Zo beheers je het verzamelen van Twitter-data met Thunderbit

Er hangt altijd iets bijzonders in de lucht als er ineens een trend losbarst op Twitter (of X, als je de nieuwe naam volgt). Het ene moment kabbelt alles rustig, het volgende moment gaat een tweet viraal, stromen de reacties binnen of lanceert een concurrent een opvallende actie die je hele tijdlijn overneemt. Voor teams die zakelijk werken is deze continue stroom aan info goud waard—mits je het weet te vangen én te gebruiken. Maar daar gaat het vaak mis: twitter data verzamelen is razendsnel, chaotisch en lastig bruikbaar te maken, tenzij je een developer bent of eindeloos wilt copy-pasten.

Na jaren in SaaS en automatisering kan ik eerlijk zeggen: twitter data verzamelen was altijd zo’n “waarom is dit zo omslachtig?”-probleem. Met is dat nu verleden tijd. Iedereen—dus niet alleen techneuten—kan nu met een paar klikken twitter data ophalen, structureren en analyseren. In deze blog leg ik uit waarom twitter data zo waardevol is, waarom het verzamelen ervan lastig is, en hoe Thunderbit van die stortvloed aan tweets bruikbare inzichten maakt.

Twitter is dé plek waar de wereld in realtime met elkaar praat. Met is het een levendige graadmeter voor publieke opinie, trends en concurrentie. Maar wat betekent dat concreet voor jouw team?

• Merkbewaking & reputatiemanagement: Klanten vullen geen formulieren in, ze tweeten direct hun lof, klachten of vragen. . Houd je merkvermeldingen niet bij, dan mis je kansen om klachten om te buigen naar loyaliteit—of om een PR-crisis te signaleren voordat het escaleert ().

• Trendspotting & doelgroepinzicht: Nieuwe trends ontstaan vaak als eerste op Twitter. Zo kon een modewinkel die een piek in tweets over duurzame kleding zag, haar aanbod en marketing razendsnel aanpassen—nog voordat de concurrentie het doorhad (). En met , is het een onmisbaar kanaal om te weten wat je doelgroep nú bezighoudt.

• Concurrentieanalyse: Twitter is een open boek voor concurrenten. Door hun tweets en de reacties te volgen, zie je direct nieuwe productlanceringen, marketingacties of klantproblemen ().

• Campagne-analyse & influencer discovery: Wil je weten of je hashtag-campagne aanslaat? Verzamel alle tweets met je hashtag, tel de interacties en ontdek wie je boodschap versterkt ().

• Leadgeneratie: De beste leads zijn soms mensen die tweeten: “Wie heeft er tips voor [product]?” Als je die tweets (en de profielen erachter) kunt verzamelen, ben je de concurrentie een stap voor ().

Kortom: twitter data is een goudmijn voor marketing, sales, productontwikkeling en strategie. Maar de enorme hoeveelheid en snelheid maken handmatig verzamelen onbegonnen werk.

Laten we eerlijk zijn: de meeste zakelijke gebruikers zijn geen programmeurs, en zelfs wie dat wel is, wil niet uren stoeien met API’s of scripts. Dit zijn de klassieke methodes:

• Handmatig kopiëren en plakken: Twitter openen, scrollen, tekst kopiëren, plakken in Excel, en dat eindeloos herhalen. Traag, foutgevoelig en je mist context (zoals tijd, likes, reacties) ().

• Twitter-zoekfunctie/UI: Eindeloos scrollen en screenshots maken. De interface is niet gemaakt voor data-extractie en je loopt tegen login- of limietmeldingen aan als je te ver scrolt.

• Twitter API: Was ooit de standaard, maar nu . Je hebt programmeerkennis, API-keys en veel geduld nodig. Niet bepaald plug-and-play.

• Eigen scripts (Python, Selenium, etc.): Krachtig, maar veel onderhoud. Twitter’s interface verandert vaak, waardoor scripts snel stuk gaan. Oneindig scrollen, inloggen en anti-scraping omzeilen is een uitdaging ().

• No-code scrapers & RPA-bots: Vaak moet je zelf elementen aanwijzen of sjablonen bouwen. Door Twitter’s dynamische layout (oneindig scrollen, pop-ups, geneste reacties) gaan sjablonen snel stuk. Inloggen is vaak lastig ().

