किसी भी व्यवसाय की Trustpilot समीक्षाएँ निकालें और फीडबैक को विश्लेषण के लिए संरचित डेटा में बदलें।
एक Trustpilot URL दर्ज करें
व्यवसाय का नाम या डोमेन दर्ज करें
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
Trustpilot समीक्षाएँ तेज़ी से स्क्रैप करेंThunderbit की मदद से AI के साथ Trustpilot समीक्षा पेज स्क्रैप करें और बिना कॉपी-पेस्ट के संरचित फीडबैक इकट्ठा करें। कुछ ही क्लिक में रेटिंग, तारीख, रिव्यू देने वाले का नाम और टेक्स्ट निकालें।
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Trustpilot समीक्षाएँ तेज़ी से स्क्रैप करें
वेबसाइटों, सबपेजों, PDFs, दस्तावेज़ों और इमेज से समीक्षाएँ स्क्रैप करें, फिर रिव्यू देने वाले का नाम, रेटिंग, तारीख, शीर्षक, टेक्स्ट और व्यवसाय की प्रतिक्रिया जैसे संरचित फ़ील्ड निकालें。
AI की मदद से समीक्षा डेटा का सारांश, वर्गीकरण और फ़ॉर्मैटिंग करें, फिर सब कुछ Sheets, Airtable, या Notion में एक्सपोर्ट करें ताकि विश्लेषण और रिपोर्टिंग और तेज़ हो सके।
Thunderbit का उपयोग करके Trustpilot समीक्षाएँ कैसे स्क्रैप करें
STEP 1डाउनलोड और इंस्टॉल करेंThunderbit Chrome Extension Download Page से Thunderbit Chrome Extension डाउनलोड और इंस्टॉल करें। इंस्टॉल होने के बाद, शुरू करने के लिए लॉग इन करें या एक मुफ्त खाता बनाएं।
STEP 2एक्सटेंशन खोलेंजिस Trustpilot व्यवसाय पेज या समीक्षा पेज को आप स्क्रैप करना चाहते हैं, उसे खोलें, या टूल फ़ॉर्म में व्यवसाय का नाम या डोमेन दर्ज करें। Thunderbit extension में Trustpilot reviews scraper चुनें और URL या व्यवसाय का नाम, रिव्यू काउंट, भाषा, और चाहें तो तारीख सीमा दर्ज करें।
STEP 3Scrape Trustpilot reviews बटन पर क्लिक करेंScrape Trustpilot reviews बटन पर क्लिक करें। Thunderbit रिव्यू देने वाले का नाम, रेटिंग, समीक्षा शीर्षक, समीक्षा टेक्स्ट, समीक्षा तारीख और व्यवसाय की प्रतिक्रिया जैसी जानकारी को एक संरचित टेबल में इकट्ठा करेगा। स्क्रैप पूरा होने के बाद, आप आगे के विश्लेषण के लिए परिणामों को CSV या JSON में एक्सपोर्ट कर सकते हैं।
Trustpilot समीक्षाएँ स्क्रैप करना सीखें
Trustpilot समीक्षा डेटा निकालें
कुछ ही क्लिक में Trustpilot व्यवसाय पेज या डोमेन से संरचित समीक्षा डेटा निकालें। Thunderbit रिव्यू देने वाले का नाम, रेटिंग, समीक्षा शीर्षक, समीक्षा टेक्स्ट, समीक्षा तारीख और व्यवसाय की प्रतिक्रियाएँ कैप्चर करता है, ताकि आप ग्राहक फीडबैक को उपयोगी डेटा में बदल सकें। यह customer success, research, और operations टीमों के लिए समीक्षाएँ हाथ से कॉपी किए बिना sentiment समीक्षा करने का व्यावहारिक तरीका है।
मुफ़्त में शुरू करें
भाषा और तारीख के आधार पर समीक्षाएँ फ़िल्टर करें
स्क्रैप करने से पहले बिल्ट-इन इनपुट्स का उपयोग करके समीक्षा संख्या, भाषा और तारीख सीमा के अनुसार परिणाम सीमित करें। इससे आप किसी मार्केट, अभियान या समय अवधि के सबसे प्रासंगिक फीडबैक पर ध्यान दे सकते हैं। Thunderbit आपके लिए कई पेजों वाली समीक्षा सूचियों को संभालता है, जिससे मैन्युअल स्क्रॉलिंग कम होती है और एक जैसी संरचना के साथ बड़े समीक्षा नमूने इकट्ठा करना आसान हो जाता है।
मुफ़्त में शुरू करें
विश्लेषण के लिए समीक्षा टेबल एक्सपोर्ट करें
स्क्रैपिंग के बाद, आप आउटपुट को CSV या JSON के रूप में डाउनलोड करके Excel, Google Sheets, Airtable, या Notion में ले जा सकते हैं। टेबल फ़ॉर्मैट रेटिंग के आधार पर sort करने, टिप्पणियों को थीम के अनुसार group करने, या अपनी टीम के साथ निष्कर्ष साझा करने में मदद करता है। यह रिपोर्टिंग, प्रतिस्पर्धी शोध, और एक साधारण customer sentiment dashboard बनाने के लिए उपयोगी है।
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प्रतिष्ठा और रिसर्च वर्कफ़्लो में मदद करें
यह टूल उन ब्रांडों के लिए बढ़िया है जो अपनी प्रतिष्ठा पर नज़र रखते हैं, एजेंसियाँ जो प्रतिस्पर्धियों का अध्ययन करती हैं, और विश्लेषक जो बड़े पैमाने पर ग्राहक राय जुटाते हैं। संरचित समीक्षा फ़ील्ड और वैकल्पिक व्यवसाय प्रतिक्रियाओं के साथ, आप कंपनियों के बीच उत्पाद गुणवत्ता, सेवा समस्याओं और बार-बार आने वाली शिकायतों की तुलना कर सकते हैं। जब आपको गहन विश्लेषण के लिए बड़ा समीक्षा सेट चाहिए, तब यह bulk scraping के लिए भी उपयुक्त है।
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit ने मेरा competitor research करने का तरीका बदल दिया। मैं 'AI Suggest Fields' पर क्लिक करता हूँ, और यह paginated results में एक साफ table बना देता है—न coding, न CSS. लंबे-tail marketplaces से product data analyze करते समय बहुत समय बचता है।
