AI搭載のWebスクレイピング

ノーコードのCtripスクレイパー

Ctrip からホテル名、価格、評価をわずか 2 回のクリックで即座に取得。面倒なコピペ作業はもう不要です。
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登録にクレジットカードは不要です。
簡単な体験版:まずは自分で試してみよう。
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Thunderbit で Ctrip データを解放する

きれいな Ctrip データをすぐに取得

散らかったデータにうんざりしていませんか?Thunderbit はスクレイピングしながら Ctrip データを自動で整理・整形します。ホテル名、価格、評価、レビュー数、所在地、部屋タイプを抽出して構造化し、Google Sheets、Notion、Airtable ですぐ使える状態にします。データ整理に時間を取られるのをやめて、分析に集中しましょう。

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Ctrip の各ホテル詳細ページもまとめて抽出

Ctrip の一覧ページで見えるのは概要だけで、本当に必要な情報は各ホテルの詳細ページにあります。Thunderbit は各サブページを自動で巡回し、詳細説明、設備情報、客室の特徴など必要な情報をまとめて抽出します。概要だけでなく、全体像をしっかり把握できます。

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複数の Ctrip ページからデータを抽出

Ctrip の各ページを手作業でスクレイピングするのは、時間もかかるうえに面倒です。Thunderbit なら、ホテル一覧でも検索結果でも、数百ページを一度にスクレイピングできます。対象ページを指定するだけで、あとは Thunderbit に任せるだけ。手作業なしでデータ収集を一気にスケールできます。

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Ctripのデータ抽出がうまくいかず、お困りですか?

従来のスクレイパーとは違い、ThunderbitがCtripのデータ抽出をいかに簡単にするかをご覧ください。

従来のスクレイパー

これまでのやり方
Ctripのレイアウト変更でスクレイパーが頻繁に壊れる
複雑なCSSセレクターは常に更新が必要
ページネーションは手動で設定・保守しなければならない
データ形式が不安定で解析エラーが起きやすい
サブページの詳細情報を取得しづらい
AIの強み

Thunderbit

より賢いアプローチ
意味を理解するAIがレイアウト変更に柔軟対応
2クリックで抽出完了。セレクター設定は不要
自動ページ送りで複数ページの一覧も処理
自動データ整形で情報をきれいに構造化
リンク先のサブページからもAIが詳細を抽出

私たちの言葉だけでなく

Thunderbitについてユーザーがどう感じているかをご覧ください。

よくある質問

関連 ユースケース

ThunderbitのWebスクレイパーの活用例をもっと見る。

ホワイトページスクレイパー

ホワイトページスクレイパー

ThunderbitのWhite Pagesスクレイパーは、AIによるフィールド自動提案機能でWhite Pagesの電話帳やビジネスリストからデータを抽出できます。リード獲得やマーケティング、リサーチに役立つ名前・電話番号・住所・ウェブサイトURLを数クリックでまとめて取得可能です。

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PeopleWhizスクレイパー

PeopleWhizスクレイパー

ThunderbitのPeopleWhizスクレイパーを使えば、AIによる列提案でPeopleWhizの検索結果やプロフィールからデータを抽出できます。氏名、連絡先、所在地などを調査、マーケティング、リード獲得に活用しましょう。PeopleWhizのデータを、構造化されたデータセットへすばやく効率的に変換できます。

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UNIQLOスクレイパー

UNIQLOスクレイパー

Thunderbit の Chrome 拡張機能を使えば、Uniqlo の商品名、価格、在庫サイズなどの商品データをわずか 2 回のクリックで取得できます。

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Substackスクレイパー

Substackスクレイパー

Substackの購読者数、記事タイトル、公開情報を、きれいなスプレッドシートにまとめましょう。コードは不要で、構造化はAIが行います。

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ユナイテッド航空スクレイパー

ユナイテッド航空スクレイパー

United Airlines のフライト番号、到着時刻、出発空港などのデータを、指差しとクリックだけで収集。あとは Thunderbit の AI にお任せください。

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On the Beach スクレイパー

On the Beach スクレイパー

Thunderbit の On the Beach スクレイパーを使えば、On the Beach からホリデーやホテルのリスト、価格、評価などをわずか2クリックで抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、旅行データの収集や整理もスムーズ。分析や比較、旅行計画に最適で、旅行業界のプロやアナリスト、バケーションプランナーにおすすめです。

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データ抽出を一気に加速する準備はできた?

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