报告概述

2024 年，全球网络抓取市场价值为 75417 万美元，预计到 2034 年将达到287033 万美元，在预测期内以 14.3% 的复合年增长率强劲增长。电子商务、金融和数字营销等行业对数据驱动决策、竞争情报和大规模数据提取的需求不断增长，推动了市场扩张。企业越来越多地采用网络抓取工具和服务来自动化数据收集、监控定价趋势并从多个在线平台收集客户情绪洞察。

由于先进分析公司的强大存在以及人工智能驱动的数据提取技术的早期采用，2024 年北美占全球份额的42.4%，价值31976 万美元。美国市场，价值286.51美元到 2024 年，预计将达到 93039 万美元，复合年增长率为 12.5%，这得益于零售、BFSI 和 IT 行业中网络抓取解决方案的广泛集成，以增强竞争优势和运营智能。

在各行业对数据提取、分析和自动化的需求不断增长的推动下，全球网络抓取市场正在经历强劲增长。企业越来越依赖网络抓取工具从电子商务平台、社交媒体和公司网站等不同的在线来源收集结构化数据。这些数据用于增强决策、监控竞争对手、跟踪市场趋势并支持数字营销策略。数据驱动型运营在金融、零售和技术等领域的重要性日益增加，推动了网络抓取解决方案的广泛采用。

市场也受益于集成人工智能、机器学习和云技术的结合，可以实现更快、更准确的数据提取。企业正在超越传统的手动数据收集方法，并采用自动抓取解决方案来实现可扩展性和效率。

由于早期的技术采用、成熟的分析生态系统以及对实时商业智能不断增长的需求，北美仍然是领先地区。此外，对道德数据收集和遵守隐私法规的需求不断增长，促使公司投资于安全且合规的抓取解决方案。随着全球数字化转型的加速，网络抓取市场预计将继续在多个行业垂直领域扩展。

融资活动也在加速。 Reworkd 是一家人工智能代理抓取初创公司，获得了 275 万美元种子资金（在 125 万美元预种子资金之上），并得到了 Pa 等投资者的支持ul Graham、Nat Friedman 和 General Catalyst。

这400 万美元总额为其基于人工智能的网络抓取代理提供了动力，该代理能够自动生成用于大规模、多站点数据提取的定制代码。此外，目前全球有超过 2,700 家活跃的网络抓取初创公司，总共筹集了约138 亿美元资本，平均每家2 亿美元——凸显了投资者对该领域的强劲信心。

产品创新是另一个焦点。新的人工智能驱动的无代码抓取工具（例如 Parsera、BrowseAI 和 Kadoa）正在使非开发人员能够访问数据提取，而以 API 为中心的平台（例如 ScraperAPI、Decodo 和新收购的 ScrapingBee）继续满足开发人员对规模和可靠性的需求。

Scrapingdog 推出了专有的 AI 抓取工具，可将准确性提高高达 99.5%，并将提取速度加快30–40%，手风琴NG 其 2025 年报告。随着这些技术的成熟，电子商务、金融和人工智能培训领域的企业正在采用抓取工具，不仅是为了收集信息，也是为了生成预测性和合规性的数据管道。

关键要点

• 全球网络抓取市场估值为 754.17 美元预计到 2024 年将达到 287,033 万美元，到 2034 年将达到287,033 万美元，复合年增长率将达到14.3%。这一增长是由不断增长的数据提取需求、不断增加的自动化采用以及分析在业务决策中的扩大使用所推动的。
• 2024 年，北美占全球市场的42.4%，预计份额3.1976 亿美元。该地区的主导地位源于先进的人工智能集成、基于云的抓取工具以及强大的技术和分析公司。
• 美国市场是北美增长的主要贡献者，在电子商务、BFSI 和 IT 行业采用自动化数据智能平台的推动下，预计到 2024 年将达到28651 万美元，预计到 2034 年将达到93039 万美元左右，复合年增长率为12.5%。
• 组件、软件在 2024 年占据最大份额，达到 61.3%，这得益于人工智能驱动的网络抓取工具和基于云的自动化框架用于可扩展数据提取的使用增加。
• 按应用程序划分，价格监控和动态定价占据 25.8% 份额，这主要是由电子商务公司利用抓取来跟踪竞争对手的定价并优化收入策略推动的。
• 按最终用户垂直、零售和零售业在在线零售活动不断增长、个性化营销需求和数据驱动的价格推动下，电子商务占据了36.7％的份额

