夜雨聆风需求背景
本地生活这几年卷的就是价格。
同一个潮汕火锅双人套餐，你卖 198，隔壁卖 188，再隔壁打 6.5 折。团购页面上这些全是公开摆着的：
划线价、支付价、折扣——对手定价一目了然 半年销量——谁家卖得好、谁家在清仓 套餐菜品明细——谁家多放了两个菜
问题是靠人看根本看不过来。一个城市几千家同类商家，每家好几个套餐，价格天天变，记完就过时。
连锁品牌要盯几十个城市的竞品，代运营公司手里管着几十上百个商家。携程那边也一样——同一间房不同日期价格能差一倍，对手的日历价怎么走，靠人盯根本盯不动。
客户背景
这次接触的是做本地生活相关的服务方。
要盯的是大众点评的团购商品和携程的日历价格，要的不是看个热闹：
把竞品的价格、折扣、销量、套餐内容按固定字段结构化下来，导成能直接用的 Excel，还得持续更新。
解决方案
整套系统就是一条"配置 → 采集 → 结构化 → 去重 → 导出"的流水线，按客户给的字段表来。
本地生活竞品价格采集工作流图
先看采什么：
一、采集层用 Playwright
大众点评、携程这种页面是动态加载的，列表要翻页、详情要二跳，普通脚本扛不住。用 Playwright 驱动真实浏览器，按城市、类目、商家范围跑列表，再进详情页把套餐菜品明细、购买须知抓全。携程那边按"产品×日期"循环，把日历价一天一天取下来。
关键是频率必须压住。不是抓得越快越好，要像正常用户一样慢慢来——这既是反爬的需要，也是合规的底线。
二、结构化交给 DeepSeek
划线价、支付价、折扣、销量这些规整字段直接抽就行。但团购详情里"菜品分类-菜名-数量-原价"那种大段文本，每家写法都不一样，正则写死会很脆。这块交给 DeepSeek 做结构化清洗，比硬写规则稳得多。
三、去重和增量
大众点评按 商品 id、店铺 id 去重。携程的日历价天天变，按"日期 + 产品 id"做增量，只补变化的，不每次全量重抓。
四、调度和导出
用 n8n 配定时任务，价格监控要的是持续盯着，不是抓完一次就完。入库后按客户字段模板一键导出 Excel，列名、顺序都对得上。
五、合规边界（这块必须说清楚）
大众点评、携程都是反爬严的平台，有几条线不能踩：
个人信息：只采公开的商品和价格数据，不碰用户评价人、手机号。涉及用户数据要走"用户授权 + 平台授权 + 用户授权"的三重授权 刑事红线：不破解加密、不绕过登录风控大规模抓。硬刚风控可能踩"非法获取计算机信息系统数据罪""提供侵入、非法控制计算机信息系统程序工具罪" 不正当竞争：守"最少必要"。大众点评诉百度案判赔 300 万——就算没违反 robots，超出必要限度、整段搬运、对原平台构成"实质性替代"，照样违法
正确姿势：公开数据、控频率、遵守 robots、只用于自己的经营分析，不二次倒卖、不替代原平台。这条线划清楚，事才走得长。
市场前景
先看盘子：
连锁品牌、加盟体系，标准化定价是刚需，盯竞品价格是日常。真正的付费方拆下来是这几类：
连锁/品牌商家——多城市竞品定价、选品监控 团购代运营、本地生活服务商——管着一批商家，靠数据做运营 本地生活 SaaS、数据服务商 旅游侧：做收益管理的酒店、民宿、旅行社、OTA 代运营，盯携程日历价
这套"价格 + 销量 + 套餐内容"的监控逻辑不只服务本地生活。换个数据源就能迁移：电商比价、外卖套餐、机票酒店、医美团购、教培课程价——凡是要盯竞品卖什么、卖多少钱、卖得好不好的行业，都是同一套架构。
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