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
ThunderbitのWebスクレイパーの活用例をもっと見る。
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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Amarillas.com スクレイパー
ThunderbitのAmarillas.comスクレイパーは、Amarillas.comに掲載されているモーテルやレストランなどの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、ビジネス名・所在地・連絡先・評価・レビューなどを素早く収集でき、リサーチやマーケティング、リード獲得に活用できます。
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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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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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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。
詳しく見る ->データ抽出をさらに強化する準備はできた？
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