かつて「ウェブサイト全リンククロール」といえば、検索エンジンのエンジニアや根性のあるインターンだけがやるような、ちょっと敷居の高い作業でしたよね。でも今は、Googleみたいな大手だけじゃなく、営業チームが新しいリードを探したり、マーケターが競合のランディングページを調べたり、オペレーション担当が商品カタログをチェックしたりと、いろんなビジネス現場で「ウェブサイト全リンククロール」が密かに活躍しています。SaaSや自動化の現場で長年働いてきた自分の経験からも、ちゃんとしたツールを使えば、面倒で技術的な作業が一気に生産性アップの武器に変わるのを実感しています。
正直、ウェブの世界は広大で、ビジネスのスピードもどんどん速くなっています。最近の業界レポートによると、していて、しているそうです。でも、従来のクローリングツールは開発者向けがほとんどで、ビジネスユーザーが「すぐ・正確・ノーコード」で使えるものはまだまだ少ないのが現実。そこで今回は、みたいな最新AI搭載ツールを使って、誰でも簡単にウェブサイト全体のリンクをクロールし、データを整理して活用する方法を紹介します。PythonスクリプトやSEO用語は一切不要です。
「ウェブサイト全リンククロール」って何?
まずは用語の整理から。ウェブサイト全リンククロールとは、サイト内のすべてのアクセス可能なURLを自動で集めて、全ページの地図を作ること。イメージとしては、ロボットが玄関から入って、すべての廊下や部屋を巡って部屋番号をメモしていく感じ。ウェブクローラー(スパイダーとも呼ばれます)は、1ページ目からリンクをたどり、さらにその先のリンクもどんどん巡回していきます()。
ただし、「クロール」と「スクレイピング」「インデックス」は別物です。クロールはURLの発見、スクレイピングはそのURLから特定データ(例:価格やメールアドレス)を抽出、インデックスはデータを整理・保存して検索や分析に使えるようにすること()。「ウェブサイト全リンククロール」は、まず最初の「全URLの自動収集」を指します。特にメニューに載っていない隠れページも見逃しません。
営業・マーケ・オペレーションで全リンククロールが役立つ理由
「ビジネスユーザーが全リンクをクロールする意味って?」と思うかもしれません。でも、構造化されたリンクデータがあると、業務フローがもっと賢く・速くなるんです。チームごとの活用例を見てみましょう:
チーム | 活用例 | 得られるメリット |
---|---|---|
マーケティング | 競合サイト全体をクロールし、ランディングページやブログ記事を一覧化 | コンテンツ戦略の把握、ギャップ発見、キャンペーンの参考に |
営業 | 業界団体の会員ディレクトリをクロールし、全会員企業のプロフィールリンクを収集 | リードリストを即作成し、Thunderbitのメールエクストラクターで連絡先も抽出 |
オペレーション | 仕入先や競合サイトの商品ページをクロール | 在庫・価格・商品状況を一括監視、カタログ監査を自動化 |
不動産 | 物件ディレクトリをクロールし、各物件詳細ページも巡回 | 物件情報・価格・連絡先を集約し、市場分析やリード獲得に |
こんなふうに、ウェブクローリングを活用している企業はを実現しています。たとえばJohn Lewisは競合価格のスクレイピングで売上4%増、ASOSは地域別コンテンツのクロールで海外売上を倍増させた事例も。
そして何より、構造化リンクデータがウェブサイトを「使えるデータベース」に変えるんです。競合サイトを1ページずつ手作業で見るのではなく、全URLを一括でスプレッドシート化して、分析やリード抽出にすぐ活用できます。
従来の全リンククロール方法:メリット・デメリット
AI搭載ツールが出てくる前は、全リンククロールは手間も技術力も必要でした。従来手法の比較はこんな感じ:
方法 | 必要スキル | メリット | デメリット |
---|---|---|---|
手動クリック/Google検索 | 不要 | 小規模サイトなら誰でも可能 | 遅い・ミスが多い・隠れページを見逃す・拡張性なし |
サイトマップ/robots.txt | 低(XML読解) | あれば即取得可能 | サイトマップがない・不完全・古い場合も多い |
SEOクローラー(例:Screaming Frog) | 中程度 | 網羅的・多くのリンクを発見 | 無料版は500URL制限・UIが難しい・非SEO向けには学習コスト高 |
カスタムスクリプト(Python等) | 高(プログラミング) | 柔軟・カスタマイズ自在 | コード必須・サイト変更で動かなくなる・保守が大変 |
ノーコードスクレイパー(AI前) | 低〜中 | コーディングより簡単・テンプレあり | 設定が必要・動的サイトに弱い・主要機能は有料 |