分析师的观点

分析师观察到，网络抓取市场正在进入成熟阶段，最初的采用激增正在让位于对可扩展性、合规性和价值创造的更深入关注。公司指出，虽然许多组织已经部署了基本的抓取工具来执行价格监控和竞争对手基准测试等任务，但下一波浪潮涉及将这些功能嵌入到实时数据管道、机器学习模型和决策系统中。

另一个关键优势在于不断增加的监管、道德和运营阻力。随着更强大的数据保护法和部署反抓取机制的网站，公司必须投资于“合规抓取”基础设施——尊重机器人协议、速率限制和数据许可协议的工具。

最后，分析师强调，竞争差异化将从简单地提取数据转向利用数据。换句话说，其价值越来越体现在实时洞察、预测分析和从抓取的数据中得出的业务成果，而不仅仅是原始数据量。这种动态表明，提供将抓取、清理、分析和可视化相结合的集成平台的供应商将处于最佳位置。

人工智能的角色

• 自适应提取引擎：传统抓取工具使用硬编码规则（CSS选择器、XPath），这些规则通常会在网站发生变化时中断。人工智能模型（例如机器学习、计算机视觉模块）可以“学习”页面模式并自动调整布局或结构变化，从而使抓取更加稳健。
• 提高数据质量和处理：人工智能通过过滤噪声、识别有意义的实体和清除不规则之处（例如，u使用 NLP 来解释文本内容并提取相关字段）。
• 可扩展性和速度：借助人工智能，抓取系统可以处理大量网页，近乎实时地响应，并且比旧方法更有效地处理动态内容（包括 JavaScript 密集型网站）。
• 洞察驱动的转型：人工智能不仅提取数据，还有助于获得洞察。与分析相结合，人工智能增强抓取可帮助企业从原始提取转向可操作的情报（市场趋势、情绪、竞争对手情报）。
• 反机器人和代理管理自动化：一些先进的人工智能系统管理浏览器会话、检测块或验证码、限制请求、智能选择代理，从而在无需持续人工干预的情况下维持大规模抓取。

为什么这样做重要

• 因为人工智能提高了抓取解决方案的可靠性、速度和价值，所以它支持了增长市场中的增长率（复合年增长率、跨行业采用率）。
• 处理复杂网站和大容量的能力使得抓取对于更多行业（零售/电子商务、金融、旅游等）和实时应用程序来说是可行的，从而扩大了市场广度。
• 采用人工智能功能（而不是传统的基于规则的工具）的供应商和服务提供商可能会获得竞争优势，与市场向集成产品（抓取+清理）的转变保持一致+ 分析）。
• 从区域/垂直角度来看，技术先进的市场（例如北美）更有可能采用这些人工智能驱动的抓取工具，从而巩固其市场主导地位。

人工智能行业采用

行业对人工智能 (AI) 的采用正在各行业迅速发展，预示着企业运营方式和生产方式将发生重大转变吃了值。根据最近的全球调查，大约 77% 的公司正在使用或探索人工智能技术，其中 63% 的公司打算在未来三年内采用人工智能。 在特定的垂直行业中，采用率有所不同：IT 和电信以约 38% 的采用率领先，其次是零售和消费品，采用率达 31%，金融服务为 24%，医疗保健为 22%。

这一激增背后的驱动因素包括人工智能能够提高生产力、通过高级分析增强决策以及自动化重复任务，从而将业务流程从基于规则的制度转变为数据密集型敏捷框架。例如，投资人工智能的企业报告称，只有 1% 的企业认为自己在人工智能部署方面完全成熟，这凸显出虽然采用范围广泛，但真正的扩展仍处于萌芽阶段。

然而，采用并非没有挑战。组织准备情况、人才缺口、领导层支持以及道德和监管问题仍然是重大障碍。作为c公司从试点转向生产，成功取决于将人工智能与业务战略保持一致，确保治理框架稳健，并构建可扩展的基础设施。总体而言，行业观点将人工智能视为一种战略要务，它承诺产生深远的影响，但也需要精心协调才能充分发挥其潜力。

新兴趋势

网络抓取市场正在见证一些新兴趋势，这些趋势正在重新定义组织收集和处理数据的方式。利用数据。最显着的转变之一是人工智能和机器学习的集成，这使得抓取工具能够自动适应不断变化的网站结构、提取复杂的数据格式并提高准确性。

这一趋势正在提高跨行业数据提取流程的效率和可扩展性。另一个重大发展是对道德的日益重视和合规的数据抓取。随着 GDPR 和 CCPA 等数据隐私法规的不断发展，公司越来越注重透​​明、基于许可的抓取实践，以确保负责任的数据使用并避免法律风险。

市场还经历着无代码和低代码抓取平台的兴起，这些平台允许非技术用户以最少的编程工作执行复杂的抓取任务，从而实现数据收集的民主化。这将用户群从专业 IT 团队扩大到业务和营销专业人员。

