục ngách. Nó hoạt động như một công cụ giám sát toàn diện cho toàn bộ hệ sinh thái TikTok Shop, cung cấp cái nhìn sâu sắc về những gì hiện đang thúc đẩy hành vi của người tiêu dùng.
Giá trị chiến lược
Scraping Kalodata cực kỳ có giá trị cho nghiên cứu thị trường và phân tích cạnh tranh. Các doanh nghiệp có thể theo dõi xu hướng sản phẩm lan truyền trước khi chúng bão hòa thị trường, xác định những influencer có hiệu suất cao nhất cho affiliate marketing và giám sát doanh số của đối thủ cạnh tranh. Bằng cách tự động hóa việc trích xuất dữ liệu, người dùng có thể xây dựng cơ sở dữ liệu riêng về các cơ hội thương mại điện tử tăng trưởng cao và đi trước bối cảnh thương mại xã hội đang thay đổi nhanh chóng.
Tại Sao Nên Scrape Kalodata?
Khám phá giá trị kinh doanh và các trường hợp sử dụng để trích xuất dữ liệu từ Kalodata.
Trí tuệ cạnh tranh
Giám sát doanh số cửa hàng đối thủ và tăng trưởng doanh thu theo thời gian thực.
Xác định xu hướng lan truyền
Khám phá các sản phẩm đang bán chạy trước khi chúng trở nên phổ biến trên mạng xã hội.
Tiếp cận Influencer
Xác định các creator TikTok có hiệu suất cao cho các chiến dịch affiliate marketing.
Giám sát giá
Theo dõi giá đơn vị trung bình trên các danh mục sản phẩm khác nhau để tối ưu hóa chiến lược giá.
Tạo khách hàng tiềm năng (Lead Generation)
Trích xuất dữ liệu cửa hàng và creator cho các dịch vụ thương mại điện tử B2B.
Nghiên cứu thị trường
Phân tích hiệu suất TikTok Shop theo khu vực để lập kế hoạch mở rộng quốc tế.
Thách Thức Khi Scrape
Những thách thức kỹ thuật bạn có thể gặp khi scrape Kalodata.
Chống Bot mạnh mẽ
Kalodata sử dụng Cloudflare để phát hiện và chặn các trình duyệt headless và các tác nhân tự động.
Bức tường xác thực
Dữ liệu doanh số và doanh thu có giá trị cao bị ẩn sau yêu cầu đăng nhập và gói thuê bao trả phí.
Rendering động
Trang web được xây dựng bằng Next.js, nghĩa là nội dung được tải động thông qua các lệnh gọi API sau khi tải trang.
Xáo trộn dữ liệu
Các trường giá và doanh thu thường bị che khuất hoặc ẩn một phần đối với người dùng không đăng nhập hoặc ở cấp độ thấp hơn.
Selector phức tạp
Các cập nhật thường xuyên đối với cấu trúc frontend có thể làm hỏng các CSS selector và truy vấn XPath.
Thu thập dữ liệu Kalodata bằng AI
Không cần code. Trích xuất dữ liệu trong vài phút với tự động hóa AI.
Cách hoạt động
Mô tả những gì bạn cần
Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Kalodata. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
AI trích xuất dữ liệu
AI của chúng tôi điều hướng Kalodata, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
Nhận dữ liệu của bạn
Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Tại sao nên dùng AI để thu thập dữ liệu
AI giúp việc thu thập dữ liệu từ Kalodata dễ dàng mà không cần viết code. Nền tảng AI của chúng tôi hiểu dữ liệu bạn cần — chỉ cần mô tả bằng ngôn ngữ tự nhiên, AI sẽ tự động trích xuất.
How to scrape with AI:
- Mô tả những gì bạn cần: Cho AI biết bạn muốn trích xuất dữ liệu gì từ Kalodata. Chỉ cần viết bằng ngôn ngữ tự nhiên — không cần code hay selector.
- AI trích xuất dữ liệu: AI của chúng tôi điều hướng Kalodata, xử lý nội dung động và trích xuất chính xác những gì bạn yêu cầu.
- Nhận dữ liệu của bạn: Nhận dữ liệu sạch, có cấu trúc, sẵn sàng xuất sang CSV, JSON hoặc gửi trực tiếp đến ứng dụng của bạn.
Why use AI for scraping:
- Vượt qua chống Bot: Tự động xử lý các thách thức của Cloudflare mà không cần code tùy chỉnh phức tạp hoặc can thiệp thủ công.
- Thiết lập không cần Code: Xây dựng trình scrape cho các phân tích TikTok phức tạp trong vài phút bằng giao diện point-and-click.