Het resultaat? Teams nemen genoegen met onvolledige data of verspillen uren aan handwerk. Precies dát probleem lost Thunderbit op.

is een AI-gedreven Chrome-extensie die twitter data verzamelen omtovert tot een no-code workflow van twee klikken. Zo werkt het:

• Natuurlijke taal & AI-gestuurde scraping: Beschrijf simpelweg wat je wilt (“Haal alle tweets, gebruikersnamen, data en likes van deze pagina”) of klik op “AI Suggest Fields”. Thunderbit’s AI leest de pagina en regelt de rest ().

• No-code, 2-kliks workflow: Open Twitter, klik “AI Suggest Fields” en daarna “Scrape”. Geen code, geen sjablonen, geen gedoe. Zelfs beginners hebben binnen enkele minuten resultaat ().

• Direct gestructureerde data: Thunderbit levert een overzichtelijke tabel—tweettekst, gebruikersnaam, datum, likes, retweets, reacties en meer—klaar om te analyseren of te exporteren ().

• Omgaat met oneindig scrollen & subpagina’s: Thunderbit scrolt automatisch door tijdlijnen, zoekresultaten of hashtags en verzamelt honderden tot duizenden tweets. Wil je reacties of meer context? Gebruik “Scrape Subpages” om per tweet reacties of auteursinfo te verzamelen ().

• Geen kwetsbare sjablonen: Thunderbit’s AI past zich aan als Twitter’s layout verandert. Werkt iets niet meer? Klik opnieuw op “AI Suggest Fields” en de tool leert de pagina opnieuw ().

• Exporteren naar elk platform: Download je data met één klik naar Excel, CSV, Google Sheets, Airtable of Notion. Ideaal voor samenwerking ().

• Cloud scraping voor schaal: Moet je duizenden tweets verzamelen? Met Cloud-modus verwerkt Thunderbit tot 50 pagina’s tegelijk, gewoon op de achtergrond terwijl jij verder werkt ().

• Betaalbare prijzen: Thunderbit werkt met credits—1 credit per rij output. De gratis versie laat je tot 6 pagina’s scrapen (of 10 met een proef), en betaalde plannen starten vanaf slechts $15/maand voor 500 credits ().

Thunderbit is als overstappen van een oude gsm naar een smartphone: meer mogelijkheden, minder gedoe, en het werkt gewoon.

Benieuwd hoe makkelijk het is? Zo pak ik het aan met Thunderbit (en jij straks ook):

1. Installeer de . Werkt op Chrome, Edge en Brave.
2. Maak een account aan of log in. Je hebt een Thunderbit-account nodig om credits te beheren en functies te ontgrendelen.
3. Open Twitter en log in. De meeste Twitter-content vereist tegenwoordig een login, dus zorg dat je bent ingelogd in je browser.

Klaar! Je ziet het Thunderbit ⚡-icoon in je werkbalk.

1. Navigeer naar de gewenste Twitter-pagina: Dit kan een profiel, zoekresultaat, hashtag-feed of volgerslijst zijn.
2. Klik op het Thunderbit-icoon en kies “AI Suggest Fields.” Thunderbit scant de pagina en stelt kolommen voor zoals Tweettekst, Gebruikersnaam, Datum, Likes, Retweets, Reacties, Tweet-URL en meer ().
3. Pas velden aan indien nodig: Hernoem kolommen, verwijder wat je niet nodig hebt of voeg eigen AI-prompts toe (daarover zo meer). Bijvoorbeeld: voeg een “Sentiment”-kolom toe met de prompt: “Label het sentiment van de tweet als Positief, Negatief of Neutraal.”

Thunderbit regelt het technische werk—je hoeft geen HTML of selectors aan te raken.

1. Klik op “Scrape.” Thunderbit begint met het verzamelen van tweets, scrolt automatisch en laadt meer bij waar nodig.
2. Bekijk hoe de tabel zich vult: Elke tweet wordt een rij, met alle gekozen velden netjes gesorteerd.
3. Wil je reacties of meer details? Gebruik “Scrape Subpages” om per tweet reacties, bio’s of extra engagement-data te verzamelen.

Thunderbit kan honderden tot duizenden tweets in één run verwerken. Voor grote klussen schakel je over naar Cloud-modus voor snelheid en schaal.

