📌 Que pouvez-vous collecter avec Goo Informations de Location Scraper ?
Ce modèle collecte des données d'information immobilière depuis le site Goo Real Estate à partir de mots-clés.
Les données sont collectées depuis Ne. Ne est un service immobilier où les utilisateurs recherchent des logements, des emplacements, des prix, des caractéristiques et la disponibilité des annonces.
💰 Tarifs
Tarif actuel : 0,07 $ pour 1 000 lignes. La facturation est basée sur le nombre de lignes de sortie produites par la tâche.
📦 Sortie
Goo Informations de Location Scraper renvoie ces champs :
物件タイプ物件名詳細リンクURL賃料管理費等敷金礼金保証金敷引_償却更新料契約期間カード決済保証会社所在地交通建物名間取り築年月_築年数専有面積所在階_階数建物構造方位現況駐車場入居可能時期住宅保険情報提供元情報公開日情報更新日次回更新予定日階数_2階以上最上階角部屋駐車場_近隣含エアコン付きバス_トイレ別室内洗濯機置き場追焚機能オートロック付きモニタ付インターホンフローリングバルコニーガスコンロ可浴室乾燥機セキュリティ_24時間宅配ボックスペット相談可二人入居可設備リフォーム履歴リノベーション履歴備考特記事項エネルギー消費性能断熱性能目安光熱費
Exemple d'aperçu des données :
{
"物件タイプ": "賃貸マンション",
"物件名": "グランパークハイツ 田町駅 3LDK 賃貸(賃貸マンション・アパート)",
"詳細リンクURL": null,
"賃料": "53.80万円",
"管理費等": "28000円",
"敷金": "2ヶ月",
"礼金": "1ヶ月",
"保証金": "なし",
"敷引_償却": "-",
"更新料": "-",
"契約期間": "定期借家 2年",
"カード決済": "-",
"保証会社": "保証会社利用必 NTTドコモ 「ドコモのあんしん賃貸保証」 初回保証料：月額賃料等の50％（最低保証料20，000円） 月額保証料：1，500円",
"所在地": "東京都港区芝浦３ 周辺地図 港区の行政データ 港区周辺の家賃相場",
"交通": "ＪＲ山手線 田町駅 徒歩4分 乗換案内 都営浅草線 三田駅 徒歩5分 乗換案内 都営浅草線 泉岳寺駅 徒歩16分 乗換案内",
"建物名": "グランパークハイツ",
"間取り": "3LDK（洋７．９ 洋６．０ 洋６．０ ＬＤ１７．５Ｋ６．３）",
"築年月_築年数": null,
"専有面積": "95.2㎡",
"所在階_階数": "23階/地上28階地下4階建",
"建物構造": "RC",
"方位": null,
"現況": null,
"駐車場": "有 66,000円",
"入居可能時期": "2026年9月下旬",
"住宅保険": "あり 2年 24000円",
"情報提供元": "SUUMO[030H100521342224]",
"情報公開日": "2026年8月9日",
"情報更新日": "2026年8月10日",
"次回更新予定日": "随時",
"階数_2階以上": null,
"最上階": "-",
"角部屋": "○",
"駐車場_近隣含": null,
"エアコン付き": "○",
"バス_トイレ別": "○",
"室内洗濯機置き場": "○",
"追焚機能": "○",
"オートロック付き": "○",
"モニタ付インターホン": "○",
"フローリング": "○",
"バルコニー": "-",
"ガスコンロ可": "○",
"浴室乾燥機": "○",
"セキュリティ_24時間": null,
"宅配ボックス": "○",
"ペット相談可": "-",
"二人入居可": "○",
"設備": "冷房・暖房・エアコン・オートロック・バス･トイレ別・トイレ・収納スペース・洗濯機置場・洗面所・エレベーター・ＣＡＴＶ・追焚機能・フローリング・浴室乾燥機・ガスコンロ可・シャンプードレッサ・温水洗浄便座・システムキッチン・モニタ付インターホン・宅配ＢＯＸ・駐輪場・風呂・クローゼット・衣類乾燥機・都市ガス・ＩＨクッキングヒータ・ディンプルキー・浴トイレ別・防犯カメラ・洗面所独立・バイク置き場・コンロ2口以上・インターネット対応・室内洗濯機置き場",
"リフォーム履歴": "-",
"リノベーション履歴": "-",
"備考": "保証会社利用必：ＮＴＴドコモ 「ドコモのあんしん賃貸保証」 初回保証料：月額賃料等の５０％（最低保証料２０，０００円） 月額保証料：１，５００円／定期借家０２年００ヶ月／二人入居可／バストイレ別／エアコン／ガスコンロ対応／クロゼット／フローリング／シャワー付洗面台／ＴＶインターホン／浴室乾燥機／オートロック／室内洗濯置／システムキッチン／追焚機能浴室／角住戸／温水洗浄便座／エレベーター／洗面所独立／洗面化粧台／駐輪場／宅配ボックス／ＣＡＴＶ／光ファイバー／３口以上コンロ／防犯カメラ／ＩＨクッキングヒーター／グリル付／二人入居相談／バイク置場／全居室フローリング／エアコン２台／ディンプルキー／ネット専用回線／敷金２ヶ月／保証金不要／エレベーター２基／２駅利用可／３沿線以上利用可／駅徒歩５分以内／タワー型マンション／高層階／２４時間ゴミ出し可／都市ガス／高速ネット対応／礼金１ヶ月／田町駅（ＪＲ東日本 山手線）（その他）まで４２０ｍ／グランパーク（ショッピングセンター）まで４０ｍ／まいばすけっと芝浦３丁目店（スーパー）まで３００ｍ／ファミリーマート田町グランパーク店（コンビニ）まで１０...",
"特記事項": "二人入居可・角部屋・ドコモのあんしん賃貸保証",
"エネルギー消費性能": "-",
"断熱性能": "-",
"目安光熱費": "-"
}
🎯 Cas d'usage
- Comparer les prix, les emplacements, les caractéristiques et la disponibilité des annonces immobilières.
