Låt oss dyka ner i web scraping-världen — ett begrepp som kanske låter lite tekniskt, men som i praktiken är otroligt användbart. Kort sagt handlar web scraping om att hämta den information du behöver från webbplatser, till exempel bostadsannonser, produktpriser eller till och med kommentarer i sociala medier, och samla allt i Excel för enkel överblick och analys.
Visst går det att kopiera och klistra in data manuellt, men tänk dig att göra det för hundratals eller tusentals poster. Då sjunker effektiviteten snabbt. Varför inte låta AI-verktyg ta hand om det tunga jobbet i stället? I dag presenterar vi , ett AI-verktyg som gör just den här uppgiften betydligt enklare.
Vad är web scraping?
Web scraping är en metod för att hämta data från webbplatser. Oavsett om du vill samla produktinformation från en e-handelssida eller bostadsdata från en fastighetsplattform kan web scraping automatisera arbetet och strukturera informationen i kalkylblad som du enkelt kan importera till Excel.
Traditionellt finns det två huvudsakliga sätt att göra web scraping. Det första bygger på kod och kan vara svårt om du inte är utvecklare. Det andra använder no-code-verktyg som , men de kan vara krångliga att komma igång med. Sådana verktyg har ofta mallar för populära webbplatser som , men i verkliga scenarier behöver du ofta hämta data från många olika typer av sajter, till exempel kataloger eller Shopify-butiker. För den typen av komplexa och varierade webbplatser är AI för web scraping ett smartare val.
Varför använda AI för att skrapa webbplatsdata?
Att använda AI för att skrapa webbplatsdata är både smartare och mer effektivt. AI-verktyg kan automatiskt känna igen datastrukturer och mönster på webbsidor. De fungerar genom att läsa sidan och direkt leverera strukturerad data, vilket gör att de kan hantera dynamiskt innehåll och anpassa sig när sidans layout ändras. Resultatet blir korrekta data snabbt. Dessutom kräver dessa verktyg ingen teknisk bakgrund — bara några klick, så kan du importera den skrapade datan direkt till Excel, Notion eller Airtable för vidare analys och användning. är en sådan AI-webbskrapa, och vi går igenom dess funktioner och hur du använder den.
Testa AI för web scraping
Testa själv! Du kan klicka runt, utforska och köra arbetsflödet medan du tittar.
Vi presenterar Thunderbit – AI-webbskrapan
Möt dagens stjärna: . Det är en smart AI-webbskrapa som klarar både populära webbplatser med färdiga skrapare och mer avancerade sajter med anpassade instruktioner, så att den passar många olika behov.
- Förbyggd webbskrapa erbjuder färdiga webbskrapor som är särskilt utformade för att hämta data från populära sajter som , och . Välj bara en mall, och med några klick kan du skrapa webbplatsdata till Excel.
- Anpassade instruktioner
För mer komplexa webbplatser kan du använda Thunderbits funktion Detaljerade kolumninstruktioner för att ange exakt vad du vill skrapa. Om du till exempel bara behöver stad och delstat från en adress kan du skriva en instruktion som: ”Jag behöver bara stad och delstat. Till exempel San Francisco, CA.” Då blir den exporterade datan anpassad efter dina krav.
Steg-för-steg: skrapa data från webbplats till Excel
Skrapa populära sajter (Amazon, Zillow, Twitter, Instagram osv.)
Så här använder du för att skrapa data från webbplatser och exportera den till Excel.
- Så ställer du in Thunderbit
Besök och lägg till det som ett Chrome-tillägg.
- Skrapa
Öppna webbplatsen du vill skrapa, till exempel eller . Den förbyggda mallen dyker upp automatiskt, och du behöver bara klicka på ”Scrape”. AI:n identifierar användbar information på sidan, som produktpriser och namn.
- Välj exportformat
Efter skrapningen väljer du exportformat, till exempel Excel, så att datan blir enkel att organisera. Du kan också kopiera och klistra in den i Google Sheets.
Skrapa vilken webbplats som helst
Vad gör du om webbplatsen du vill skrapa inte finns i mallistan? Ingen fara — använd 's funktion Anpassade instruktioner för flexibel anpassning:
- Ställ in AI-scraper-mall
Klicka på ”AI Suggest Columns”, så läser AI:n hela webbplatsen och föreslår automatiskt kolumner som produktpriser, beskrivningar och recensioner.
