Diffbot
把整個公開網路變成結構化知識圖譜的 API，主打「沒有知識截止日」。
Diffbot 做的事情，用一句它自己的話講最清楚：knowledge without the cutoff（沒有知識截止日的知識）。大型語言模型都有訓練資料截止時間，問它上週發生的事只會得到幻覺；Diffbot 的角色就是持續爬取、解析整個公開網路，把它變成可查詢的結構化資料，讓 AI 系統的回答有事實依據。
它提供幾組互補的能力。Extract 把單一網址轉成結構化 JSON，不用寫解析器；Crawl 整站爬取，一次抓出上千頁形成資料集；自然語言處理模組做實體解析、關係抽取、事實與情感分析；知識圖譜（Knowledge Graph）則是它最獨特的資產——可直接查詢公司、人物與新聞的結構化資料；另有低延遲的 Web Search，官網宣稱回應在 300 毫秒以內，並支援自架。
功能特色與適用場景
它刻意把自己放在傳統搜尋引擎的對立面，訴求是不靠廣告變現、不蒐集使用者行為遙測。典型用途包括業務開發研究、金融盡職調查、公開來源情報（OSINT）調查與技術規劃；相關產品 LeadGraph 則指向 B2B 名單開發。價格未在首頁公開，需查看 Plans & Pricing 頁面。
給台灣使用者的具體用法
最常見的實際場景是做 RAG（檢索增強生成）時的資料層——你要建一個能回答即時問題的 AI 助理，總得有個穩定的網頁抓取與結構化來源，自己刻爬蟲要處理反爬、渲染、維護，成本比想像中高。另一個是市場情報：追蹤海外競品的公司資訊、募資與新聞動態。要提醒的是，它的知識圖譜對繁體中文內容與台灣本地企業資料的覆蓋度，跟英文世界有明顯落差，做台灣本地的公司查核建議搭配經濟部商業司或本地資料源。
TheAI學院 編輯建議
編輯實測後的真心話做 RAG 的人遲早會撞到同一堵牆：模型很聰明，但它不知道上週發生什麼。Diffbot 賣的其實就是這堵牆的門票。我覺得它最有價值的是知識圖譜而不是爬蟲——爬蟲誰都能寫，累積多年的實體關係資料不是。可惜中文覆蓋真的還差一截。
主要功能
- Extract：單一網址轉結構化 JSON，免寫解析器
- Crawl：整站爬取，批次產生資料集
- 自然語言處理：實體解析、關係抽取、事實與情感分析
- Knowledge Graph：可查詢公司、人物、新聞的結構化知識庫
- Web Search API：官方宣稱 300 毫秒內回應，支援自架
- 不靠廣告變現、不蒐集使用者遙測
如何使用 Diffbot
- 開發者到 Diffbot 申請 API 金鑰。
- 選文章、商品或討論串擷取 API。
- 傳入網址取回結構化 JSON。
- 用 Crawlbot 做大規模抓取。
- 查詢知識圖譜補全公司與人物資料。
- 免為每站寫爬蟲規則。
- 把非結構化資訊變可用資料。
適用場景
- 建 RAG 系統時作為即時網頁資料來源
- 業務團隊研究海外潛在客戶的公司背景
- 金融或法務做跨國盡職調查的公開資料蒐集
- 競品情報追蹤：募資、人事、產品動態
- 替 AI 代理人補上訓練截止日之後的事實資料
Diffbot 的優點與缺點
優點
- 知識圖譜是長期累積的資產，不是單純的爬蟲包裝
- 抓取、解析、結構化一條龍，省下自建爬蟲的維護地獄
- 支援自架與低延遲搜尋，適合對資料主權有要求的場景
缺點
- 繁體中文與台灣本地企業資料覆蓋度明顯不如英文內容
- 首頁未公開價格級距，成本要另外查詢與試算
- 大量爬取的用量計費容易失控，需要嚴格控管
價格方案
官網有 Plans & Pricing 頁面，未在首頁公開級距，請以官方頁面為準。
Diffbot 常見問題
跟自己寫爬蟲比，划算嗎？
看規模與維護意願。爬蟲寫出來不難，難的是長期維護——網站改版、反爬機制、JavaScript 渲染、IP 被擋，這些會持續吃工程時間。如果只抓幾個固定網站，自己寫；如果要涵蓋範圍廣又不想養人維護，買現成的比較實際。
台灣的公司資料查得到嗎？
知識圖譜對英文世界的公司覆蓋較完整，台灣本地中小企業的資料相對稀疏。要做台灣公司查核，建議以經濟部商業司公開資料或本地資料服務為主，Diffbot 拿來補海外關聯資訊比較合適。
爬取公開網頁有法律問題嗎？
這題沒有一體適用的答案，要看目標網站的服務條款、robots.txt、抓取內容的性質（是否含個資、是否受著作權保護）以及你所在的司法管轄。商業用途建議先諮詢法務，尤其涉及個人資料或要重製內容時。
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Diffbot 評測：值得用嗎？
優點
- 知識圖譜是長期累積的資產，可直接查詢公司、人物、新聞的結構化資料，不是單純爬蟲包裝
- Extract 把單一網址轉結構化 JSON，免寫解析器；Crawl 可整站批次抓取
- Web Search API 官方宣稱 300 毫秒內回應，且支援自架
- 明確不靠廣告變現、不蒐集使用者遙測，對資料主權有要求的場景友善
- 附自然語言處理模組：實體解析、關係抽取、事實與情感分析
缺點
- 繁體中文內容與台灣本地企業資料的覆蓋度，明顯不如英文世界
- 首頁未公開價格級距，成本要另外查詢與試算
- 大量爬取的用量計費容易失控，需要嚴格控管
- 知識圖譜的資料新鮮度與正確性難以從外部驗證，關鍵決策仍需人工複核
定價
官網設有 Plans & Pricing 頁面，但未在首頁公開級距。請以官方定價頁為準。
適合誰、不適合誰
適合做 RAG 系統需要即時網頁事實來源的團隊，以及需要跨國公司情報、盡職調查、公開來源情報（OSINT）的分析工作。不適合主要查詢對象是台灣本地中小企業的使用者——那用經濟部商業司公開資料更準；也不適合只需要抓少數固定網站的簡單需求。
替代方案
Spider Cloud（純抓取、計價透明）、Firecrawl、Crunchbase（公司資料）、經濟部商業司商工登記公示資料（台灣公司查核）。
台灣觀點
Diffbot 賣的其實是「模型的知識截止日之後那一塊」——所有 LLM 都有訓練資料截止時間，問它上週的事只會得到幻覺，而它提供的是持續更新的結構化事實。做 RAG 的人遲早會撞到這堵牆。不過台灣使用者要先認清一個現實：它的知識圖譜對英文世界的公司覆蓋較完整，台灣本地中小企業的資料相對稀疏。實務建議是分工使用——台灣公司查核走經濟部商業司或本地資料服務，Diffbot 拿來補海外關聯資訊與國際競品情報。另外，爬取公開網頁的法律邊界要看目標網站條款、robots.txt、內容性質與司法管轄，商業用途尤其涉及個資或重製內容時，建議先諮詢法務。
爬蟲誰都能寫，累積多年的實體關係知識圖譜不是——它最有價值的是圖譜而非抓取能力。可惜中文覆蓋還差一截。
本評測由 TheAI學院編輯群整理，內容力求客觀、含優缺點，僅供參考。
最後更新：2026年9月