- Suivre les nouvelles annonces et les évolutions du marché au fil des exécutions répétées.
- Constituer des jeux de données immobilières structurés pour la recherche ou la qualification de leads.
- Exporter les URL et les champs des annonces pour des rapports, de la cartographie ou de l'enrichissement.
🐙 Pourquoi Octoparse
- Flux de travail Ne prêt à l'emploi : Saisissez les URL (jusqu'à 500) et PageSize, lancez Goo Informations de Location Scraper et consultez les lignes structurées renvoyées pour chaque enregistrement source.
- Des résultats utiles : Les champs 物件タイプ, 物件名, 詳細リンクURL, 賃料, 管理費等, 敷金, 礼金, 保証金, 敷引 償却 et 更新料 facilitent la comparaison, le suivi et la réutilisation des données.
- Exécution dans le cloud : Exécutez ce modèle dans le cloud sans avoir à garder un ordinateur local connecté.
- Exportez et réutilisez : Exportez les lignes vers CSV, Excel, JSON, des bases de données ou un stockage cloud, ou envoyez-les vers des flux de reporting et d'IA via les API d'Octoparse.
Vous pouvez planifier des exécutions récurrentes, exporter les données collectées et les réutiliser via Octoparse OpenAPI ou l'AgentTools API. La planification et l'accès à l'API peuvent nécessiter un forfait Octoparse payant.
📝 Entrée
- URL (jusqu'à 500) (obligatoire) : Saisissez une ou plusieurs valeurs, une par ligne.
- PageSize (facultatif) : Saisissez la valeur de PageSize demandée par le modèle.
🚀 Comment l'utiliser
- Ouvrez le modèle et sélectionnez Essayez-le ! ou Démarrer.
- Renseignez les champs de saisie indiqués ci-dessus.
- Exécutez la tâche dans le cloud.
- Consultez les lignes de sortie, puis exportez ou traitez les données structurées.
⚠️ Limites
- Goo Informations de Location Scraper collecte depuis les pages de listes les champs indiqués dans Sortie ; il n'ajoute pas de données que Ne n'affiche pas.
- Des champs tels que エネルギー消費性能, 断熱性能 et 目安光熱費 peuvent être vides lorsque l'enregistrement source ne les fournit pas.
💡 Conseils
- Commencez avec une ou quelques entrées et examinez les lignes renvoyées avant d'élargir la tâche.
- Utilisez les URL valides les plus précises (jusqu'à 500) afin de réduire les enregistrements sans rapport ou en double.
- Utilisez une URL ou un identifiant stable parmi 物件タイプ, 物件名, 詳細リンクURL, 賃料, 管理費等, 敷金, 礼金, 保証金, 敷引 償却 et 更新料 comme clé de déduplication lorsqu'il est disponible.
❓ FAQ
Goo Informations de Location Scraper collecte-t-il toutes les données des pages de détail ?
Non. Il collecte les champs de liste ou de résultats de recherche affichés dans Sortie ; utilisez un modèle de pages de détail lorsque des données plus complètes sont nécessaires.
Puis-je planifier et exporter les données collectées par Goo Informations de Location Scraper ?
Oui. Vous pouvez planifier Goo Informations de Location Scraper pour qu'il s'exécute automatiquement dans le cloud et exporter les données collectées depuis Octoparse. La planification peut nécessiter un forfait Octoparse payant.
Combien coûte Goo Informations de Location Scraper ?
Le tarif actuel est de 0,07 $ pour 1 000 lignes, et la facturation est basée sur le nombre de lignes de sortie produites par la tâche.
🔗 Modèles associés
- Goo Net Vente de Voitures d'Occasion Scraper - Utilisez Goo Net Used Car Sales Scraper lorsque vous avez besoin des données de résultats de recherche plutôt que de celles de liste de ce modèle sur la même source.