Låt oss dyka in i web scraping-världen — ett uttryck som kanske låter lite tekniskt men som faktiskt är väldigt praktiskt. Enkelt sagt handlar web scraping om att hämta den information du behöver från webbplatser, som bostadsannonser, produktpriser eller till och med kommentarer i sociala medier, och organisera den i Excel för enkel översikt och analys.
Visst kan du kopiera och klistra in data manuellt, men tänk dig att göra det för hundratals eller tusentals poster. Då rasar effektiviteten snabbt. Varför inte låta AI-verktyg ta hand om det tunga lyftet i stället? I dag presenterar vi , ett AI-verktyg som gör den här uppgiften till en barnlek.
Vad är web scraping?
Web scraping är en teknik för att hämta data från webbplatser. Oavsett om du vill samla in produktdetaljer från en e-handelswebbplats eller hyresdata från en bostadsplattform kan web scraping automatisera de här uppgifterna och organisera datan i kalkylblad som du enkelt kan importera till Excel.
Traditionellt finns det två huvudsakliga sätt att arbeta med web scraping. Det första bygger på kod och kan vara svårt om du inte är programmerare. Det andra använder kodfria web scrapers som , vilket kan vara knepigt att sätta upp. De här verktygen har ofta mallar för populära sajter som , men i verkliga scenarier kan du behöva hämta data från många olika unika sajter, till exempel kataloger eller Shopify-butiker. För sådana 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 ett smartare och effektivare sätt. AI-verktyg kan automatiskt känna igen datastrukturer och mönster på webbsidor. De fungerar genom att läsa sidan och direkt mata ut strukturerad data, vilket gör att de kan hantera dynamiskt innehåll och anpassa sig till förändringar i sidlayouten, samtidigt som de levererar korrekta resultat snabbt. Dessutom kräver de här verktygen 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 web scraper, och vi går igenom dess funktioner och hur du använder den.
Testa AI för web scraping
Testa själv! Du kan klicka, utforska och köra arbetsflödet medan du tittar.
Vi presenterar Thunderbit - AI Web Scraper
Möt dagens stjärna: . Det är en smart AI Web Scraper som kan hantera både populära sajter med färdiga skrapare och mer komplexa sajter med Custom Instructions, vilket passar olika behov.
- Förbyggd Web Scraper erbjuder förbyggda web scrapers som är särskilt utformade för att extrahera data från populära sajter som , och . Välj bara en mall, så kan du med ett par klick skrapa webbplatsdata till Excel.
- Custom Instructions
För mer komplexa webbplatser kan du använda Thunderbits funktion Column Detailed Instructions för att ange exakt vad du vill skrapa. Om du till exempel bara behöver stad och delstat från en adress kan du skriva detaljerade instruktioner som "Jag behöver bara stad och delstat. Till exempel San Francisco, CA", så kommer den exporterade datan att matcha dina krav.
Steg-för-steg-guiden för att 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 "Skrapa". AI:n identifierar användbar information på sidan, till exempel produktpriser och namn.
- Välj exportformat
När skrapningen är klar väljer du exportformat, till exempel Excel, så att datan blir lätt att organisera. Du kan också kopiera och klistra in den i Google Sheets.
Skrapa vilken webbplats som helst
Vad gör du om sajten du vill skrapa inte finns i mallistan? Ingen fara, använd 's Custom Instructions-funktion för flexibla justeringar:
- Ställ in AI Scraper Template
Klicka på "AI Suggest Columns", så läser AI:n hela sajten och extraherar automatiskt kolumner som produktpriser, beskrivningar och recensioner.
Om du inte är nöjd med de kolumnnamn som AI:n föreslår kan du anpassa formatet för varje kolumn, till exempel tal, datum, text, enstaka eller flera val.
Dessutom kan du klicka på "Add column detailed instruction" för att lägga till fler beskrivningar och se till att AI:n fångar dina behov exakt. Till exempel kan du skriva "Jag behöver bara stad och delstat. Till exempel San Francisco, CA", så blir den exporterade datan i önskat format.
- Koppla till din tabell
När datan har skrapats klickar du på "Download CSV" för att importera den direkt till Excel. Alternativt kan du välja "Save to…" för att synka resultaten med Notion, Airtable, Google Sheets och andra verktyg för enkel åtkomst.
Användningsområden för Thunderbit
Leadsgenerering
Anta att du arbetar på ett företag som utvecklar utbildningsprogram och behöver kontaktuppgifter till universitetslärare för att marknadsföra din produkt. Fakultetssidor saknar ofta mallar, vilket gör Thunderbits automatiska skrapfunktion perfekt. På bara två steg kan du skrapa data från webbplatser till Excel och hjälpa till med leadsgenerering. Här är ett exempel på hur du extraherar lärarinformation:
- Skrapa UC Berkeley Faculty List med Thunderbit: Öppna sidan du vill skrapa och starta Thunderbit. När du klickar på "AI Suggest Column" läser AI:n webbplatsen och identifierar automatiskt de kolumner du behöver, till exempel lärarnamn, e-postadresser och forskningsområden.
- Exportera data: Klicka på "Skrapa", så extraherar Thunderbit data utifrån de angivna kolumnnamnen. Klicka på "Download CSV" för att importera datan direkt till Excel, eller kopiera och klistra in den i ditt Google Sheet.
E-handel
E-handlare behöver övervaka konkurrenternas priser och produktdetaljer i realtid. Skrapa produktinformation från eller -butiker, inklusive priser, lager och betyg, för att snabbt analysera marknadstrender. Inom e-handel finns två användningsfall: stora shoppingplattformar som Amazon, där du kan använda förbyggda mallar för extrahering med ett klick, och olika Shopify-butiker, där du kan använda Custom Instructions.
