En quelques minutes, vous pouvez collecter et structurer des avis clients depuis Amazon et Etsy avec , un Extracteur Web IA capable de comprendre la page, de proposer les bonnes colonnes et de convertir des pages d’avis « en vrac » en tableaux propres exportables vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion. Au lieu de copier-coller les avis un par un, il suffit de cliquer sur AI Suggest Columns puis Scrape : l’IA de Thunderbit organise les données pour vous.
🤖 Qu’est-ce que l’Extracteur d’avis
Reviews Scraper est un Extracteur Web IA qui vous aide à extraire des données structurées depuis des sites comme Amazon et Etsy, en particulier sur les pages d’avis clients où les informations sont réparties entre notes, dates, profils des auteurs et textes longs. Ouvrez simplement la page à extraire, lancez AI Suggest Columns, puis cliquez sur Scrape pour générer un jeu de données téléchargeable.
Thunderbit est conçu pour les usages métier : vous pouvez extraire des listes, gérer la pagination et même utiliser Subpage Scraping pour visiter des pages de détail et enrichir automatiquement votre tableau.
🧾 Que pouvez-vous extraire avec l’Extracteur d’avis
Les avis clients font partie des jeux de données les plus précieux en e-commerce. Avec l’ de Thunderbit, vous pouvez extraire des listes d’avis, harmoniser les champs (comme les dates et les notes) et exporter le tout vers vos outils pour l’analyse, le reporting et la veille.
Extraire des avis clients Amazon
Récupérez le contenu des avis depuis une page produit Amazon : notes en étoiles, titres d’avis, texte, dates et informations sur les auteurs. Idéal pour l’analyse de sentiment, la recherche produit et le benchmark concurrentiel.
Étapes :
- Téléchargez l’ et créez un compte.
- Ouvrez la page cible, par exemple : .
- Cliquez sur AI Suggest Columns pour laisser l’IA recommander les meilleurs noms de colonnes et types de données.
- Cliquez sur Scrape pour lancer l’extraction, puis exportez vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion.
Noms de colonnes
| Colonne | Description |
|---|---|
| ⭐ Note | La note en étoiles (souvent de 1 à 5) associée à chaque avis. |
| 🏷️ Titre de l’avis | L’intitulé de l’avis, lorsqu’il est disponible. |
| 📝 Texte de l’avis | Le contenu complet de l’avis, utile pour l’analyse et le reporting. |
| 📅 Date de l’avis | La date de publication (pratique pour suivre les tendances). |
| 👤 Nom de l’auteur | Le nom affiché de la personne ayant laissé l’avis. |
| 🌐 URL du profil de l’auteur | Lien vers le profil de l’auteur (si disponible). |
| ✅ Achat vérifié | Indique si l’avis est marqué comme achat vérifié. |
| 🧩 Variante / Taille / Couleur | Détails de variante mentionnés dans l’avis (si affichés). |
| 👍 Votes utiles | Nombre de votes « utile » pour l’avis (si affiché). |
| 🔗 URL du produit | L’URL de la page produit à laquelle l’avis est rattaché. |
Extraire des avis clients Etsy
Extrayez les avis d’une fiche Etsy pour comprendre la perception de la qualité, l’expérience de livraison et le ressenti client. Particulièrement utile pour les vendeurs, les agences et les opérateurs e-commerce qui suivent les performances des concurrents.
Étapes :
- Téléchargez l’ et créez un compte.
- Ouvrez la page cible, par exemple : .
- Cliquez sur AI Suggest Columns pour générer les champs recommandés pour les avis Etsy.
- Cliquez sur Scrape pour extraire les données et les exporter au format de votre choix.
