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Ouvrez les résultats publics ou la page de l’annonce et laissez Thunderbit suggérer des champs tels que le titre, l’emplacement, le prix, la note, le type de chambre, le nombre de voyageurs, les lits et le nom de l’hôte.

Les prix, le nombre d’avis, les équipements, les règles du logement et les signaux liés à l’hôte arrivent dans des colonnes nommées, même lorsque chaque annonce Airbnb affiche un sous-ensemble différent d’informations.

Exportez directement vers le tableur ou l’espace de travail où la comparaison se poursuit. Les champs d’annonce sélectionnés restent organisés sans nouveau cycle de copie et de mise en forme.

L’extraction traditionnelle suit la position des cartes et les modules de détail. L’IA de Thunderbit lit ce que communique chaque annonce visible.
Les champs décrivent l’espace, les règles, les signaux liés à l’hôte et l’expérience des voyageurs ; certaines valeurs n’apparaissent qu’après la sélection des dates ou peuvent être absentes selon les marchés.
Their videos reveal how an AI web scraper replaces repeated listing checks and spreadsheet copy-paste.
Réponses centrées sur la description de l’espace, du contexte, des règles, de la fiabilité de l’hôte et de l’expérience voyageurs à partir de données publiques.
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