Extracteur Google Shopping
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Transformez les résultats Google Shopping en un tableau produit propre. Récupérez les prix, vendeurs, notes, avis, livraison et liens. Idéal pour surveiller la concurrence et les tendances du marché.
Extrayez les données de centaines de pages web en un clic avec l'extension Chrome Thunderbit. Vous préférez confier cette tâche à l'IA ? Utilisez l'API Thunderbit ou Thunderbit MCP. Vous souhaitez que nous nous chargions de tout ? Faites appel à notre service de web scraping.
Extrayez des données produit pendant votre navigationUtilisez Thunderbit pour extraire rapidement Google Shopping et d’autres sites grâce à la détection de champs par IA et à l’extraction automatisée. Exportez les résultats structurés vers Sheets, Airtable ou Notion en quelques clics.
Installer depuisChrome Web Store
Extrayez des données produit pendant votre navigation
Collectez les titres produits, prix, vendeurs, notes et liens depuis Google Shopping avec l’extension Chrome Extracteur Web IA de Thunderbit. Utilisez la suggestion de champs par IA pour structurer les pages complexes, suivre la pagination et enrichir les lignes en extrayant les sous-pages pour obtenir des détails produit plus poussés.
Extrayez des données de sites web, de sous-pages, de PDF, de documents et d’images, puis résumez, classez et mettez en forme ces informations dans des tableaux prêts pour l’analyse. Exportez vers Google Sheets, Airtable ou Notion, ou téléchargez au format CSV ou JSON pour vos rapports et votre veille.
Comment extraire les résultats Google Shopping avec Thunderbit
STEP 1Télécharger et installerTéléchargez et installez l’extension Chrome Thunderbit depuis la page de téléchargement de l’extension Chrome Thunderbit. Une fois installée, connectez-vous ou créez un compte gratuit pour commencer.
STEP 2Ouvrir l’extensionOuvrez une page de résultats Google Shopping dans Chrome, ou préparez une URL de résultats Google Shopping comme https://www.google.com/search?tbm=shop&q=wireless+earbuds. Cliquez sur l’icône de l’extension Thunderbit pour ouvrir Thunderbit, puis sélectionnez l’Extracteur Google Shopping. Dans le panneau de l’outil, collez l’URL des résultats Google Shopping dans le champ « Coller l’URL des résultats Google Shopping », choisissez votre « country » et votre « language » pour le bon contexte de marché, puis saisissez le « number_of_results » à extraire.
STEP 3Cliquez sur le bouton Extraire Google ShoppingCliquez sur le bouton « Extraire Google Shopping » pour lancer l’extraction. Thunderbit recueillera les données produits structurées dans un tableau, notamment le nom du produit, l’URL du produit, le Prix actuel (USD), le Prix d’origine (USD), la note (sur 5), le nombre d’avis et le vendeur. Une fois le tableau généré, exportez les résultats vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion, ou téléchargez-les au format CSV ou JSON pour l’analyse et le reporting.
Découvrez comment extraire les données produit Google Shopping dans un tableau structuré
Extrayez les résultats Google Shopping par URL
Collez une URL de résultats Google Shopping et Thunderbit extrait des fiches produits structurées dans un tableau propre. Il récupère des champs clés comme le nom du produit, l’URL du produit, le Prix actuel, le Prix d’origine, la note, le nombre d’avis et le vendeur. Cela aide les responsables e-commerce, les analystes et les marketeurs à éviter le copier-coller manuel lors de la collecte de données sur les prix et l’assortiment des concurrents depuis les pages de résultats Google Shopping.
Normalisez les résultats par pays, langue et volume
Choisissez un contexte de pays et de langue correspondant au marché que vous analysez, puis définissez le nombre de résultats à extraire (par exemple 10, 50 ou 100). Cela facilite la comparaison de fiches équivalentes entre régions, réduit les erreurs d’analyse causées par les formats localisés et standardise votre jeu de données pour le reporting. C’est utile pour les équipes qui suivent les prix, les promotions et la couverture des vendeurs sur plusieurs marchés.
Surveillez les prix et promotions des concurrents
Utilisez le tableau de sortie pour suivre le Prix actuel par rapport au Prix d’origine, repérer les remises et identifier quels vendeurs remportent la boîte d’achat pour un mot-clé donné. Les équipes e-commerce et de marque peuvent lancer l’extracteur à intervalles réguliers afin de constituer un historique des prix, détecter des baisses soudaines et vérifier le respect du MAP. Le champ URL du produit permet aussi d’auditer rapidement des fiches précises lorsqu’un changement survient.
