2025年にAIを活用してAmazonの商品とレビューをスクレイピングする方法

Amazonウェブスクレイパーとは

Amazonウェブスクレイパーは、から自動的にデータを取得するために設計された便利なツールやソフトウェアです。このデータには、商品詳細、価格、レビュー、在庫状況などが含まれます。Amazonウェブスクレイパーを使用する主な目的は、市場調査、価格比較、競合分析のために大量のデータを収集することです。また、ユーザーレビューを収集してキーワード調査を行い、商品の長所と短所を把握することもできます。

Amazonウェブスクレイパーの主な機能

• 自動データ抽出: 手動で情報をコピー＆ペーストする手間を省きます。ウェブスクレイパーは、必要なデータをウェブページから自動的に取得します。
• カスタマイズ可能なスクレイピング: スクレイパーを調整して、必要に応じて特定のデータタグを取得し、ターゲットを絞った分析が可能です。
• データエクスポート: スクレイピングしたデータをExcel、CSV、JSONなどの一般的な形式で簡単にエクスポートし、さまざまなデータツールでさらに分析できます。
• 定期的な更新: スクレイピングの間隔を設定して、Amazonの商品データベースを最新の状態に保ち、データが常に最新であることを保証します。
• レビューのスクレイピング: 競合分析のために、レビューセッションから長所と短所を抽出する必要があることが多いです。

Amazonウェブスクレイパーを使用する理由

Amazonは、豊富な商品選択、競争力のある価格設定、スムーズなショッピング体験で知られる、世界的なeコマースの大手です。企業が世界中の潜在顧客にリーチし、市場の拡大を図るためのプラットフォームを提供しています。消費者はAmazonを信頼できるオンラインショッピングの目的地として認識しており、販売者にとって信頼性の高い販売環境を提供しています。さらに、Amazonの物流ネットワークを活用することで、企業は迅速かつ効率的な配送サービスを提供し、顧客満足度を向上させることができます。Amazonはまた、商品広告やブランドプロモーションなど、商品を目立たせ、販売を促進するためのさまざまなマーケティングツールを提供しています。

eコマース企業にとって、Amazonの販売データを分析することは非常に重要です。Amazonウェブスクレイパーを使用することで、企業はデータを収集し、市場のトレンドや消費者行動を把握し、商品戦略や在庫管理を最適化できます。これにより、Amazonプラットフォームで効果的にビジネスを拡大し、売上とブランド認知を向上させ、持続的な成長を実現できます。Amazonウェブスクレイパーを使用して分析を行う方法は次のとおりです。

市場調査

• SKU選択

  適切な**SKU（在庫管理単位）**を選ぶことは、eコマースの成功において重要であり、商品構成、サプライチェーンの効率、在庫管理に影響を与えます。Amazonウェブスクレイパーを使用することで、数百万の商品から正確なデータを抽出し、販売トレンドや顧客の好みを分析できます。たとえば、Amazonの製品詳細ページをスクレイピングすることで、商品価格、レビュー数、販売者の評価などの重要な情報に簡単にアクセスでき、詳細な市場分析が可能です。このデータは、SKUが市場での可能性を持っているかどうかを判断し、どの商品が最もパフォーマンスが良いかを明らかにします。同じカテゴリ内で商品を比較することで、企業は商品選択を最適化し、人気のあるSKUの在庫を増やし、動きの遅い商品の在庫を減らすことで、在庫回転率を向上させることができます。

• 顧客トレンドの特定

  大量の製品レビュー、評価、顧客フィードバックをスクレイピングすることで、ウェブスクレイパーは消費者の需要の変化を迅速に特定するのに役立ちます。たとえば、レビューのデータを分析することで、消費者が商品に最も価値を置く特徴を特定できます。これには「手頃な価格」や「耐久性」などが含まれます。この情報は、商品開発、価格戦略、マーケティング戦略にとって重要です。さらに、購入頻度や販売トレンドのデータを時間をかけてスクレイピングすることで、季節的な販売の変動を予測し、在庫やマーケティング活動を事前に計画することができます。

競合分析

• 価格モニタリング

  競争の激しい環境では、価格モニタリングはeコマース企業にとって不可欠です。Amazonウェブスクレイパーを使用することで、リアルタイムの製品データをスクレイピングし、競合他社の価格変動を追跡し、価格が競争力を保つようにすることができます。この機能は、動的価格戦略を実施する際に特に価値があります。類似商品の価格情報を収集することで、企業は市場の需要、在庫レベル、競合他社の価格に基づいて価格を自動的に調整する柔軟な価格モデルを作成し、利益を最大化することができます。

