Skrapa data från webbplatser, undersidor, PDF:er, dokument och bilder, och extrahera sedan strukturerad information med Thunderbit's AI Web Scraper. Du kan också sammanfatta, kategorisera och formatera resultat så att de passar ditt arbetsflöde.

Exportera dina data till Google Sheets, Airtable eller Notion med bara några klick. Thunderbit hjälper dig att samla rena e-postlistor och annan användbar data med mindre manuellt arbete.

Extrahera och organisera data snabbare

Använd Thunderbit för att hämta e-postadresser från webbplatser och text med AI-driven scraping. Det är snabbt att komma igång och byggt för enkel, kodfri extrahering.

Extrahera e-postadresser från text snabbt

Det här verktyget passar bra för alla som regelbundet hanterar ostrukturerad text och snabbt behöver hitta e-postadresser. Rekryterare, forskare, supportteam och företagare kan använda det för att hämta kontaktuppgifter från mejl, dokument eller chattloggar. Det hjälper till att hålla e-postinsamlingen korrekt, organiserad och redo för nästa steg i arbetsflödet.

Spara tid på insamling av kontaktuppgifter

Klistra in ett textblock i verktyget så skannar det efter giltiga e-postadresser. Det fungerar med stycken, anteckningar, meddelanden, listor och annat ostrukturerat innehåll, och returnerar sedan bara de unika e-postadresserna som hittas. Det här hjälper sälj-, marknadsförings- och driftteam att spara tid när de samlar in kontaktuppgifter från dokument eller kopierat webbinnehåll utan manuell granskning.

Extrahera e-postadresser från text

När e-postadresserna har extraherats kan du kopiera dem till kalkylblad, CRM-verktyg eller outreach-listor för uppföljning. Det här är särskilt hjälpsamt för sälj- och marknadsteam som bygger lead-databaser från kundanteckningar, evenemangsregister eller inklistrad webbplatstext. Genom att omvandla råtext till strukturerad e-postdata hjälper verktyget till att minska repetitivt manuellt arbete.

Använd e-postadresser i outreach-flöden

Verktyget visar extraherade e-postadresser i en enkel lista som är lätt att kopiera, så att du kan granska resultaten direkt. Om inga e-postadresser hittas får du tydligt besked om att det inte finns några träffar. Det gör verktyget användbart för snabba rensningsuppgifter, minskar fel från manuell genomgång och hjälper användare att arbeta snabbare när de organiserar kontaktdata.

Visa rena e-postresultat i en lista

Lär dig extrahera e-postadresser från text

Email

Klistra in eller skriv valfri text som innehåller e-postadresser

text

Klistra in i textrutan nedan

Klistra in valfri text och plocka ut giltiga e-postadresser i en ren lista. Spara tid på att rensa anteckningar, meddelanden och dokument.

Hur exakt är processen för att extrahera e-postadresser?

Kan verktyget hantera stora mängder text?

Sparar eller lagrar verktyget mina indata?

Filtreras dubbletter av e-postadresser bort?

Vilka format för e-postadresser stöds?

Vanliga frågor

extract-emails-from-text

Extrahera e-postadresser från text online

extracte_email_from_text.png

Ladda ner och installera Thunderbit Chrome Extension från Thunderbit Chrome Extension Download Page. När det är installerat loggar du in eller skapar ett gratis konto för att komma igång.

Ladda ner och installera

Klicka på knappen Extrahera e-postadresser. Thunderbit kommer att skanna texten och lista alla unika e-postadresser i ett rent format. Granska resultaten och kopiera dem sedan till Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion vid behov.

Klicka på knappen Extrahera e-postadresser

Öppna sidan där din text finns, och öppna sedan Thunderbit Chrome Extension. Välj verktyget med etiketten Klistra in i textruta nedan och klistra in eller skriv din text i inmatningsfältet med etiketten text. Se till att innehållet innehåller de e-postadresser du vill extrahera.

