Thunderbit

Qu’est-ce que Thunderbit AI

Thunderbit AI est un outil d’extraction de données et d’automatisation propulsé par l’IA, conçu pour les équipes métier. Il permet de collecter des informations depuis des sites web, des PDF, des documents et des images, sans sélecteurs CSS ni code. Grâce à des modèles prédéfinis pour des sites populaires, au scraping de sous‑pages, à l’enrichissement des données et aux exports vers Google Sheets, Airtable et Notion, il aide les équipes ventes, opérations et marketing à générer des leads, surveiller la concurrence et analyser le contenu et le SEO.

Fonctionnalités principales de Thunderbit AI

• Scraping assisté par IA : extraction depuis pages web, PDF, documents et images, sans configurer de sélecteurs CSS.
• Modèles prédéfinis : templates prêts à l’emploi pour les sites populaires afin d’accélérer la collecte.
• Scraping de sous‑pages : exploration automatique des pages liées (listes, fiches, pagination) pour des jeux de données complets.
• Enrichissement des données : normalisation et compléments d’informations pour améliorer la qualité des leads et des tableaux.
• Exports fluides : envoi des résultats vers Google Sheets, Airtable et Notion pour l’analyse et le partage.
• Automatisation des flux : exécutions répétables pour industrialiser la collecte et limiter les tâches manuelles.
• Nettoyage et structuration : extraction en champs organisés pour faciliter la recherche, le tri et la segmentation.

À qui s’adresse Thunderbit AI

Thunderbit AI s’adresse aux équipes commerciales (prospection et génération de leads), aux opérations (collecte et consolidation de données), aux équipes marketing et SEO (analyse de contenu, benchmarking), ainsi qu’aux PME, start‑ups, agences et profils no‑code souhaitant automatiser l’extraction d’informations sans développer d’outils spécifiques.

Comment utiliser Thunderbit AI

1. Créer un projet et définir la source de données (site web, PDF, document ou image).
2. Choisir un modèle prédéfini adapté ou configurer une extraction guidée par l’IA.
3. Indiquer l’URL de départ et activer au besoin le scraping de sous‑pages.
4. Sélectionner les champs à récupérer et les règles d’enrichissement.
5. Lancer l’extraction, puis prévisualiser et valider les résultats.
6. Exporter les données vers Google Sheets, Airtable ou Notion pour exploitation.

Cas d’utilisation de Thunderbit AI

Prospection B2B via la collecte d’e‑mails et de coordonnées sur des annuaires professionnels. Veille concurrentielle en suivant pages produits, offres et actualités. Analyse de contenu et SEO en agrégeant articles, métadonnées et performances éditoriales. Enrichissement de listes pour les opérations (nettoyage, normalisation). Suivi de marchés et de partenaires à partir de catalogues, fiches de services ou bases publiques.

Avantages et inconvénients de Thunderbit AI

Questions fréquentes sur Thunderbit AI

• Faut‑il savoir coder pour utiliser Thunderbit AI ?

  Non. L’outil s’appuie sur l’IA pour éviter la configuration de sélecteurs CSS ou l’écriture de scripts.

• Quels formats sont pris en charge ?

  Des pages web, des fichiers PDF, des documents et des images peuvent être traités pour extraire des données structurées.

• Peut‑on exporter vers des outils tiers ?

  Oui, les exports vers Google Sheets, Airtable et Notion sont pris en charge.

• Existe‑t‑il des modèles prêts à l’emploi ?

  Oui, des templates pour des sites populaires accélèrent la mise en place des projets.

• Quelles bonnes pratiques respecter pour le scraping ?

  Se conformer aux lois applicables et aux conditions d’utilisation des sites, et privilégier les sources publiques ou autorisées.