Scheduled抓取Competitor商品Price, AI Analysis Price变动趋势, 当Competitor降价时Auto Alert并给出调价Suggestion.
E-commerce Operations需要密切关注 5-20 个Competitor的定价策略
Saves 5-8 hours weekly
约 ¥100-300/月
确定需要Monitoring的Competitor商品页面 URL. Analysis页面结构, 找到Price元素的 CSS 选择器或 XPath. 注意区分原价, 促销价, 会员价. Suggestion先用浏览器开发者Tool Manual验证选择器的准确性.
在 n8n 中使用 HTTP Request 节点获取页面 HTML, 配合 HTML Extract 节点提取Price Data. Settings合理的请求头 (User-Agent) 避免被反爬. 对于 Java Script 渲染的页面, 可能需要使用 Puppeteer 节点.
将每次抓取的Price Data存入 PostgreSQL Data库, 包含: 商品ID, Price, 促销信息, 抓取时间. 每次新Data入库后, 与上一次记录Comparison计算变动幅度和方向.
当Detection到Price变动时, 将变动信息 (商品, 变动幅度, Competitor历史Price趋势) 传给 GPT-4 Analysis. AI 判断变动原因 (日常促销/清仓/策略调价) 并给出是否Follow-up的Suggestion和Suggestion Price区间.
控制抓取频率 (Daily 1-2 次足够) . 使用代理 IP 池轮换. Settings抓取Failed告警和Auto重试. 定期检查页面结构是否变化 (选择器失效是最常见的Incident原因) .
公开展示的商品Price属于公开信息, 合理频率的抓取通常不违法. 但要遵守目标网站的 robots.txt 规则, 不要对Server造成压力, 不要绕过Log in墙获取非公开Data.
Settings Monitoring告警: 连续 3 次抓取结果为空时Notification维护Staff. Suggestion同时用多个选择器 (CSS + XPath + 正则) 提取Price, 增加容错性. 页面改版后需要人工Update选择器.
电商Platform可能对不同User展示不同Price. 解决Solution: 使用未Log in Status抓取 (获取基准价) , 多地区 IP Comparison, 关注Platform公开的促销活动页面而非个人推荐页.
Suggestion核心Competitor 3-5 个, 每个Competitor Monitoring 10-20 个重点 SKU. 太多会增加被封风险和维护成本. 优先Monitoring与自己重叠度高的商品.