Öppna tillägget

Så extraherar du e-postadresser med Thunderbit

Thunderbit skannar webbsidor, undersidor och till och med PDF-filer för att extrahera varje bild och organiserar dem i en strukturerad tabell med namn och URL:er. Du kan enkelt exportera resultaten till Google Sheets, Airtable eller Notion för vidare användning eller delning.
Med stöd för att hämta bilder från komplexa webbplatser och direkta exportalternativ effektiviserar Thunderbit ditt arbetsflöde. Ingen kod eller installation behövs — ange bara en URL så sköter Thunderbit resten.

Samla webbplatsbilder med ett klick

Använd Thunderbit för att samla alla bilder från en webbsida på några sekunder — utan manuella nedladdningar.

Extrahera bilder från vilken webbplats som helst snabbt

Bildextraktorn är särskilt användbar för yrkespersoner som behöver samla bilder till presentationer, rapporter eller inspirationstavlor. Genom att automatisera bildinsamlingen minskar den manuellt arbete och säkerställer att du inte missar några bilder på en sida. Oavsett om du bevakar konkurrenters material eller bygger ett referensarkiv hjälper det här verktyget dig att arbeta mer effektivt.

Stöd kreativa och forskningsrelaterade arbetsflöden

Verktyget Bildextraktor skannar vilken webbsida som helst och hämtar automatiskt ut alla bilder med smart igenkänning. Ange bara sidans URL, så skapar Thunderbit en tabell som listar varje bilds namn och direkta URL. Den här funktionen är perfekt för designers, marknadsförare och forskare som behöver samla visuella tillgångar eller analysera webbplatsinnehåll utan att lägga tid på att söka och ladda ner bilder manuellt.

Extrahera bilder från webbsidor

När bilderna har extraherats kan du exportera resultaten direkt till Google Sheets, Airtable, Notion eller ladda ner dem som CSV eller JSON. I Google Sheets använder du formeln =IMAGE("image_url") för att visa bilder i cellerna. Den här integrationen passar marknadsföringsteam, innehållsskapare och e-handelsansvariga som vill bygga bildbibliotek eller kataloger för vidare användning.

Exportera bilddata till Google Sheets och mer

Efter extraheringen organiseras bilderna snyggt i tabellformat, där både bildnamn och direkt URL visas. Det gör det enkelt att granska, sortera och välja ut de bilder du behöver. Den strukturerade utdata hjälper användare att snabbt identifiera relevanta bilder och effektiviserar arbetsflöden för innehållskurering, konkurrensanalys och digital tillgångshantering.

Organisera och förhandsgranska bilddata

Lär dig extrahera bilder från vilken webbplats som helst med AI

Bildnamn

Bild-URL

Ange URL:en till webbsidan du vill extrahera bilder från

Webbplats-URL

Ange en webbplats-URL

Extrahera alla bilder från vilken webbsida som helst direkt och ladda ner dem på nolltid. Helt gratis, snabbt och superenkelt att exportera.

Vilka typer av bilder kan extraheras från en webbplats?

Hur avgör bildextraktorn vilka bilder som hör till varje extraherad post?

Kan bilder extraheras från dynamiskt laddade sidor eller sidor med scrollning?

Vad händer när en sida innehåller flera bilder för ett enda objekt?

Hur hanteras extraherade bilder vid export eller integration med andra verktyg?

image-extractor-from-website

Bildextraktor från en webbplats

Extrahera alla bilder från vilken webbsida som helst direkt till en URL-lista gratis. Visa bilderna direkt i Google Sheets med funktionen =IMAGE(). Vill du ladda ner de faktiska filerna? Installera Thunderbit för att spara allt med ett klick.

image_extractor_browser_frame 1.png

Ladda ner och installera Thunderbit Chrome Extension från [Thunderbit Chrome Extension Download Page](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp). När tillägget är installerat loggar du in eller skapar ett gratis konto för att komma igång.

Klicka på knappen "Extract Images". Thunderbit skannar sidan och extraherar alla bilder, som visas i en tabell med bildnamn och URL:er. Du kan exportera resultaten till Google Sheets, Airtable, Notion eller ladda ner dem som en CSV- eller JSON-fil.

