क्या मैं Google Shopping listings से छूट वाली और मूल कीमतें अलग-अलग निकाल सकता हूँ?

हाँ। जब Google Shopping में markdown दिखता है, तो आउटपुट टेबल में Current Price (USD) और Original Price (USD) दोनों शामिल होते हैं। यदि किसी listing में मूल कीमत नहीं दिखती, तो उस product के लिए वह फ़ील्ड खाली लौटाई जाएगी।

क्या यह scraper कई Google country domains को सपोर्ट करता है?

हाँ। आप target country और language चुन सकते हैं, या अपनी ज़रूरत के country domain से Google Shopping results URL पेस्ट कर सकते हैं। इससे आपको उस market में दिख रही localized pricing, retailers, और availability एकत्र करने में मदद मिलती है।

Google Shopping results से ratings और review counts कितने सटीक होते हैं?

Ratings और review counts वही हैं जो scraping के समय Google Shopping results page पर दिख रहे होते हैं। सटीकता इस बात पर निर्भर करती है कि listing ये फ़ील्ड लगातार दिखा रही है या नहीं, और values देश, भाषा, तथा Google किसी product के reviews को कैसे aggregate करता है, इसके अनुसार बदल सकती हैं।

क्या मैं इस tool का उपयोग करके समय के साथ historical price changes ट्रैक कर सकता हूँ?

हाँ, उसी keyword या Google Shopping URL को schedule पर चलाकर और हर run का output सहेजकर ऐसा किया जा सकता है। Thunderbit में आप Scheduled Scraper का उपयोग करके समय-समय पर snapshots इकट्ठा कर सकते हैं, फिर Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में dates के बीच Current Price और Original Price की तुलना कर सकते हैं।

प्रति search मैं अधिकतम कितने products निकाल सकता हूँ?

अधिकतम संख्या इस बात पर निर्भर करती है कि आप कितने results मांगते हैं और उस query तथा market के लिए Google Shopping कितने products लौटाता है। बड़े pulls के लिए pagination support का उपयोग करें और combined dataset को CSV के रूप में या अपनी पसंदीदा spreadsheet tool में एक्सपोर्ट करें।

Google Shopping स्क्रैपर

द्वारा

Google Shopping results को एक साफ़ product table में बदलें। कीमतें, रिटेलर, रेटिंग, समीक्षाएँ, शिपिंग और लिंक कैप्चर करें। प्रतिस्पर्धियों और market trends की निगरानी के लिए आदर्श।

क्या आप बल्क में डेटा स्क्रैप करना चाहते हैं? Thunderbit को मुफ्त में आज़माएँ।

Chrome Store Rating

PRODUCT HUNT#1 Product of the Week

ब्राउज़ करते समय प्रोडक्ट डेटा स्क्रैप करेंThunderbit का उपयोग करके Google Shopping और अन्य साइटों से AI फ़ील्ड डिटेक्शन और स्वचालित निष्कर्षण के साथ तेज़ी से डेटा स्क्रैप करें। कुछ ही क्लिक में संरचित परिणाम Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें।

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ब्राउज़ करते समय प्रोडक्ट डेटा स्क्रैप करें

Thunderbit के AI Web Scraper Chrome extension के साथ Google Shopping पेजों से प्रोडक्ट शीर्षक, कीमतें, रिटेलर, रेटिंग और लिंक इकट्ठा करें। अव्यवस्थित पेजों को संरचित करने के लिए AI Suggest Fields का उपयोग करें, pagination को फॉलो करें, और गहरे प्रोडक्ट विवरण के लिए subpages स्क्रैप करके rows को enrich करें। वेबसाइटों के साथ subpages, PDFs, docs, और images से डेटा स्क्रैप करें, फिर उसे summarize, categorize, और format करके analysis-ready tables में बदलें। Google Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें, या रिपोर्टिंग और मॉनिटरिंग के लिए CSV या JSON के रूप में डाउनलोड करें।

