Bento.me をスクレイピングする方法 | Bento.me ウェブスクレイパー
Bento.me をスクレイピングして、個人のポートフォリオデータ、SNS リンク、プロフィール情報を抽出する方法を学びましょう。インフルエンサーのリサーチやネットワーキングに役立つ貴重なデータを見つけることができます。
ボット対策検出
- Cloudflare
- エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
- レート制限
- 時間あたりのIP/セッションごとのリクエストを制限。ローテーションプロキシ、リクエスト遅延、分散スクレイピングで回避可能。
- ASN Blocking
- IP Behavior Monitoring
Bento.meについて
Bento.meが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。
Bento.me は、ユーザーがグリッド形式の集中型デジタルポートフォリオを作成できる現代的な個人ブランディングプラットフォームです。視覚的に魅力的な「link-in-bio」ソリューションとして機能し、クリエイター、開発者、起業家が専門的なリンク、SNS プロフィール、カスタムコンテンツタイルを集約する場を提供しています。2023年に Linktree に買収されたこのプラットフォームは、洗練されたユーザーインターフェースと多様なウィジェット統合で知られています。
サイトには、プロフィール、ポートフォリオへの外部リンク、SNS ハンドル、インタラクティブなタイルに整理されたビジュアルメディアアセットなどの構造化された情報が含まれています。最近の発表により、Bento.me は2026年2月13日に閉鎖される予定であり、デジタルプレゼンスを他のプラットフォームへ移行しようとするユーザーや、クリエイターエコノミーのデータをアーカイブしたい研究者にとって、データ抽出は重要なタスクとなっています。
Bento.me のスクレイピングは、市場調査員、タレントスカウト、マーケティング代理店にとって非常に価値があります。これらのページからデータを抽出することで、企業は新進気鋭のインフルエンサーを特定し、特定のニッチ分野における専門的なトレンドを追跡し、世界のクリエイターエコノミーにおける包括的なタレントデータベースを構築できます。
なぜBento.meをスクレイピングするのか？
Bento.meからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。
マーケティングキャンペーンのためのインフルエンサーやクリエイターの特定
採用のための専門的な連絡先情報の収集
個人ブランディングとポートフォリオデザインのトレンド監視
2026年2月のプラットフォーム閉鎖前のユーザーデータのアーカイブ
クリエイターをターゲットとする SaaS 製品のための高品質なリードリストの構築
スクレイピングの課題
Bento.meのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。
Cloudflare WAF による強力な保護により、エラー 1005 Access Denied が発生する
Next.js の動的レンダリングのため、完全な JavaScript の実行が必要
CSS-in-JS 実装により、静的なセレクタが壊れやすい
データがスクリプトタグ内の複雑な JSON ステートオブジェクトの中にネストされている
Bento.meをAIでスクレイピング
コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。
仕組み
必要なものを記述
Bento.meから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
AIがデータを抽出
人工知能がBento.meをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
データを取得
CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
なぜスクレイピングにAIを使うのか
AIを使えば、コードを書かずにBento.meを簡単にスクレイピングできます。人工知能搭載のプラットフォームが必要なデータを理解します — 自然言語で記述するだけで、AIが自動的に抽出します。
How to scrape with AI:
- 必要なものを記述: Bento.meから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
- AIがデータを抽出: 人工知能がBento.meをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
- データを取得: CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
Why use AI for scraping:
- ノーコードインターフェースで動的な React/Next.js レイアウトを容易に処理
- 組み込みの JavaScript レンダリングにより、すべてのタイルとウィジェットが完全に読み込まれることを保証
- 自動プロキシローテーションにより Cloudflare の ASN および IP ブロックを回避
- スケジュール実行によりプロフィールの更新を継続的に追跡可能
- 複雑なカスタムスクリプトを書かずにネストされた JSON データを抽出
Bento.me用ノーコードWebスクレイパー
AI搭載スクレイピングのポイント＆クリック代替手段
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにBento.meをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
一般的な課題
学習曲線
セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
セレクタの破損
Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
動的コンテンツの問題
JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
CAPTCHAの制限
ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
IPブロック
過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
Bento.me用ノーコードWebスクレイパー
Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにBento.meをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。
ノーコードツールでの一般的なワークフロー
- ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する
- ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
- ポイント＆クリックで抽出するデータ要素を選択する
- 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
- 複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する
- CAPTCHAに対処する（多くの場合手動解決が必要）
- 自動実行のスケジュールを設定する
- データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する
一般的な課題
- 学習曲線: セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
- セレクタの破損: Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
- 動的コンテンツの問題: JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
