Wikipediaスクレイパー
大手企業のプロフェッショナルに信頼されています
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
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より賢いアプローチ私たちの言葉だけではありません
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もっと見る。
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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ユナイテッド航空スクレイパー
United Airlines のフライト番号、到着時刻、出発空港などのデータを、指差しとクリックだけで収集。あとは Thunderbit の AI にお任せください。
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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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PeopleWhizスクレイパー
ThunderbitのPeopleWhizスクレイパーを使えば、AIによる列提案で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。氏名、連絡先、所在地などを調査、マーケティング、リード獲得に活用しましょう。PeopleWhizのデータを、構造化されたデータセットへすばやく効率的に変換できます。
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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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UpCityスクレイパー
ThunderbitのUpCityスクレイパーを使えば、UpCityに掲載されている広告代理店のリストやレビュー情報を効率的に抽出できます。AIによるフィールド提案機能で、代理店名、所在地、評価、連絡先、詳細なレビュー内容などを素早く収集可能。マーケター、リサーチャー、経営者がUpCityのデータを体系的に分析・活用したいときに最適なツールです。
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