Thunderbit का उपयोग करके Google Shopping results को स्क्रैप कैसे करें

STEP 1डाउनलोड और इंस्टॉल करेंThunderbit Chrome Extension को Thunderbit Chrome Extension Download Page से डाउनलोड और इंस्टॉल करें। इंस्टॉल होने के बाद, शुरू करने के लिए लॉग इन करें या एक मुफ़्त खाता बनाएं।

STEP 2एक्सटेंशन खोलेंChrome में Google Shopping results page खोलें, या ऐसा Google Shopping results URL तैयार करें जैसे https://www.google.com/search?tbm=shop&q=wireless+earbuds। Thunderbit खोलने के लिए Thunderbit extension icon पर क्लिक करें, फिर Google Shopping Scraper चुनें। tool panel में, सही market context के लिए Google Shopping results URL को "Paste Google Shopping Results URL" फ़ील्ड में पेस्ट करें, अपना "country" और "language" चुनें, और जितने results निकालने हैं उतना "number_of_results" दर्ज करें।

STEP 3Scrape Google Shopping बटन पर क्लिक करें"Scrape Google Shopping" बटन पर क्लिक करके extraction शुरू करें। Thunderbit संरचित प्रोडक्ट डेटा को एक table में एकत्र करेगा, जिसमें Product Name, Product URL, Current Price (USD), Original Price (USD), Rating (Max 5), Number of Reviews, और Retailer शामिल होंगे। टेबल बनने के बाद, परिणामों को Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें, या analysis और reporting के लिए CSV या JSON के रूप में डाउनलोड करें।

सीखें कि Google Shopping product data को संरचित table में कैसे निकाला जाए

URL से Google Shopping results स्क्रैप करें

Google Shopping results URL पेस्ट करें और Thunderbit संरचित product listings को एक साफ़ table में निकाल देता है। यह Product Name, Product URL, Current Price, Original Price, Rating, Number of Reviews, और Retailer जैसे key fields कैप्चर करता है। इससे ecommerce operators, analysts, और marketers को Google Shopping result pages से competitor pricing और assortment data इकट्ठा करते समय manual copy-paste से बचने में मदद मिलती है।

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देश, भाषा और मात्रा के अनुसार results को मानकीकृत करें

जिस market का आप विश्लेषण कर रहे हैं, उसके अनुसार country और language context चुनें, फिर तय करें कि कितने results लेने हैं (जैसे 10, 50, या 100)। इससे regions के बीच एक जैसे listings की तुलना करना, localized formats से होने वाली parsing errors कम करना, और reporting के लिए dataset को standardize करना आसान हो जाता है। यह pricing, promotions, और retailer coverage को कई markets में ट्रैक करने वाली teams के लिए उपयोगी है।

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प्रतिस्पर्धी pricing और promotions की निगरानी करें

Output table का उपयोग करके Current Price बनाम Original Price ट्रैक करें, discounts पहचानें, और देखें कि किसी खास keyword के लिए कौन से retailers buy box जीत रहे हैं। Ecommerce और brand teams नियमित अंतराल पर scraper चलाकर pricing history बना सकते हैं, अचानक price drops पकड़ सकते हैं, और MAP compliance सत्यापित कर सकते हैं। Product URL field किसी भी बदलाव पर specific listings का तेज़ audit भी संभव बनाती है।

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Market research चलाएँ और analysis-ready datasets बनाएँ

कीमत और retailer के साथ ratings और review counts इकट्ठा करके किसी category के product positioning और demand signals का मूल्यांकन करें। Analysts इस dataset का उपयोग किसी keyword के लिए top products benchmark करने, retailer presence की तुलना करने, और outreach या partnership targets को प्राथमिकता देने के लिए कर सकते हैं। स्क्रैप करने के बाद, table को Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें, या BI और reporting workflows के लिए CSV या JSON के रूप में डाउनलोड करें।

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और मुफ्त टूल्स देखें

The Good Guys Scraper

Extract detailed product data from The Good Guys listings, including pricing, images, and reviews. Ideal for price monitoring and market research.