- CAPTCHAの制限: ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
- IPブロック: 過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある
コード例
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
def scrape_bento_profile(url):
# 実際のブラウザを模倣するためにヘッダーは不可欠
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Bento はデータを id __NEXT_DATA__ のスクリプトタグに保存している
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
if data_script:
json_data = json.loads(data_script.string)
user_data = json_data['props']['pageProps']['initialState']['user']
print(f'Name: {user_data.get("name")}')
print(f'Bio: {user_data.get("about")}')
return user_data
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')
return None
# 使用例
scrape_bento_profile('https://bento.me/alex')いつ使うか
JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。
メリット
- ●最速の実行（ブラウザオーバーヘッドなし）
- ●最小限のリソース消費
- ●asyncioで簡単に並列化
- ●APIと静的ページに最適
制限事項
- ●JavaScriptを実行できない
- ●SPAや動的コンテンツで失敗
- ●複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性
コードでBento.meをスクレイピングする方法
Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import json
def scrape_bento_profile(url):
# 実際のブラウザを模倣するためにヘッダーは不可欠
headers = {'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/91.0.4472.124 Safari/537.36'}
try:
response = requests.get(url, headers=headers)
if response.status_code == 200:
soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
# Bento はデータを id __NEXT_DATA__ のスクリプトタグに保存している
data_script = soup.find('script', id='__NEXT_DATA__')
if data_script:
json_data = json.loads(data_script.string)
user_data = json_data['props']['pageProps']['initialState']['user']
print(f'Name: {user_data.get("name")}')
print(f'Bio: {user_data.get("about")}')
return user_data
except Exception as e:
print(f'Error occurred: {e}')
return None
# 使用例
scrape_bento_profile('https://bento.me/alex')Python + Playwright
from playwright.sync_api import sync_playwright
def run(playwright):
# ヘッドレスブラウザを起動
browser = playwright.chromium.launch(headless=True)
page = browser.new_page()
# Bento のプロフィールへ移動
page.goto('https://bento.me/alex')
# メインのプロフィール見出しが読み込まれるのを待機
page.wait_for_selector('h1')
# レンダリングされたページからコンテンツを抽出
name = page.inner_text('h1')
links = [a.get_attribute('href') for a in page.query_selector_all('a')]
print(f'Profile Name: {name}')
print(f'Links found: {len(links)}')
browser.close()
with sync_playwright() as playwright:
run(playwright)Python + Scrapy
import scrapy
import json
class BentoSpider(scrapy.Spider):
name = 'bento'
start_urls = ['https://bento.me/alex']
def parse(self, response):
# プロフィール JSON ステートを含む Next.js データスクリプトを特定
raw_data = response.xpath('//script[@id="__NEXT_DATA__"]/text()').get()
if raw_data:
data = json.loads(raw_data)
profile = data['props']['pageProps']['initialState']['user']
yield {
'name': profile.get('name'),
'about': profile.get('about'),
'links': [tile.get('url') for tile in profile.get('tiles', []) if tile.get('url')],
'socials': profile.get('socials'),
'verified': profile.get('isVerified')
}Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer');
(async () => {
const browser = await puppeteer.launch();
const page = await browser.newPage();
// すべてのウィジェットが読み込まれるよう networkidle2 を使用
await page.goto('https://bento.me/alex', { waitUntil: 'networkidle2' });
const profileData = await page.evaluate(() => {
// DOM から直接内部ステートにアクセス
const dataElement = document.getElementById('__NEXT_DATA__');
if (dataElement) {
const nextData = JSON.parse(dataElement.innerText);
return nextData.props.pageProps.initialState.user;
}
return null;
});
console.log(profileData);
await browser.close();
})();Bento.meデータで何ができるか
Bento.meデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。
インフルエンサーアウトリーチの発見
