KI-gestütztes Web Scraping

Twitter-Beitrags-Scraper: Tweets und Thread-Kontext zusammen erfassen

Erfassen Sie Tweet-Text, Medien, Zitate, Antworten und sichtbare Kennzahlen mit One Click Extract. Teilen Sie Thunderbit in einfachem Englisch mit, welche Beitragsdetails wichtig sind, und senden Sie die Ergebnisse dann an Google Sheets, Excel, Airtable oder Notion.

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Twitter-Beiträge und Gesprächskontext zusammen behalten

Sehen Sie den Beitrag, den umliegenden Kontext und die erreichbaren Engagement-Daten.

Jeden Beitrag sauber in einer Zeile halten

Thunderbit liest die sichtbaren Teile eines Tweets und den umliegenden Kontext – Autor, Text, Kennzahlen, Zitate oder Antwortziel sowie Medien – und schreibt alles während der Erfassung in Spalten. Ganz ohne Regelwerk.

twitter-post-clean-data-export (1).png

Twitter-Beitragsdaten direkt exportieren

Exportieren Sie die erfassten Spalten nach Google Sheets, Excel, Airtable oder Notion. Alternativ können Sie die Daten auch als CSV behalten.

twitter-post-seamless-data-export (1).png

Twitter-Beiträge mit einem Klick erfassen

Im Agent-Modus laufen die vorgeschlagenen Felder und die Erfassung in einem Schritt ab. Sagen Sie dem Agenten vor dem Start in natürlicher Sprache, was enthalten sein oder ausgelassen werden soll.

twitter-post-scrape-in-2-clicks (1).png

Ein kopierter Twitter-Thread verliert seinen Zusammenhang

Manuelle Notizen trennen Beiträge von Autoren, Medien, Zitaten und Antworten. Thunderbit hält den sichtbaren Kontext zusammen.

Unsortierte Notizen aus einem Live-Thread

Links und Kennzahlen gehen auseinander
Beitragstext an einer Stelle einfügen
Kennzahlen separat notieren
Zitate und Antworten manuell öffnen
Regeln anpassen, wenn sich die Ansicht ändert
One Click Extract

Von Thunderbit zusammengestellte Beitragszeilen

Der sichtbare Kontext bleibt beim Beitrag
Autor und Text bleiben zusammen
Medienlinks erhalten eigene Felder
Verknüpfte Ansichten können Kontext ergänzen
Zeilen sind direkt zur Prüfung bereit

Spalten für Beiträge, Zitate und Antworten

Nur enthalten, wenn sie auf der Seite angezeigt und zugänglich sind.

  • post_url
  • post_text
  • posted_datetime
  • author_display_name
  • author_username
  • author_profile_url
  • author_profile_image_url
  • verified_badge
  • pinned_label
  • reply_count
  • repost_count
  • like_count
  • quote_count
  • view_count
  • hashtags
  • mentions
  • cashtags
  • media_type
  • media_urls
  • attached_media_count
  • external_link_url
  • link_domain
  • card_title
  • card_description
  • card_thumbnail_url
  • in_reply_to_username
  • in_reply_to_post_url
  • sensitive_content_warning
  • poll_question
  • location_name

See conversation research move into rows

In user videos, people show how Thunderbit turns posts, authors, links, and public response counts into clear rows.

FAQs für die Recherche auf Beitragsebene

Antworten für die Analyse öffentlicher Twitter-Beiträge, die Sie sehen können.

Study more of a Twitter conversation

Use ready‑made agents for profile bios, search results, thread steps, and media cards.

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Mit dem Thunderbit Tradera Web-Scraper können Sie mühelos Daten aus Tradera-Angeboten und Produktseiten extrahieren. Dank KI-gestützter Feldvorschläge erfassen Sie Produktnamen, Preise, Kategorien, Bilder und Beschreibungen – ideal für Analysen oder die Bestandsverwaltung. Perfekt für Online-Händler, Sammler und Forscher, die strukturierte Tradera-Daten benötigen.

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Mit dem Thunderbit White Pages-Scraper können Sie ganz einfach Daten aus Telefon- und Firmenverzeichnissen der White Pages extrahieren. Dank KI-gestützter Felderkennung sammeln Sie Namen, Telefonnummern, Adressen und Webseiten-Links für Leadgenerierung, Marketing oder Recherche – und das in wenigen Klicks.

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