Webdata is overal, maar die netjes in een spreadsheet krijgen voelt nog steeds lastiger dan nodig. Volgens Asana’s 2023 Anatomy of Work Index besteden kenniswerkers 58% van hun dag aan "werk over werk" — steeds weer afstemmen, handmatige processen en administratieve rompslomp die echte productieve tijd opslokken.
Twee browserextensies duiken vaak op wanneer mensen zoeken naar no-code scraping: Thunderbit en Listly. Beide beloven dat je eenvoudig data kunt extraheren zonder code te schrijven. Beide hebben Chrome-extensies met meer dan 100.000 gebruikers in de Web Store. Maar nadat ik beide producten echt grondig heb uitgeplozen — hun documentatie, prijspagina’s, helpcenters, reviews en functies — kan ik zeggen dat ze het probleem fundamenteel anders aanpakken. Hieronder krijg je mijn eerlijke vergelijking, naast elkaar, zodat je kunt bepalen welke tool echt bij jouw workflow past.
Waarom Thunderbit vs Listly ĂĽberhaupt belangrijk is (en wie er het meest van profiteert)
Ben je een salesmedewerker die leadlijsten samenstelt, een operations-analist die concurrentieprijzen bijhoudt, een onderzoeker die productcatalogi verzamelt, of iemand die regelmatig gestructureerde data van websites nodig heeft zonder code aan te raken? Dan zijn dit precies de verschillen die ertoe doen.
Beide tools zijn Chrome-extensies die als no-code scrapers worden neergezet, waardoor ze op het eerste gezicht makkelijk door elkaar te halen zijn. Ze vallen zelfs allebei in dezelfde Chrome Web Store-categorie “users” (100.000+). Maar de onderliggende extractieaanpak, de diepgang van de functies, het prijsmodel en de ideale gebruiksscenario’s verschillen flink. Listly is een tool die draait om herhalende patronen en losse elementen; Thunderbit is semantisch en AI-first, met focus op velden en tabellen. Dat verschil werkt door in alles wat daarna komt — flexibiliteit, website-dekking, leercurve en waar elke tool zijn grenzen bereikt. Thunderbit is een agentic webscraper.
Thunderbit is een agentic webscraper: op een ondersteunde, toegestane pagina klik je op One Click Extract en de agent detecteert, leest en analyseert de pagina om te bepalen wat er moet worden geëxtraheerd. Run Now start meteen, maar als je niets doet begint de taak automatisch — de standaardervaring vraagt dus maar één bewuste klik, zonder code, selectors of schema-instelling.
Wat is Listly? Een korte uitleg
Listly (listly.io — niet te verwarren met de inmiddels verdwenen list.ly-curatieservice) is een no-code browser- en serverproduct voor webdata-extractie, gebouwd rond herhalende structuren. Het wordt beheerd door een Koreaans bedrijf (Listly Co., Ltd.) en ondersteunt Chrome, Edge en Naver Whale.
De standaard browserworkflow is simpel: open een pagina, klik op de Listly-extensie, kies Whole (automatische structuurdetectie) of Parts (handmatige elementselectie), controleer het resultaat en exporteer naar Excel of Google Sheets. Listly is niet beperkt tot letterlijke <table>-HTML-elementen — het kan ook lijsten, kaarten en andere terugkerende patronen herkennen. In Parts-modus kun je specifieke eigenschappen kiezen zoals tekst, links, afbeeldings-URL’s, cijfers of ruwe HTML.
Op betaalde abonnementen breidt Listly uit naar serieuze automatisering: server-side uitvoering, paginatemplates, Deep Extract om links naar detailpagina’s te volgen, URL-groepen, planning, proxies en een bètaversie van de API. De Chrome Web Store-score is 4,7/5 op basis van 952 reviews — een stevige steekproef die laat zien dat gebruikers over het algemeen tevreden zijn over de kernfunctionaliteit.
Wat is Thunderbit? Een korte uitleg
Thunderbit is een AI-platform voor webscraping en automatisering met browserextensie voor Chrome en Edge, gebouwd voor zakelijke gebruikers en ontwikkelaars. Ik werk bij het Thunderbit-team, dus dat is iets waar ik open over ben — maar ik ben ook eerlijk over de grenzen van de tool.
De kernworkflow van de extensie draait om One Click Extract: open een pagina, klik op de knop en de agent bepaalt automatisch de gestructureerde output op basis van wat hij op de pagina herkent. De agent bereidt de extractie automatisch voor; optionele veldinstructies kunnen de transformatie verfijnen, terwijl Run Now direct start en de taak anders automatisch wordt uitgevoerd. Geen CSS-selectors, geen handmatige kolommapping.
