Google Shopping स्क्रैपर
Google Shopping स्क्रैपर
द्वारा
Google Shopping results को एक साफ़ product table में बदलें। कीमतें, रिटेलर, रेटिंग, रिव्यू, shipping, और लिंक कैप्चर करें। प्रतियोगियों और market trends पर नज़र रखने के लिए बेहतरीन।
Chrome Store Rating
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
ब्राउज़ करते-करते प्रोडक्ट डेटा स्क्रैप करेंThunderbit की मदद से Google Shopping और दूसरी साइटों से तेज़ी से डेटा स्क्रैप करें — AI फ़ील्ड डिटेक्शन और ऑटोमेटेड एक्सट्रैक्शन के साथ। कुछ ही क्लिक में स्ट्रक्चर्ड रिज़ल्ट्स को Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें।
से इंस्टॉल करेंChrome Web Store
ब्राउज़ करते-करते प्रोडक्ट डेटा स्क्रैप करें
Thunderbit के AI Web Scraper Chrome extension के साथ Google Shopping पेजों से प्रोडक्ट टाइटल, कीमतें, रिटेलर, रेटिंग और लिंक इकट्ठा करें। AI Suggest Fields का इस्तेमाल करके अव्यवस्थित पेजों को संरचित करें, pagination को follow करें, और subpages स्क्रैप करके ज़्यादा गहरी प्रोडक्ट जानकारी जोड़ें.
वेबसाइटों के साथ-साथ subpages, PDFs, docs और images से भी डेटा स्क्रैप करें, फिर उसे summarize, categorize और format करके analysis-ready tables में बदलें। डेटा को Google Sheets, Airtable, या Notion में export करें, या reporting और monitoring के लिए CSV या JSON के रूप में download करें।
Thunderbit का उपयोग करके Google Shopping results कैसे scrape करें
STEP 1Download और Install करेंThunderbit Chrome Extension को Thunderbit Chrome Extension Download Page से डाउनलोड और इंस्टॉल करें। इंस्टॉल होने के बाद, लॉग इन करें या एक free account बनाकर शुरू करें।
STEP 2Extension 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 extension icon पर क्लिक करके Thunderbit खोलें, फिर Google Shopping Scraper चुनें। tool panel में Google Shopping results URL को "Paste Google Shopping Results URL" field में paste करें, सही market context के लिए "country" और "language" चुनें, और जितने results निकालने हैं उतना "number_of_results" दर्ज करें।
STEP 3"Scrape Google Shopping" बटन पर क्लिक करें"Scrape Google Shopping" बटन पर क्लिक करके extraction शुरू करें। Thunderbit structured product data को table में इकट्ठा करेगा, जिसमें Product Name, Product URL, Current Price (USD), Original Price (USD), Rating (Max 5), Number of Reviews, और Retailer शामिल होंगे। टेबल बन जाने के बाद, परिणामों को Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में export करें, या analysis और reporting के लिए CSV या JSON के रूप में download करें।
Google Shopping product data को structured table में निकालना सीखें
URL से Google Shopping results scrape करें
Google Shopping results URL paste करें और Thunderbit structured product listings को एक साफ़ table में बदल 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।
Country, language और volume के हिसाब से results को normalize करें
जिस market का आप analysis कर रहे हैं, उसके अनुसार country और language context चुनें, फिर तय करें कि कितने results pull करने हैं (जैसे 10, 50, या 100)। इससे अलग-अलग regions में like-for-like listings की तुलना आसान होती है, localized formats से होने वाली parsing errors कम होती हैं, और reporting के लिए आपका dataset standardize हो जाता है। यह उन teams के लिए उपयोगी है जो कई markets में pricing, promotions, और retailer coverage track करती हैं।
