



























































영상 목록부터 시작하고, 다른 작업에도 Thunderbit을 재사용하세요. 프로필 세부정보는 필요한 경우에만 추가하면 됩니다.
분석할 공개 영상 URL을 붙여넣으세요. Thunderbit가 각 영상을 일일이 열지 않고도 보이는 댓글, 사용자명, 좋아요, 답글, 타임스탬프를 하나의 표로 모읍니다.

리서치 대상이 다른 소셜 네트워크나 웹사이트로 바뀌어도 Thunderbit를 그대로 사용하세요. AI가 현재 화면의 페이지를 보고 필드를 추천하므로, 소스마다 별도 스크래퍼를 만들 필요가 없습니다.

댓글 작성자의 프로필이 중요할 때는 하위 페이지 스크래핑을 사용하세요. Thunderbit는 접근 가능한 프로필 링크를 방문해 보이는 ID, 소개글, 팔로워 수 등을 추가하면서, 모든 프로젝트에 불필요한 맥락까지 넣지 않도록 해줍니다.

동적 피드와 답글 때문에 셀렉터 기반 도구는 관리가 번거롭습니다. Thunderbit AI는 페이지를 직접 읽습니다.
보이는 댓글, 답글, 그리고 선택한 영상 또는 작성자 맥락만 수집합니다. 삭제되었거나 숨겨졌거나 로드되지 않은 데이터는 복원하지 않습니다.
In these user videos, real projects move from repetitive browsing to structured data that is ready to review.
보이는 스레드, 영상 맥락, 그리고 개인정보 보호 범위를 어떻게 다루는지 설명합니다.
이미 20만 명 이상의 전문가가 Thunderbit로 웹 스크래핑 워크플로를 자동화하고 있습니다.
무료 체험에서는 8개 웹페이지에 대해 무제한 크레딧을 제공합니다.