- Chạy theo lịch trình: Giữ cho cơ sở dữ liệu bán hàng của bạn được cập nhật hàng ngày hoặc hàng giờ mà không cần can thiệp thủ công.
- Quản lý phiên: Xử lý đăng nhập và các phiên được xác thực một cách liền mạch qua nhiều lần trích xuất.
- Xuất dữ liệu trực tiếp: Đồng bộ hóa thông tin chi tiết từ Kalodata trực tiếp với Google Sheets, Webhooks hoặc cơ sở dữ liệu địa phương của riêng bạn.
Công cụ scrape web no-code cho Kalodata
Các giải pháp thay thế point-and-click cho scraping bằng AI
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Kalodata mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
Thách thức phổ biến
Đường cong học tập
Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
Bộ chọn bị hỏng
Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
Vấn đề nội dung động
Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
Hạn chế CAPTCHA
Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
Chặn IP
Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Công cụ scrape web no-code cho Kalodata
Một số công cụ no-code như Browse.ai, Octoparse, Axiom và ParseHub có thể giúp bạn scrape Kalodata mà không cần viết code. Các công cụ này thường sử dụng giao diện trực quan để chọn dữ liệu, mặc dù có thể gặp khó khăn với nội dung động phức tạp hoặc các biện pháp anti-bot.
Quy trình làm việc điển hình với công cụ no-code
- Cài đặt tiện ích trình duyệt hoặc đăng ký trên nền tảng
- Điều hướng đến trang web mục tiêu và mở công cụ
- Chọn các phần tử dữ liệu cần trích xuất bằng cách nhấp chuột
- Cấu hình bộ chọn CSS cho mỗi trường dữ liệu
- Thiết lập quy tắc phân trang để scrape nhiều trang
- Xử lý CAPTCHA (thường yêu cầu giải quyết thủ công)
- Cấu hình lịch trình cho các lần chạy tự động
- Xuất dữ liệu sang CSV, JSON hoặc kết nối qua API
Thách thức phổ biến
- Đường cong học tập: Hiểu bộ chọn và logic trích xuất cần thời gian
- Bộ chọn bị hỏng: Thay đổi trang web có thể phá vỡ toàn bộ quy trình làm việc
- Vấn đề nội dung động: Các trang web sử dụng nhiều JavaScript cần giải pháp phức tạp
- Hạn chế CAPTCHA: Hầu hết công cụ yêu cầu can thiệp thủ công cho CAPTCHA
- Chặn IP: Scraping quá mức có thể dẫn đến IP bị chặn
Vi du ma
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Kalodata sử dụng rendering động, vì vậy các yêu cầu chuẩn sẽ trả về HTML tối thiểu.
# Ví dụ này trình bày cách tiếp cận trang web với các header tiêu chuẩn.
url = 'https://www.kalodata.com/product'
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'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Trong các ứng dụng Next.js, dữ liệu có cấu trúc thường nằm trong thẻ script __NEXT_DATA__
next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
if next_data:
print('Tìm thấy đối tượng hydration - phân tích JSON này để lấy dữ liệu trực tiếp')
else:
print('Dữ liệu được render phía client; hãy cân nhắc sử dụng Playwright.')
except Exception as e:
print(f'Gặp lỗi: {e}')Khi nào sử dụng
Phù hợp nhất cho các trang HTML tĩnh với ít JavaScript. Lý tưởng cho blog, trang tin tức và các trang sản phẩm e-commerce đơn giản.
Ưu điểm
- ●Thực thi nhanh nhất (không có overhead trình duyệt)
- ●Tiêu thụ tài nguyên thấp nhất
- ●Dễ dàng song song hóa với asyncio
- ●Tuyệt vời cho API và trang tĩnh
Hạn chế
- ●Không thể chạy JavaScript
- ●Thất bại trên SPA và nội dung động
- ●Có thể gặp khó khăn với các hệ thống anti-bot phức tạp
Cach thu thap du lieu Kalodata bang ma
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
# Kalodata sử dụng rendering động, vì vậy các yêu cầu chuẩn sẽ trả về HTML tối thiểu.
# Ví dụ này trình bày cách tiếp cận trang web với các header tiêu chuẩn.
url = 'https://www.kalodata.com/product'
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'
}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
response.raise_for_status()
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Trong các ứng dụng Next.js, dữ liệu có cấu trúc thường nằm trong thẻ script __NEXT_DATA__
next_data = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
if next_data:
print('Tìm thấy đối tượng hydration - phân tích JSON này để lấy dữ liệu trực tiếp')
else:
print('Dữ liệu được render phía client; hãy cân nhắc sử dụng Playwright.')
