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
指すだけでWikipediaデータを即抽出
Wikipediaから手作業でデータをコピーするのは面倒です。Thunderbitなら、インフォボックスデータ、記事本文、カテゴリなどをコード不要で取得できます。欲しいデータを指して、2回目のクリックでThunderbitが項目を学習し、抽出します。複雑な設定やCSSセレクタは不要です。
ThunderbitはWikipediaのレイアウト変更に適応します
Wikipediaのレイアウトは常に変わっているように見え、従来のスクレイパーを壊しがちです。ThunderbitはセマンティックAIで、固定されたセレクタではなくページの意味を理解します。そのためレイアウト変更にも自動で適応し、スクレイパーを何度も修正しなくても、記事本文、参考文献、その他のデータを継続して取得できます。
Wikipediaデータを各種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ペする時間をもう無駄にしないでください。Thunderbitなら、抽出したデータをGoogle スプレッドシート、Notion、Airtableへワンクリックでエクスポートできます。すでに使っているツールへWikipediaのデータを取り込む、最速の方法です。
Wikipediaのスクレイピングに苦戦していませんか？
Wikipediaデータの抽出でThunderbitが従来のスクレイパーを上回る理由をご覧ください。
従来のスクレイパー
これまでのやり方Thunderbit
より賢いアプローチ言葉だけでなく、実際の声をご覧ください
Thunderbitに対するユーザーの声をご覧ください。
よくある質問
関連 活用例
ThunderbitのWebスクレイパーの活用例をさらに見る
HKTVmall スクレイパー
HKTVmall の商品一覧から、商品名・価格・顧客評価まで数クリックで収集。複雑な設定は不要です。
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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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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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楽天トラベルスクレイパー
Thunderbitの楽天トラベル スクレイパーは、楽天トラベルのホテル一覧や詳細ページからデータを抽出できるツールです。AIによるフィールド自動提案機能で、ホテル名、料金、評価、部屋タイプ、設備情報などを素早く収集可能。旅行代理店やリサーチャー、旅行データを活用したい企業に最適です。
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Substackスクレイパー
Substackの購読者数、記事タイトル、公開情報を、きれいなスプレッドシートにまとめましょう。コードは不要で、構造化はAIが行います。
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TripAdvisor ビジネスリスティングスクレイパー
ThunderbitのTripAdvisorビジネスリストスクレイパーを使えば、TripAdvisorのビジネスリスト、リソースハブ、オーナーフォーラム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、リソース名、URL、説明文、フォーラムトピック、投稿者、投稿内容などを素早く収集でき、リサーチやマーケティング、分析に活用できます。
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