# Glassdoor API 与 Glassdoor 抓取工具，通过 鹦鹉AI：把一家公司的员工评价变成 agent 可直接读取的数据行

把一家公司交给 agent，就能拿回它的员工评价数据行：评分、标题、优点、缺点、日期，以及评价人是否仍在职。Glassdoor 已关闭合作方 API，所以这里的两款工具替你去读评价——既可以按公司官网查，也可以按 Glassdoor 页面 URL 查，低至 1.05 积分/结果，按工具自身费率计费。无需登录 Glassdoor，不会撞上机器人拦截，也不用先写一条评价来换取查看权限。返回的就是 Glassdoor 展示的内容；这里没有人审核评价者的真伪。

## 怎么让 鹦鹉AI 做这件事？

安装行（粘到任意 agent）：`set up 鹦鹉AI — https://parrot.amorist.cn/llms.txt`

然后说：「用 鹦鹉AI 拉取 canva.com 最近 100 条员工评价，先告诉我价格，然后按在职与离职拆分，列出「缺点」里重复出现最多的三类抱怨，并标出评分明显下滑的月份。」

- **给官网，或给 Glassdoor URL** Akta 以公司官网为入口，Bright Data 则要 Glassdoor 页面 URL。说明你手上有哪一种，agent 会选对应的工具。
- **按能承受的数量要** 按你真正需要的评价数量来要；一家大雇主的所有评价并不值得全部拉下来。
- **区分在职与离职** 每行都带评价人的在职状态。这两个群体讲的是不同的故事，把两者混在一起取平均，两边都看不清。
- **先问价格** 鹦鹉AI 会在调用前返回费率，agent 因此能预先说明跑 50 家公司要花多少。

## 为什么走鹦鹉AI

- **不订阅，不买席位** 按次计费。不用绑卡、没有最低消费；给预付余额充值即可。
- **换个工具只是换一个词** 提示词里换一个词就是另一款工具，而不是一次新的集成。

端点：

- `akta.companies.reviews` — 按网站获取公司员工评价与评分 (companies): https://parrot.amorist.cn/catalog/companies
- `brightdata.x.companies-glassdoor-reviews` — 按页面 URL 获取 Glassdoor 公司评论 (companies): https://parrot.amorist.cn/catalog/companies

## 大家实际卡在哪

关于 Glassdoor 的讨论分成两派：想要数据的人，和痛恨注册墙的人。2026 年 8 月读过的约 165 条 Reddit 与 X 帖子中，约 25 条是自然讨论且切题；推广内容则是抓取工具发布、同一篇帖子在两个 subreddit 的镜像转载，以及一家删评服务。下面这五条来自真正在做这件事的人。

**大家最先想到的那个 API 已经关了**

> "我本来打算用 Glassdoor 的 API 来收集这些数据，但很遗憾，他们目前已经停止 API 合作了。" (r/learnprogramming: https://www.reddit.com/r/learnprogramming/comments/1j8k0ji/glassdoor_api_access_denied_any_alternatives_for/)

这一页能帮上的： 现在仍然是关着的，本页也不知道有什么门路进去。它有的是两个工具：不需要 Glassdoor 应用就能把评价以行返回，按条评价或按条记录计费，调用前会先显示费率。

**公司名不等于 Glassdoor 网址**

> "Glassdoor 这边更麻烦。我没法简单地把公司网址拼到 Glassdoor 的 URL 上，就能定位并抓到正确的页面" (r/learnpython: https://www.reddit.com/r/learnpython/comments/wcxmdk/glassdoor_web_scraping/)

这一页能帮上的： 而这正是 Akta 接受的输入：公司网址，不需要 Glassdoor URL。一张由名字和域名组成的表就是全部的工作，每家公司一次调用。

**免费抓它，到底值不值得一试？**

> "Glassdoor 的评价能抓吗（完全免费那种）。如果抓不了，我不想浪费时间。" (r/webscraping: https://www.reddit.com/r/webscraping/comments/13ef7yh/glassdoor_reviews/)