• レビューのスクレイピング

  は、商品の販売に影響を与えるだけでなく、市場の需要の変化を反映します。Amazonウェブスクレイパーを使用することで、企業は大量の顧客フィードバックを収集できます。AIベースのウェブスクレイパーは、要約や感情分析を行い、製品や競合他社に対するユーザーの意見を把握し、製品設計やマーケティング戦略を迅速に調整するのに役立ちます。

コスト比較

Amazonウェブスクレイパーを使用することで、企業は類似商品の価格、送料、プロモーションに関するデータを収集し、包括的なコスト比較を行うことができます。このデータを分析することで、企業はコスト構造を最適化し、不要な費用を避け、利益率を向上させることができます。Amazonでベンダーを探している企業にとっても、異なるベンダーの送料や販売価格に関する洞察を提供し、コストを削減し、市場での競争力のある価格を確保し、最終的に粗利益率を向上させることができます。

AIを使ってAmazonの商品データをスクレイピングする理由

AIの急速な進化により、AI駆動のAmazonウェブスクレイパーツールは、データスクレイピングの新しい時代を切り開き、従来のウェブスクレイピングプロセスに多くの利便性を提供しています。AIはデータ収集をより効率的かつ正確にするだけでなく、技術的な障壁を大幅に下げ、eコマース企業により革新的な機会を提供します。

技術的な知識がなくても使いやすい

技術的なバックグラウンドがないユーザーにとって、AI対応のAmazonウェブスクレイパーツールは大変便利です。従来のスクレイパーが手動のコーディングやAPIコールを必要とするのに対し、ユーザーはスクレイピングの要件を提供し、希望する列名を選択するだけで済みます。AIが自動的に適切なスクレイピングプランと提案を生成し、プログラミングや複雑な設定の手間を省きます。この使いやすい機能により、eコマースチームは専門的な技術者を必要とせずに効率的にデータを取得し、チームの生産性を向上させ、非技術者でも高度なデータ収集ツールを簡単に使用できるようになります。

迅速かつ効率的

はデータ抽出プロセスを自動化し、データスクレイピングの速度と効率を大幅に向上させます。複雑なウェブサイト構造や動的コンテンツを迅速に処理し、ターゲットデータを正確にキャプチャし、手動の介入を減らし、全体的なスクレイピングの精度を向上させます。さらに、は運用コストを大幅に削減し、ワークフローを最適化し、企業が低コストで高品質のデータを取得し、意思決定のためのより正確なサポートを提供します。

インテリジェントな分析と提案

従来のウェブスクレイパーと比較して、はインテリジェントなワークフロー自動化の利点を提供します。AIツールはデータを自動的に分類し、データを要約し、データインサイトを提供します。たとえば、企業はAIを使用して異なる製品を事前定義されたカテゴリに自動的に分類したり、大量のレビュー データを分析してキーワードや感情のトレンドを抽出し、消費者のフィードバックをよりよく理解し、製品を最適化するのに役立ちます。AIはまた、スクレイピングしたデータに基づいてカスタマイズされたレポートを生成し、市場分析を自動的に生成して、企業が人気のある製品の特徴や潜在的な市場機会を迅速に特定するのに役立ちます。

スマートな出力とエクスポートオプション

AIベースのAmazonウェブスクレイパーを使用すると、よりスマートなデータ出力が可能になります。従来のコーディング方法では通常CSVファイルのみを出力しますが、AIツールはCSV形式をサポートし、スクレイピングしたデータをGoogle SheetsやNotionなどのコラボレーションプラットフォームに自動的にエクスポートでき、データ分析や共有が大幅に容易になります。たとえば、データをGoogle Sheetsに直接インポートしてリアルタイムで分析したり、チームのコラボレーションツールに統合して、部門間で情報の流れをシームレスにすることができます。このインテリジェントなデータエクスポート方法により、チームはより迅速に意思決定を行い、全体的なビジネスの柔軟性と対応力を向上させることができます。

を使ったスクレイピング:

は、データニーズを満たすために設計された新しく登場した強力で包括的なです。Thunderbitを使用すると、ユーザーはAmazonから商品詳細、価格動向、顧客レビューなどのデータを簡単に収集し、迅速に貴重なビジネスインサイトに変えることができます。Thunderbitがeコマース企業の競争力をどのように向上させるかをご紹介します。

まず、にアクセスし、ThunderbitのをChromeブラウザに追加します。Googleアカウントまたは他のメールでログインします。

次に、Thunderbitの組み込みのプリビルトウェブスクレイパーまたはを使用して、します。方法は次のとおりです。

オプション1: Thunderbitのプリビルトウェブスクレイパーを使用する

は、ユーザーのニーズに基づいてさまざまなプリビルトウェブスクレイパーツールを設計および最適化しており、Amazon専用のスクレイパーモジュールも含まれています。これらのツールは、Amazonの複雑なデータ構造に対して事前にテンプレートを設定し、大量のデータを収集しているため、スクレイピングロジックを自分で設計する必要がなく、スクレイピングプロセスを迅速かつ効率的に進めることができます。

