Framer スクレイパー

Thunderbit の Framer スクレイパーは、AI を使って Framer のテンプレート一覧や Showcase ページを、扱いやすい構造化データに変換します。Framer のページを開いて AI Suggest Columns をクリックすると、Thunderbit の AI がページ内容を読み取り、必要な表（テーブル）を自動で作成。あとは Scrape を押すだけでデータを行として収集し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion へエクスポートできます。

🧩 Framer Scraper とは

Framer スクレイパーは、 のテンプレートカテゴリや Framer Showcase などのページから情報を抽出し、スプレッドシートにそのまま使える形に整える AIウェブスクレイパー です。（AI 搭載の Web スクレイピング Chrome 拡張）を使えば、一覧ページの取得はもちろん、ページネーション対応、さらに Subpage Scraping で各テンプレート／Showcase の詳細ページまで自動で開いて、タグ、説明文、プレビューリンクなどのメタデータを追加してデータを充実させられます。

🧲 Framer で何をスクレイピングできる？

Framer にはインスピレーションや再利用できる素材が豊富に揃っていますが、大量データの一括エクスポートを前提には作られていません。Thunderbit の を使えば、競合調査、デザイントレンドの追跡、コンテンツ企画、社内ライブラリ作成などに向けて、テンプレート／Showcase の情報をまとめて収集できます。

カテゴリ別のデザイントレンド分析

Framer のカテゴリページ（例：ポートフォリオ用テンプレート）をスクレイピングして、デザインの傾向、タグ、レイアウト、訴求の仕方などを特定の領域に絞って分析できます。

対象ページ:

手順:

1. をインストールし、アカウント登録します。
2. 取得したいページへ移動します（例：）。
3. AI Suggest Columns をクリックして、推奨のカラム名とデータ型を生成します。
4. Scrape をクリックして実行し、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion にエクスポートします。

カラム例

ハイエンドな Showcase サイト分析

Framer Showcase をスクレイピングして、質の高いサイト事例のデータセットを作成できます。インスピレーション収集、アウトリーチ、競合ベンチマークに役立ち、スタイル／業界／インタラクションの特徴などで分類したい場合にも便利です。

対象ページ:

手順:

1. をインストールし、アカウント登録します。
2. 取得したいページへ移動します（例：）。
3. AI Suggest Columns をクリックして、ページから構造化テーブルを生成します。
4. Scrape をクリックして結果を収集し、CSV/JSON でダウンロード、または各種ツールへエクスポートします。

カラム例

🎯 Framer ツールを使う理由

Framer を「眺める」だけで終わらせず、検索・フィルタ・共有できる再利用可能なデータセットとして蓄積できます。

• デザインチーム: から社内のインスピレーションライブラリを作り、レイアウト／タイポグラフィ／インタラクションなどでタグ付け。
• 制作会社・エージェンシー: 競合のポジショニングを追跡し、提案書やムードボード、ヒアリング用の参考事例を収集。
• マーケティングチーム: などのカテゴリを横断して、見出し、社会的証明、価格、CTA の設計を分析。
• EC 運用: テンプレート候補を集め、商品ページ／LP／導線のパターンを比較。
• 営業・パートナーシップ: スタジオ／クリエイターのリストを作り、サブページ情報で補強してアウトリーチに活用（サイト規約とプライバシーに配慮）。

Thunderbit はビジネス用途のワークフロー向けに設計されており、コード不要で、短時間で「収集→整形→エクスポート」まで完了します。

🧭 Framer Chrome 拡張の使い方

1. Thunderbit Chrome Extension をインストール: から入手し、アカウントを作成します。
2. 抽出したい Framer ページへ移動: 例： のようなカテゴリページ、または 。
3. AI 搭載スクレイパーを起動: AI Suggest Columns で項目を生成し、必要に応じてカラム名／データ型を調整してから Scrape をクリックします。

Tip: 一覧を取得した後に Subpage Scraping を使うと、各テンプレート／Showcase の詳細ページを Thunderbit が自動で巡回し、説明文全文、外部リンク、各種メタデータなどの追加項目を付与できます。「カードの一覧」から「分析できるデータセット」へ最短で引き上げる方法のひとつです。

