Twitter-Beitrags-Scraper: Tweets und Thread-Kontext zusammen erfassen
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-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-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.
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 auseinanderVon Thunderbit zusammengestellte Beitragszeilen
Der sichtbare Kontext bleibt beim BeitragSpalten 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.
Minds-Scraper
Mit dem Thunderbit Minds Web-Scraper können Sie Daten aus Minds-Newsfeeds und Gruppenmitgliedern dank KI-gestützter Feldvorschläge extrahieren. Sammeln Sie Beitragstitel, Autorennamen, Likes, Kommentare und Details zu Gruppenmitgliedern – ideal für Recherche, Marketing oder Community-Analysen. Exportieren Sie strukturierte Minds-Daten schnell und unkompliziert.
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MeWe-Scraper
Mit dem Thunderbit MeWe-Scraper können Sie Daten aus MeWe-Profilen und Gruppenbeiträgen mühelos extrahieren – dank KI-gestützter Feldvorschläge. Sammeln Sie Profilnamen, Biografien, Beitrittsdaten, Beiträge, Likes und Kommentare für Recherche, Marketing oder Analysen. Perfekt für Marketer, Forscher und Unternehmen, die strukturierte MeWe-Daten benötigen.
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Parler-Scraper
Mit dem Thunderbit Parler-Scraper können Sie Daten aus Parler-Suchergebnissen und Hashtag-Listen mühelos extrahieren – dank KI-gestützter Feldvorschläge. Sammeln Sie Suchbegriffe, Nutzerbeiträge, Hashtags, Beliebtheitswerte und vieles mehr für Recherche, Marketing oder Inhaltsanalysen. Perfekt für Marketer, Forschende und Unternehmen, die strukturierte Parler-Daten benötigen.
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Element-Scraper
Mit dem Thunderbit Element Web-Scraper können Sie Daten aus dem Element Synapse Admins Room effizient erfassen – unterstützt durch KI-gestützte Feldvorschläge. Sammeln Sie Nachrichten-IDs, Absendernamen, Zeitstempel, Nachrichteninhalte und Anhänge für Analyse- oder Überwachungszwecke. Perfekt geeignet für Entwickler, Community-Manager und Forschende, die strukturierte Element-Daten benötigen.
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Odnoklassniki-Scraper
Mit dem Thunderbit Odnoklassniki Web-Scraper können Sie Daten aus Odnoklassniki-Gruppen und Spielelisten mühelos extrahieren – unterstützt durch KI-gestützte Feldvorschläge. Sammeln Sie Gruppennamen, Beschreibungen, Mitgliederzahlen, Spieledetails, Bewertungen und vieles mehr für Recherche, Marketing oder Analysen. Perfekt geeignet für Marketer, Analysten und Unternehmen, die strukturierte Odnoklassniki-Daten benötigen.
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Triller-Scraper
Mit dem Thunderbit Triller Web-Scraper können Sie Daten aus Triller-Blogseiten und Creator-Collective-Profilen extrahieren. Dank KI-gestützter Feldvorschläge erfassen Sie Blogtitel, Veröffentlichungsdaten, Autorennamen, Creator-Biografien und Follower-Zahlen im Handumdrehen – ideal für Recherche, Marketing oder Analyse.
Mehr erfahren ->Bereit, deine Datenextraktion auf das nächste Level zu bringen?
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