Google ショッピングスクレイパー
Google ショッピングスクレイパー
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Google ショッピングの検索結果を、見やすい商品テーブルに変換します。価格、販売店、評価、レビュー数、送料、リンクを取得でき、競合調査や市場トレンドの把握に最適です。
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
閲覧しながら商品データを自動収集Thunderbit を使えば、AIによる項目認識と自動抽出で Google ショッピングやその他のサイトから素早くデータを収集できます。抽出した構造化データは、数クリックで Sheets、Airtable、Notion にエクスポート可能です。
インストール元Chrome Web Store
閲覧しながら商品データを自動収集
Thunderbit の AI Web Scraper Chrome 拡張機能を使って、Google ショッピングのページから商品名、価格、販売店、評価、リンクをまとめて取得できます。AI Suggest Fields で複雑なページも整理し、ページ送りにも対応。さらに、サブページをたどって詳細な商品情報を補完できます。
Web サイトだけでなく、サブページ、PDF、ドキュメント、画像からもデータを収集し、AIで要約・分類・整形して分析しやすい表に変換します。Google Sheets、Airtable、Notion へ直接出力でき、CSV や JSON としてダウンロードしてレポートやモニタリングにも活用できます。
Thunderbit を使って Google ショッピングの結果を抽出する方法
STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension ダウンロードページ から Thunderbit Chrome 拡張機能をダウンロードしてインストールします。インストール後、ログインするか無料アカウントを作成すればすぐに始められます。
STEP 2拡張機能を開くChrome で Google ショッピングの検索結果ページを開くか、https://www.google.com/search?tbm=shop&q=wireless+earbuds のような Google ショッピング結果の URL を用意します。Thunderbit の拡張機能アイコンをクリックして Thunderbit を開き、Google Shopping Scraper を選択してください。ツールパネルで Google ショッピング結果の URL を「Paste Google Shopping Results URL」欄に貼り付け、正しい市場に合わせて「country」と「language」を選択し、抽出したい「number_of_results」を入力します。
STEP 3「Scrape Google Shopping」ボタンをクリック「Scrape Google Shopping」ボタンをクリックして抽出を開始します。Thunderbit が商品データを表形式で収集し、Product Name、Product URL、Current Price (USD)、Original Price (USD)、Rating (Max 5)、Number of Reviews、Retailer を含む構造化データを作成します。表が生成されたら、Excel、Google Sheets、Airtable、Notion にエクスポートするか、CSV または JSON としてダウンロードして分析やレポートに活用できます。
Google ショッピングの商品データを構造化テーブルに抽出する方法
URL から Google ショッピング結果を抽出
Google ショッピングの結果 URL を貼り付けるだけで、Thunderbit が構造化された商品一覧をきれいな表に抽出します。Product Name、Product URL、Current Price、Original Price、Rating、Number of Reviews、Retailer などの重要項目を取得できます。これにより、e コマース担当者、アナリスト、マーケターは、Google ショッピングの結果ページから競合価格や品揃え情報を集める際の手作業のコピー＆ペーストを避けられます。
国・言語・件数を揃えて結果を標準化
分析したい市場に合わせて国と言語のコンテキストを選び、取得件数も 10 件、50 件、100 件など必要に応じて設定できます。これにより、地域ごとの同条件比較がしやすくなり、ローカル表記が原因の解析ミスを減らし、レポート用にデータセットを標準化できます。複数市場で価格、プロモーション、販売店の掲載状況を追うチームに特に便利です。
競合価格とプロモーションを継続モニタリング
出力された表を使って Current Price と Original Price を比較し、値引きを見つけ、特定キーワードでどの販売店が買い物カゴを取っているかを把握できます。e コマースチームやブランドチームは、定期実行でスクレイパーを走らせることで価格履歴を作成し、急な値下げを検知し、MAP 遵守の確認にも役立てられます。Product URL フィールドがあるため、変更があった商品の個別確認もすばやく行えます。
市場調査を実行し、分析に使えるデータセットを作成
価格や販売店に加えて、評価やレビュー数も取得することで、カテゴリ内の商品ポジショニングや需要の兆しを評価できます。アナリストはこのデータセットを使って、キーワードごとの上位商品を比較したり、販売店の掲載状況を確認したり、優先的にアプローチすべき相手や提携候補を絞り込んだりできます。抽出後は、表を Excel、Google Sheets、Airtable、Notion に出力するか、CSV または JSON としてダウンロードして BI やレポート業務に活用できます。
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AI営業メール自動生成ツール
