Amazon商品リサーチツール

キーワード、カテゴリ、ASINを使って有望なAmazon商品を見つけます。需要、競合、価格、推定売上を比較してアイデアを検証し、より速くデータ主導で仕入れ判断を行えます。

このツールについて: フィルターを使って精密な Amazon 検索クエリを作成し、そのまま Amazon で開きます。すべての結果は Amazon の実際の商品リストで、AI が生成したデータは含まれません。

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Thunderbitで商品データをより速く見つけるThunderbitを使ってAmazonの商品一覧や関連ページをスクレイピングし、構造化された商品データを数クリックで抽出します。ページ送りやサブページをまたいだ収集を自動化して、リサーチをよりスピーディーに進められます。
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Thunderbitで商品データをより速く見つける

ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使って、Amazonやその他のEコマースサイトから商品一覧、価格、評価、レビュー、販売者情報を収集します。ページ送りをまたいでスクレイピングし、各行を充実させるためにサブページへ移動し、PDF、ドキュメント、画像からもデータを抽出して、きれいで構造化された表にまとめます。 スクレイピング中に項目の要約、分類、整形まで行えるので、リサーチ結果をすぐに活用できます。結果はGoogle Sheets、Airtable、Notionにエクスポートでき、定期スクレイピングでデータセットを最新の状態に保ちながら継続的な市場監視も可能です。

Thunderbitを使って商品リサーチを行う方法

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STEP 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension Download Page](https://chromewebstore.google.com/detail/thunderbit-ai-web-scraper/hbkblmodhbmcakopmmfbaopfckopccgp) からThunderbit Chrome Extensionをダウンロードしてインストールします。インストール後、ログインするか無料アカウントを作成して始めましょう。
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STEP 2拡張機能を開くChromeを開いてThunderbit拡張機能アイコンをクリックし、Thunderbitを起動します。ツール一覧からAmazon商品リサーチツールを選択してください。ワークフローに合ったタブを選びます。キーワードを入力し、必要に応じてカテゴリ、価格帯、推定月間売上、レビュー数、評価を指定する「キーワードで検索」、ASINで1件の商品を評価する「ASINで検索」、カテゴリ内の機会を必要に応じて絞り込む「カテゴリで検索」の3つがあります。
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STEP 3「商品をリサーチ」をクリック「商品をリサーチ」ボタンをクリックして分析を実行します。Thunderbitは、商品名、ASIN、カテゴリ、価格、推定月間売上、レビュー数、平均評価、競合スコア、市場トレンド要約などの項目を含む、条件に合う商品の表を返します。結果を確認したら、表をExcel、Google Sheets、Airtable、Notionにエクスポートするか、CSVまたはJSONとしてダウンロードできます。

キーワード、カテゴリ、ASINでAmazon商品を調査する方法を学ぶ

ターゲット検索で商品機会を見つける

Amazon商品リサーチツールを使えば、キーワード検索、カテゴリ閲覧、特定ASINの評価を通じて、自分の戦略に合う商品を見つけられます。条件に合う商品が構造化されたリストで返ってくるため、候補を並べて比較できます。Amazonセラー、Eコマース運営者、商品企画チームが、アイデアから検証候補の絞り込みまでをより速く進めるために作られています。
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セラー視点の指標で商品を絞り込み比較する

価格帯、推定月間売上、レビュー数、評価などの実用的なフィルターで結果を絞り込み、利益率と需要の目標に合う商品に集中できます。各結果には価格、推定売上、レビュー数、評価、競合スコアなどの主要項目が含まれ、需要の高い商品を見つけて混雑した掲載を避けるのに役立ちます。これにより、タブを行き来する手間を減らし、一貫した基準に基づいて判断できます。
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仕入れ前に需要と競合を検証する

出力表を使って、サプライヤーへの連絡や出品作業に時間をかける前に商品アイデアの妥当性を確認できます。推定月間売上で並べ替えて需要を把握し、競合スコア、レビュー数、評価を見比べて、そのニッチに参入する難しさを把握します。市場トレンド要約やグラフは、商品が成長中か、安定しているか、減少傾向かを見極めるのに役立ち、より良いタイミングの判断を支えます。
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再現可能なリサーチ業務を作り、結果をチームと共有する

同じ検索を複数のキーワードやカテゴリで繰り返し実行し、結果を統一された表形式で管理することで、リサーチを再現可能なプロセスに変えられます。商品リストをExcel、Google Sheets、Airtable、Notionなどにエクスポートして、スコアリング、優先順位付け、仕入れ後のフォローアップに活用し、パートナーやチームメンバーと共有できます。複数の商品ラインを管理する代理店、ブランドチーム、運営担当者に特に有用です。
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ASIN検索

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無料オンライン利益率(粗利率)計算ツール

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Amazonレビューアナライザー

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Thunderbitについてのユーザーの声

Taryn W.Growth Strategist@Thunderbitで競合調査のやり方が変わりました。「AI Suggest Fields」を押すだけで、ページ送りされた結果もきれいな表に整理されます。コードもCSSも不要で、ロングテール市場の商品データ分析では本当に助かっています。
Miles T.Sales Development ConsultantディレクトリからEmailや電話番号を集めるのにThunderbitを使っています。1クリックで連絡先情報をきれいに抽出でき、SheetsやNotionへの書き出しも数秒です。追加設定もコーディングも不要で、そのまま使えるデータが手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータを効率よく監視できます。まず一覧をスクレイピングし、その後Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが私の定義した列にきちんと整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで、不動産の追跡がずっと楽になりました。更新間隔を自然な言葉で伝えるだけで、再設定なしで新しい物件情報、価格、リンクを自動で取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、スクレイピングしたブログ記事を整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出するだけでなく、カテゴリ候補まで提案してくれます。動的サイトやサブページにも強く、構造化されたSEOデータセット作成に最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチなショップの商品をThunderbitで追跡しています。Cloud Scrapingなら一度に50ページ処理でき、ログインが必要なサイトではブラウザモードに切り替えています。速くて柔軟で、継続的なメンテナンスや手動修正もいりません。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先を抽出したあと、そのままブラウザでリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行の情報を使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDFや画像ベースのサイト、無限スクロールのページからデータを抜き出すのにThunderbitを使っています。AIが厄介な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力用テーブルを数秒で作れます。
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