マーケティング代理店は、特定の専門キーワードに関連する Bento プロフィールをスクレイピングすることで、ニッチなクリエイターを見つけることができます。
実装方法：
- 1Bento プロフィールの URL を得るために、検索結果やディレクトリリストをクロールします。
- 2SNS リンクとプロフィールテキストを抽出し、ニッチとリーチを判断します。
- 3「Web3」、「UXデザイン」、「フィットネス」などの業界キーワードでプロフィールをフィルタリングします。
- 4抽出された検証済みの SNS ハンドルを使用してアウトリーチを自動化します。
Automatioを使用してBento.meからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。
Bento.meデータで何ができるか
- インフルエンサーアウトリーチの発見
マーケティング代理店は、特定の専門キーワードに関連する Bento プロフィールをスクレイピングすることで、ニッチなクリエイターを見つけることができます。
- Bento プロフィールの URL を得るために、検索結果やディレクトリリストをクロールします。
- SNS リンクとプロフィールテキストを抽出し、ニッチとリーチを判断します。
- 「Web3」、「UXデザイン」、「フィットネス」などの業界キーワードでプロフィールをフィルタリングします。
- 抽出された検証済みの SNS ハンドルを使用してアウトリーチを自動化します。
- タレントソーシングと採用
テックリクルーターは、Bento を主要なデジタルポートフォリオとして使用している質の高い開発者やデザイナーを特定できます。
- GitHub プロフィールや LinkedIn の自己紹介から Bento のリンクを特定します。
- Bento ページをスクレイピングして、すべての専門的なリンク（GitHub、Behance、個人ブログ）を集約します。
- プロフィールの詳細やプロジェクトの説明を、一元化された採用 CRM に保存します。
- ポートフォリオタイルの多様性と質に基づいてタレントをランク付けします。
- プラットフォーム移行サービス
Bento の閉鎖に伴い、開発者はユーザーがデータを代替プラットフォームに移行するのを支援するツールを構築できます。
- ユーザーが Bento の URL を入力するツールを提供します。
- タイルのレイアウトやメディアアセットを含むプロフィールデータ全体をスクレイピングします。
- 抽出された JSON を Linktree や Carrd などの代替プラットフォームと互換性のある形式に変換します。
- 新しいプラットフォームでのプロフィールのアップロードや再作成を自動化します。
- 競合デザイン分析
デザイナーは、パフォーマンスの高い Bento プロフィールのレイアウトトレンドを分析して、自身の link-in-bio テンプレートを改善できます。
- SNS での発見を通じて、トラフィックの多い Bento プロフィールを50件特定します。
- タイルのレイアウト構造（サイズ、位置、ウィジェットの種類）をスクレイピングします。
- どのウィジェット（Spotify、Twitter、GitHub）が最も一般的に使用されているかを分析します。
- 調査結果を UI/UX ベンチマーク用のレポートとしてエクスポートします。
ワークフローを強化する AI自動化
AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。
Bento.meスクレイピングのプロのヒント
Bento.meからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。
<script id='__NEXT_DATA__'> タグを常に探してください。単一の JSON ブロックにほぼすべてのプロフィール情報が含まれています。
データセンターの IP に対する Cloudflare の ASN ベースのブロックを回避するために、住宅用プロキシ（residential proxies）を使用してください。
セキュリティの課題（security challenges）を回避するため、リクエスト間に少なくとも3〜5秒の rate limiting を実装してください。
Bento は CSS-in-JS を使用しているため、揮発性のあるクラス名ではなく、データ属性や内部の JSON ステート（JSON state）を利用してください。
2026年初頭にサイトが閉鎖されるため、スクレイパーに画像をローカルにダウンロードしてアーカイブするロジックを含めてください。
Cloudflare のセキュリティレイヤーによるフィンガープリントを避けるために、User-Agents を頻繁にローテーションしてください。
お客様の声
ユーザーの声
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Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
Jonathan Kogan
Co-Founder/CEO, rpatools.io
Automatio is one of the most used for RPA Tools both internally and externally. It saves us countless hours of work and we realized this could do the same for other startups and so we choose Automatio for most of our automation needs.
Mohammed Ibrahim
CEO, qannas.pro
I have used many tools over the past 5 years, Automatio is the Jack of All trades.. !! it could be your scraping bot in the morning and then it becomes your VA by the noon and in the evening it does your automations.. its amazing!
Ben Bressington
CTO, AiChatSolutions
Automatio is fantastic and simple to use to extract data from any website. This allowed me to replace a developer and do tasks myself as they only take a few minutes to setup and forget about it. Automatio is a game changer!
Sarah Chen
Head of Growth, ScaleUp Labs
We've tried dozens of automation tools, but Automatio stands out for its flexibility and ease of use. Our team productivity increased by 40% within the first month of adoption.
David Park
Founder, DataDriven.io
The AI-powered features in Automatio are incredible. It understands context and adapts to changes in websites automatically. No more broken scrapers!
Emily Rodriguez
Marketing Director, GrowthMetrics
Automatio transformed our lead generation process. What used to take our team days now happens automatically in minutes. The ROI is incredible.
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