Om du inte är nöjd med de AI-genererade kolumnnamnen kan du själv anpassa formatet för varje kolumn, till exempel tal, datum, text, enkel eller flera val.
Dessutom kan du klicka på ”Add column detailed instruction” och lägga till mer detaljer så att AI:n förstår exakt vad du behöver. Om du till exempel skriver ”Jag behöver bara stad och delstat. Till exempel San Francisco, CA.” kommer den exporterade datan att få önskat format.
- Koppla till din tabell
När datan är skrapad klickar du på ”Download CSV” för att importera den direkt till Excel. Alternativt kan du välja ”Save to…” för att synka resultatet med Notion, Airtable, Google Sheets och andra verktyg för enkel åtkomst.
Användningsområden för Thunderbit
Leadgenerering
Tänk dig att du jobbar på ett företag som säljer utbildningsprogram och behöver hitta kontaktuppgifter till universitetsprofessorer för att marknadsföra er produkt. Fakultetssidor saknar ofta färdiga mallar, vilket gör Thunderbits automatiska skrapning särskilt användbar. På bara två steg kan du skrapa webbdata till Excel och underlätta leadgenerering. Här är ett exempel på hur du kan hämta information om professorer:
- Skrapa UC Berkeley:s fakultetslista med Thunderbit: Öppna sidan du vill skrapa och starta Thunderbit. När du klickar på ”AI Suggest Column” läser AI:n webbsidan och identifierar automatiskt de kolumner du behöver, som professorers namn, e-postadresser och forskningsområden.
- Exportera data: Klicka på ”Scrape”, så extraherar Thunderbit data utifrån de kolumnnamn du har ställt in. Klicka på ”Download CSV” för att importera datan direkt till Excel, eller kopiera och klistra in den i Google Sheets.
E-handel
Försäljare inom e-handel behöver övervaka konkurrenters priser och produktinformation i realtid. Skrapa produktdata från eller Shopify-butiker, inklusive priser, lagerstatus och betyg, för att snabbt analysera marknadstrender. Inom e-handel finns två vanliga scenarier: stora handelsplattformar som Amazon, där du kan använda färdiga mallar för extrahering med ett klick, och varierade Shopify-butiker, där du kan använda Anpassade instruktioner.
- Amazon
Öppna , gå till produktsidan du vill skrapa, och ikonen för den förbyggda mallen dyker upp automatiskt, inklusive skrapare för Amazon SKU-detaljer och Amazon SKU-recensioner. Välj den typ du vill skrapa och klicka på ”Scrape”.
- Shopify-butiker
För Shopify-butiker med varierande gränssnitt använder du den AI-drivna funktionen Anpassade instruktioner. Öppna den Shopify-sida du är intresserad av, klicka på Thunderbit-ikonen uppe till höger, starta Thunderbit och klicka sedan på ”AI Suggest Column”. AI:n identifierar automatiskt den data du behöver: produktnamn, priser, recensioner osv.
Klicka sedan på ”Scrape” för att importera datan till Excel. Du kan också välja ”Copy with headers” eller ”Copy without headers” för att klistra in datan direkt i Excel.
Fastigheter
Om du är mäklare eller investerare behöver du hålla ordning på bostadsannonser från olika områden. För populära bostadssajter som Zillow kan du använda förbyggda mallar för dataextrahering med ett klick. För fastighetsbolags webbplatser som kan du i stället välja funktionen Anpassade instruktioner.
- Zillow
Thunderbit har skapat förbyggda mallar för stora populära sajter, med rika kolumnnamn som stad, delstat, prissättning, adress osv. Datatabellen blir tydlig och detaljerad. Använd Thunderbits förbyggda mall för att skrapa bostadsdata från Zillow och organisera det i ett Excel-ark — klart och effektivt. Som bilden visar behöver du bara öppna , söka efter den information du vill skrapa, och Thunderbit visar automatiskt rutan ”Use Pre-built template”. Klicka bekräfta, så får du fram omfattande data.
- Equity Apartments
Webbplatser för fastighetsbolag uppdateras ofta med de senaste objekten, men varje bolags webbplats ser olika ut och det kan bara handla om några tiotal annonser. I det här fallet är traditionella webbscrapere inte särskilt effektiva, eftersom det tar längre tid att sätta upp dem än att bara kopiera och klistra in i Excel. Därför är en AI-webbskrapa det bästa valet — du kan skrapa annonser från webbplatsen på bara två klick.
