AI搭載Webスクレイピング

Tumblr 爬虫

Tumblr の投稿データを、投稿者情報、いいね数、本文まで含めて抽出し、Excel・Google スプレッドシート・Notion に 2 クリックでエクスポート。コーディングは不要です。

大規模収集の手段をもっと探している?

かんたんお試し:自分で試してみよう。

Thunderbit で Tumblr データを活用しよう

投稿本文やいいね数などの Tumblr データを、手間なく抽出できます。

Tumblr の全体像を丸ごと取得

Tumblr の一覧ページに表示されるのは、あくまで一部の抜粋です。全体を把握するには、投稿本文、投稿者の詳細、関連するメタデータまで必要になります。Thunderbit はリンク先の各投稿ページを自動で巡回し、詳細情報を抽出して新しい列として追加します。これにより、投稿 ID や公開日なども、手動クリックなしでまとめて取得できます。

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Tumblr のデータ収集を自動化

Tumblr のデータは常に変化します。同じブログを何度も開いて再スクレイピングするのは、手間がかかるうえミスも起こりやすい作業です。Thunderbit の定時スクレイピングを使えば、定期的な抽出を自動運転で設定できます。最新のいいね数や投稿本文を Google スプレッドシートへそのまま届けられ、手作業は不要です。

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Tumblr の投稿を 2 クリックで抽出

コードも CSS セレクターも必要ありません。Thunderbit なら、たった 2 クリックで Tumblr データを抽出できます。投稿タイプ、投稿者、本文、いいね数など、欲しい項目を指すだけで、Thunderbit のセマンティック AI が関連フィールドを見つけて自動でまとめて取得します。

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Thunderbit は従来の Tumblr スクレイパーと何が違うのか?

レイアウトが変わっても、予期せぬ変更があっても、Tumblr データをストレスなく抽出できます。

従来のスクレイパー

昔ながらのやり方
Tumblr のレイアウト更新で、固定の CSS セレクターに依存するスクレイパーはすぐ壊れてしまいます。
多くのスクレイパーは Tumblr の無限スクロールに対応できず、ブログ内の大量の投稿を取りこぼします。
画像や動画リンクの抽出には複雑な手動設定が必要で、最初から対応していないツールも少なくありません。
Tumblr が HTML 構造を更新するたびに、スクレイパーを一から書き直して保守し直す必要があります。
個別投稿ページからデータを取得するには、投稿形式ごとにカスタムコードを書く必要があります。
AI の強み

Thunderbit AI

より賢いアプローチ
Thunderbit のセマンティック AI は、配置ではなくページの意味を読み取るため、Tumblr のレイアウト変更にも自動で適応します。
自動ページ送り機能が標準搭載されており、Tumblr の無限スクロールにも含めて全ページをまとめて抽出できます。
Thunderbit は Web ページ、PDF、画像からデータを取得できるため、画像や動画が多い Tumblr コンテンツも簡単に収集できます。
AI が Tumblr の変化に自動対応するので、定時スクレイピングも継続して安定稼働し、保守の手間がほとんどかかりません。
サブページ抽出により、Thunderbit は各 Tumblr 投稿ページへアクセスし、詳細を取り出して、きれいな列に整理します。

私たちの言葉だけでなく

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よくある質問

関連 ユースケース

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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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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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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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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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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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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。

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