Competitor pricing और promotions पर नज़र रखें
Output table का उपयोग करके Current Price और Original Price को track करें, discounts पहचानें, और देखें कि किसी keyword के लिए कौन-से retailers buy box जीत रहे हैं। Ecommerce और brand teams recurring cadence पर scraper चला सकते हैं ताकि pricing history बने, अचानक price drops पकड़े जा सकें, और MAP compliance validate किया जा सके। Product URL field किसी बदलाव के समय specific listings की जल्दी auditing भी आसान बनाती है।
Market research चलाएँ और analysis-ready datasets बनाएं
Price और retailer के साथ-साथ ratings और review counts भी इकट्ठा करें, ताकि किसी category में product positioning और demand signals का मूल्यांकन किया जा सके। Analysts इस dataset का उपयोग keyword के लिए top products benchmark करने, retailer presence compare करने, और outreach या partnership targets प्राथमिकता देने के लिए कर सकते हैं। Scraping के बाद table को Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में export करें, या BI और reporting workflows के लिए CSV या JSON के रूप में download करें।
और मुफ़्त टूल्स खोजें
Email Extractor
वेबपेज, PDF या टेक्स्ट से Email Extractor की मदद से ईमेल पते खोजें और निकालें। तेज़, सटीक और कभी भी एक्सपोर्ट करने के लिए तैयार।
एआई ईमेल विषय पंक्ति जनरेटर
एक छोटी-सी जानकारी के आधार पर आकर्षक ईमेल विषय पंक्तियाँ बनाएं। AI-संचालित सुझावों से ओपन रेट बढ़ाएँ। तेज़, आसान और बिना साइन-अप के।
Phone Number Extractor
Quickly scan webpages, files, or text to find phone numbers. Get a clean, exportable list in seconds—ideal for building contact lists or verifying data.
Amazon प्रोडक्ट्स स्क्रैपर
Amazon उत्पादों के URL पेस्ट करके उनसे प्रोडक्ट जानकारी निकालें। शीर्षक, कीमत, रेटिंग और अन्य विवरणों को एक व्यवस्थित टेबल में पाएं, ताकि आप उन्हें जल्दी से एक्सपोर्ट और रिव्यू कर सकें।
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Thunderbit के बारे में उपयोगकर्ता क्या कहते हैं
Taryn W.ग्रोथ स्ट्रैटेजिस्ट@Thunderbit ने मेरे competitor research करने का तरीका बदल दिया। मैं 'AI Suggest Fields' पर क्लिक करती हूँ, और यह paginated results से एक साफ़ टेबल बना देता है—न कोडिंग, न CSS. लंबे-पूँछ वाले marketplaces से product data analyze करते समय यह बहुत समय बचाता है।
Miles T.सेल्स डेवलपमेंट कंसल्टेंटमैं directories से emails और phone numbers निकालने के लिए Thunderbit का उपयोग करता हूँ। यह एक क्लिक में साफ़ contact info निकाल देता है, और Sheets या Notion में export करना कुछ सेकंड का काम है। कोई extra setup नहीं, कोई coding नहीं—बस इस्तेमाल लायक data तैयार।
Rhea C.ई-कॉमर्स एनालिस्टThunderbit मुझे multiple pages पर SKU data मॉनिटर करने में मदद करता है। मैं listings स्क्रैप करती हूँ, फिर Subpage Scraping से full product specs, pricing, reviews और stock निकालती हूँ। AI सब कुछ मेरे defined columns में व्यवस्थित कर देता है।
Cassian B.रियल एस्टेट एडवाइज़रThunderbit का Scheduled Scraper real estate tracking को आसान बनाता है। मैं interval को सामान्य भाषा में बताता हूँ, और यह बिना फिर से setup किए अपने-आप updated listings, prices और links निकाल लेता है। सरल और बहुत practical।
Dorian B.कंटेंट और SEO स्पेशलिस्टमैं Thunderbit के Field AI Prompts का उपयोग scraped blog content को साफ़ और टैग करने के लिए करता हूँ। यह titles, authors निकालता है और categories तक सुझाता है। Dynamic sites और subpages पर बढ़िया काम करता है—structured SEO datasets बनाने के लिए बिल्कुल सही।
