TikTokコメントスクレイパー
手作業のコピペなしで TikTok のコメントスレッドを収集
動画リストから始めて、必要に応じて Thunderbit を他でも使い回し、プロフィール情報は必要なときだけ追加できます。
TikTok 動画の一覧を処理
調査したい公開動画 URL を貼り付けるだけで、Thunderbit が表示されているコメント、ユーザー名、いいね数、返信、タイムスタンプを、動画ごとに開かず一つの表にまとめます。
同じスクレイパーを TikTok 以外でも活用
調査対象が別のSNSやウェブサイトに移っても、Thunderbit をそのまま使えます。AI が表示中のページから項目を提案するため、ソースごとに個別のスクレイパーを用意する必要はありません。
サブページから公開プロフィール情報を追加
投稿者プロフィールが重要な場合はサブページスクレイピングを使えます。Thunderbit はアクセス可能なプロフィールリンクを巡回し、表示されている ID、自己紹介、フォロワー数などを追加できます。余計な情報を全プロジェクトに入れる必要はありません。
TikTok のコメント取得に、壊れやすいスクレイパーは不要です
動的なフィードと返信は、セレクタベースのツールに保守負担を生みます。Thunderbit の AI はページそのものを読み取ります。
TikTok のレイアウトに縛られたルール
コメント収集は保守作業になりがちThunderbit AI が整えるコメント行
AI エージェントが開いている動画を読み取りますTikTok コメント調査の項目
表示されているコメント、返信、選択した動画や投稿者のコンテキストを取得します。削除済み、非表示、未読み込みのデータは復元されません。
- コメント ID
- コメント本文
- コメント作成日時
- コメントいいね数
- コメント返信数
- 親コメント ID
- コメント投稿者の表示名
- コメント投稿者のユーザー名
- コメント投稿者のプロフィール URL
- 投稿者がいいねしたかどうか
- ピン留めコメントかどうか
- トップレベルか返信かの区分
- 動画 ID
- 動画 URL
- 動画説明文
- 動画作成日時
- 動画投稿者のユーザー名
- 動画投稿者の表示名
- 動画投稿者のプロフィール URL
- 動画投稿者の認証ステータス
- 動画投稿者の自己紹介
- 動画の長さ
- 音楽 ID
- 動画のハッシュタグ
- メンションされたユーザー
- 動画再生数
- 動画いいね数
- 動画コメント数
- 動画シェア数
- 返信スレッド URL
Watch marketers and researchers put Thunderbit to work
In these user videos, real projects move from repetitive browsing to structured data that is ready to review.
TikTok コメントスクレイパーに関する質問
表示されるスレッド、動画コンテキスト、プライバシーの境界をどのように扱うか。
Compare conversations across TikTok videos
Build a relevant video set first, then add visible comments and reply threads to the clips that matter.
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。
詳しく見る ->
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。
詳しく見る ->
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？
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