エンジニアじゃない人にとっては、どれも「遅い・難しい・制限が多い」選択肢でした。Screaming Frogで途中で挫折したマーケターや、手作業でリードリスト作成に苦戦した営業担当もよく見かけます。
Thunderbit:ノーコードで全リンクを一瞬クロールする最速手段
ここでの登場です。Thunderbitはビジネスユーザー向けに作られたAI搭載のChrome拡張機能。「全リンククロールを2クリックで完了」させるのがコンセプト。コードも設定も専門用語も一切不要です。
ThunderbitのAIサジェスト機能でリンク抽出が超カンタン
使い方はめちゃくちゃシンプル:
- Chromeで対象サイトを開く
- Thunderbit拡張アイコンをクリック
- **「AIサジェスト」**を押すと、AIがページ構造を解析して「リンクテキスト」「URL」「カテゴリ」など最適な項目を自動提案
- 提案された列を確認・編集(名前変更や追加・削除もOK)
- **「スクレイプ」**をクリックすれば、Thunderbitが全リンクを巡回して構造化テーブルを作成
レシピ作成やセレクタ指定、学習コストは一切不要。あとはAIにおまかせ。詳しくはもチェックしてみてください。
構造化リンクデータをExcel・Google Sheets等にエクスポート
Thunderbitで全リンクをクロールした後は、へワンクリックでエクスポート可能。データはきれいに整理されて、すぐに営業リストや分析、CRM連携に使えます。しかも多くのツールと違って、Thunderbitのエクスポートはです。
ホームページだけじゃない:サブページも自動巡回で深掘りクロール
Thunderbitの本領発揮はここから。多くのサイトは重要なページが何階層も奥に隠れています(例:商品詳細、会員プロフィール、ダウンロード資料など)。Thunderbitのサブページスクレイピング機能なら、こうしたサブページも一括で巡回・リンク抽出できます。
たとえば:
- ECサイト:商品一覧をクロールし、各商品ページで価格・在庫・画像も自動取得
- 不動産:物件ディレクトリをクロールし、各物件ページから面積・価格・担当者連絡先を抽出
サブページスクレイピングで、単なるURLリストじゃなく、サイト構造を反映した多層データセットが手に入ります。
リンクデータの分類・構造化:ただのURLリストで終わらせない
全リンククロールは、URLを並べるだけじゃありません。Thunderbitは自動でリンクをカテゴリ分け(例:商品ページ、ブログ、ダウンロード、問い合わせフォーム)し、ラベル付けも同時にやってくれます。これで、
- マーケ:ランディングページやブログだけを即抽出してキャンペーン分析に
- 営業:会社プロフィール・問い合わせ・資料ダウンロードなどを分類してリスト化
- オペレーション:商品ページとサポート・FAQを分けて監査
さらにThunderbitのを使えば、ラベルやデータのカスタマイズもノーコードでOK。
実践例:各チームの「全リンククロール」活用シーン
実際にThunderbitユーザーがどんな課題を解決しているか、具体例を紹介します:
マーケティング:競合のランディングページを一括抽出
あるSaaS企業のマーケチームは、競合の広告戦略を分析したいと考えました。Thunderbitで競合サイト全体をクロールし、「/landing」を含むURLだけを抽出。25以上のランディングページリストをエクスポートし、メタディスクリプションや見出しも抽出して自社との違いを比較。結果、広告の品質スコアやCVRが大幅に向上しました。
営業:高品質なB2Bリードリストを自動生成
B2B営業チームは業界団体の会員ディレクトリをターゲットに。Thunderbitで全会員プロフィールリンクをクロールし、内蔵ので各ページから連絡先メールを抽出。従来インターンが何週間もかけていた作業が数分で完了し、リードはGoogle Sheetsに即エクスポートされました。
ステップバイステップ:Thunderbitで全リンクをクロールする方法
自分でもやってみたい人向けに、Thunderbitを使った全リンククロールの手順を解説します。
ステップ1:Thunderbit Chrome拡張をインストール
- にアクセス
- 「Chromeに追加」をクリック
- 無料アカウントでログインまたは新規登録。Chrome・EdgeなどChromium系ブラウザ対応、34言語サポート
ステップ2:対象サイトを開きThunderbitを起動
- クロールしたいサイトを開く
- ブラウザツールバーのThunderbitアイコンをクリックしてサイドバーを表示
ステップ3:AIサジェストで全リンクを自動検出
- **「AIサジェスト」**をクリック
