AI搭載のWebスクレイピング

TikTokスクレイパー | 即時データ抽出

複雑なワークフロー作りはもうやめて、結果の確認にすぐ移りましょう。Thunderbit の Visual & Semantic AI は、TikTokページを人の目線で理解するため、手作業のルール設定やHTML解析は不要です。たった2クリックで、Web上のデータをきれいなスプレッドシートに変換できます。
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ThunderbitでTikTokデータを解放しよう

動画データを一括で自動取得

チームがThunderbitを選ぶのは、手作業のコピペにうんざりしているからです。Thunderbitでは、動画タイトル、作成者、いいね数など、必要なデータを指してクリックするだけ。2クリックでまとめて抽出できます。面倒な作業なしで、必要なTikTokデータを手に入れましょう。

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整った動画データを、手間なく取得

スクレイピングしたいTikTokページを開くだけでOK。AIが関連するデータ項目を自動で見つけ、きれいに整理してくれます。取得したTikTok動画データは、Google Sheets、Notion、Airtableにエクスポートできます。

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数秒で使える動画データ

何百ものTikTokページを手作業でクリックし続ける必要はありません。Thunderbitはページ送りを自動で検出して追跡し、複数ページにまたがるデータをまとめて取得します。面倒な手作業なしで、必要な情報をすべて集められます。

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Tiktokのスクレイピングに苦労していませんか?

ThunderbitがTikTokデータのスクレイピングを、いかにシンプルで安定したもの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
TikTokのレイアウト変更でスクレイパーがすぐ壊れる
複雑で入れ子になったHTMLは扱いにくい
ページ送りが不安定で信頼しづらい
動画URLがコードの奥深くに埋もれている
ログイン制限でアクセスが頻繁に止まる
AIの強み

Thunderbit AI

より賢いアプローチ
Semantic AI がレイアウト変更に柔軟対応
AIが2クリックでデータ項目を検出
自動ページ送りが複雑な構造にも対応
サブページスクレイピングで動画URLを抽出
ログイン後のページも簡単にスクレイピング

私たちの言葉だけで判断しないでください

Thunderbitについてユーザーの声をご覧ください。

よくある質問

関連 活用シーン

ThunderbitのWebスクレイパーの他の活用例もチェックしましょう。

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

シンプルなスクレイパーを使って、Substackの出版物から登録者数、記事タイトル、媒体説明をコード不要で取得できます。

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People-Search スクレイパー

People-Search スクレイパー

Thunderbit People-Search スクレイパーは、People-Search のプロフィールや電話番号検索ページから構造化データを抽出できるツールです。AIによるフィールド提案機能で、名前・住所・電話番号・メールアドレスなどを素早く収集。リサーチやマーケティング、リード獲得に最適で、公開情報や連絡先を探すマーケターやリサーチャー、企業におすすめです。

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iBegin スクレイパー

iBegin スクレイパー

ThunderbitのiBeginスクレイパーを使えば、iBeginサイト上のビジネス検索結果や詳細な企業情報を抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、企業名・連絡先・住所・評価などを素早く収集し、リード獲得やリサーチ、マーケティング分析に活用できます。

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BestPrice GR スクレイパー

BestPrice GR スクレイパー

ThunderbitのAI搭載BestPrice GR スクレイパーを使えば、BestPrice.grから商品リストや価格、詳細情報を数クリックで抽出できます。営業・マーケティング・ECチームが、構造化されたデータを素早く効率的に収集したいときに最適です。

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Traderaスクレイパー

Traderaスクレイパー

ThunderbitのTraderaスクレイパーは、Traderaのリスティングや商品ページからデータを簡単に抽出できるツールです。AIによるフィールド提案機能で、商品名、価格、カテゴリ、画像、説明文などを効率よく収集し、分析や在庫管理に活用できます。EC事業者、コレクター、リサーチャーなど、Traderaの構造化データを求める方に最適です。

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