Shopifyストア検索

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キーワード、ニッチ、地域、人気度などの条件でShopifyストアを検索。URL・タグ・簡単な要約付きの厳選リストを取得でき、市場調査をスピーディーに進められます。

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Thunderbitでストアデータの発見をもっと速くThunderbitを使えば、Shopifyサイトや各種ディレクトリを素早くスクレイピングし、最小限の設定で必要な項目を構造化して抽出できます。閲覧しながらページやサブページをまたいだ収集も自動化可能です。
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インストール元Chrome Web Store

Thunderbitでストアデータの発見をもっと速く

ThunderbitのAIウェブスクレイパーで、ディレクトリや検索結果、ニッチ別リストからShopifyストア名・URL・カテゴリ・タグを収集。ページネーションのある一覧もまとめて取得し、サブページをたどってより詳しい情報まで抽出できます。さらにPDF、ドキュメント、画像からの抽出も、見やすいテーブルに整形して出力可能です。 抽出後は、要約・分類・フォーマット調整までThunderbitに任せて分析しやすい形にし、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポート。定期実行のスケジュールスクレイピングで調査を最新化し、コード不要で同じワークフローを繰り返し実行できます。

ThunderbitでShopifyストアを見つける方法

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ステップ 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension Download Page からThunderbitの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して開始してください。
step_02.png
ステップ 2拡張機能を開くThunderbitのChrome拡張機能を開き、Shopify Store Finderツールの「Find Shopify Stores」タブを選択します。検索条件を入力してください:キーワード(商品タイプやテーマなど)を追加し、ニッチ/カテゴリを選び、必要に応じて地域も指定します。さらに、人気度フィルター、最近のアクティビティフィルター、取得件数を選んで結果を調整します。
step03.png
ステップ 3「Find Shopify Stores」ボタンをクリック「Find Shopify Stores」ボタンをクリックすると、条件に合うShopifyベースのストア一覧がテーブルで生成されます。出力行には通常、ストア名、URL、説明、タグ、人気度や最近のアクティビティなどの指標(利用可能な場合)が含まれます。テーブルはExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポートでき、CSVまたはJSONとしてダウンロードすることも可能です。

ニッチ・地域・人気度シグナルでShopifyストアを見つける方法を学ぶ

キーワードとニッチでShopifyストアを効率よく発掘

Shopify Store Finderは、キーワードと選択したニッチ/カテゴリをもとに、Shopifyベースのオンラインストアを狙ってリスト化できるツールです。調査・提携先探し・ベンチマークに使える実例が欲しいマーケター、EC運営者、創業者向けに設計されています。手作業で検索して大量のタブを開く代わりに、条件を入力するだけで、ストア名・URL・説明・タグを含む構造化リストを取得できます。
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地域・人気度・最近の動きで結果をさらに絞り込む

都市・州(都道府県)・国を指定して調査対象を絞り、さらに(利用可能な場合)人気度や最近のアクティビティのシグナルで優先度付けもできます。特定市場のストアに絞りたいときや、勢いがありそう/継続的に運営されていそうなブランドに注目したいときに便利です。結果として、GTM戦略、競合セット、アウトリーチ目的に合った、より精度の高いショートリストを作れます。
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EC戦略のために競合とトレンドをリサーチ

出力結果を使って、ニッチ内の競合マップを作成し、よくある商品訴求や、ポジショニング/品揃え/ブランディングの傾向を把握できます。ECチームはストア事例のスワイプファイルを作り、カテゴリの変化を追い、複数ストアを横並びで比較して需要シグナルを検証できます。代理店やコンサルタントにとっても、見込み客の選定や、より刺さる監査・提案準備に役立ちます。
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リードリスト化して、業務フローにそのまま取り込む

取得したストア一覧を、アウトリーチ、提携、仕入れ先調査に使える実務データへ変換できます。Thunderbitなら、URLを起点にサブページスクレイピングで各ストアの追加情報を収集し、テーブルをExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへエクスポート可能。発見から、情報の拡充、共有までを一つの構造化ワークフローでつなげられます。
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Thunderbitについてのユーザーの声

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、ページ送りされた結果もきれいな表に整理されます。コードもCSSも不要で、ロングテール市場の商品データ分析では本当に助かっています。
Miles T.Sales Development ConsultantディレクトリからEmailや電話番号を集めるのにThunderbitを使っています。1クリックで連絡先情報をきれいに抽出でき、SheetsやNotionへの書き出しも数秒です。追加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のおかげで、複数ページにまたがるSKUデータを効率よく監視できます。まず一覧をスクレイピングし、その後Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが私の定義した列にきちんと整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで、不動産の追跡がずっと楽になりました。更新間隔を自然な言葉で伝えるだけで、再設定なしで新しい物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、スクレイピングしたブログ記事を整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出するだけでなく、カテゴリ候補まで提案してくれます。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ニッチなショップの商品を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ています。速くて柔軟で、継続的なメンテナンスや手動修正もいりません。
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、抽出した行の情報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や画像ベースのサイト、無限スクロールのページからデータを抜き出すのにThunderbitを使っています。AIが厄介な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力用テーブルを数秒で作れます。
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