这一页能帮上的： 同一个帖子里诚实的回答是：用普通的请求只会拿到一个机器人验证页。通过 鹦鹉AI 它不是免费的，而是按它自己的费率、每条评价不到 1 积分。

**没人知道这些评价里有多少是真的**

> "网站上到底有多少评价是别有用心的人（比如机器人）写的，这方面几乎没有透明度。" (r/RKLB, 13 points: https://www.reddit.com/r/RKLB/comments/143o18g/glassdoor_reviews_vacancies_analysis/)

这一页能帮上的： 这个问题没有现成的答案，两个工具也都不会审核评论者。agent 能做的是那位投资者手工做过的事：把行拉下来，按日期和在职状态加权，再拿它的形状和同行对比。

**这个评分是一个招聘信号，不管它公不公平**

> "开发者很急于把评分长这样的公司筛掉。" (r/cscareerquestions, 1,108 points: https://www.reddit.com/r/cscareerquestions/comments/sofqaq/my_ceos_rating_on_glassdoor_is_so_bad_that_all_we/)

这一页能帮上的： 所以对招聘方、销售人员或求职者来说，一份目标公司名单加上它们近期的评价，成本按行计算。agent 负责读“缺点”那部分；本页只负责把行拿到手。

## 真正不一样的地方

- 输入决定工具。Akta 接收公司官网——目标公司表格里通常就是这个——按每页最多 100 条返回评价。Bright Data 要的是 Glassdoor 页面 URL 本身，而从公司名找到那个 URL，正是论坛里的抓取器一再失败的环节。手上有官网就从 Akta 开始；手上有 Glassdoor URL，两款都可以。
- 这两个端点目前都还没有通过 鹦鹉AI 实际调用过，页面照实说明，不作隐瞒。Bright Data 的抓取器对少量 URL 直接返回，超过后转为快照 id，所以长清单是一个需要轮询的任务，而不是一次调用。
- 数据行反映的是 Glassdoor 展示的内容，不是事实本身。调研里有散户用评价抓取做尽职调查，也有招聘经理在发 offer 前读缺点；同一批人也在问，有多少评价是机器人或买来的。这里没有工具能回答这个问题。数据行确实带有日期、在职状态和分项评分，足以让 agent 按时间加权近期评价、把在职与离职分开，并把推导过程摆出来。

## 有 Glassdoor API 吗？

能自己注册的那种，没有。Glassdoor 曾运营合作方 API，后来停止接纳新合作方，所以论坛上说的「Glassdoor API」现在指两种东西之一：自己运行的抓取器（目标页面会拦截普通请求、并通过 GraphQL 渲染评价），或者一款替你读取并返回数据行的数据工具。这里的两款属于后者。Akta 按公司官网返回员工评价与评分，因此一份公司名加域名的清单就够用；Bright Data 的 Glassdoor 评价数据集接收 Glassdoor 公司页面 URL 并返回记录，按交付的记录计费。

## 开始之前

**Glassdoor 有公开 API 吗？** 没有。合作方计划已停止接纳新伙伴，这正是论坛上申请访问权限的人被拒的原因。这里的工具替你去读公开评价页并返回数据行；你本人从不需要抓取 glassdoor.com。

**它能告诉我哪些评价是假的吗？** 不能，本页也不会假装能。数据行来自 Glassdoor，未经审核。用日期和在职/离职标记来加权，并把人一周内扎堆出现的五星评价当成一个问题，而不是答案。

**我的 agent 该用哪款工具？** 用你手上有对应输入的那款：有官网用 Akta，有 Glassdoor URL 用 Bright Data。鹦鹉AI 只做比较，不会替你路由或故障转移。

HTML 版本： https://parrot.amorist.cn/use-cases/employee-reviews-of-a-company