- AIがページを解析し、「リンクテキスト」「URL」「カテゴリ」などの列を提案
- 必要に応じて列名の変更や追加・削除も可能
ステップ4:クロール開始&結果をエクスポート
- **「スクレイプ」**をクリック
- Thunderbitが全リンクを巡回し、構造化テーブルを作成
- 完了後、**「エクスポート」**でExcel・Google Sheets・Airtable・Notion・CSV/JSON形式で出力
ステップ5:(任意)サブページもクロールして完全網羅
- 結果テーブルでURL列を選択
- **「サブページをスクレイプ」**で各リンク先も一括巡回し、価格・連絡先・説明文など追加データを抽出
- 強化データセットをエクスポートしてさらに深い分析へ
Thunderbitと他のリンククロール手法の比較
Thunderbitと従来手法の違いをまとめました:
アプローチ | 必要スキル | 設定の手間 | エクスポート形式 | サブページ対応 | 無料プラン制限 | 主なメリット |
---|---|---|---|---|---|---|
手動ブラウジング | 不要 | 高い | 手動コピペ | なし | N/A | ツール不要 |
サイトマップ/robots.txt | 低 | 低 | XMLインポート | なし | N/A | あれば即取得 |
SEOクローラー(Screaming Frog) | 中 | 中 | CSV, Excel | なし | 500URL(無料) | 網羅的・SEO機能豊富 |
カスタムスクリプト(Python) | 高 | 高 | カスタム | コード次第で可 | 無制限(自作時) | 柔軟・カスタマイズ自在 |
ノーコードスクレイパー(AI前) | 低〜中 | 中 | CSV, Excel, 一部制限 | 一部対応 | 多くは有料 | コード不要だが設定必要 |
Thunderbit | 不要 | 超低 | Excel, Sheets, Notion | 対応 | 6〜10ページ(無料)、拡張可 | AI搭載・2クリック・無制限エクスポート |
Thunderbitの強みは、ノーコード・レシピ不要・即結果・サブページも自動巡回・リンク自動分類。ビジネスユーザーにとって「後でやろう」から「コーヒー2杯目までに完了」へ変わります。
まとめ:全ビジネスユーザーにリンククロールを
- ウェブサイト全リンククロールは今やビジネスの必須スキル—開発者やSEOだけのものじゃありません。
- 構造化リンクデータが営業・マーケ・オペ業務を加速—リード獲得から競合分析、カタログ監査まで幅広く活用できます。
- 従来ツールは遅い・難しい・制限多し—Thunderbitなら誰でも簡単・高速・手軽に実現。
- AIサジェスト+サブページスクレイピング=2クリックで生産性アップ—手作業やスクリプトの苦労はもう不要。
- Excel・Sheets・Notion・Airtableに即エクスポート—データはすぐ活用できて、ツール内に閉じ込められません。
「ウェブサイト全リンクをクロールしたいけど面倒そう」と思っていた人も、今こそThunderbitを試してみてください。して、気になるサイトで使ってみれば、時間も手間も大幅に節約できるはず。さらに詳しい活用法や事例はで紹介しています。
よくある質問
1. クロール・スクレイピング・インデックスの違いは?
クロールはウェブサイト内の全URLを発見すること。スクレイピングはそのURLから特定データ(例:商品情報や連絡先)を抽出すること。インデックスはデータを整理・保存し、検索や分析に使えるようにすることです。
2. なぜビジネスユーザーが全リンクをクロールする必要があるの?
構造化リンクデータがあれば、営業はリードリスト作成、マーケは競合分析、オペはカタログ監査や変更監視が効率化。ウェブサイトが「使えるデータベース」になります。
3. Thunderbitは従来のクローリングツールと何が違う?
ThunderbitはAIで項目を自動提案し、クロールを自動化。コードや設定不要で、サブページ巡回やリンク分類、Excel・Google Sheets・Notion・Airtableへのエクスポートも簡単です。
4. Thunderbitは動的サイトやログインが必要なページも対応?
はい。Thunderbitはブラウザベースとクラウドベース両方のクロールに対応。ログインが必要なサイトはブラウザモード、公開サイトはクラウドモードで最大50ページ同時クロール可能です。
5. Thunderbitの無料プランはありますか?
もちろん。Thunderbitの無料プランでは最大6ページ(無料トライアルで10ページ)までクロール可能、エクスポートは無制限。大規模用途は月額15ドルから。
さらに詳しく: