Trustpilotレビュー スクレイパー
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あらゆる企業のTrustpilotレビューを抽出し、分析しやすい構造化データへ変換します。
TrustpilotのURLを入力
企業名またはドメインを入力
数百のウェブページからワンクリックでデータを取得するなら、Thunderbit Chrome 拡張機能をご利用ください。この作業を AI に任せたい場合は、Thunderbit APIまたはThunderbit MCPをご利用ください。作業全体を任せたい場合は、Web スクレイピングサービスをご利用ください。
Trustpilotレビューを素早くスクレイピングThunderbitを使ってAIでTrustpilotのレビュー ページをスクレイピングし、コピペなしで構造化されたフィードバックを収集できます。評価、日付、レビュアー名、本文を数クリックで取得可能です。
インストール元Chrome Web Store
Trustpilotレビューを素早くスクレイピング
Webサイト、サブページ、PDF、ドキュメント、画像からレビューをスクレイピングし、レビュアー名、評価、日付、タイトル、本文、企業からの返信などの構造化フィールドを抽出します。
AIでレビュー データを要約・分類・整形し、Sheets、Airtable、Notionへすぐにエクスポートして、分析とレポート作成を高速化できます。
Thunderbitを使ってTrustpilotレビューをスクレイピングする方法
STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome拡張機能の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して始めましょう。
STEP 2拡張機能を開くスクレイピングしたいTrustpilotの企業ページまたはレビュー ページを開くか、ツールフォームに企業名またはドメインを入力します。Thunderbit拡張機能でTrustpilotレビュー スクレイパーを選び、URLまたは企業名、レビュー件数、言語、必要に応じて日付範囲を入力します。
STEP 3「Trustpilotレビューをスクレイピング」をクリック「Trustpilotレビューをスクレイピング」ボタンをクリックします。Thunderbitがレビュアー名、評価、レビュータイトル、レビュー本文、レビュー日、企業からの返信などのレビュー データを構造化テーブルに収集します。完了後は、結果をCSVまたはJSONにエクスポートして、さらに分析できます。
Trustpilotレビューのスクレイピング方法を学ぶ
Trustpilotレビュー データを抽出
Trustpilotの企業ページやドメインから、数クリックで構造化されたレビュー データを取得できます。Thunderbitはレビュアー名、評価、レビュータイトル、レビュー本文、レビュー日、企業からの返信を取得するので、顧客フィードバックを実用的なデータに変えられます。レビューを手作業でコピーせずに感情分析を行いたい、カスタマーサクセス、リサーチ、オペレーション部門に最適です。
言語と日付でレビューを絞り込む
組み込みの入力欄を使って、スクレイピング前にレビュー件数、言語、日付範囲で結果を絞り込めます。これにより、市場、キャンペーン、期間ごとに最も関連性の高いフィードバックに集中できます。Thunderbitは複数ページにわたるレビュー一覧を処理してくれるため、手動スクロールを減らし、より大きなレビューサンプルを一貫した形式で収集しやすくなります。
分析用にレビュー表をエクスポート
スクレイピング後は、出力をCSVまたはJSONとしてダウンロードし、Excel、Google Sheets、Airtable、Notionへ取り込めます。表形式なので、評価順で並べ替えたり、コメントをテーマごとにまとめたり、結果をチームと共有したりしやすくなります。レポート作成、競合調査、簡易な顧客感情ダッシュボードの構築に便利です。
評判管理とリサーチのワークフローを支援
このツールは、自社の評判を追跡するブランド、競合を調査する代理店、大規模に顧客の声を集める分析担当者に最適です。構造化されたレビュー項目と任意の企業からの返信により、企業間で製品品質、サービス上の問題、繰り返し発生する不満を比較できます。さらに、より深い分析のために大きなレビューセットが必要な場合の一括スクレイピングにも向いています。
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Thunderbitについてのユーザーの声
Taryn W.グロースストラテジストThunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AIで項目提案」を押すだけで、ページ分割された結果もきれいな表にしてくれます。コーディングもCSSも不要。ロングテール市場の商品データ分析で大幅に時間を節約できています。
Miles T.営業開発コンサルタントディレクトリからメールアドレスや電話番号を取得するのにThunderbitを使っています。1クリックで整った連絡先情報を抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒で完了。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コマースアナリストThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータの監視が楽になりました。まず一覧を取得し、その後Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫までまとめて抽出。AIが私の定義した列に整理してくれます。
Cassian B.不動産アドバイザーThunderbitのScheduled Scraperで不動産の追跡がかなり楽になりました。更新間隔を自然な英語で伝えるだけで、設定に触れなくても新しい物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルでとても実用的です。
Dorian B.コンテンツ＆SEOスペシャリストThunderbitのField AI Promptsを使って、取得したブログコンテンツの整理とタグ付けをしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリの提案までしてくれます。動的なサイトやサブページでもよく機能し、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.マーケットプレイス運用リードニッチなショップの商品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、ログイン必須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.インバウンド営業マネージャーThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を抽出したあと、そのデータを使ってブラウザ上でリードフォームを直接入力。タブを選ぶだけで、抽出した行の情報をもとに全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.フリーランスリサーチャーPDF、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抽出するのにThunderbitを頼っています。扱いづらい形式でもAIが処理してくれて、数秒でGoogle SheetsやAirtableに出せる表を作ってくれます。
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