Klicka på knappen Extrahera bilder

Gå till webbsidan du vill extrahera bilder från. Öppna Thunderbit Chrome Extension och välj verktyget "Image Extractor" i menyn. Ange webbsidans URL i fältet som visas.

Så extraherar du bilder med Thunderbit

Behöver du telefonnummer från webbsidor, undersidor, PDF-filer, dokument eller bilder? Thunderbit läser källan, extraherar strukturerad kontaktdata och kan formatera om telefonnummer för renare register. Det stöder också sammanfattningar, kategorier och anpassade fältpromptar för mer användbart resultat.

Exportera dina resultat till Google Sheets, Airtable eller Notion utan kodning. Använd samma arbetsflöde för att skrapa webbplatser, följa undersidor och fånga den data du behöver i ett format som är redo att användas.

Extrahera telefonnummer i stor skala

Använd Thunderbit för att extrahera telefonnummer från webbplatser, PDF-filer, dokument och bilder med ett enkelt arbetsflöde. Få strukturerade resultat snabbt och exportera dem till Sheets, Airtable eller Notion.

Extrahera telefonnummer från text

Sälj-, support- och driftteam kan använda det här verktyget för att förvandla rörig text till användbara kontaktlistor. Det är hjälpsamt för att städa anteckningar från samtal, extrahera nummer från inklistrade webbsidor eller organisera leads från research. Genom att automatisera extraheringen minskar verktyget manuellt arbete och hjälper team att fokusera på uppföljning och outreach.

Använd det för leadlistor och kontaktstädning

Det här verktyget skannar ett inklistrat textblock och plockar ut giltiga telefonnummer i lokala och internationella format. Det är användbart när kontaktuppgifter ligger gömda i anteckningar, e-post, webbsidor eller dokument. I stället för att söka rad för rad får du en ren lista med nummer som är lätt att kopiera, granska och återanvända för outreach, support eller dokumentation.

Extrahera telefonnummer från textblock

Resultatet visas som en enkel lista, där varje telefonnummer ligger på en egen rad för enkel kopiering. Det gör det smidigt att flytta resultaten till kalkylblad, CRM-system, meddelandeverktyg eller interna databaser. Eftersom numren redan är formaterade för läsbarhet sparar du tid på redigering och kan börja använda kontaktdata direkt.

Kopiera extraherade nummer in i ditt arbetsflöde

Extraktorn kan känna igen telefonnummer även när de förekommer tillsammans med annat innehåll, symboler eller ojämna mellanslag. Det minskar manuellt rensningsarbete och risken att missa viktiga kontakter. För team som hanterar stora textdumpningar eller importerat innehåll gör det mycket snabbare att isolera de nummer du behöver och hålla kontaktdata organiserad.

Identifiera blandade nummerformat med hög precision

Lär dig hur du extraherar telefonnummer från text

Phone Number

Klistra in eller skriv textblocket som innehåller telefonnummer

Skannar text efter giltiga telefonnummer och returnerar en ren, organiserad lista. Spara tid på manuell granskning och kopiera de nummer du behöver.

Vilka telefonnummerformat känner verktyget igen?

Kan verktyget extrahera flera telefonnummer från en enda text?

Stöder verktyget internationella telefonnummer?

Finns det en gräns för hur lång inmatningstexten får vara?

Hur hanterar verktyget ogiltiga eller ofullständiga telefonnummer?

phone-number-extractor-from-text

Telefonnummerextraktor från text

Gemini_Generated_Image_qnyejpqnyejpqnye_1_1.png

Ladda ner och installera Thunderbit Chrome Extension från Thunderbit Chrome Extension Download Page på https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp. Efter installationen loggar du in eller skapar ett gratis konto för att komma igång.

Klicka på knappen Extrahera telefonnummer. Thunderbit skannar texten, শনাক্তar giltiga telefonnummer i olika format och visar varje resultat på en separat rad i en tydlig lista. Du kan sedan kopiera de extraherade telefonnumren för användning i en annan app.

