Skrapa kommentarer från Reddit-inlägg
Av
Extrahera kommentarer, trådlänkar, antal svar och subreddit-namn från valfri URL till ett Reddit-inlägg. Strukturera snabbt Reddit-diskussioner i en tabell för analys.
Hämta data från hundratals webbsidor med ett klick med hjälp av Thunderbits Chrome-tillägg. Vill du hellre överlåta uppgiften till AI? Använd Thunderbit API eller Thunderbit MCP. Vill du att vi gör hela jobbet åt dig? Använd vår webbskrapningstjänst.
Skrapa Reddit-kommentarer på några sekunderSamla in kommentarer från Reddit-inlägg, trådlänkar och antal svar med Thunderbits Chrome-tillägg – utan manuell kopiering och klistring.
Installera frånChrome Web Store
Skrapa Reddit-kommentarer på några sekunder
Thunderbits Reddit Post Comments Scraper gör att du kan hämta alla kommentarer, trådlänkar och antal svar från vilket Reddit-inlägg som helst i ett enda steg. Verktyget strukturerar datan så att den blir enkel att granska – perfekt för research, sentimentanalys eller innehållsbevakning.
Du kan även exportera den extraherade datan till Google Sheets, Airtable eller Notion för vidare analys. Thunderbit stödjer skrapning från undersidor och hanterar stora trådar effektivt, vilket sparar både tid och arbete.
Så skrapar du Reddit-kommentarer med Thunderbit
STEG 1Ladda ner och installeraLadda ner och installera Thunderbit Chrome Extension från Thunderbit Chrome Extension Download Page. När den är installerad loggar du in eller skapar ett gratis konto för att komma igång.
STEG 2Öppna tilläggetGå till Reddit-inlägget som du vill extrahera kommentarer från. Öppna Thunderbit Chrome Extension och välj verktyget "Reddit Post Comments Scraper". Klistra in den fullständiga URL:en till Reddit-inlägget i fältet.
STEG 3Klicka på knappen för att skrapa Reddit-kommentarerKlicka på knappen "Scrape Reddit Comments". Thunderbit bearbetar inlägget och extraherar alla kommentarer, trådlänkar, antal svar och subreddit-namn till en strukturerad tabell. Du kan exportera resultatet till Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion, eller ladda ner det som CSV- eller JSON-fil.
Lär dig hur du extraherar kommentarer och tråddata från Reddit-inlägg
Skrapa kommentarer från valfritt Reddit-inlägg
Reddit Post Comments Scraper låter dig ange en URL till ett Reddit-inlägg och hämta både toppkommentarer och nästlade svar i en strukturerad tabell. Verktyget passar utmärkt för forskare, marknadsförare och community managers som vill analysera diskussioner, samla in feedback eller följa sentiment på Reddit. Genom att automatisera insamlingen får du snabbt tillgång till stora mängder användargenererat innehåll utan att behöva bläddra eller kopiera manuellt.
Få med trådlänkar och antal svar
Utöver själva kommentarstexten samlar verktyget även in direkta trådlänkar och hur många svar varje kommentar har. Det är värdefullt för dig som vill mäta engagemang, hitta de mest aktiva diskussionerna eller kartlägga hur samtal utvecklas i en subreddit. Med länkar och svarsräkning lättillgängligt kan du snabbare prioritera vilka trådar som ska analyseras eller besvaras – och effektivisera arbetet.
Exportera Reddit-data till kalkylark och databaser
När kommentarer och tillhörande data har skrapats kan du exportera resultatet till Excel, Google Sheets, Airtable eller Notion. Utdata levereras som en ren och tydlig tabell som är enkel att sortera, filtrera och analysera. Exportfunktionen är särskilt praktisk för team som vill integrera Reddit-insikter i rapportering, research eller CRM-system – så att datan är redo att användas direkt.
Analysera aktivitet i subreddits och communitytrender
När subreddit-namn ingår i resultatet kan du följa aktivitet i olika communityn och jämföra engagemangsnivåer. Det är särskilt användbart för sociala medier-analytiker, varumärkesansvariga och innehållsskapare som vill bevaka trender, hitta aktiva subreddits eller jämföra prestation. Den strukturerade datan möjliggör djupare analys och hjälper dig fatta bättre beslut baserat på verkliga Reddit-samtal.
Upptäck fler gratisverktyg
YouTube-miniatyrnedladdare
Hämta högkvalitativa miniatyrbilder från en video-URL, förhandsgranska tillgängliga storlekar och ladda ner den du behöver utan att skapa konto.
YouTube-transkriptextraktor
Extrahera videotranskriptioner från en URL och få ren, lättläst text med tidsstämplar. Kopiera eller ladda ner undertexter för anteckningar, research och innehållsgranskning.
YouTube-kanalskrapa
Skrapa offentliga videor från kanaler till en strukturerad tabell med titlar, beskrivningar, datum och statistik. Använd den för att analysera prestationstrender och snabbare researcha innehåll.
TikTok-profilskrapa
Hämta ut viktiga uppgifter från valfri TikTok-profil – som bio, följare och totala likes – och samla dem i en strukturerad tabell för snabb analys.
Product Hunt-skrapa
Product Hunt-skrapa hjalper dig att extrahera launch names, makers, taglines, votes, and product links som strukturerad data i Thunderbit. Automatisera flodet utan kodning och exportera till Google Sheets, Airtable eller Notion.
Pinterest-scraper
Extrahera strukturerad Pinterest-data från pins, anslagstavlor, profiler och sökresultat. Få rena resultat för research, trendbevakning och innehållssamling.