except Exception as e:
print(f'Gặp lỗi: {e}')Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright
async def scrape_kalodata():
async with async_playwright() as p:
# Sử dụng các tham số kiểu stealth để tránh bị Cloudflare phát hiện
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()
# Điều hướng đến trang xếp hạng sản phẩm
await page.goto('https://www.kalodata.com/product')
# Đợi các hàng trong bảng tải động từ API nội bộ
await page.wait_for_selector('.table-row-container', timeout=15000)
# Trích xuất tên sản phẩm và các chỉ số liên quan
products = await page.query_selector_all('.product-name-class')
for product in products:
name = await product.inner_text()
print(f'Product Found: {name}')
await browser.close()
asyncio.run(scrape_kalodata())Python + Scrapy
import scrapy
class KalodataSpider(scrapy.Spider):
name = 'kalodata_spider'
start_urls = ['https://www.kalodata.com/shop']
def parse(self, response):
# Lưu ý: Scrapy cần một middleware như scrapy-playwright cho trang web nặng JS này
for shop in response.css('.shop-list-item'):
yield {
'name': shop.css('.shop-name::text').get(),
'revenue': shop.css('.revenue-value::text').get(),
'sold': shop.css('.items-sold::text').get(),
}
# Xử lý phân trang tiêu chuẩn cho các trang được đánh số
next_page = response.css('a.next-page-selector::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();
// Điều hướng đến thông tin chuyên sâu về creator
await page.goto('https://www.kalodata.com/creator', { waitUntil: 'networkidle2' });
// Đợi danh sách động được điền dữ liệu
await page.waitForSelector('.creator-list-container');
const creators = await page.evaluate(() => {
const items = Array.from(document.querySelectorAll('.creator-item'));
return items.map(item => ({
name: item.querySelector('.name')?.innerText,
followers: item.querySelector('.followers')?.innerText,
category: item.querySelector('.category-tag')?.innerText
}));
});
console.log(creators);
await browser.close();
})();Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Kalodata
Khám phá các ứng dụng thực tế và thông tin chi tiết từ dữ liệu Kalodata.
Tìm kiếm sản phẩm lan truyền
Dropshipper và các nhà bán lẻ sử dụng Kalodata để tìm các sản phẩm có doanh số tăng vọt nhưng mức độ cạnh tranh thị trường thấp.
Cách triển khai:
- 1Scrape trang 'Product Rank' hàng ngày.
- 2Lọc các mặt hàng có Tỷ lệ Tăng trưởng Doanh thu trên 50%.
- 3Đối chiếu các mặt hàng đã xác định với các nền tảng nguồn hàng như AliExpress.
- 4Triển khai quảng cáo trên mạng xã hội mục tiêu cho mặt hàng đang thịnh hành.
Sử dụng Automatio để trích xuất dữ liệu từ Kalodata và xây dựng các ứng dụng này mà không cần viết code.
Bạn Có Thể Làm Gì Với Dữ Liệu Kalodata
- Tìm kiếm sản phẩm lan truyền
Dropshipper và các nhà bán lẻ sử dụng Kalodata để tìm các sản phẩm có doanh số tăng vọt nhưng mức độ cạnh tranh thị trường thấp.
- Scrape trang 'Product Rank' hàng ngày.
- Lọc các mặt hàng có Tỷ lệ Tăng trưởng Doanh thu trên 50%.
- Đối chiếu các mặt hàng đã xác định với các nền tảng nguồn hàng như AliExpress.
- Triển khai quảng cáo trên mạng xã hội mục tiêu cho mặt hàng đang thịnh hành.
- Phân tích doanh thu đối thủ cạnh tranh
Các thương hiệu giám sát đối thủ cạnh tranh trực tiếp trên TikTok Shop để đánh giá mức độ tăng trưởng và hiệu quả marketing.
- Trích xuất doanh thu hàng tháng và số lượng mặt hàng đã bán cho danh sách các URL cửa hàng đối thủ.
- Phân tích tỷ lệ doanh thu từ livestream so với doanh thu từ video ngắn.
- Xác định những creator cụ thể nào đang thúc đẩy lưu lượng truy cập nhiều nhất cho các đối thủ đó.
- Điều chỉnh ngân sách marketing nội bộ dựa trên thành công quan sát được của đối thủ cạnh tranh.
- Chiến lược kết nối Influencer
Các agency xây dựng cơ sở dữ liệu về các creator tạo ra chuyển đổi doanh số thực tế thay vì chỉ có lượt xem cao.