Lina K.मार्केटप्लेस ऑपरेशंस लीडहम Thunderbit से niche stores के SKUs ट्रैक करते हैं। Cloud Scraping एक बार में 50 pages संभालता है, और login वाले sites के लिए हम browser mode पर जाते हैं। यह तेज़, flexible और लगातार maintenance या manual edits की जरूरत नहीं रखता।
Jorge F.इनबाउंड सेल्स मैनेजरThunderbit का AI Autofill बहुत काम आता है। contact info स्क्रैप करने के बाद, मैं इसे सीधे browser में lead forms भरने के लिए इस्तेमाल करता हूँ। मैं बस tab चुनता हूँ, और यह scraped row का उपयोग करके सब कुछ भर देता है। manual input की जरूरत नहीं।
Alina D.फ्रीलांस रिसर्चरPDFs, image-based sites, और infinite scroll pages से डेटा निकालने के लिए मैं Thunderbit पर निर्भर करती हूँ। यह AI के साथ messy formats को संभालता है और seconds में Google Sheets या Airtable में भेजने लायक tables देता है।
Taryn W.ग्रोथ स्ट्रैटेजिस्ट@Thunderbit ने मेरे competitor research करने का तरीका बदल दिया। मैं 'AI Suggest Fields' पर क्लिक करती हूँ, और यह paginated results से एक साफ़ टेबल बना देता है—न कोडिंग, न CSS. लंबे-पूँछ वाले marketplaces से product data analyze करते समय यह बहुत समय बचाता है।
Miles T.सेल्स डेवलपमेंट कंसल्टेंटमैं directories से emails और phone numbers निकालने के लिए Thunderbit का उपयोग करता हूँ। यह एक क्लिक में साफ़ contact info निकाल देता है, और Sheets या Notion में export करना कुछ सेकंड का काम है। कोई extra setup नहीं, कोई coding नहीं—बस इस्तेमाल लायक data तैयार।
Rhea C.ई-कॉमर्स एनालिस्टThunderbit मुझे multiple pages पर SKU data मॉनिटर करने में मदद करता है। मैं listings स्क्रैप करती हूँ, फिर Subpage Scraping से full product specs, pricing, reviews और stock निकालती हूँ। AI सब कुछ मेरे defined columns में व्यवस्थित कर देता है।
Cassian B.रियल एस्टेट एडवाइज़रThunderbit का Scheduled Scraper real estate tracking को आसान बनाता है। मैं interval को सामान्य भाषा में बताता हूँ, और यह बिना फिर से setup किए अपने-आप updated listings, prices और links निकाल लेता है। सरल और बहुत practical।
Dorian B.कंटेंट और SEO स्पेशलिस्टमैं Thunderbit के Field AI Prompts का उपयोग scraped blog content को साफ़ और टैग करने के लिए करता हूँ। यह titles, authors निकालता है और categories तक सुझाता है। Dynamic sites और subpages पर बढ़िया काम करता है—structured SEO datasets बनाने के लिए बिल्कुल सही।
Lina K.मार्केटप्लेस ऑपरेशंस लीडहम Thunderbit से niche stores के SKUs ट्रैक करते हैं। Cloud Scraping एक बार में 50 pages संभालता है, और login वाले sites के लिए हम browser mode पर जाते हैं। यह तेज़, flexible और लगातार maintenance या manual edits की जरूरत नहीं रखता।
Jorge F.इनबाउंड सेल्स मैनेजरThunderbit का AI Autofill बहुत काम आता है। contact info स्क्रैप करने के बाद, मैं इसे सीधे browser में lead forms भरने के लिए इस्तेमाल करता हूँ। मैं बस tab चुनता हूँ, और यह scraped row का उपयोग करके सब कुछ भर देता है। manual input की जरूरत नहीं।
Alina D.फ्रीलांस रिसर्चरPDFs, image-based sites, और infinite scroll pages से डेटा निकालने के लिए मैं Thunderbit पर निर्भर करती हूँ। यह AI के साथ messy formats को संभालता है और seconds में Google Sheets या Airtable में भेजने लायक tables देता है।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
AI से डेटा निकालें
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