Menez vos études de marché et créez des jeux de données prêts pour l’analyse
Collectez les notes et le nombre d’avis avec le prix et le vendeur pour évaluer le positionnement produit et les signaux de demande d’une catégorie. Les analystes peuvent utiliser le jeu de données pour comparer les meilleurs produits d’un mot-clé, analyser la présence des vendeurs et prioriser les actions de prospection ou les cibles de partenariat. Après l’extraction, exportez le tableau vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion, ou téléchargez-le au format CSV ou JSON pour vos workflows BI et reporting.
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Ce que les utilisateurs disent de Thunderbit
Taryn W.Stratège Growth@Thunderbit a changé ma façon de faire de la veille concurrentielle. Je clique sur « AI Suggest Fields », et il construit un tableau propre sur des résultats paginés — sans code, sans CSS. Un énorme gain de temps pour analyser les données produits des marketplaces de niche.
Miles T.Consultant en développement commercialJ'utilise Thunderbit pour récupérer des e-mails et des numéros de téléphone dans des annuaires. Il extrait des coordonnées propres en un clic, et l'export vers Sheets ou Notion prend quelques secondes. Aucun paramétrage supplémentaire, aucun code — juste des données exploitables.
Rhea C.Analyste e-commerceThunderbit m'aide à suivre les données SKU sur plusieurs pages. J'extrais les annonces, puis j'utilise le scraping de sous-pages pour récupérer les spécifications complètes des produits, les prix, les avis et le stock. L'IA organise tout dans les colonnes que je définis.
Cassian B.Conseiller immobilierLe scraper planifié de Thunderbit simplifie le suivi immobilier. Je décris l'intervalle en langage simple, et il récupère automatiquement les annonces, prix et liens mis à jour, sans que j'aie à refaire la configuration. Simple et très pratique.
Dorian B.Spécialiste contenu & SEOJ'utilise les Field AI Prompts de Thunderbit pour nettoyer et taguer le contenu de blogs extraits. Il récupère les titres, les auteurs et suggère même des catégories. Fonctionne très bien sur les sites dynamiques et les sous-pages — parfait pour construire des jeux de données SEO structurés.
Lina K.Responsable des opérations marketplaceNous suivons des SKU de boutiques de niche avec Thunderbit. Le Cloud Scraping gère 50 pages à la fois, et pour les sites avec connexion, nous passons en mode navigateur. C'est rapide, flexible et ne demande ni maintenance continue ni modifications manuelles.
Jorge F.Responsable des ventes inboundL'AI Autofill de Thunderbit me sauve la mise. Après avoir extrait les coordonnées, je l'utilise pour remplir directement des formulaires de leads dans mon navigateur. Je sélectionne simplement l'onglet, et tout se remplit à partir de la ligne extraite. Aucune saisie manuelle.
Alina D.Chercheuse freelanceJe m'appuie sur Thunderbit pour extraire des données de PDF, de sites basés sur des images et de pages à défilement infini. Il gère les formats complexes avec l'IA et fournit des tableaux prêts à exporter que j'envoie vers Google Sheets ou Airtable en quelques secondes.
Taryn W.Stratège Growth@Thunderbit a changé ma façon de faire de la veille concurrentielle. Je clique sur « AI Suggest Fields », et il construit un tableau propre sur des résultats paginés — sans code, sans CSS. Un énorme gain de temps pour analyser les données produits des marketplaces de niche.
Miles T.Consultant en développement commercialJ'utilise Thunderbit pour récupérer des e-mails et des numéros de téléphone dans des annuaires. Il extrait des coordonnées propres en un clic, et l'export vers Sheets ou Notion prend quelques secondes. Aucun paramétrage supplémentaire, aucun code — juste des données exploitables.
Rhea C.Analyste e-commerceThunderbit m'aide à suivre les données SKU sur plusieurs pages. J'extrais les annonces, puis j'utilise le scraping de sous-pages pour récupérer les spécifications complètes des produits, les prix, les avis et le stock. L'IA organise tout dans les colonnes que je définis.
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Dorian B.Spécialiste contenu & SEOJ'utilise les Field AI Prompts de Thunderbit pour nettoyer et taguer le contenu de blogs extraits. Il récupère les titres, les auteurs et suggère même des catégories. Fonctionne très bien sur les sites dynamiques et les sous-pages — parfait pour construire des jeux de données SEO structurés.
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Jorge F.Responsable des ventes inboundL'AI Autofill de Thunderbit me sauve la mise. Après avoir extrait les coordonnées, je l'utilise pour remplir directement des formulaires de leads dans mon navigateur. Je sélectionne simplement l'onglet, et tout se remplit à partir de la ligne extraite. Aucune saisie manuelle.
Alina D.Chercheuse freelanceJe m'appuie sur Thunderbit pour extraire des données de PDF, de sites basés sur des images et de pages à défilement infini. Il gère les formats complexes avec l'IA et fournit des tableaux prêts à exporter que j'envoie vers Google Sheets ou Airtable en quelques secondes.