Klicka på knappen Extrahera telefonnummer

Öppna textblocket som innehåller de telefonnummer du vill samla in och starta sedan Thunderbit Chrome Extension. Välj fliken Klistra in i textrutan nedan och klistra in eller skriv din text i inmatningsfältet.

Så extraherar du telefonnummer med Thunderbit

Thunderbit’s Wikipedia Result Scraper lets you pull titles, URLs, descriptions, last modified dates, and word counts from Wikipedia search results in a single step. Just enter the search result URL, and Thunderbit organizes the information into a clean, exportable table—ideal for research, SEO, or content planning.
You can further enrich your dataset by scraping subpages or related articles, then export everything to Google Sheets, Airtable, or Notion. Thunderbit’s AI-powered extraction ensures accuracy and saves you hours on manual data collection.

Extract Wikipedia Data with One Click

Scrape Wikipedia search result pages and export structured topic data in seconds—no manual copy-paste required.

Collect Wikipedia Search Results Fast

Use the extracted Wikipedia data to inform your content strategy, keyword research, or competitive analysis. By having access to structured information about multiple topics at once, you can identify content gaps, track trending subjects, or build comprehensive knowledge bases. This capability is ideal for SEO professionals, marketers, and writers looking to enhance their research with reliable, up-to-date Wikipedia insights.

Support Content Strategy and SEO Research

The Wikipedia Result Scraper enables you to extract structured information from Wikipedia search result pages. By simply entering the search result URL, you can gather details such as article titles, URLs, descriptions, last modified dates, and word counts. This tool is especially useful for researchers, SEO specialists, and content creators who need to analyze multiple topics or trends efficiently without manually copying data.

Collect Topic Data from Wikipedia Search Pages

After extracting the data, you can export the results as a table to Excel, Google Sheets, Airtable, or Notion. The output includes all key fields—title, URL, description, last modified date, and word count—making it simple to integrate the information into your existing research or workflow. This ensures your data is organized and ready for further analysis or reporting.

Export Wikipedia Data to Spreadsheets and Databases

With the ability to process entire search result pages, the tool helps you quickly build datasets around related topics or trending subjects. It streamlines the process of collecting and comparing information, making it easier to identify patterns, analyze search intent, or discover new concepts. This feature is valuable for anyone conducting large-scale research or content planning based on Wikipedia data.

Analyze and Organize Large Sets of Wikipedia Results

Learn how to extract structured data from Wikipedia search results

Result Title

Result URL

Result Description

Last Modified Date

Result Size (words)

Paste the URL of the Wikipedia search result page

Wikipedia Result URL

Enter Wikipedia Search Result URL

Extract structured data from Wikipedia search results to quickly gather topic details for research or content analysis.

Is web scraping Wikipedia legal?

Does AI scrape Wikipedia?

Can web scraping be detected?

Are you allowed to copy content from Wikipedia?

Frequently Asked Questions

wikipedia-search-result-scraper

Wikipedia Search Result Scraper

large_Frame 1.png

medium_Frame 1.png

small_Frame 1.png

thumbnail_Frame 1.png

Frame 1.png

Download and install the Thunderbit Chrome Extension from the [Thunderbit Chrome Extension Download Page](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp). Once installed, log in or create a free account to get started.

Download and Install

Click the "Extract Wikipedia Results" button. Thunderbit will process the page and extract structured data, including the result title, URL, description, last modified date, and result size in words. You can export the results to Excel, Google Sheets, Airtable, Notion, or download them as CSV or JSON.

Click the Extract Wikipedia Results Button

Navigate to the Wikipedia search result page you want to extract data from. Open the Thunderbit Chrome Extension and select the "Wikipedia Result Scraper" tool from the menu. Paste the URL of the Wikipedia search result page into the provided field.

Open Extension

How to Extract Wikipedia Results Using Thunderbit

Samla punktlistor, steg och checklistor från artiklar, dokument och kunskapsbaser med Thunderbit’s AI Web Scraper Chrome Extension. Klicka på AI Suggest Fields och sedan Scrape för att extrahera strukturerad listdata från webbsidor, inklusive paginering, och organisera den i rena tabeller.
Behöver du mer sammanhang än vad huvudsidan ger? Använd skrapning av undersidor för att följa länkar och berika din datauppsättning, och skrapa innehåll från PDF:er, dokument och bilder när listor är inbäddade i filer. Sammanfatta, kategorisera och formatera de extraherade objekten och exportera sedan till Google Sheets, Airtable eller Notion.

