Amazon評価アナライザー
Amazonレビューから、評価の要約、メリット、デメリット、共通テーマを整理して提示します。長いレビューページを構造化レポートに変換し、購入判断や競合調査を効率化します。
Amazon 商品 URL を貼り付けます。システムがレビューを取得して評価分析レポートを生成します。
Thunderbitでレビュー分析をもっと速くThunderbitを使えば、Amazonページをスクレイピングしてレビュー情報を数分で表形式データに整理できます。複数商品にまたがる収集も自動化し、Sheets、Airtable、Notionへエクスポート可能です。
インストール元Chrome Web Store
Thunderbitでレビュー分析をもっと速く
ThunderbitのAIウェブスクレイパーで、Amazonをはじめ各種サイトからレビュー本文、星評価、日付、商品情報をまとめて取得。AI Suggest Fieldsで必要な項目を素早く設計し、ページネーションのある一覧も収集、さらにサブページスクレイピングで文脈を補強できます。
Webページ＋サブページに加え、PDF、ドキュメント、画像からも抽出し、要約・分類・整形して見やすい列に整理。Google Sheets、Airtable、Notionへ出力するほか、CSV/JSONでダウンロードして分析・レポート作成に活用できます。
ThunderbitでAmazonの評価・レビューを分析する方法
ステップ 1ダウンロードしてインストールThunderbit Chrome Extension Download Page からThunderbit Chrome拡張機能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開始してください。
ステップ 2拡張機能を開く評価したいAmazonの商品ページをChromeで開き、Thunderbit拡張機能アイコンをクリックしてThunderbitを起動します。ツール一覧から「Amazon Rating Analyzer」を選択。「Paste Amazon Product URL」タブで、Product URL欄に商品ページのリンク（例：https://www.amazon.com/dp/XXXXXXXXXX）を貼り付けます。
ステップ 3「評価・レビューを分析」ボタンをクリック「Analyze ratings & reviews」ボタンをクリックして分析を実行します。Thunderbitが指定URLから取得可能な評価・レビュー内容を読み取り、「評価の概要」「センチメント要約」「よく挙がるメリット／デメリット」「共通テーマ」など、見出し付きの構造化レポートを生成します。生成後は、結果をドキュメントやメモにコピーするか、チーム共有用のワークスペースに保存してください。
URLからAmazon商品の評価・レビューを分析する方法を学ぶ
評価分布を要約
Amazon Rating Analyzerは、Amazonの商品URL1つから、ひと目で把握できる評価サマリーを作成します。取得可能な場合は総合星評価、評価／レビュー総数、5★〜1★の内訳を抽出し、全体の合意度を素早く判断できます。比較検討中の購入者、競合を分析する出品者、マーケットの受け止め方を短時間で把握したいプロダクトチーム向けに設計されています。
メリット・デメリットとセンチメントのテーマを抽出
長いレビューを読み込む代わりに、レビュー本文を解析して「好評点／不満点」を含むセンチメント要約を生成し、頻出するメリット／デメリットを再利用しやすい短いフレーズで提示します。さらに、品質、耐久性、使いやすさ、コスパ、梱包、サポートなどの反復トピックをグルーピング。ページから取得できない指標は「Not available」と明確に表示されます。
購入検討のために商品を比較
各商品のURLを貼り付けて分析し、構造化サマリーを集めれば、複数のAmazon出品を横並びで比較できます。よくある不満点を素早く把握し、称賛が一貫しているかを確認し、モデルやブランド間のトレードオフを理解できます。評価が数百〜数千件ある商品でも、手作業で読むより短時間で判断しやすくなります。
競合の評価を追い、商品判断に活かす
出品者やECチームは、競合の強み・弱みを把握し、商品ページ改善、ポジショニング、ロードマップのアイデアに落とし込めます。頻出するメリットは訴求軸のコピー作成に、繰り返し出るデメリットは避けるべき落とし穴や追加すべき機能のヒントになります。結果が構造化されているため、要約をドキュメント、チケット、調査メモに貼り付けてチームで共有しやすいのも特長です。
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Google ショッピングスクレイパー
Google ショッピングの検索結果から、価格調査や競合リサーチに使える商品リストを構造化して抽出します。タイトル、価格、販売店、評価、レビュー数、送料、リンクを見やすい表形式で取得できます。
Amazon出品情報 品質チェッカー
Amazonの商品ページを「抜け漏れ」と「SEO最適化の準備状況」の観点で診断。タイトル、箇条書き、画像、キーワードの不足や弱点を検出し、スコアと具体的な改善策で検索露出の向上を後押しします。
UPC検索
UPCから商品情報を検索して、商品確認や出品情報の比較に役立てられます。商品名、ブランド、メーカー、カテゴリ、画像までを1回の検索で取得できます。
Amazon商品スクレイパー
Amazonの商品URLを貼り付けるだけで、商品情報を抽出できます。商品名、価格、評価などを整理された表形式で取得し、すぐにエクスポートや確認に活用できます。
ZoomInfo スクレイパー
ZoomInfo のページから企業情報や連絡先情報を抽出し、構造化されたテーブルに整理して、より素早いリード獲得と分析を実現します。
Flipkartスクレイパー
FlipkartのリストやSKUページから、AIが提案する項目で商品データを抽出。スピーディーかつ構造化されたデータ分析が可能です。ECリサーチや価格調査に最適なツールです。
メールアドレス形式検索
任意の企業ドメインから、最も可能性の高いメールアドレスのパターンを見つけ、特定の人物向けの候補アドレスを生成します。信頼度付きで形式を順位表示し、アウトリーチを効率化しながらバウンスリスクを抑えられます。
名前パーサー
フルネームを敬称（prefix）、名（first）、ミドルネーム（middle）、姓（last）、接尾辞（suffix）などの要素に分解して構造化。CRMのレコードやフォーム入力、データベースの表記ゆれを整え、データをきれいに保てます。
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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。コーディングもCSSも不要で、長い尾のマーケットプレイスの商品分析では本当に時間を節約できます。
Miles T.Sales Development Consultant私は Thunderbit でディレクトリからメールアドレスや電話番号を取得しています。連絡先情報を1クリックで整理して抽出でき、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 は、複数ページにまたがるSKUデータの監視に役立っています。まず一覧をスクレイピングし、Subpage Scrapingで商品仕様、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが、私が定義した列に沿ってすべて整理してくれます。
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbitのScheduled Scraperで不動産の追跡がぐっと楽になりました。間隔を自然な言葉で伝えるだけで、更新された物件情報、価格、リンクを自動で取得。設定を触り直す必要もありません。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsで、取得したブログコンテンツを整理・タグ付けしています。タイトルや著者を抽出し、カテゴリの提案までしてくれます。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ニッチ店舗のSKU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はブラウザモードに切り替えます。速くて柔軟、継続的なメンテナンスや手動修正も不要です。
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbitのAI Autofillは本当に助かります。連絡先情報を抽出したあと、そのままブラウザ上でリードフォームに入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行を使って全部埋めてくれます。手入力は不要です。
Alina D.Freelance Researcher私はPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールページのデータ抽出に Thunderbit を使っています。AIで崩れた形式もきれいに処理し、Google Sheets や Airtable にすぐ送れるエクスポート用テーブルを数秒で作ってくれます。
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