





















































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。
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。

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。

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。

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。
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。
In these user videos, real projects move from repetitive browsing to structured data that is ready to review.
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。
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。
無料トライアルでは8ページ分の無制限クレジットが使えます。