1. Exporteer naar Excel, CSV, Google Sheets, Airtable of Notion: Kies je exportoptie en Thunderbit maakt automatisch een bestand of tabel aan ().
2. Deel met je team: Google Sheets en Airtable zijn ideaal voor samenwerking—meerdere mensen kunnen tegelijk data bekijken, becommentariëren of analyseren.

Tip: Voeg een “Datum verzameld”-kolom toe om bij te houden wanneer je batches zijn gescrapet, vooral handig bij periodieke updates.

Thunderbit draait niet alleen om data ophalen, maar vooral om direct bruikbare inzichten genereren.

Het mooie is: je kunt voor elk veld een eigen AI-instructie (Field AI Prompt) toevoegen om data direct te categoriseren, labelen of formatteren. Mijn favoriete toepassingen:

• Sentimentanalyse: Voeg een “Sentiment”-veld toe met de prompt: “Analyseer de toon van de tweet en label als Positief, Negatief of Neutraal.” Zo zie je direct welke tweets klachten, complimenten of neutraal zijn ().
• Onderwerp- of intentietagging: Voeg een “Categorie”-veld toe: “Categoriseer de tweet als Vraag, Klacht, Compliment of Anders.” Ideaal voor support- of PR-teams.
• Hashtag- & mention-extractie: Voeg een “Hashtags”-veld toe: “Geef alle hashtags in de tweet weer.” Of een “Mentions”-veld: “Geef alle genoemde gebruikersnamen weer.”
• Vertaling: Voeg “Engelse tekst” toe met: “Vertaal de tweet naar het Engels.” Handig voor internationale merken.
• Viraal-label: Voeg “Viraal?” toe met: “Als de tweet meer dan 1000 likes heeft, label als ‘Viraal’.”
• Influencer-detectie: Voeg “Influencer” toe met: “Als de auteur meer dan 10.000 volgers heeft, markeer als ‘Influencer’.”

Dit gebeurt allemaal tijdens het scrapen—geen nabewerking of extra tools nodig. Het resultaat? Een spreadsheet die direct verrijkt en klaar is voor analyse.

Eenmalig data verzamelen is handig, maar de echte kracht zit in automatisering. Met Thunderbit’s planningsfunctie stel je periodieke scrapes in (dagelijks, wekelijks, elk uur—wat je wilt) zodat je data altijd actueel is.

1. Stel je scrape in zoals gebruikelijk: Kies je Twitter-pagina, definieer velden en sla de taak op.
2. Klik op “Schedule” in Thunderbit: Beschrijf je schema in gewone taal (“elke dag om 9:00” of “elke maandag om 10:00 GMT”).
3. Thunderbit voert de scrape automatisch uit: In Cloud-modus hoeft je computer niet eens aan te staan. Je data wordt volgens schema geëxporteerd naar je gekozen platform (Google Sheets, Airtable, etc.) ().

Toepassingen:

• Concurrentiemonitoring: Dagelijkse scrapes van concurrent-accounts om nieuwe campagnes te spotten.

• Merkvermeldingen: Uurlijkse scrapes van je merknaam of hashtag om snel op PR-issues te reageren.

• Campagne-tracking: Nachtelijke scrapes van je campagne-hashtag om engagement te meten.

• Leadgeneratie: Wekelijkse scrapes van zoekopdrachten als “aanbeveling voor [product]” voor verse leads.

• Google Sheets: Ideaal voor realtime samenwerking, analyse en delen.

• Airtable: Perfect voor database-workflows, bijvoorbeeld tweets koppelen aan andere records.

• Notion: Handig om data te embedden in rapporten of kennisbanken.

Tips:

• Gebruik consistente veldnamen in al je scrapes.
• Voeg een “Datum verzameld”-veld toe voor versiebeheer.
• Stel meldingen in Google Sheets of Airtable in voor belangrijke gebeurtenissen (bijvoorbeeld een negatieve tweet van een influencer).