YouTube-taggsutdragare
Extrahera videons taggar från valfri YouTube-URL för att hitta nyckelord för SEO och innehållsplanering. Få en ren lista som du kan kopiera, sortera och återanvända för optimering.
Exportverktyg för inläggskommentarer
Hämta kommentarer från en inläggs-URL eller ett inläggs-ID och ladda ner dem som CSV eller JSON. Få strukturerade fält som författare, text, tidsstämplar och metadata för analys.
Vad användare säger om Thunderbit
Taryn W.Tillväxtstrateg@Thunderbit förändrade hur jag gör konkurrentanalyser. Jag klickar på 'AI Suggest Fields', och den bygger en ren tabell över paginerade resultat — ingen kod, ingen CSS. En enorm tidsbesparing när jag analyserar produktdata från nischade marknadsplatser.
Miles T.Konsult inom sales developmentJag använder Thunderbit för att hämta e-postadresser och telefonnummer från kataloger. Den extraherar ren kontaktinformation med ett klick, och export till Sheets eller Notion tar sekunder. Ingen extra konfigurering, ingen kod — bara användbar data som är redo att användas.
Rhea C.E-handelsanalytikerThunderbit hjälper mig att övervaka SKU-data över flera sidor. Jag samlar listningarna, och använder sedan Subpage Scraping för att hämta fullständiga produktspecifikationer, priser, recensioner och lagerstatus. AI:n organiserar allt i de kolumner jag definierar.
Cassian B.Rådgivare inom fastigheterThunderbits Scheduled Scraper gör fastighetsövervakning enklare. Jag beskriver intervallet på enkel svenska, och den hämtar automatiskt uppdaterade listningar, priser och länkar utan att jag behöver röra inställningen igen. Enkelt och väldigt praktiskt.
Dorian B.Content- och SEO-specialistJag använder Thunderbits Field AI Prompts för att rensa och tagga insamlat bloggmaterial. Den extraherar rubriker, författare och föreslår till och med kategorier. Fungerar utmärkt på dynamiska sajter och undersidor — perfekt för att bygga strukturerade SEO-dataset.
Lina K.Lead för marketplace operationsVi följer SKU:er från nischbutiker med Thunderbit. Cloud Scraping hanterar 50 sidor åt gången, och för sajter som kräver inloggning växlar vi till webblägesläge. Det är snabbt, flexibelt och kräver inget löpande underhåll eller manuella justeringar.
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbits AI Autofill är en räddare i nöden. Efter att ha samlat kontaktinfo använder jag det för att fylla i leadformulär direkt i webbläsaren. Jag väljer bara fliken, så fyller den i allt med hjälp av den insamlade raden. Ingen manuell inmatning behövs.
Alina D.FrilansresearcherJag litar på Thunderbit för att extrahera data från PDF-filer, bildbaserade sajter och sidor med oändlig scroll. Den hanterar stökiga format med AI och levererar färdiga tabeller som jag kan skicka till Google Sheets eller Airtable på några sekunder.
Taryn W.Tillväxtstrateg@Thunderbit förändrade hur jag gör konkurrentanalyser. Jag klickar på 'AI Suggest Fields', och den bygger en ren tabell över paginerade resultat — ingen kod, ingen CSS. En enorm tidsbesparing när jag analyserar produktdata från nischade marknadsplatser.
Miles T.Konsult inom sales developmentJag använder Thunderbit för att hämta e-postadresser och telefonnummer från kataloger. Den extraherar ren kontaktinformation med ett klick, och export till Sheets eller Notion tar sekunder. Ingen extra konfigurering, ingen kod — bara användbar data som är redo att användas.
Rhea C.E-handelsanalytikerThunderbit hjälper mig att övervaka SKU-data över flera sidor. Jag samlar listningarna, och använder sedan Subpage Scraping för att hämta fullständiga produktspecifikationer, priser, recensioner och lagerstatus. AI:n organiserar allt i de kolumner jag definierar.
Cassian B.Rådgivare inom fastigheterThunderbits Scheduled Scraper gör fastighetsövervakning enklare. Jag beskriver intervallet på enkel svenska, och den hämtar automatiskt uppdaterade listningar, priser och länkar utan att jag behöver röra inställningen igen. Enkelt och väldigt praktiskt.
Dorian B.Content- och SEO-specialistJag använder Thunderbits Field AI Prompts för att rensa och tagga insamlat bloggmaterial. Den extraherar rubriker, författare och föreslår till och med kategorier. Fungerar utmärkt på dynamiska sajter och undersidor — perfekt för att bygga strukturerade SEO-dataset.
Lina K.Lead för marketplace operationsVi följer SKU:er från nischbutiker med Thunderbit. Cloud Scraping hanterar 50 sidor åt gången, och för sajter som kräver inloggning växlar vi till webblägesläge. Det är snabbt, flexibelt och kräver inget löpande underhåll eller manuella justeringar.
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbits AI Autofill är en räddare i nöden. Efter att ha samlat kontaktinfo använder jag det för att fylla i leadformulär direkt i webbläsaren. Jag väljer bara fliken, så fyller den i allt med hjälp av den insamlade raden. Ingen manuell inmatning behövs.
Alina D.FrilansresearcherJag litar på Thunderbit för att extrahera data från PDF-filer, bildbaserade sajter och sidor med oändlig scroll. Den hanterar stökiga format med AI och levererar färdiga tabeller som jag kan skicka till Google Sheets eller Airtable på några sekunder.