Amazonの任意のページを開いたら、Thunderbit拡張機能のウェブスクレイパーを開きます。豊富な列名を持つ2つのプリビルトスクレイパーが表示されます。抽出したい列名をチェックするだけで、Thunderbitが残りを処理します。

• Amazon SKUレビューの収集

  このツールは、商品名、商品URL、全体の製品評価、詳細な評価の内訳、製品評価数、レビュータイトル、著者名、レビュー内容、レビュー国、キーワードなどのプリビルト列名を提供します。抽出したい列名の横にあるボックスをチェックし、スクレイプをクリックすると、商品レビュー分析に必要なSKUレビューのデータを迅速に取得できます。

• Amazon SKU詳細の収集

  このツールは、商品名、商品URL、ブランド、メーカー、初期価格、最終価格、説明、評価、カテゴリ、配送オプション、販売者URLなどのプリビルト列名を提供します。抽出したい列名の横にあるボックスをチェックし、スクレイプをクリックすると、必要なSKU詳細データを迅速に取得できます。ベンダー、メーカー、配送オプションを比較したり、市場調査を行ったり、SKUの価格競争力を評価したり、最新の販売トレンドを理解したりする際に、これらのSKU詳細データが分析に役立ちます。

オプション2: ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使用する

ステップ1: を開き、サイドバーの「」をクリック

Chromeブラウザでを開き、データを抽出したいページを検索または閲覧し、Chromeブラウザの右上にあるThunderbitアイコンをクリックしてThunderbit拡張機能を開き、「」をクリックします。

ステップ2: 抽出したいデータフィールドをカスタマイズ

データタグがわからない場合は、AI Suggest ColumnsをクリックしてThunderbitのAIに信頼できる列名を自動生成させます。また、自然言語でデータラベルを記述し、列名フィールドに入力することもできます。アイコンを選択して、画像、URL、テキスト、数値、その他のデータタイプなど、取得したいデータタイプを切り替え、対応するデータをスクレイピングします。

初期の列名を入力した後、AI Improve Columnsを選択してAIにエントリをさらに最適化させることができます。また、列の詳細な指示を追加してニーズをカスタマイズすることもできます。たとえば、商品タイプの列に商品を男性用、女性用、子供用、その他のカテゴリに分類するように要求できます。Thunderbitは、その列の各データエントリを定義した4つのカテゴリに分類します。また、Thunderbitに価格列のすべての価格を現在の為替レートを使用して希望の通貨タイプに変換するように要求し、通貨の不一致を心配することなく分析に必要な値を簡単に取得できます。

最後に、取得したいデータの量をカスタマイズできます。Amazonの商品ページの場合、ページネーションをクリックしてスクレイピングしたいページ数を選択できます。Thunderbitは自動的にページをめくり、各ページからすべてのデータを抽出します。

ステップ3: スクレイピングしたデータをダウンロードまたはテーブルとしてエクスポート

Thunderbitウェブスクレイパー拡張機能を使用すると、できます。出力をテーブルとして選択し、CSVファイルをローカルにダウンロードするか、、Notion、Airtableに保存します。アカウントにログインし、これらのオンラインファイル管理コラボレーションプラットフォームに直接エクスポートします。

従来のウェブスクレイパーを使ったスクレイピング

最新のAIツールに加えて、軽量のコードとAPIを使用してAmazonの商品データをスクレイピングする従来のウェブスクレイパーツールも使用できます。

: APIでAmazonの商品データをJSON形式で取得

ScraperAPIは、Amazonから商品詳細、レビュー、検索結果、価格情報をスクレイピングし、構造化されたJSON形式で返す効率的なAmazonデータ収集APIを提供します。スクレイピングにAPIを使用する方法は次のとおりです。

ステップ1: Python環境のセットアップ

まず、Python 3.8以降がインストールされていることを確認します。次に、Pandasなどの一般的な分析ライブラリや、_requests_や_BeautifulSoup_などのウェブスクレイピングライブラリをインストールします。これらのライブラリは、ウェブページからデータを簡単に抽出するのに役立ちます。