Noms de colonnes
| Colonne | Description |
|---|---|
| ⭐ Note | La note en étoiles laissée par l’acheteur. |
| 📝 Texte de l’avis | Le contenu écrit de l’avis (si renseigné). |
| 📅 Date de l’avis | La date de publication de l’avis. |
| 👤 Nom de l’auteur | Le nom affiché de l’acheteur (tel qu’indiqué sur Etsy). |
| 🛍️ Titre de l’annonce | Le nom du produit/de l’annonce associé à l’avis. |
| 🔗 URL de l’annonce | Lien direct vers l’annonce Etsy. |
| 🖼️ Image de l’avis | Photo jointe à l’avis (si disponible). |
| 🎁 Variation / Personnalisation | Options choisies (taille, couleur, personnalisation). |
| 🏪 Nom de la boutique | Le nom de la boutique Etsy qui vend l’article. |
| 🌍 Localisation de l’auteur | La localisation affichée pour l’auteur (si disponible). |
Extraire des avis clients eBay
Vous pouvez aussi extraire des pages d’avis eBay et des listes de type « feedback » afin d’analyser la réputation d’un vendeur, la satisfaction produit et les problèmes récurrents. Si vous avez une URL eBay précise (page produit, page d’évaluations vendeur ou liste d’avis), Thunderbit peut proposer les bonnes colonnes grâce à l’IA.
Étapes :
- Téléchargez l’ et créez un compte.
- Ouvrez la page cible sur eBay (avis produit ou évaluations vendeur).
- Cliquez sur AI Suggest Columns pour laisser Thunderbit détecter la structure des avis et proposer des champs.
- Cliquez sur Scrape pour extraire les données, puis exportez vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion.
Noms de colonnes
| Colonne | Description |
|---|---|
| ⭐ Note / Score d’évaluation | La note ou la valeur d’évaluation affichée sur la page. |
| 📝 Commentaire / Texte de l’avis | Le commentaire écrit ou le contenu de l’avis. |
| 📅 Date | La date de publication de l’évaluation/de l’avis. |
| 👤 Auteur / Acheteur | Le nom du compte de l’auteur ou de l’acheteur (si visible). |
| 🧾 Contexte de transaction | Détails de l’article ou de la transaction liés à l’évaluation (si affichés). |
| 🔗 URL source | L’URL de la page eBay extraite, pour la traçabilité. |
📈 Pourquoi utiliser un outil d’extraction d’avis
Extraire des avis clients est l’un des moyens les plus rapides de comprendre ce que les clients apprécient, ce qui les agace et ce qui provoque des retours ou de l’attrition. Thunderbit vous aide à transformer ces retours non structurés en un jeu de données réellement exploitable.
Raisons fréquentes d’extraire des avis Amazon, Etsy et eBay :
- Opérateurs e-commerce : suivre le ressenti sur les concurrents, repérer des manques fonctionnels et prioriser les améliorations produit.
- Équipes marque et marketing : récupérer le vocabulaire réel des clients pour les publicités, landing pages et le positionnement.
- Équipes produit : regrouper les plaintes (coupe, taille, durabilité, livraison) et mesurer leur fréquence.
- Agences et analystes : produire des rapports récurrents sur plusieurs SKU et marketplaces.
- Équipes commerciales : anticiper les objections grâce aux insights issus des avis et améliorer la prospection.
Thunderbit prend aussi en charge :
- l’extraction avec pagination (pagination cliquable et défilement infini)
- Subpage Scraping pour enrichir les lignes en visitant des pages de détail
- Cloud Scraping pour aller vite sur les pages publiques, et Browser Scraping quand vous devez rester connecté
Pour approfondir les workflows d’extraction, ces guides peuvent vous aider :
🧩 Comment utiliser l’extension Chrome Reviews Scraper
- Installez l’extension Chrome Thunderbit : téléchargez-la depuis le et créez votre compte sur .
- Ouvrez une page d’avis Amazon ou Etsy : accédez à la page exacte à extraire, par exemple une ou une .
- Activez l’extraction assistée par IA : cliquez sur AI Suggest Columns pour générer les noms de colonnes et les types de données, puis ajustez si besoin (par exemple, n’extraire que les avis 1 à 3 étoiles, ou uniformiser les dates).
Pour aller plus loin sur les pages de listes et la pagination :
💳 Tarifs de l’Extracteur d’avis
Thunderbit fonctionne avec un système simple de crédits :
- 1 crédit = 1 ligne de sortie dans votre tableau de résultats
- L’export des données est gratuit : téléchargement CSV/JSON ou envoi vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion
Vous pouvez démarrer sans payer :
- L’offre gratuite inclut 6 pages par mois
- L’essai gratuit inclut 10 pages offertes, idéal pour tester l’extraction d’avis Amazon et Etsy sur des cas réels
Les offres payantes sont pensées pour la veille continue et les volumes plus importants. Si vous extrayez des avis chaque semaine (ou sur de nombreux SKU), l’abonnement annuel est généralement plus avantageux grâce à la remise incluse.