मुफ़्त ऑनलाइन प्रॉफिट मार्जिन कैलकुलेटर

सेलिंग प्राइस, लागत और वैकल्पिक अतिरिक्त खर्चों के आधार पर प्रॉफिट और प्रॉफिट मार्जिन निकालें। स्पष्ट प्रतिशत और डॉलर में प्रॉफिट देखकर प्राइसिंग व लाभप्रदता से जुड़े फैसले बेहतर बनाएं।

प्रतियोगी विश्लेषण टूल

ट्रैफ़िक, एंगेजमेंट, स्रोतों और ऑडियंस के आधार पर अधिकतम पाँच प्रतियोगी वेबसाइटों की तुलना करें। साथ-साथ बेंचमार्क देखकर उनकी ताकत, कमियाँ और अवसरों को पहचानें।

मुफ़्त ऑनलाइन FBA फ़ीस कैलकुलेटर

कीमत, लागत, आकार, वज़न और कैटेगरी दर्ज करके Amazon FBA की लागत का अनुमान लगाएँ। रेफ़रल, फ़ुलफ़िलमेंट और स्टोरेज फ़ीस के साथ-साथ प्रॉफिट और मार्जिन भी देखें, ताकि आप भरोसे के साथ प्रोडक्ट की प्राइसिंग कर सकें।

मुफ़्त Amazon रेवेन्यू कैलकुलेटर

प्रोडक्ट की कीमत और अनुमानित मासिक बिक्री के आधार पर ग्रॉस मासिक रेवेन्यू का अनुमान लगाएँ। डिमांड को जल्दी परखें और इन्वेंट्री प्लानिंग के लिए एक साफ़ स्नैपशॉट पाएँ।

बिज़नेस मार्कअप कैलकुलेटर

यूनिट लागत और मार्कअप प्रतिशत के आधार पर बिक्री मूल्य निकालें। प्रति यूनिट बिक्री मूल्य और सकल लाभ देखें, ताकि आप भरोसे के साथ प्रोडक्ट की कीमत तय कर सकें।

Tripadvisor Hotel Scraper

Extract hotel names, ratings, images, and reviews from Tripadvisor pages into a structured, downloadable table. Save time collecting hotel data for research or analysis.

Booking.com स्क्रैपर

तेज़ होटल तुलना और शोध के लिए Booking.com की आवास जानकारी निकालें।

Amazon प्रॉफिट कैलकुलेटर

कीमत, COGS, शिपिंग, रेफरल रेट, FBA फीस और अन्य खर्च दर्ज करके Amazon प्रोडक्ट्स का नेट प्रॉफिट और मार्जिन अनुमानित करें। लिस्ट करने से पहले प्रोडक्ट की व्यवहार्यता जांचने के लिए लागत का साफ़ ब्रेकडाउन पाएं।

Leboncoin स्क्रैपर

leboncoin की लिस्टिंग्स को विश्लेषण के लिए एक साफ़-सुथरी टेबल में निकालें। सर्च या लिस्टिंग URL से शीर्षक, कीमत, लोकेशन, तारीख और मुख्य आइटम डिटेल्स कैप्चर करें।

Amazon रेटिंग एनालाइज़र

Amazon रिव्यू का विश्लेषण करके रेटिंग का वितरण, प्रमुख फायदे-नुकसान और बार-बार आने वाले थीम्स समझें। लंबी रिव्यू पेजों को एक व्यवस्थित सारांश में बदलकर समय बचाएँ और तेज़ी से निर्णय लें।

Naver Shopping क्रॉलिंग टूल

Naver Shopping सर्च रिज़ल्ट्स से प्रोडक्ट डेटा निकालें और कम मैन्युअल मेहनत में कीमतों, रेटिंग्स और विक्रेताओं की तुलना करें।

Amazon रिव्यू एनालाइज़र

Amazon रिव्यू का विश्लेषण करके सेंटिमेंट, बार-बार आने वाले विषय, और प्रमुख फायदे-नुकसान पहचानें। बड़े पैमाने पर मिले फीडबैक को स्पष्ट इनसाइट्स में बदलें ताकि प्रोडक्ट और लिस्टिंग बेहतर हो सकें।