此外，向实时高速数据提取的转变使企业能够访问最新信息以更快地制定决策，特别是在定价优化和社会情绪分析等领域。此外，云部署和代理网络支持的区域化和基础设施扩展正在帮助供应商高效处理大规模跨境数据运营。

美国市场规模

美国网络抓取市场预计将在未来十年稳步扩张，反映出该国对数据驱动的商业智能和自动化的日益依赖。 2024 年该市场价值为 2.8651 亿美元，预计到 2034 年将达到约 9.3039 亿美元，复合年增长率为 12.5%。

这一增长轨迹凸显了电子商务、金融、房地产和数字营销等行业越来越多地采用先进的网络抓取工具。公司正在利用这些技术收集实时数据，以进行竞争分析、价格监控、情绪跟踪和战略决策。

美国市场相对成熟的性质意味着，增长现在更多地由技术进步和以合规为导向的创新驱动，而不是首次采用。 A 的整合I 和机器学习进入抓取平台正在增强自动化，同时越来越重视道德和合规数据收集，这与 GDPR 和 CCPA 等不断发展的隐私框架相一致。

随着企业寻求高效处理大量非结构化数据，对基于云的可扩展抓取解决方案的需求也在不断增长。总体而言，美国仍然是网络抓取领域的主要创新中心，设定了影响全球市场发展的技术和道德基准。

投资和商业利益

人工智能投资随着组织认识到其将数据收集转变为战略业务资产的潜力，网络抓取市场正在迅速扩大。公司越来越多地将资源分配给人工智能驱动的抓取平台这些投资不仅减少了人工工作量和运营成本，而且还能够更快、更准确地从动态网站和社交平台收集数据。采用人工智能增强型网络抓取的企业通过实时市场洞察获得竞争优势，使他们能够在定价、产品开发和客户参与方面做出明智的决策。

从商业利益的角度来看，人工智能集成已将网络抓取从简单的数据提取工具提升为智能自动化的关键推动者。公司现在可以从大型非结构化数据集中获得可行的见解，并领先于竞争对手识别新兴市场趋势。

此外，人工智能驱动的抓取通过检测数据访问限制和确保道德数据实践来改善合规管理。投资回报不仅体现在提高效率和节省成本，还提高了预测消费者行为、优化运营和更快创新的战略能力。这一转变标志着组织利用外部网络数据促进业务增长的方式发生了根本性转变。

按组件

在越来越多地采用支持人工智能的自动化抓取工具的推动下，软件细分市场在 2024 年网络抓取市场中占据了61.3%的主导份额，这些工具使企业能够高效地提取和处理大量数据。在这一领域，基于云的软件解决方案因其可扩展性、灵活性和成本效益而获得了强大的吸引力。

云部署可实现无缝数据访问、与分析平台集成以及实时更新，使其成为依赖跨多个来源持续数据提取的企业的首选。本地解决方案，同时逐渐减少宁共享，继续寻找优先考虑数据安全、内部控制和遵守严格监管标准的组织之间的相关性。

服务部门包括专业服务和托管服务，支持对定制解决方案和运营专业知识不断增长的需求。专业服务包括咨询、集成和培训服务，帮助组织部署和优化根据特定业务需求定制的抓取工具。

另一方面，托管服务提供端到端数据管理、监控和维护，确保以最少的内部工作实现不间断的抓取操作。 Web 数据结构的复杂性和对法规遵从性的需求日益增加，促使企业越来越依赖服务提供商，从而加强了软件部署和专业支持解决方案之间的协同作用。

按应用程序

价格监控和动态2024 年，麦克风定价细分市场占网络抓取市场的25.8%，使其成为领先的应用领域之一。该细分市场的增长主要是由电子商务、零售和旅游公司广泛采用数据智能策略推动的，这些公司依靠实时竞争对手的洞察来优化定价并提高利润率。

网络抓取工具使企业能够在数千个在线平台上自动跟踪竞争对手的价格、折扣、产品可用性和消费者需求模式。这些信息支持动态定价模型，根据市场条件、客户偏好和库存波动调整价格，从而实现更好的收入管理并增强竞争力。

除此之外，其他新兴应用程序也有助于网络抓取技术的更广泛采用。竞争情报使用抓取来分析竞争对手的产品和绩效趋势。潜在客户开发利用提取的数据进行有针对性的销售推广，而市场研究和情绪分析则利用这些数据来评估品牌认知和消费者行为。