- Scrape danh sách 'Creator Rank' cho các ngách cụ thể như Làm đẹp hoặc Điện tử.
- Trích xuất các chỉ số 'Doanh thu trung bình trên mỗi video' và 'Chuyển đổi người theo dõi'.
- Sắp xếp theo các creator có doanh thu cao nhưng số lượng người theo dõi ở mức trung bình.
- Tự động hóa việc tiếp cận các micro-influencer có hiệu suất cao nhất đã được xác định.
- Mở rộng thị trường toàn cầu
Các công ty thương mại điện tử xác định khu vực quốc tế nào dễ tiếp nhận nhất với các danh mục sản phẩm cụ thể.
- Tổng hợp dữ liệu bán hàng trên tất cả các khu vực địa lý được Kalodata hỗ trợ.
- So sánh xếp hạng danh mục giữa các quốc gia như Mỹ, Anh và Thái Lan.
- Tính giá đơn vị trung bình cho các sản phẩm thành công ở từng khu vực cụ thể.
- Xác định quốc gia tối ưu cho chuyến hàng tồn kho quốc tế tiếp theo.
- Giám sát thương hiệu
Các thương hiệu doanh nghiệp theo dõi những người bán không được phép hoặc hoạt động của thị trường xám trong hệ sinh thái TikTok Shop.
- Scrape danh sách sản phẩm bằng các từ khóa đặc thù của thương hiệu.
- Xác định các cửa hàng bán mặt hàng thương hiệu mà không có sự cho phép.
- Giám sát tính nhất quán của giá cả trên nhiều người bán bên thứ ba.
- Tạo báo cáo hàng tuần cho đội ngũ pháp lý và tuân thủ.
- Tối ưu hóa chiến lược Affiliate
Người bán phân tích tỷ lệ hoa hồng affiliate nào đang tạo ra khối lượng lớn nhất cho các sản phẩm tương tự.
- Scrape các sản phẩm của đối thủ cạnh tranh và tỷ lệ phần trăm hoa hồng affiliate liên quan.
- Tương quan tỷ lệ hoa hồng với số lượng creator quảng bá sản phẩm.
- Xác định tỷ lệ hoa hồng 'điểm ngọt' thu hút các creator chất lượng cao.
- Cập nhật các đề nghị affiliate nội bộ để duy trì tính cạnh tranh trong thị trường creator.
Tang cuong quy trinh lam viec cua ban voi Tu dong hoa AI
Automatio ket hop suc manh cua cac AI agent, tu dong hoa web va tich hop thong minh de giup ban lam duoc nhieu hon trong thoi gian ngan hon.
Mẹo Pro Cho Việc Scrape Kalodata
Lời khuyên chuyên gia để trích xuất dữ liệu thành công từ Kalodata.
Sử dụng Residential proxy
Kalodata theo dõi các mẫu IP rất chặt chẽ; residential proxy mô phỏng lưu lượng người dùng thực và giúp tránh bị Cloudflare chặn.
Nhắm mục tiêu vào các đối tượng Hydration
Tìm thẻ script __NEXT_DATA__ trong nguồn HTML để tìm dữ liệu JSON có cấu trúc mà không cần phân tích các phần tử DOM.
Xử lý duy trì đăng nhập
Xuất và tái sử dụng cookie trình duyệt để tránh phải đăng nhập cho mỗi yêu cầu, giúp ngăn chặn việc tài khoản bị gắn cờ.
Triển khai độ trễ ngẫu nhiên
Thêm các khoảng nghỉ giống con người và chuyển động chuột giữa các lần điều hướng để giảm thiểu chữ ký nhận dạng bot của bạn.
Theo dõi các thay đổi Selector
Vì trang web sử dụng framework React hiện đại, tên class có thể được tạo ngẫu nhiên. Hãy sử dụng XPath hoặc data-attributes mạnh mẽ nếu có.
Danh gia
Nguoi dung cua chung toi noi gi
Tham gia cung hang nghin nguoi dung hai long da thay doi quy trinh lam viec cua ho
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.
Lien quan Web Scraping
How to Scrape Carwow: Extract Used Car Data and Prices
How to Scrape HP.com: A Technical Guide to Product & Price Data
How to Scrape eBay | eBay Web Scraper Guide
How to Scrape The Range UK | Product Data & Prices Scraper
How to Scrape ThemeForest Web Data
How to Scrape StubHub: The Ultimate Web Scraping Guide
How to Scrape AliExpress: The Ultimate 2025 Data Extraction Guide
Cau hoi thuong gap ve Kalodata
Tim cau tra loi cho cac cau hoi thuong gap ve Kalodata