Enkele praktische tips uit eigen ervaring (en van honderden Thunderbit-gebruikers):

• Richt je zoekopdracht: Gebruik Twitter’s zoekoperators om tweets te filteren vóór het scrapen. Hoe gerichter je query, hoe schoner je data ().
• Scrape alleen wat je nodig hebt: Schakel onnodige velden uit voor snellere scraping en overzichtelijke data.
• Let op limieten: Grote hoeveelheden tweets tegelijk scrapen kan Twitter’s anti-botmaatregelen activeren. Splits grote klussen op of gebruik de planningsfunctie.
• Blijf ingelogd: Werkt Thunderbit niet? Controleer of je bent ingelogd op Twitter in je browser.
• Pas je aan bij layout-wijzigingen: Werkt een veld niet meer (bijv. likes blijven leeg)? Klik opnieuw op “AI Suggest Fields” om de pagina opnieuw te laten analyseren.
• Houd je credits in de gaten: Elke tweet = 1 credit. Plan je scraping en schema’s hierop ().
• Scrape verantwoord: Beperk je tot openbare data, respecteer privacy en gebruik de data niet voor spam of ongewenste doeleinden ().
• Houd Thunderbit up-to-date: Zet automatische updates aan voor de nieuwste functies en bugfixes.
• Bekijk de en de voor meer tips.

Twitter is het wereldwijde realtime gesprek, en de inzichten in miljoenen dagelijkse tweets kunnen het verschil maken voor je volgende campagne, productlancering of PR-actie. Maar data verzamelen en structureren hoeft geen technisch hoofdpijndossier te zijn.

Met ga je van “Wat wordt er nu over ons gezegd?” naar een volledig gestructureerd, verrijkt spreadsheet met tweets—inclusief sentiment, onderwerpen en engagement—in minder tijd dan je koffie op is. Geen code, geen sjablonen, geen gedoe.

Belangrijkste punten:

• twitter data is essentieel voor marketing, merkbewaking en concurrentieanalyse.
• Handmatig of met code verzamelen is traag, foutgevoelig en vaak niet toegankelijk voor zakelijke teams.
• Thunderbit maakt twitter data verzamelen voor iedereen mogelijk met AI, 2-kliks scraping en directe export naar je favoriete tools.
• AI-prompts verrijken en categoriseren je data direct—denk aan sentiment, hashtags, influencer-detectie en meer.
• Met planning en automatisering wordt Twitter een live bron van bruikbare inzichten voor je hele team.

Benieuwd wat je tot nu toe hebt gemist? , probeer een twitter data tool en ervaar het verschil zelf. Meer tips over webscraping, datagedreven marketing of automatisering? Bekijk de .

1. Welke soorten twitter data kan Thunderbit verzamelen?
Thunderbit kan onder andere tweettekst, gebruikersnamen, weergavenamen, tijdstempels, likes, retweets, reacties, tweet-URL’s, hashtags, mentions, mediakoppelingen en meer ophalen. Met AI-prompts kun je ook sentiment categoriseren, taal detecteren of virale tweets markeren ().

2. Moet ik kunnen programmeren om Thunderbit te gebruiken voor twitter data?
Nee! Thunderbit is gemaakt voor niet-technische gebruikers. Installeer de extensie, open Twitter, klik op “AI Suggest Fields” en “Scrape”. Geen code of sjablonen nodig.

3. Kan Thunderbit grote hoeveelheden twitter data aan (duizenden tweets)?
Ja. Met Cloud-modus kan Thunderbit tot 50 pagina’s tegelijk scrapen, zodat je snel duizenden tweets verzamelt. Voor hele grote klussen kun je ze het beste opdelen of plannen voor het beste resultaat.

4. Hoe automatiseer ik periodiek twitter data verzamelen met Thunderbit?
Gebruik de planningsfunctie van Thunderbit om dagelijkse, wekelijkse of aangepaste scrapes in te stellen. Data kan automatisch worden geëxporteerd naar Google Sheets, Airtable of Notion voor samenwerking en rapportage.

5. Is het legaal en ethisch om twitter data te scrapen met Thunderbit?
Thunderbit is bedoeld voor verantwoord gebruik. Beperk je tot openbare data, vermijd het scrapen van privé- of alleen-inlogcontent zonder toestemming en gebruik de data voor analyse—niet voor spam. Respecteer altijd de voorwaarden en privacyrichtlijnen van Twitter ().

Klaar om orde te scheppen in de Twitter-chaos? en ontdek hoe eenvoudig datagedreven werken kan zijn.

Meer weten