Wikipedia検索結果スクレイパー
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Wikipediaの検索結果から構造化データを抽出し、リサーチやコンテンツ分析に役立つトピック情報を素早く収集できます。
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PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
Wikipedia検索結果を素早く収集Wikipediaの検索結果ページをスクレイピングし、トピックごとの構造化データを数秒でエクスポート。面倒なコピペ作業は不要です。
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Wikipedia検索結果を素早く収集
ThunderbitのWikipedia検索結果スクレイパーなら、Wikipediaの検索結果からタイトル、URL、説明文、最終更新日、ワード数などを一括で取得できます。検索結果ページのURLを入力するだけで、情報が整理されたテーブルとして出力され、リサーチやSEO、コンテンツ企画に最適です。
さらに、関連ページやサブページもまとめて抽出し、Google SheetsやAirtable、Notionへエクスポート可能。ThunderbitのAIによる高精度な抽出で、手作業のデータ収集にかかる時間を大幅に短縮します。
ThunderbitでWikipedia検索結果を抽出する方法
STEP 1ダウンロードとインストールThunderbit Chrome拡張機能をThunderbit Chrome Extension Download Pageからダウンロード・インストールしてください。インストール後、ログインまたは無料アカウントを作成して利用を開始します。
STEP 2拡張機能を開くデータを抽出したいWikipediaの検索結果ページにアクセスします。Thunderbit Chrome拡張機能を開き、メニューから「Wikipedia検索結果スクレイパー」を選択。Wikipedia検索結果ページのURLを入力欄に貼り付けてください。
STEP 3「Wikipedia結果を抽出」ボタンをクリック「Wikipedia結果を抽出」ボタンをクリックすると、Thunderbitがページを解析し、タイトル、URL、説明文、最終更新日、ワード数などの構造化データを抽出します。結果はExcel、Google Sheets、Airtable、Notionへのエクスポートや、CSV・JSON形式でのダウンロードが可能です。
Wikipedia検索結果から構造化データを抽出する方法
Wikipedia検索ページからトピックデータを収集
Wikipedia検索結果スクレイパーを使えば、検索結果ページから記事タイトル、URL、説明文、最終更新日、ワード数などの情報を簡単にまとめて取得できます。リサーチャーやSEO担当者、コンテンツ制作者が複数トピックやトレンドを効率的に分析したいときに最適です。
大量のWikipedia結果を分析・整理
検索結果ページ全体を処理できるため、関連トピックや話題のデータセットを素早く構築できます。情報収集や比較がスムーズになり、パターンの発見や検索意図の分析、新しいアイデアの発見にも役立ちます。大規模なリサーチやコンテンツ企画に最適な機能です。
Wikipediaデータをスプレッドシートやデータベースにエクスポート
抽出したデータは、ExcelやGoogle Sheets、Airtable、Notionなどにテーブル形式でエクスポート可能。タイトル、URL、説明文、最終更新日、ワード数など主要項目が揃っているので、既存のリサーチやワークフローにもすぐに組み込めます。データの整理や分析、レポート作成もスムーズです。
コンテンツ戦略やSEOリサーチをサポート
抽出したWikipediaデータを活用して、コンテンツ戦略やキーワードリサーチ、競合分析に役立てましょう。複数トピックの情報を一度に把握できるので、コンテンツの抜け漏れやトレンドの把握、知識ベースの構築が効率的に行えます。SEOやマーケティング、ライターのリサーチ強化に最適です。
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Thunderbit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でフィールド提案」をクリックするだけで、ページ分割された結果もきれいな表にまとめてくれます。コーディングもCSSも不要。ロングテールのマーケットプレイスで商品データを分析する時に大幅な時短になりました。
Miles T.営業開発コンサルタントThunderbitでディレクトリからメールや電話番号を一括取得しています。ワンクリックでクリーンな連絡先情報が抽出でき、SheetsやNotionへのエクスポートも数秒。面倒な設定やコーディングは一切不要で、すぐに使えるデータが手に入ります。
Rhea C.ECアナリストThunderbitで複数ページにまたがるSKUデータをモニタリングしています。リストをスクレイピングした後、サブページスクレイピングで商品仕様・価格・レビュー・在庫情報まで一括取得。AIが自分で定義したカラムにきれいに整理してくれます。
Cassian B.不動産アドバイザーThunderbitのスケジュールスクレーパーで不動産の追跡が簡単になりました。間隔を英語で指定するだけで、自動的に最新リストや価格、リンクを取得。設定を触らずに済むので、とてもシンプルで実用的です。
Dorian B.コンテンツ＆SEOスペシャリストThunderbitのフィールドAIプロンプトで、スクレイピングしたブログ記事をクリーンアップ＆タグ付けしています。タイトルや著者、カテゴリの提案まで自動で抽出。動的サイトやサブページにも強く、SEO用の構造化データセット作成に最適です。
Lina K.マーケットプレイス運用リーダーThunderbitでニッチなショップのSKUを追跡しています。クラウドスクレイピングなら50ページ同時処理もOK。ログインが必要なサイトはブラウザモードに切り替え。速くて柔軟、メンテや手作業も不要です。
Jorge F.インバウンド営業マネージャーThunderbitのAIオートフィルは本当に助かります。連絡先をスクレイピングした後、そのままリードフォームに自動入力。タブを選ぶだけで、抽出した行の情報がすべて埋まります。手入力の手間がゼロです。
Alina D.フリーランスリサーチャーThunderbitはPDFや画像ベースのサイト、無限スクロールページからのデータ抽出に欠かせません。AIで複雑なフォーマットも処理し、すぐにエクスポートできる表にまとめてくれます。Google SheetsやAirtableへの転送も一瞬です。
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