Miles T.Sales Development Consultantमैं directories से emails और phone numbers निकालने के लिए Thunderbit का इस्तेमाल करता हूँ। यह एक क्लिक में साफ contact info निकाल देता है, और Sheets या Notion में export करना सेकंडों का काम है। कोई extra setup नहीं, कोई coding नहीं—बस इस्तेमाल करने लायक data।
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit मुझे कई pages में SKU data मॉनिटर करने में मदद करता है। मैं listings स्क्रैप करती हूँ, फिर Subpage Scraping से पूरे product specs, pricing, reviews और stock निकालती हूँ। AI सब कुछ मेरे द्वारा तय किए गए columns में व्यवस्थित कर देता है।
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbit का Scheduled Scraper real estate tracking को आसान बना देता है। मैं interval को साधारण अंग्रेज़ी में बताता हूँ, और यह बिना फिर से सेटअप छुए अपडेटेड listings, prices और links अपने आप खींच लेता है। सरल और बहुत काम का।
Dorian B.Content & SEO Specialistमैं Thunderbit के Field AI Prompts का इस्तेमाल scraped blog content को साफ और टैग करने के लिए करता हूँ। यह titles, authors निकालता है, और categories भी सुझाता है। dynamic sites और subpages पर बढ़िया काम करता है—structured SEO datasets बनाने के लिए बिल्कुल सही।
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 switch कर जाते हैं। यह तेज़, flexible है, और continuous maintenance या manual edits की ज़रूरत नहीं होती।
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit 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 से सब कुछ भर देता है। manual input की ज़रूरत नहीं।
Alina D.Freelance Researcherमैं PDFs, image-based sites, और infinite scroll pages से डेटा निकालने के लिए Thunderbit पर भरोसा करती हूँ। यह AI के साथ messy formats को भी संभाल लेता है और ready-to-export tables देता है, जिन्हें मैं कुछ सेकंड में Google Sheets या Airtable में भेज सकती हूँ।
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit ने मेरा competitor research करने का तरीका बदल दिया। मैं 'AI Suggest Fields' पर क्लिक करता हूँ, और यह paginated results में एक साफ table बना देता है—न coding, न CSS. लंबे-tail marketplaces से product data analyze करते समय बहुत समय बचता है।
Miles T.Sales Development Consultantमैं directories से emails और phone numbers निकालने के लिए Thunderbit का इस्तेमाल करता हूँ। यह एक क्लिक में साफ contact info निकाल देता है, और Sheets या Notion में export करना सेकंडों का काम है। कोई extra setup नहीं, कोई coding नहीं—बस इस्तेमाल करने लायक data।
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit मुझे कई pages में SKU data मॉनिटर करने में मदद करता है। मैं listings स्क्रैप करती हूँ, फिर Subpage Scraping से पूरे product specs, pricing, reviews और stock निकालती हूँ। AI सब कुछ मेरे द्वारा तय किए गए columns में व्यवस्थित कर देता है।
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbit का Scheduled Scraper real estate tracking को आसान बना देता है। मैं interval को साधारण अंग्रेज़ी में बताता हूँ, और यह बिना फिर से सेटअप छुए अपडेटेड listings, prices और links अपने आप खींच लेता है। सरल और बहुत काम का।
Dorian B.Content & SEO Specialistमैं Thunderbit के Field AI Prompts का इस्तेमाल scraped blog content को साफ और टैग करने के लिए करता हूँ। यह titles, authors निकालता है, और categories भी सुझाता है। dynamic sites और subpages पर बढ़िया काम करता है—structured SEO datasets बनाने के लिए बिल्कुल सही।
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 switch कर जाते हैं। यह तेज़, flexible है, और continuous maintenance या manual edits की ज़रूरत नहीं होती।
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit 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 से सब कुछ भर देता है। manual input की ज़रूरत नहीं।
Alina D.Freelance Researcherमैं PDFs, image-based sites, और infinite scroll pages से डेटा निकालने के लिए Thunderbit पर भरोसा करती हूँ। यह AI के साथ messy formats को भी संभाल लेता है और ready-to-export tables देता है, जिन्हें मैं कुछ 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