AI/ML 模型训练的数据越来越多地通过抓取来获取，使算法能够从多样化的真实数据集中学习。此外，随着企业依靠持续数据提取来监控市场风险、合规性和投资模式，风险管理和欺诈检测以及财务数据聚合变得越来越重要。

按最终用户垂直领域

零售和电子商务领域占 2024 年网络抓取市场的36.7%，成为最大的最终用户垂直领域。这种主导地位归因于在线零售商和市场对实时数据的日益依赖，以进行价格优化、竞争对手跟踪和消费者行为分析。

网络抓取在实现这一目标方面发挥着关键作用。帮助电子商务公司监控竞争对手的定价策略、跟踪产品可用性、分析客户评论并增强个性化推荐。随着全渠道零售和人工智能驱动营销的兴起，零售商正在利用抓取的数据来完善其动态定价模型，提高客户参与度并增强供应链可视性。全球和区域电子商务平台之间日益激烈的竞争继续推动对自动化数据收集系统的大量投资。

除了零售之外，其他垂直行业也在扩大网络抓取的使用。金融服务和银行业利用抓取来进行市场情报、投资分析和欺诈检测。营销和广告部门使用它来收集受众见解并评估活动效果。旅游和酒店公司依靠抓取来进行价格比较、情绪监控和需求预测。

在房地产领域，数据提取支持房地产估值和研究趋势分析，而制造业则利用它来跟踪供应商和估计需求。总的来说，这些领域凸显了网络抓取在推动基于数据的决策方面的多样化和战略效用。

主要细分市场

组件

• 软件
  • 基于云的
  • 本地部署
• 服务
  • 专业服务
  • 托管服务

按应用划分

• 竞争情报
• 价格监控和动态定价
• 潜在客户开发
• 市场研究和情绪分析
• 用于人工智能/机器学习模型训练的数据
• 风险管理和欺诈检测
• 财务数据聚合

按最终用户垂直领域

• 零售和电子商务
• 金融服务和银行业
• 营销与广告
• 旅游和酒店业
• 房地产
• 制造业
• 其他

区域分析

北美占全球网络抓取市场的42.4%到 2024 年，使其成为领先的区域贡献者，市场规模约为31976 万美元。该地区的主导地位得益于成熟的数字基础设施、基于云的技术的高度采用以及强大的数据分析和人工智能驱动型企业生态系统。

电子商务、金融服务和数字营销等跨行业的企业越来越多地部署先进的网络抓取工具来自动化数据收集并增强市场情报。专门从事数据聚合、机器学习和基于 API 的抓取解决方案的主要技术参与者和初创公司的出现进一步巩固了该地区的领导地位。

在广泛的数字化转型计划、对预测分析的大力关注以及数据驱动的商业模式的日益使用的支持下，美国仍然是北美地区的核心增长引擎。由于不断发展的数据保护法规，该地区对合规和安全抓取实践的需求也不断增加。

各公司正在大力投资道德抓取框架，以平衡创新与隐私标准。此外，人工智能和大数据分析的扩展预计将进一步加速采用，使北美成为全球网络抓取领域的创新和技术进步中心。

区域分析和覆盖

• 北部美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚洲Pacific
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

跨行业的快速数字化转型是网络抓取市场的主要驱动因素之一。组织越来越依赖自动化数据收集工具来提取、组织和分析来自多个在线来源的信息以获取商业智能。在竞争性定价、消费者情绪和市场预测等领域对实时洞察的需求不断增长，加速了网络抓取解决方案的采用ns。

人工智能和机器学习的集成进一步增强了这些工具的能力，使它们能够有效地处理复杂和动态的网络结构。此外，电子商务和数字营销活动的兴起正在推动对数据驱动决策的需求，其中抓取在跟踪消费者趋势和优化运营方面发挥着关键作用。企业还利用网络抓取进行欺诈检测、风险管理和财务分析，这证明了其在现代商业生态系统中的战略重要性。

限制因素

尽管网络抓取市场具有强劲的增长潜力，但仍面临重大限制，主要集中在法律、道德和监管方面的挑战。 GDPR、CCPA 等数据隐私法和其他区域框架对数据收集、处理和存储施加了严格限制，给使用数据的公司带来了合规风险大规模抓取操作。

许多网站采用验证码、IP 阻止和机器人检测工具等反抓取机制，这增加了操作复杂性并限制了数据访问。此外，知识产权和抓取数据所有权的模糊性给企业带来了法律上的不确定性。

较小的组织通常发现很难投资于安全和可扩展的抓取操作所需的先进基础设施和代理网络。此外，过度依赖第三方抓取供应商可能会让公司面临数据质量问题和网络安全风险，从而限制市场充分发挥增长潜力的能力。