💳 Framer の料金（クレジット）

Thunderbit はシンプルなクレジット制です:

• 1 クレジット = 結果テーブルの 1 行。
• AI によるスクレイピング（AI Suggest Columns を含む）は無料プランから利用できます。
• 毎月 6 ページまで無料でスクレイピング可能。無料トライアルを開始すると、有料プランを選ぶ前に 10 ページまで無料で試せます。

Framer のカテゴリや Showcase をページネーション＋サブページで取得する場合、収集する行数（およびサブページで補強する件数）に応じてクレジット消費が増えます。

有料プラン（月額／年額）は利用ボリュームに合わせて選べ、定期的に使うなら 年額プランが割安になることが多いです。詳細は で比較できます。

CSV/JSON への 無料エクスポートに加え、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion への直接エクスポートにも対応しています。

❓ FAQ

1. AI Powered Framer Scraper とは？
   AI Powered Framer Scraper は、Thunderbit の を使って、テンプレートカテゴリや Showcase などの Framer ページから構造化データを抽出するスクレイパーです。カードやリンクを手作業でコピーする代わりに、AI Suggest Columns を押すだけでページを表に変換し、そのままエクスポートできます。

2. Thunderbit とは？
   は、Web サイト、PDF、画像からデータを抽出して構造化できる AI 搭載の Chrome 拡張です。ビジネスユーザー向けに、素早いセットアップ、安定した抽出、Google Sheets／Airtable／Notion などへの簡単なエクスポートを重視して作られています。

3. テンプレート一覧ページと、個別の詳細ページの両方を取得できますか？
   はい。まず一覧ページでタイトル、タグ、URL などを取得し、その後 Subpage Scraping で各テンプレート詳細ページを開いて項目を追加できます。一覧カードだけでは情報が足りない場合に有効です。

4. Framer のページネーションや無限スクロールにはどう対応しますか？
   Thunderbit は Pagination Scraping に対応しており、クリック式のページネーションや無限スクロールのパターンも扱えます。スクロールに応じて要素が追加読み込みされる場合でも、リストが増えるたびに行を継続収集するよう設定できます。

5. Framer からスプレッドシートへ、どんなデータをエクスポートできますか？
   テキスト（タイトル、タグ、説明文）、URL（テンプレートリンク、プレビューリンク、外部サイトリンク）、画像（サムネイル／カバー）などをエクスポートできます。Thunderbit はテキスト、数値、日付、URL、画像といった一般的なデータ型に対応しているため、Excel や Google Sheets でもデータが崩れにくいです。

6. Framer の画像を Airtable や Notion にエクスポートできますか？
   はい。画像フィールドを Airtable／Notion に出力する際、Thunderbit は画像を出力先のメディアライブラリへアップロードできるため、ベース／ワークスペース上で直接確認できます。ビジュアル中心のインスピレーション DB を作るときに便利です。

7. Framer のようなデザインギャラリーで、AI Suggest Columns の精度は？
   AI Suggest Columns はページ構造を読み取り、表示されている情報（タイトル、タグ、リンクなど）に合う項目を提案するよう設計されています。タグを正規化したリストにしたい、特定のメタデータラベルだけを抜きたい、といった要件がある場合は、スクレイピング前にカラム名の変更やフィールド設定の調整で精度を高められます。

8. 継続監視のために Framer のスクレイピングをスケジュールできますか？
   はい。スケジュールスクレイパー を使えば、定期実行で変化を追跡できます（例：カテゴリに新しいテンプレートが追加された、Showcase の掲載が増えた等）。トレンド追跡、競合モニタリング、社内ライブラリの更新に役立ちます。

9. Framer から最大 500 行程度を取得する最適な方法は？
   一覧ページから開始し、ページネーション／無限スクロールの収集を有効化し、カラムは必要最小限に絞るのがおすすめです。そのうえで、補強が必要な行だけに Subpage Scraping を使うと、クレジット消費を抑えつつ実行時間も読みやすくなります。

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