これは求人枠とは逆の取引です。市場全体ではなく1社ですが、各募集についてはるかに多くが得られます。
Google検索求人スクレイパーはGoogleの集約された求人パネルを読みます。多数の雇用主が、それぞれ短い1行として並びます。このサービスが読むのはAlphabet自身の採用サイトです。得られるのは1つの雇用主グループですが、各行が完全な職務内容、必須資格と歓迎資格、そして書かれたままの職責を備えており、単に数えるのではなく分析するのに十分です。
「1社」という言葉はこの文でかなりの働きをしています。companyカラムは常にGoogleとは限りません。当社の131行ではYouTube、Waymo、Verily Life Sciences、Wing、GFiberも返りました。採用サイトはAlphabetグループを対象とするため、一通り取得すれば傘下企業も入ります。たいていは利点ですが、そう想定していなかった場合には驚きになることもあります。
入力はリファレンスが触れていない形で柔軟です。jobのような素の語も使えますし、絞り込み済みの採用サイトURLをそのまま貼り付けることもできます。当社はhttps://careers.google.com/jobs/results/?location=Los Angeles, CA, USAを実行し、その結果集合を行として受け取りました。これは当社自身の実行で観測した挙動であって文書化された契約ではないので、これに依存するパイプラインを組む前に無料枠で確認してください。
他の検索枠と同じ形です。クエリのリスト、ロケール、そしてどこまで深く行くか。
1クエリあたりのページ数は既定で1ページなので、意図的に深く掘らないかぎり実行は控えめなままです。
これはxlsxのヘッダー行で、11回の実行すべてで同一、シートの順序どおりです。以下の充足率は、それらの実行が返した131行にわたって数えたもので、68種類の職種名と52か所の勤務地を含みます。
Software Engineer, Early Careers, PhD, Cloud AI。131行すべてに存在し、68種類の値があります。Googleとは限りません。下の注記をご覧ください。 | 区切りで入れます。当社のサンプルでは1行に17か所が並んでいました。https://で、常にjobId=パラメータを含みます。131行中104行に存在。2026-06-08。131行すべてに存在し、そのすべてがYYYY-MM-DDに一致しました。Minimum qualifications:で始まり、多くはさらにPreferred qualifications:のブロックを持ちます。131行中104行に存在。10カラムのうち9つにはデータがあり、1つには一度もありませんでした。6つは全行に存在します - query、title、company、location、posted、description。3つは131行中104行に存在します。job_idは終始空でした。この表で最も有用なのは充足率ではなく、ひとつのパターンです。その部分的な3カラムは毎回まったく同じ104行であり、下の注記がそれを説明します。
4つともリファレンスではなく131行を読んで分かったことで、だからこそ紙幅を割く価値があります。
apply_url、qualifications、responsibilitiesはそれぞれ131行中104行に存在し、しかもそれは同じ104行です。3つのうち1つか2つだけを持つ行はゼロでした。したがって単一の任意ブロックとして扱ってください。行は詳細をすべて持つか、要約フィールドだけを持つかのどちらかです。いずれか1つの有無を調べれば、3つすべてが分かります。
131行すべてがYYYY-MM-DDに厳密に一致しました。「3日前」もなく、地域書式の文字列もなく、混在もありません。正規化の工程なしに、そのまま解析して並べ替えられます。当社のサンプルは2025-07-30から2026-07-13にわたっており、募集は数週間をはるかに超えて掲載され続けます。
複数のオフィスで開いている1つの職務は、そのすべてを同じセルに | でつないで入れます。当社のサンプルでは1行に17か所が入っていました。都市ごとに集計する前にこの縦棒で分割してください。さもないと集計は各組み合わせを独自の場所として扱い、17都市で募集中の職務が、誰も採用していない無名の土地として読まれてしまいます。