無料のAIセールスメールジェネレーターを使えば、わずか数秒でパーソナライズされた営業メールを作成できます。営業チームや起業家に最適なツールです。今すぐお試しください。ThunderbitのAIツールで営業活動をさらに強化しましょう。
画像からExcelへの変換ツール
テーブルやレシート、リストの画像を、Excelに簡単にエクスポートできる構造化JSON配列に変換します。手作業でのデータ入力を省き、正確性も確保できます。
Amazonレビューエクスポーター
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、詳細なレビュー情報を自動で抽出。レビュアー情報や評価などを、分析しやすい表形式ですぐに取得できます。
商品詳細情報スクレイパー
Amazon、Walmart、Shein、Lazada、Zalando などのECサイトから商品情報を自動取得できます。商品名、ブランド、価格、画像、評価、レビューなどを整理された形式で収集し、すぐに分析やエクスポートが可能です。
電話番号エクストラクター
ウェブページ、ファイル、テキストから電話番号を素早く抽出。数秒で整理されたリストを作成でき、連絡先リストの作成やデータの確認に最適です。
Amazon商品スクレイパー
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、商品情報を抽出できます。商品名、価格、評価などを整理された表形式で取得し、すぐにエクスポートや確認に活用できます。
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Thunderbit を使ったユーザーの声
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit で競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」を押すだけで、ページネーションされた結果からきれいな表を作ってくれます。コードも CSS も不要。長尾市場の商品データ分析で大幅な時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスや電話番号を取るのに Thunderbit を使っています。1クリックで整理された連絡先情報を抽出でき、Sheets や Notion への出力も数秒です。余計な設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit は複数ページにまたがる SKU データの監視に役立っています。商品一覧をスクレイプしたあと、Subpage Scraping で詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AI がすべてを、私が定義した列に整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbit の Scheduled Scraper で不動産の追跡がぐっと楽になりました。間隔を自然な英語で書くだけで、設定を触り直さずに最新の物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルでとても実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbit の Field AI Prompts を使って、スクレイプしたブログコンテンツの整形やタグ付けをしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリ提案までしてくれます。動的サイトやサブページにも強く、構造化された SEO データセット作成に最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチ店舗の商品SKUを Thunderbit で追跡しています。Cloud Scraping なら一度に50ページ処理でき、ログインが必要なサイトではブラウザモードに切り替えます。速くて柔軟で、継続的な保守や手作業の修正も不要です。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit の AI Autofill は本当に助かります。連絡先を抽出したあと、そのままブラウザ上でリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、抽出済みの行を使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールのページからのデータ抽出に Thunderbit を使っています。AI が扱いにくい形式も整理し、すぐにエクスポートできる表にしてくれるので、Google Sheets や Airtable に数秒で送れます。
Taryn W.Growth Strategist@Thunderbit で競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」を押すだけで、ページネーションされた結果からきれいな表を作ってくれます。コードも CSS も不要。長尾市場の商品データ分析で大幅な時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスや電話番号を取るのに Thunderbit を使っています。1クリックで整理された連絡先情報を抽出でき、Sheets や Notion への出力も数秒です。余計な設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
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Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールのページからのデータ抽出に Thunderbit を使っています。AI が扱いにくい形式も整理し、すぐにエクスポートできる表にしてくれるので、Google Sheets や Airtable に数秒で送れます。
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