Automatisera listutvinning över alla webbplatser

Använd Thunderbit för att skrapa sidor, undersidor, PDF:er, dokument och bilder till strukturerad data snabbt. Automatisera extraheringen och exportera resultat till Sheets, Airtable eller Notion.

Extrahera webblistor med ett klick

Gör om sidor med mycket listinnehåll till strukturerad data som du kan exportera från Thunderbit till Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion, eller ladda ner som CSV eller JSON. Det hjälper marknads- och researchteam att sammanställa konkurrenters funktionslistor, samla krav eller skapa kuraterade resurser. Tabellformatet stödjer också snabb filtrering, dubblettkontroll och kategorisering innan delning med intressenter.

Bygg strukturerade datamängder för analys och återanvändning

List Crawler tar en enda HTTP- eller HTTPS-webbsides-URL och skannar sidan efter ordnade och oordnade listor. Den hämtar texten i varje listobjekt till en strukturerad tabell, så att du kan granska viktiga punkter, steg och checklistor utan att kopiera och klistra in. Den är byggd för affärsanvändare som behöver snabba och pålitliga sammanfattningar från artiklar, dokument, hjälpcenter och blogginlägg.

Extrahera listobjekt från valfri URL

Använd List Crawler för att samla in procedurer, förutsättningar och punktlistor över funktioner från produktdokumentation, kunskapsbaser och guider. Produkt-, support- och driftteam kan göra om utspridda listor till en enda tabell för revisioner, interna wikis eller utbildningsmaterial. Eftersom varje objekt är indexerat kan du följa förändringar över tid och hålla dina interna referenser i linje med källsidan.

Sammanfatta dokumentation och instruktioner

Verktyget grupperar resultatet efter Listtyp (ordnad eller oordnad) och lägger till Listindex och Objektindex för att bevara den ursprungliga strukturen. Det gör det enkelt att återskapa instruktioner i flera steg, jämföra flera listor på samma sida eller hitta var en viss punkt kom ifrån. Det är användbart för team som behöver rena, refererbara anteckningar för research, QA och innehållsgranskning.

Organisera resultat efter listtyp och position

Lär dig skrapa en webbsida och extrahera ordnade och oordnade listobjekt

Listtyp

Listindex

Objektindex

Listobjektets text

Ange en webbsides-URL för att skrapa och extrahera alla ordnade och oordnade listobjekt.

Ange en URL

Extrahera punktlistor och numrerade listobjekt från valfri webbsides-URL. Granska grupperade listor i ren text för att snabbt fånga viktiga punkter.

Vilka typer av listor kan det här verktyget extrahera från en webbsida?

Stöder verktyget lösenordsskyddade eller privata webbsidor?

Hur hanterar verktyget nästlade listor på en webbsida?

Finns det en gräns för hur många listobjekt verktyget kan bearbeta?

Kan verktyget extrahera listor från dynamiskt laddat innehåll?

list-crawler

Listcrawler

list_crawler_1.png

Ladda ner och installera Thunderbit Chrome Extension från [Thunderbit Chrome Extension Download Page](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp). När installationen är klar loggar du in eller skapar ett gratis konto för att komma igång.

Klicka på knappen "Crawl lists" för att শুরুa extraheringen. Thunderbit skannar den angivna sidan och վերադարձar en tabell med upptäckta listobjekt, grupperade efter listtyp, med kolumner som "List Type", "List Index", "Item Index" och "List Item Text". Granska resultatet och exportera sedan tabellen till Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion, eller ladda ner den som CSV eller JSON.

