プラットフォーム横断の公開データ取得に対応したソーシャルメディアスクレイパー
ワークフローを作り直さずに公開ソーシャルデータを収集
AI にレイアウト変更を任せ、URL リストをまとめて処理し、より深い項目が必要なときはリンク先ページも開けます。
ページレイアウトが変わっても収集を継続
Thunderbit は固定セレクターだけに依存せず、画面上のラベルと内容を読み取ります。公開プロフィールや投稿の見た目が変わっても、手作業での修正を大きく減らせます。
プロフィールURLや投稿URLを一括処理
調査したい公開ページを貼り付けて、まとめて処理できます。ユーザー名、キャプション、日付、表示されているエンゲージメントを、確認やエクスポートしやすい行データとして取得できます。
リンク先の情報も同じテーブルに集約
一覧ページが入口にすぎない場合でも、サブページのスクレイピングでアクセス可能なプロフィールや投稿を開き、求める表示情報を新しい列として追加できます。
プラットフォームごとにソーシャルスクレイパーを作り直すのはもうやめましょう
従来のツールは各レイアウトを個別に実装します。Thunderbit は 1 つの AI ワークフローで、各プラットフォームの画面上のラベルをそのまま扱います。
プラットフォーム別スクレイパーの寄せ集め
ソースが増えるたびに設定も増える選んだ公開ページのための1つのエージェント
Thunderbit が必要な項目に合わせて柔軟に対応公開ソーシャル調査に役立つ30の項目
取得できる項目や指標名はプラットフォームによって異なります。取得した値の横には、必ず取得元プラットフォーム名とページ種別を添えてください。
- プラットフォーム名
- 取得元ページの種類
- 取得元URL
- プロフィールID
- プロフィールユーザー名
- プロフィール表示名
- プロフィールURL
- プロフィール画像URL
- プロフィール自己紹介
- プロフィールサイトURL
- プロフィール認証ステータス
- フォロワー数
- フォロー数
- 登録者数
- 投稿ID
- 投稿URL
- 投稿本文またはキャプション
- 投稿公開日
- 投稿タイプ
- メディアタイプ
- 主要メディアURL
- ハッシュタグ一覧
- メンションされたアカウント
- 投稿のいいね数
- 投稿のコメント数
- 投稿のシェア数
- 投稿の閲覧数
- コメントID
- コメント本文
- コメント投稿者のユーザー名
Hear how teams use one scraper across the web
Thunderbit users share how they collect public data from changing pages without maintaining a separate tool for every source.
説明可能なソーシャルメディアデータセットを作るための質問
範囲、指標の意味、公開アクセス、スキーマ設計をプラットフォーム横断で整理します。
Switch to a platform-specific scraper when precision matters
Use dedicated TikTok comments, Telegram channel, Patreon membership, YouTube, Instagram, or X pages when the task depends on platform-only entities, fields, or interaction patterns.
Minds スクレイパー
ThunderbitのMindsスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能でMindsのニュースフィードやグループメンバーのデータを手軽に抽出できます。投稿タイトルや投稿者名、いいね数、コメント数、グループメンバーの情報などを収集し、リサーチやマーケティング、コミュニティ分析に活用可能。構造化されたMindsデータをスピーディーかつ効率的にエクスポートできます。
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MeWeスクレイパー
ThunderbitのMeWeスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能でMeWeのユーザープロフィールやグループ投稿からデータを抽出できます。プロフィール名、自己紹介、参加日、投稿内容、いいね数、コメント数などを収集でき、リサーチやマーケティング、分析に最適です。MeWeの構造化データを求めるマーケター、研究者、企業におすすめのツールです。
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Parlerスクレイパー
ThunderbitのParlerスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能を活用し、Parlerの検索結果やハッシュタグリストからデータを抽出できます。検索ワード、ユーザー投稿、ハッシュタグ、人気スコアなどを収集し、リサーチやマーケティング、コンテンツ分析に活用可能。マーケターやリサーチャー、Parlerの構造化データを求める企業に最適なツールです。
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Element スクレイパー
ThunderbitのElementスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能を活用し、Element Synapse管理者ルームからデータを抽出できます。メッセージID、送信者名、タイムスタンプ、メッセージ内容、添付ファイルなどを効率的に収集し、分析やモニタリングに役立てられます。開発者やコミュニティ管理者、研究者など、Elementの構造化データを必要とする方に最適なツールです。
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Odnoklassniki スクレイパー
ThunderbitのOdnoklassnikiスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能を活用し、Odnoklassnikiのグループやゲームリストからデータを抽出できます。グループ名、説明、メンバー数、ゲームの詳細や評価など、リサーチやマーケティング、分析に役立つ情報を効率的に収集可能。Odnoklassnikiの構造化データを求めるマーケター、リサーチャー、企業に最適なツールです。
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Triller スクレイパー
ThunderbitのTrillerスクレイパーを使えば、Trillerのブログページやクリエイターコレクティブのプロフィールからデータを抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、ブログタイトル、公開日、著者名、クリエイタープロフィール、フォロワー数などを素早く収集でき、リサーチやマーケティング、分析に役立ちます。
詳しく見る ->データ抽出を一気に加速する準備はできた？
すでに20万人以上のプロがThunderbitでWebスクレイピング業務を自動化しています。
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