131行を通じて6つの雇用主を確認しました。Googleが108行、続いてGFiber、Verily Life Sciences、Wing、Waymo、YouTubeです。「Googleの人員シグナル」を数えているなら絞り込みたいはずですし、Alphabet全体の採用を把握したいなら、必要なものはすでに揃っています。
これらの行の広さより深さが効いてくる場面です。
qualificationsカラムは候補者が推測に頼る部分です。ある職種群のすべての募集を取得すれば、必須と歓迎の線引きは風聞ではなくなります。どの要件が本当に固定で、どれが理想にすぎず、等級によって言い回しがどう変わるかが見えます。
全行に完全な職務内容があるので、肩書だけが手がかりではなくなります。掲示板全体を一通り取得すれば、同じ職種群のなかで等級ごとに職責がどう広がるかが見えます。ブログから写した肩書の階段より、等級設計の入力としてはるかに優れています。
postedが本物の日付であり、傘下企業も含まれるため、実行を繰り返せば時系列になります。ある地域でWaymoやVerilyの新しい職務が集中していれば、それはニュースに出る数週間前にここに現れる戦略的なシグナルです。
サブスクリプションも最低額もシート課金もありません。最初の500行は当社負担で、その後は従量課金です。
新規アカウントごとに一度きり。クレジットカードは不要です。すべてのスクレイパーが利用可能。ここでは500行がかなり長く使えます。当社の11回の実行を合わせても131行でした。
1,000件あたりおよそ2ドル。このサービスの行は異例なほど密度が高く、1行に完全な職務内容、資格要件、職責が入ります。有用な語あたりの費用は、カタログのほぼどこよりも低くなります。
一定の間隔で求人掲示板を追うチーム向けに、ボリューム価格、SLA、専用ワーカー、個別のオンボーディングをご用意します。数量をお知らせいただければお見積もりします。
LIVESCRAPER10をご利用ください。このサービスは1つの雇用主グループについてすべてを与えます。次の2つは、その周りの文脈を与えます。
短く答えると、はい。これは公開された採用サイトを読むものであり、読まれる対象は応募者を集めるために公開されています。
採用ページは公開されています。誰でもアカウントなしでAlphabetの募集を閲覧できます。公開されている掲載を調査目的で収集することは長く確立された慣行であり、データが公に入手可能で、その過程がサイトを妨害しないかぎり、それを禁じる連邦法はありません。
求人掲載はこの点で特に無理がありません。募集は見つけられるために存在します。雇用主は人々に見てもらうためにこそ公開したのです。ログインも有料の壁もなく、あなたの代わりに応募が行われることもありません。掲載の対象は企業内の職務であって氏名のある個人ではないため、これは個人データではなく企業データです。
Googleの利用規約は自動アクセスを制限しているので、これは引き続き規約上の論点です。当社はログインの内側には一切触れず、データ層でサードパーティのトラッカーを動かすこともなく、エクスポートは30日後に自動削除されます。
最もよくいただく質問です。ほかにもあれば ご連絡ください - 回答を書くのはボットではなく人間です。
query、title、company、location、apply_url、posted、qualifications、responsibilities、description、job_id。これは実際のLivescraperの採用エクスポートのヘッダー行で、11回の実行で同一でした。6つは全行で埋まっています。apply_url、qualifications、responsibilitiesは131行中104行、そしてjob_idはそのすべてで空でした。companyカラムに6つの値がありました。そのうち108行がGoogleで、ほかにGFiber、Verily Life Sciences、Wing、Waymo、YouTubeです。1つだけが必要ならこのカラムで絞り込んでください。2026-06-08のような素のISO日付です。当社の131行すべてがYYYY-MM-DDに一致し、「3日前」のような相対表現の混在はありませんでした。したがって先に正規化しなくても解析と並べ替えができます。apply_urlを持ち、持たなかった27行はqualificationsとresponsibilitiesも欠けていました。