UPC लुकअप

UPC के जरिए प्रोडक्ट की जानकारी खोजें—आइटम वेरिफाई करें और लिस्टिंग्स की तुलना करें। एक ही सर्च में नाम, ब्रांड, निर्माता, कैटेगरी और इमेज मिलें।

ड्रॉपशिपिंग प्रॉफिट कैलकुलेटर

प्रोडक्ट कॉस्ट, सेलिंग प्राइस, शिपिंग, टैक्स और फीस के आधार पर हर ड्रॉपशिपिंग सेल का नेट प्रॉफिट और प्रॉफिट मार्जिन निकालें। साफ़ टोटल्स के साथ बेहतर प्राइसिंग करें और अपने मार्जिन सुरक्षित रखें।

Shopify स्टोर फ़ाइंडर

कीवर्ड, निच, लोकेशन और लोकप्रियता फ़िल्टर के आधार पर Shopify स्टोर खोजें। तेज़ मार्केट रिसर्च के लिए URLs, टैग्स और छोटे सारांशों के साथ एक क्यूरेटेड सूची पाएं।

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Thunderbit के बारे में उपयोगकर्ता क्या कहते हैं

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit ने मेरे competitor research करने का तरीका बदल दिया। मैं 'AI Suggest Fields' पर क्लिक करती हूँ, और यह paginated results के across एक साफ table बना देता है—कोडिंग नहीं, CSS नहीं। लंबे-tail marketplaces से product data analyze करते समय यह बहुत समय बचाता है।

Miles T.Sales Development Consultantमैं Thunderbit का उपयोग directories से emails और phone numbers लेने के लिए करता हूँ। यह एक क्लिक में साफ contact info निकाल देता है, और Sheets या Notion में export करना कुछ ही सेकंड लेता है। कोई extra setup नहीं, कोई coding नहीं—बस काम का data तुरंत तैयार।

Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit मुझे कई पेजों पर SKU data मॉनिटर करने में मदद करता है। मैं listings स्क्रैप करती हूँ, फिर Subpage Scraping से पूरी product specs, pricing, reviews और stock लेती हूँ। AI सब कुछ मेरे तय किए हुए columns में व्यवस्थित कर देता है।

Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbit का Scheduled Scraper real estate tracking को आसान बनाता है। मैं interval को simple English में बताता हूँ, और यह सेटअप दोबारा छुए बिना खुद ही updated listings, prices और links निकाल देता है। आसान और बहुत practical।

Dorian B.Content & SEO Specialistमैं Thunderbit के Field AI Prompts का इस्तेमाल scraped blog content को साफ और tag करने के लिए करता हूँ। यह titles, authors निकालता है और categories तक suggest करता है। Dynamic sites और subpages पर बहुत बढ़िया काम करता है—structured SEO datasets बनाने के लिए perfect।

Lina K.Marketplace Operations Leadहम Thunderbit से niche stores के SKUs ट्रैक करते हैं। Cloud Scraping एक बार में 50 pages संभाल लेता है, और login-required sites के लिए हम browser mode पर स्विच कर देते हैं। यह तेज़, flexible है, और लगातार maintenance या manual edits नहीं मांगता।

Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit का AI Autofill बहुत बड़ा सहारा है। contact info स्क्रैप करने के बाद, मैं इसका इस्तेमाल सीधे browser में lead forms भरने के लिए करता हूँ। मैं बस tab चुनता हूँ, और यह scraped row से सब कुछ भर देता है। manual input की जरूरत नहीं।

Alina D.Freelance Researcherमैं PDFs, image-based sites और infinite scroll pages से data निकालने के लिए Thunderbit पर भरोसा करती हूँ। यह messy formats को AI से संभालता है और ready-to-export tables देता है जिन्हें मैं कुछ ही सेकंड में Google Sheets या Airtable में भेज सकती हूँ।

अक्सर पूछे जाने वाले प्रश्न

AI का उपयोग करके डेटा निकालें

डेटा को आसानी से Google Sheets, Airtable, या Notion में ट्रांसफर करें

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