Wikipediaスクレイパー
大手企業のプロフェッショナルに選ばれています
2クリックでWikipediaデータを抽出
クリックするだけでWikipediaデータを即取得
Wikipediaからデータを手作業でコピーするのは手間がかかります。Thunderbitなら、インフォボックスの情報、記事本文、カテゴリなどをノーコードで取得できます。欲しいデータを指してクリックするだけで、2回目のクリックでThunderbitが項目を学習し、抽出を開始します。面倒な設定やCSSセレクタは不要です。
Wikipediaのレイアウト変更にもThunderbitが自動対応
Wikipediaはレイアウトが変わることが多く、従来のスクレイパーが壊れがちです。Thunderbitは固定のセレクタではなく、ページの意味を理解するセマンティックAIを採用しています。そのため、レイアウトが変わっても自動で適応し、記事本文、参考文献、その他のデータを修正作業なしで取り続けられます。
Wikipediaデータを普段のツールへエクスポート
Wikipediaの表データや外部リンクを、スプレッドシートへコピー＆ペーストする作業に時間を使うのはもうやめましょう。Thunderbitなら、抽出したデータをGoogle Sheets、Notion、Airtableへワンクリックで出力できます。すでに使っているツールへ、Wikipediaの情報を最速で取り込める方法です。
Wikipediaの抽出がうまくいかず困っていませんか？
Wikipediaのデータ抽出で、Thunderbitが従来型スクレイパーより優れている理由をご覧ください。
従来型スクレイパー
これまでのやり方Thunderbit
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よくある質問
関連 活用シーン
Thunderbit のWebスクレイパーの活用事例をもっと見る。
Trustpilotスクレイパー
たった数クリックでTrustpilotのレビュー内容、評価、レビュアー名を取得できます。コーディングは不要です。
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DialIndia スクレイパー
ThunderbitのDialIndiaスクレイパーは、DialIndiaのビジネスプロフィールや旅行ディレクトリから、AIによるフィールド提案機能を活用してデータを抽出できます。ビジネス名、連絡先、所在地、説明文などを、リサーチやマーケティング、リード獲得のために数クリックでまとめて取得可能です。
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PeopleWhiz スクレイパー
ThunderbitのPeopleWhizスクレイパーは、AIによるフィールド提案機能でPeopleWhizの検索結果やプロフィールからデータを抽出できます。リサーチやマーケティング、リード獲得のために、名前・連絡先・所在地などの情報を効率よく収集。PeopleWhizのデータを素早く構造化データに変換します。
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ReverseAustralia スクレイパー
ThunderbitのReverseAustraliaスクレイパーは、ReverseAustraliaの苦情やコメントページから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、電話番号、苦情の詳細、コメント内容、ユーザー名などを素早く収集し、分析やリサーチに活用できます。マーケター、リサーチャー、企業が構造化されたフィードバックデータを効率的に集めたいときに最適です。
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Herold スクレイパー
ThunderbitのHeroldスクレイパーを使えば、Heroldの企業や人物検索結果からわずか2クリックでデータを抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、企業名、住所、電話番号、メールアドレスなど、リード獲得やリサーチ、マーケティングに役立つ情報を効率的に収集可能。営業チームやマーケター、リサーチャーがHeroldの構造化データを手軽に取得したいときに最適なツールです。
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ホワイトページスクレイパー
ThunderbitのWhite Pagesスクレイパーは、AIによるフィールド自動提案機能でWhite Pagesの電話帳やビジネスリストからデータを抽出できます。リード獲得やマーケティング、リサーチに役立つ名前・電話番号・住所・ウェブサイトURLを数クリックでまとめて取得可能です。
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