Naast deze kernworkflow biedt Thunderbit paginering en verrijking van subpagina’s op ondersteunde pagina’s, aparte extractors voor e-mail/telefoon/afbeeldingen, AI-extractie uit ondersteunde PDF’s en afbeeldingen, directe export naar Excel, Google Sheets, Airtable en Notion, en geplande extractie op ondersteunde abonnementen. Voor ontwikkelaars zijn er een Open API, een MCP Server en een CLI. Thunderbit heeft 195 Chrome Web Store-reviews — een kleinere steekproef, omdat het product in zijn huidige vorm recenter is.
Het kernverschil: detectie van herhalende patronen vs. AI-gestuurde veldsuggesties
Dit is de conceptuele kern van de vergelijking, en iets wat ik in andere artikelen zelden echt goed uitgelegd zie. Deze twee tools verschillen niet alleen in functies — ze hanteren ook een ander denkkader voor wat "data extraheren" eigenlijk betekent.
Listly denkt in structuren. Het kijkt naar de pagina en vraagt: "Waar zitten de terugkerende patronen? Welke tabel, lijst of kaartgroep moet ik vastleggen?" De gebruiker selecteert de juiste gedetecteerde structuur (of kiest handmatig elementen in Parts) en controleert de uitvoer.
Thunderbit denkt in outputkolommen. Het kijkt naar de pagina en vraagt: "Welke relevante datavelden staan hier, en hoe moet het spreadsheet eruitzien?" De agent bepaalt het schema automatisch; optionele transformatie-instructies blijven beschikbaar wanneer een gespecialiseerde output extra sturing nodig heeft.
Stel je een categoriepagina van een webshop voor met productkaarten — elke kaart heeft een titel, prijs, beoordeling, afbeelding en link. Listly’s Whole-modus detecteert de terugkerende kaartstructuur en biedt aan om de eigenschappen te extraheren die hij herkent. Thunderbit’s One Click Extract stelt kolommen voor zoals "Productnaam", "Prijs", "Beoordeling", "Afbeeldings-URL" en "Productlink" — en je kunt een veldinstructie toevoegen zoals "Zet prijs om naar USD" of "Categoriseer als Elektronica/Kleding/Overig."
| Dimensie | Listly | Thunderbit |
|---|---|---|
| Primaire abstractie | Terugkerende paginastucturen en geselecteerde elementen | Gewenste outputvelden en semantische betekenis |
| Standaard automatisering | Whole detecteert patronen; Parts haalt gekozen elementen op | One Click Extract stelt een schema voor |
| Gebruikerscontrole | Regio-/elementselectie, extractie-eigenschappen | Veldnamen, voorbeelden, natuurlijke taal prompts per veld |
| Beste paginavormen | Tabellen, lijsten, kaarten, terugkerende patronen | Productkaarten, directories, profielen, zoekresultaten, tabellen, bestanden/afbeeldingen |
| Standaard coderingsvereiste | Geen code voor Whole/Parts; geavanceerde paginering kan CSS of JavaScript gebruiken | Geen selectors nodig voor de AI-kernworkflow |
| Waardetransformatie tijdens extractie | Deterministische extractie van eigenschappen (LLM-functies gemarkeerd als binnenkort beschikbaar) | Veldprompts om te vertalen/categoriseren/formatteren/samenvatten/berekenen |
Beide tools zijn in de praktijk echt no-code voor standaardgebruik. Het verschil zit in hoe dat werkt. No-code bij Listly betekent point-and-click op gedetecteerde structuren. No-code bij Thunderbit betekent dat AI de veldherkenning doet en jij de richting aangeeft in gewone taal. Voor typische taken is geen programmeerkennis nodig — maar bij geavanceerde paginering in Listly kun je CSS-selectors tegenkomen, en ActionScript is JavaScript.
Listly: workflow op basis van terugkerende patronen en elementen
De typische Listly-flow: open een pagina, klik op de extensie en Whole-modus markeert gedetecteerde structuren. Je kiest wat je wilt, bekijkt de resultaat-tabel, past zo nodig iets aan en exporteert. Voor meer controle laat Parts-modus je op specifieke elementen klikken en kies je extractie-eigenschappen (tekst, link, afbeeldings-URL, getal, HTML-attribuut, enz.).
Sterke punten: Extreem snel wanneer de pagina een duidelijke terugkerende structuur heeft. Lage cognitieve belasting — je ziet de tabel, en je haalt hem op. Het Whole/Parts-model is intuïtief voor iedereen die ooit iets van een webpagina heeft gekopieerd en geplakt.
Waar het lastiger wordt: Als de pagina geen duidelijk herhalend patroon heeft, of als de data verspreid staat over niet-uniforme elementen, kan Whole het minder netjes detecteren. Parts geeft meer controle, maar vraagt ook meer handmatige selectie.
Thunderbit: One Click Extract-workflow
De typische Thunderbit-flow: open een pagina en klik op One Click Extract; de agent analyseert de pagina en de taak start automatisch, tenzij je Run Now kiest om direct te beginnen. De AI leest de inhoud van de pagina en stelt een gestructureerd outputschema voor — niet alleen "