Klicka på knappen Crawl lists

Öppna Thunderbit i Chrome och öppna sedan verktyget List Crawler. På fliken "Enter a URL" klistrar du in en giltig HTTP- eller HTTPS-länk i fältet "url" (till exempel https://example.com/article). Kontrollera att sidan är publikt tillgänglig, eller håll dig inloggad på webbplatsen i webbläsaren om innehållet kräver autentisering.

Så skrapar du listor med Thunderbit

Thunderbit kan skrapa data från webbplatser, inklusive undersidor, PDF-filer, dokument och bilder, och sedan strukturera den i rena fält för forskningsarbetsflöden.

Det kan också sammanfatta, kategorisera och formatera extraherad information, och sedan exportera den till Google Sheets, Airtable eller Notion för enkel granskning och analys.

Extrahera vetenskapliga poster med AI

Använd Thunderbit för att skrapa Google Scholar-sidor och samla in titlar, citeringar, författare och publiceringsdetaljer med ett enkelt arbetsflöde. Spara tid i akademisk forskning med strukturerade exporter och utan kodning.

Extrahera Scholar-data för forskning

Forskare kan använda det här verktyget för att samla in artikellistor från sökresultat, medan studenter snabbt kan samla källor till uppgifter och avhandlingar. Det är också användbart för att spåra citeringsantal över publikationer och granska författarinformation från Scholar-profiler. Genom att automatisera insamlingen från en giltig Google Scholar-sida sparar det tid och stödjer mer organiserad akademisk forskning.

Stöd för forskning, litteraturöversikter och citeringsspårning

Det här verktyget hämtar bibliografiska data från en Google Scholar-URL och omvandlar dem till en ren CSV-tabell. Det fångar artikelrubriker, citeringsantal, författare och publiceringsdetaljer från sökresultat, författarprofiler eller publikationslistor. Det är byggt för forskare och studenter som vill samla akademiska referenser snabbare utan att kopiera varje post för hand.

Extrahera artikelinformation från Google Scholar

Efter extraheringen levereras resultaten som en nedladdningsbar CSV-fil som kan öppnas i Excel eller andra kalkylbladsverktyg. Det gör det enkelt att hantera referenser, förbereda litteraturöversikter eller dela resultat med kurskamrater och kollegor. Det standardiserade tabellformatet stöder också snabb filtrering, sortering och citeringsspårning för pågående akademiska projekt.

Exportera forskningsdata för akademiska arbetsflöden

Skraparen omvandlar Google Scholar-sidor till strukturerade rader, vilket gör akademisk forskning enklare att granska och jämföra. Varje post organiseras med de viktigaste citeringsfälten du behöver, så att du kan sortera artiklar, analysera genomslag eller bygga en läslista med mindre manuellt arbete. Det hjälper till att minska fel och håller den vetenskapliga datan i ett format som är redo för analys i kalkylblad.

Organisera vetenskapliga resultat i strukturerad CSV-data

Lär dig extrahera Google Scholar-data

Title

PublicationMetadata

Snippet

Cite

Source URL

Ange den exakta URL:en till sidan du vill skrapa.

Ange URL till målsidan

Extrahera vetenskapliga resultat från en Google Scholar-sida och exportera titel, citeringar, författare och publiceringsdetaljer i CSV för snabbare forskning.

Vilka typer av Google Scholar-sidor kan det här verktyget bearbeta?

Hur många artiklar kan extraheras från en enda sida?

Stöder verktyget publikationer på andra språk än engelska?

Finns det en gräns för hur många gånger jag kan använda det här verktyget?

Vad ska jag göra om verktyget inte lyckas extrahera data från min URL?

google-scholar-scraper

Google Scholar-skrapare

image_326.png

Ladda ner och installera Thunderbits Chrome-tillägg från Thunderbits nedladdningssida för Chrome-tillägget. När det är installerat kan du logga in eller skapa ett gratis konto för att komma igång.

Klicka på knappen Extrahera Google Scholar-data. Thunderbit läser sidan och extraherar artikelrubriker, citeringsantal, författare och publiceringsdetaljer till en strukturerad tabell. När skrapningen är klar kan du ladda ner CSV-filen och använda den i Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion.

Verktyg för dataextraktion