ステップ2: ScraperAPIアカウントの作成

にアクセスして無料アカウントを作成し、APIキーを取得します。このキーを使用して、コード内でScraperAPIにアクセスできます。

ステップ3: コードの準備

ローカルに専用のディレクトリを作成し、データスクレイピングを実装するPythonスクリプトを書きます。基本的なワークフローは次のとおりです。

1. Amazon検索URLの取得: Amazonで目的の商品を検索し、検索結果ページのURLをコピーします。
2. リクエストの構築: ScraperAPIは検索結果の最初の5ページを自動的にループします。各ページのURLは、ベースURLに_&page=_と対応するページ番号を追加して構築されます。
3. リクエストの送信とデータの解析: _get()_メソッドを使用してScraperAPIにリクエストを送信します。リクエストが成功した場合（ステータスコード200を返す）、ページの内容を解析して目的のASIN（Amazon標準識別番号）を抽出します。
4. 詳細な商品データの取得: 構造化データエンドポイントを呼び出すことで、各ASINの詳細な商品情報を取得し、さらなるデータ分析を行います。

ステップ4: 詳細なチュートリアルの参照

詳細な使用ガイドについては、を参照してください。

: ブロックを回避し、大規模にスクレイピング

Amazonデータをスクレイピングする際、IPブロック、CAPTCHA、動的コンテンツの読み込みなどのアンチスクレイピング技術がスクレイパー開発者にとっての課題となることがよくあります。ScrapFlyは、これらのアンチスクレイピングメカニズムを回避し、スムーズなデータスクレイピングを保証する強力なAPIを提供します。

ScrapFlyの主な機能には次のものがあります:

• : IPアドレスを自動的に切り替えてIPブロックを防ぎます。
• : 動的コンテンツの読み込みを処理し、JavaScriptでレンダリングされたウェブページをスクレイピングします。
• : ブラウザを制御してスクロール、入力、オブジェクトのクリックを行います。
• : HTML、JSON、テキスト、Markdownとしてスクレイピングします。

わずか数行のコードで、ScrapFlyを使用してAmazonデータをスクレイピングできます。簡単な例を示します:

import scrapfly_sdk

# クライアントを作成
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# リクエストを送信
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# 返されたデータを取得
print(response.json())

ScrapFlyを使用することで、スクレイパーはAmazonのさまざまなアンチスクレイピングメカニズムに対応し、データスクレイピングの成功率を向上させることができます。シンプルな商品情報のスクレイピングから複雑なレビュー分析まで、ScrapFlyは非常に実用的なツールです。詳細な使用ガイドについては、を参照してください。

Pythonを使ったスクレイピング: 従来のコーディング方法

コーディングに慣れている技術者向けに、Pythonコードを書いてAmazonの商品データをスクレイピングする方法も試すことができます。参考のために簡単な例を示します。

ステップ1: 前提条件のセットアップ

まず、プロジェクト用の専用フォルダを作成します。

mkdir amazonscraper

次に、このフォルダに必要なライブラリをインストールします。

pip install beautifulsoup4
pip install requests

次に、任意の名前でPythonファイルを作成します。これがコードを保持するメインファイルになります。私はこれを_amazon.py_と名付けます。

ステップ2: ターゲットページへのGETリクエストを作成

_requests_ライブラリを使用してターゲットページへのGETリクエストを作成します。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

ステップ3: Amazon商品のデータをスクレイピング

次に、から何を抽出するかを決定します。

# リクエストが成功したかどうかを確認
if response.status_code == 200:
    # ページの内容を解析
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # すべての商品リストを見つける
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # 各商品を反復処理して詳細を抽出
    for product in products:
        # 商品タイトルを抽出
        title = product.h2.text.strip()

        # 商品価格を抽出
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "価格情報なし"

        # 商品評価を抽出
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "評価情報なし"

        # 商品詳細を印刷
        print(f"タイトル: {title}")
        print(f"価格: {price}")
        print(f"評価: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"ページの取得に失敗しました。ステータスコード: {response.status_code}")

よくある質問

1. をスクレイピングすることは合法ですか？

はい、Amazonの公開データをスクレイピングすることは合法です！他の多くのウェブサイトと同様に、Amazonはその商品リストやその他の公開情報を誰でも閲覧できるようにしています。Amazonの利用規約に違反することなく、自由に利用可能なデータをスクレイピングして収集できます。

2. Thunderbitを無料で試すことはできますか？

はい、Thunderbitは無料のページ抽出とデータ抽出機能を提供しています。一部の高度な機能は有料かもしれませんが、基本的なデータ抽出機能はです。

3. Amazonからどのようなデータをスクレイピングできますか？

Amazonからは、商品タイトル、価格、説明、レビュー、評価、販売者情報など、さまざまなデータをスクレイピングできます。このデータは、市場調査、価格モニタリング、競合分析に役立ちます。

4. Amazonデータをどのくらいの頻度でスクレイピングすべきですか？

取得したいデータの種類によります。価格や競合他社の活動を監視する場合は、毎日または毎週データをスクレイピングすることをお勧めします。商品詳細のようなより静的な情報の場合は、月に一度のスクレイピングで十分かもしれません。

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