Consultez le détail des offres sur .
| Offre | Prix (mensuel) | Prix (annuel) | Total annuel | Crédits (mensuels) | Crédits (annuels) |
|---|---|---|---|---|---|
| Free | Gratuit | Gratuit | Gratuit | 6 pages | N/A |
| Starter | 15 $ | 9 $ | 108 $ | 500 | 5 000 |
| Pro 1 | 38 $ | 16,5 $ | 199 $ | 3 000 | 30 000 |
| Pro 2 | 75 $ | 33,8 $ | 398 $ | 6 000 | 60 000 |
| Pro 3 | 125 $ | 68,4 $ | 796 $ | 10 000 | 120 000 |
| Pro 4 | 249 $ | 137,5 $ | 1 592 $ | 20 000 | 240 000 |
❓ FAQ
-
Qu’est-ce que l’Extracteur d’avis alimenté par l’IA ?
L’Extracteur Thunderbit « AI Powered » est un workflow d’extraction web piloté par l’IA dans Thunderbit : il analyse la page ouverte et propose un tableau structuré à extraire. Vous cliquez sur AI Suggest Columns, vérifiez les champs proposés, puis cliquez sur Scrape pour collecter les données. -
Qu’est-ce que Thunderbit ?
est une extension Chrome d’Extracteur Web IA conçue pour les utilisateurs métier qui veulent obtenir des données structurées depuis des sites web sans coder. Elle permet aussi d’extraire des sites, des PDF et des images, puis d’exporter vers Excel, Google Sheets, Airtable et Notion. -
Puis-je extraire à la fois la liste d’avis et les détails produit ?
Oui. Vous pouvez d’abord extraire la page de liste d’avis, puis utiliser Subpage Scraping pour visiter les pages associées et enrichir chaque ligne avec des champs supplémentaires. C’est utile lorsque certains attributs clés ne sont visibles que sur la page de détail du produit. -
Comment Thunderbit gère-t-il la pagination des avis Amazon ou Etsy ?
Thunderbit prend en charge l’extraction avec pagination, aussi bien pour les paginations « page suivante » que pour les pages en défilement infini. Vous pouvez ainsi collecter bien plus que ce qui est visible sur la première page et constituer un dataset complet sur de nombreuses pages d’avis. -
Vers quels formats puis-je exporter après l’extraction d’avis ?
Vous pouvez exporter en CSV ou JSON, et aussi envoyer les données directement vers Excel, Google Sheets, Airtable ou Notion. L’export est gratuit : vous pouvez donc tester votre workflow avant de choisir une offre payante. -
Dois-je connaître les sélecteurs CSS ou écrire du code ?
Non. Thunderbit est conçu pour éviter les sélecteurs, XPath ou scripts. L’IA comprend la structure de la page et suggère automatiquement les champs ; vous pouvez ensuite renommer ou ajuster les colonnes en langage naturel. -
Quand utiliser Cloud Scraping plutôt que Browser Scraping ?
Utilisez Cloud Scraping lorsque les pages sont publiques et que vous privilégiez la vitesse, car Thunderbit peut traiter des lots rapidement. Utilisez Browser Scraping lorsque vous devez rester connecté, accéder à du contenu spécifique à une région ou extraire des pages qui nécessitent votre session navigateur. -
Combien coûte l’extraction d’avis Amazon ou Etsy ?
Le coût dépend des crédits, où 1 crédit correspond à 1 ligne de sortie. Si vous extrayez 300 avis dans un tableau, cela représente environ 300 crédits. Vous pouvez commencer avec l’offre gratuite (6 pages/mois) ou l’essai gratuit (10 pages) pour estimer votre consommation. -
Est-il acceptable d’extraire des avis clients depuis des marketplaces ?
Vous devez toujours respecter les conditions d’utilisation du site, les lois applicables et les exigences de confidentialité. Thunderbit est un outil d’extraction de données auxquelles vous avez accès ; il vous appartient de l’utiliser de manière conforme pour la recherche, l’analyse et les opérations métier.
📚 En savoir plus
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