- Amazon
Öppna webbplatsen , klicka på produktsidan du vill skrapa, så dyker ikonen för den förbyggda mallen upp automatiskt, inklusive Amazon SKU details scraper och Amazon SKU reviews scraper. Välj den typ du vill skrapa och klicka på "Skrapa."
- Shopify-butiker
För Shopify-butiker med varierande gränssnitt använder du den AI-drivna funktionen Custom Instructions. Öppna den Shopify-butikssida du är intresserad av, klicka på Thunderbit-pluginikonen 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 "Skrapa" 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 organisera objektlistor från olika områden. För populära fastighetssajter som Zillow kan du använda förbyggda mallar för extrahering med ett klick. För fastighetsbolagssajter som kan du välja funktionen Custom Instructions.
- Zillow
Thunderbit har skapat förbyggda mallar för stora populära sajter, med rika kolumnnamn som Stad, Delstat, Prissättning, Adress osv. Datatabellen är detaljerad. Använd Thunderbits förbyggda mall för att skrapa Zillows fastighetsdata och organisera den i ett Excel-kalkylblad — tydligt och effektivt. Som bilden visar behöver du bara öppna , söka efter informationen du vill skrapa, och Thunderbit visar automatiskt kunskapsrutan "Use Pre-built template". Klicka på bekräfta, så genererar du rik data.
- Equity Apartments
Fastighetsbolagens webbplatser uppdaterar ofta de senaste annonserna, men varje företags webbplats är olika och det kan bara finnas ett par dussin annonser. I det här fallet kan du inte använda traditionella web scrapers för att skrapa den här datan, eftersom tiden det tar att sätta upp en web scraper är längre än att bara kopiera och klistra in den i Excel. Därför är AI Web Scraper det bästa verktyget, eftersom du kan skrapa annonser från webbplatsen med bara två klick.
-
AI väljer vilka datanamnen 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 genererar förslag på kolumnnamn som lägenhetsnamn, adress, telefonnummer osv.
-
Klicka på Skrapa: När kolumnerna är inställda klickar du på "Skrapa". När datan har genererats klickar du på "Download CSV" för att öppna datan 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 du ska kategorisera datan? Inga problem, låt AI Suggest Columns göra jobbet. 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 krånglet med manuell inställning.
Om du inte är nöjd med resultatet från AI Suggest Columns kan du manuellt ändra datakolumnerna, till exempel genom att byta kolumnnamn och justera läsformatet. Dataformatet kan vara tal, text, enstaka eller flera val, eller bilder. Du kan också lägga till detaljerade instruktioner för kolumnerna, skriva kommandon och tala om för AI:n vad du specifikt behöver. Den extraherar då den data du vill ha utifrån dina krav.
- Integrera med Notion, Airtable, Google Sheet
Exporterad data kan kopieras med eller utan rubriker, så att du kan klistra in den i Excel. Dessutom kan Thunderbit samarbeta med andra verktyg och sömlöst 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 personligt bruk.
- Skrapa PDF
Förutom vanlig webdata kan också känna igen PDF-filer på webben. PDF-filer kan se prydliga ut men innehåller egentligen olika typer av data, som 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 min artikel kan du också använda Thunderbit för att skrapa data från PDF-filer på webben till Excel.
Sluta stressa över tråkig manuell datahantering. Oavsett om det gäller en populär sajt som Amazon eller Zillow eller en nischad sida du vill skrapa, kan oftast få in raderna i Excel med bara några klick. Det klarar inte perfekt alla sajter på öppna webben — sidor med kraftigt bot-skydd och sajter som kräver inloggad session kräver fortfarande viss konfiguration — men för den vardagliga uppgiften "jag behöver bara den här tabellen i ett kalkylblad" är det ungefär så rakt på sak som arbetsflödet kan bli 2026.
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 ange exakt vilken data som ska extraheras, så genererar AI:n lämplig utdata därefter.
- Vilka typer av data kan jag skrapa med Thunderbit?
Du kan skrapa olika typer av data, inklusive produktnamn, priser, beskrivningar, kontaktuppgifter och mer. Thunderbits AI kan föreslå relevanta kolumner utifrån innehållet på webbplatsen som skrapas.
- Hur exporterar jag den skrapade datan?
När skrapningen är klar kan du enkelt exportera datan i format som CSV eller direkt till Excel. Thunderbit låter dig också synka den skrapade datan med verktyg som Notion eller Airtable för vidare analys.
- Behöver jag programmeringskunskaper för att använda web scraping-verktyg?
Nej — Thunderbit är det enda verktyg som den här guiden går igenom från början till slut, och det är byggt för att användas utan att skriva kod. AI Suggest Columns väljer fälten åt dig och rutan för Custom Instructions tar vanlig engelska. Om du någon gång provar äldre kodfria verktyg som Octoparse, ParseHub eller webbaserade Web Scraper hjälper det förstås att ha en grundläggande känsla för hur en sida är uppbyggd (listor, tabeller, sidnumrering), men det krävs inte för att följa den här guiden.
- Vilka är några användningsfall för web scraping med Thunderbit?
Vanliga användningsfall är leadsgenerering (till exempel att extrahera fakultetsinformation från universitetswebbplatser), prisbevakning inom e-handel (till exempel att följa konkurrenter på Amazon) och insamling av fastighetsdata (till exempel att samla in objektlistor från Zillow).
Läs mer