增长机会

对结构化和可操作的网络数据不断增长的需求为网络抓取市场提供了巨大的增长机会。企业正在认识到将网络抓取与人工智能、云集成的价值计算和大数据分析，以推动预测洞察和运营效率。金融、医疗保健、旅游和房地产等领域不断扩大的应用正在开辟新的创新途径。

低代码和无代码平台的兴起使非技术专业人员能够执行复杂的抓取任务，从而扩大了市场的可访问性和最终用户群。此外，人工智能和机器学习模型训练数据需求的激增创造了一个新兴的机会，因为公司需要多样化且不断更新的数据集。

随着数字商务和在线客户参与的日益转变，用于个性化、趋势预测和产品智能的实时数据提取预计将成为主要的收入驱动力。此外，针对特定区域的合规抓取解决方案的开发为供应商提供了通过透明度、安全性和法律遵守来脱颖而出的机会。

挑战因素

网络抓取市场面临着一些可能阻碍其可扩展性和采用的挑战。一个关键的挑战在于从非结构化或频繁变化的网络源中提取数据时保持数据的准确性和一致性。许多网站改变其布局，使抓取工具容易损坏并需要不断维护。

反机器人技术和付费内容的日益使用增加了更多障碍，迫使开发人员投资于先进的爬行框架和代理管理。另一个主要挑战是不断变化的法律环境，不同的国际数据保护法使跨境数据抓取操作变得复杂。有关数据所有权、用户同意和负责任的数据使用的道德问题也会给企业带来声誉风险。

此外，随着网络数据量持续呈指数级增长，管理存储、处理速度和计算成本成为一个主要问题。主要的运营障碍。缺乏能够设计合规、高性能抓取系统的熟练专业人员，加剧了市场的限制，强调了对自动化、治理框架和标准化实践的需求，以维持长期增长。

竞争分析

竞争格局网络抓取市场高度分散，既有成熟的全球参与者，也有专门的利基提供商。 Bright Data Ltd. 凭借其广泛的代理网络和端到端数据收集基础设施引领市场，提供专为企业规模部署而设计的解决方案，并且严格遵守 GDPR 和 CCPA 法规。

Zyte Group Ltd.（前身为 Scrapinghub）专注于 AI 驱动的抓取自动化，提供动态网站提取和集成解锁服务的高级功能，吸引开发人员私奔者和大规模用户。 Apify 技术有限公司和 Octopus Data, Inc. 强调无代码和低代码抓取环境，迎合寻求简化数据收集而无需大量技术专业知识的企业。

Import.io Ltd. 和 PhantomBuster SAS 专注于基于 API 的营销、社交媒体和商业智能应用程序的提取和自动化，而 Diffbot Technologies Corp. 利用机器学习进行知识图谱创建和结构化数据提取。

Mozenda、Sequentum International、 ScrapeHero、ParseHub 和 Oxylabs 正在通过针对电子商务、金融和旅游等特定垂直行业的定制解决方案和托管服务进行扩张。

包括 DataWeave、PromptCloud 和 Actowiz Solution 在内的新兴参与者专注于可扩展、基于云的抓取和竞争情报产品。总体而言，竞争的关键在于人工智能集成、合规管理、代理效率方面的创新，以及为全球客户提供高质量、实时且符合道德来源的数据的能力。

市场上的主要参与者

• Bright Data Ltd.
• Zyte Group Ltd.
• Apify Technologies s.r.o.
• Octopus Data, Inc.
• Import.io有限公司
• PhantomBuster SAS
• Diffbot Technologies Corp.
• Mozenda, Inc.
• Sequentum International Pty Ltd
• ScrapeHero LLC
• ParseHub Inc.
• UAB Oxylabs
• DataWeave Pvt Ltd
• PromptCloud Technologies Pvt有限公司
• ScrapingAnt OU
• DataHen Inc.
• Actowiz Solutions LLC
• PilotFish Technology LLC
• Datopian Ltd.
• Newprosoft LLC
• Smartproxy Ltd.
• Datafiniti LLC
• CrawlingAPI LLC
• Bright Data Labs有限公司
• 其他

主要进展

• 2025年10月21日：光明Data Ltd. 宣布与 Dify 合作，在 Dify Marketplace 上推出新的 Web Scraper 扩展。该插件可以直接访问实时结构化网络数据，将 Bright Data 的企业级抓取基础设施集成到 Dify 生态系统中。
• 2025 年 2 月 12 日：Zyte Group Ltd. 发布了题为“生存转变”的 2025 年网页抓取行业报告，该报告强调了人工智能驱动的抓取如何改变市场，并越来越重视道德和合规的数据提取实践。