

































































Obtenez des champs de variantes propres, poursuivez avec d’autres enseignes et traitez davantage de modèles sans rouvrir chaque page.
Thunderbit organise les noms, prix, coloris, tailles, matières, conseils d’ajustement, notes et codes produit visibles sous forme de champs structurés, prêts à être comparés ou exportés.

Ouvrez la prochaine page produit publique et utilisez le même flux de travail. L’IA recommande les champs en fonction de la page affichée, ce qui évite d’avoir besoin d’un nouvel extracteur pour chaque enseigne.

Collez les URL des produits que vous souhaitez examiner. Thunderbit peut collecter les prix, tailles, couleurs et informations de stock visibles sur toute la liste, puis envoyer les lignes vers votre tableur.

Les règles traditionnelles dépendent de la position des éléments sur la page. L’IA de Thunderbit lit les libellés et les valeurs que voient les acheteurs.
Sur les pages de liste comme sur les fiches produit, et selon les régions, seuls les attributs publiés par Adidas apparaissent ; les champs liés aux avis et aux promotions s’affichent lorsque ces modules sont présents.
Real users demonstrate how they collect catalog details and explain what they no longer copy by hand.
Utilisez ces indications pour interpréter les colonnes liées aux tailles, à la construction, aux prix et aux avis lors de l’extraction de pages de liste Adidas ou de fiches produit individuelles.
Rejoignez plus de 200 000 professionnels qui utilisent déjà Thunderbit pour automatiser leurs workflows de web scraping.
L'essai gratuit offre des crédits illimités pour 8 pages web.