-
AI väljer vilka datanamn som ska skrapas: Öppna webbplatsen du behöver skrapa, klicka på AI Web Scraper och sedan på AI Suggest Columns. AI:n läser hela sidan och föreslår kolumnnamn som lägenhetsnamn, adress, telefonnummer osv.
-
Klicka på Scrape: När kolumnerna är inställda klickar du på ”Scrape”. När datan har genererats klickar du på ”Download CSV” för att öppna den i Excel. Du kan också välja ”Copy with headers” eller ”Copy without headers” för att klistra in datan direkt i Excel.
Tips för att använda Thunderbit
Här är några tips som hjälper dig att använda mer effektivt:
- AI Suggest Columns
Vill du skrapa en webbsida utan mall, men vet inte hur datan ska kategoriseras? Inga problem — lämna det till AI Suggest Columns. Öppna webbsidan du vill skrapa, klicka på AI Web Scraper och sedan på AI Suggest Columns. Thunderbit läser hela sidan och rekommenderar automatiskt möjliga datakolumner som pris, datum och adress, vilket minskar behovet av manuell inställning.
Om du inte är nöjd med resultatet från AI Suggest Columns kan du själv justera datakolumnerna, till exempel ändra kolumnnamn och anpassa läsformatet. Dataformatet kan vara tal, text, enkel eller flera val, eller bilder. Du kan också lägga till detaljerade kolumninstruktioner, skriva kommandon och förklara exakt vad du behöver. AI:n hämtar sedan den data du vill ha utifrån dina krav.
- Integrera med Notion, Airtable, Google Sheets
Exporterad data kan kopieras med eller utan rubriker, vilket gör det enkelt att klistra in den i Excel. Dessutom kan Thunderbit samarbeta med andra verktyg och smidigt synka skrapad data med produktivitetsverktyg som Notion och Airtable, vilket gör det perfekt för långsiktiga projekt eller teamsamarbete.
Exporterad data kan också öppnas direkt i Google Sheets för eget bruk.
- Skrapa PDF
Förutom vanlig webdata kan också känna igen PDF-filer på webben. PDF-filer kan se prydliga ut men innehåller ofta olika typer av data, till exempel text, tabeller och bilder. Att använda en traditionell PDF-scraper kan vara komplicerat. Men med Thunderbit blir det enkelt att extrahera data från PDF:er. Som jag nämnde i artikeln kan du också använda Thunderbit för att skrapa data från PDF-filer på webben till Excel.
Slipp tidskrävande manuell datainmatning och organisering. Oavsett om det gäller populära sajter som Amazon och Zillow eller någon nischad webbplats du vill skrapa, kan du låta ta hand om det. Det här AI-verktyget hjälper dig att enkelt lösa alla behov kring att ”skrapa webbplatsdata till Excel”. Testa själv så märker du att datautvinning aldrig har varit så här enkelt och effektivt.
Vanliga frågor
- Kan jag skrapa data från vilken webbplats som helst med Thunderbit?
Ja, Thunderbit låter användare skrapa data från vilken webbplats som helst med hjälp av funktionen för anpassade instruktioner. Användaren kan specificera exakt vilken data som ska extraheras, och AI:n genererar sedan rätt utdata.
- Vilka typer av data kan jag skrapa med Thunderbit?
Du kan skrapa många olika typer av data, inklusive produktnamn, priser, beskrivningar, kontaktuppgifter och mycket mer. Thunderbits AI kan föreslå relevanta kolumner utifrån innehållet på webbplatsen som skrapas.
- Hur exporterar jag den skrapade datan?
Efter skrapningen kan du enkelt exportera datan i format som CSV eller direkt till Excel. Thunderbit gör det också möjligt att synka den skrapade datan med verktyg som Notion eller Airtable för vidare analys.
- Behöver jag programmeringskunskaper för att använda web scraping-verktyg?
De flesta verktyg som nämns här kräver inga programmeringskunskaper, men verktyg som Octoparse och Web Scraper kan fungera bättre om du har grundläggande förståelse för webbstrukturer och ett programmeringsmässigt tankesätt.
- Vilka användningsområden finns för web scraping med Thunderbit?
Vanliga användningsområden är leadgenerering (t.ex. att hämta fakultetsinformation från universitetswebbplatser), prisbevakning inom e-handel (t.ex. att följa konkurrenter på Amazon) och insamling av fastighetsdata (t.ex. att samla bostadsannonser från Zillow).
Läs mer