3つは常に揃って現れ、部分的に現れることはありませんでした。つまり行は完全な記録か要約の記録かのどちらかです。3つのうちどれか1つを調べれば、残る2つのことも分かります。求人データの多くは、設計上そもそも薄いものです。アグリゲーターが示すのは肩書、企業、勤務地だけで、結果の1行がクリックされるにはそれで足りるからです。困るのは、眺めるのではなく分析したくなったときです。ある職務が実際に何を求めるのか、1社がシニオリティをどう記述するのか、どの賭けに人が充てられているのか。Google CareersスクレイパーはAlphabet自身の採用サイトを読み、各募集を、掲載の全体を備えた1行として返します。職務内容、必須資格と歓迎資格、書かれたままの職責、勤務地、日付、そして応募への直接リンク。1回の実行で最大1,000クエリを送信し、言語と国を設定し、クエリごとの深さを選び、CSV・JSON・Excelで書き出せます。
このページの10カラムは推測ではなく実測です。実際のLivescraperの採用エクスポートのヘッダー行であり、11回の実行で同一で、記載したすべての充足率は、それらの実行が返した131行に由来します。68種類の職種名と52か所の勤務地を含みます。これが重要なのは、このエンドポイントのリファレンスがリクエスト側を完全に記載する一方で、レスポンスのカラムをまったく列挙していないからです。単に文書を繰り返すページでは、何が届くかをお伝えできませんでした。6つのカラムは全行で埋まっていました。query、title、company、location、posted、descriptionです。さらに3つ - apply_url、qualifications、responsibilities - は131行中104行に現れました。10番目のjob_idはヘッダーに名前があるものの全行で空で、JSONエクスポートにはまったく現れません。黙って落とすのではなく、その事実をはっきり述べたうえでここに掲載しています。存在するのに決して埋まらないカラムは、まさに午後をひとつ無駄にさせる種類のものだからです。
インポーターを書く前に知っておく価値のある、実測された挙動が4つあります。第一に、あの部分的な3カラムは互いに独立してまばらなのではありません。毎回まったく同じ104行であり、部分的な組み合わせを持つ行は1つもないので、単一の任意ブロックとして振る舞い、1回の確認で3つすべてを覆えます。第二に、postedは131行すべてで正真正銘のISO日付であり、相対表現の混在がないため、正規化なしで解析も並べ替えもできます。当社のサンプルは2025年7月から2026年7月にわたり、募集が数週間をはるかに超えて残ることを示しています。第三に、locationは文字列に隠れたリストです。複数のオフィスで開いている職務は、そのすべてを縦棒でつないで1つのセルに入れます。当社のサンプルでは1行に17か所が入っていたので、都市ごとに集計する前に分割してください。さもないと地理の集計は無意味になります。第四に、companyは定数ではありません。採用サイトはAlphabetグループを対象としており、Googleと並んでGFiber、Verily Life Sciences、Wing、Waymo、YouTubeが見られました。
典型的な使い方は、その深さから導かれます。キャリアの助言者と候補者はqualificationsカラムを読み、採用水準についての風聞を、水準そのものの文言に置き換えます。必須と歓迎は、雇用主が分けているとおりに分かれています。人事・報酬のチームは掲示板全体を一通り取得し、1つの職種群のなかで等級ごとに職責がどう広がるかを読みます。よそから借りてきた肩書の階段より、等級設計の入力として堅実です。戦略チームは一定の間隔で再実行し、その結果を時系列として扱って、グループのどこで人員が増えているかを観察します。ある傘下企業のある地域で新しい職務が集中していれば、それは発表に先行しがちなシグナルです。入力についてもう1点。素の検索語も使えますし、当社の実行では絞り込み済みの採用サイトURLをそのまま貼っても動作し、その結果集合を行として返しました。公開リファレンスはテキストクエリしか記載していないので、URLの経路は約束ではなく観測として扱い、無料枠で確認してください。最初の500行は費用がかからず、クレジットカードも不要です。