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 has changed how I run competitor research. I click 'AI Suggest Fields,' and it builds a clean table across paginated results—no coding, no CSS. Huge time-saver when analyzing product data from long-tail marketplaces.
Miles T.Sales Development ConsultantI use Thunderbit to grab emails and phone numbers from directories. It extracts clean contact info in one click, and exporting to Sheets or Notion takes seconds. No extra setup, no coding—just usable data ready to work with.
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbit helps me monitor SKU data across multiple pages. I scrape the listings, then use Subpage Scraping to pull full product specs, pricing, reviews, and stock. The AI organizes everything into columns I define.
Cassian B.Real Estate AdvisorThunderbit's Scheduled Scraper makes real estate tracking easier. I describe the interval in plain English, and it automatically pulls updated listings, prices, and links without touching the setup again. Simple and very practical.
Dorian B.Content & SEO SpecialistI use Thunderbit's Field AI Prompts to clean and tag scraped blog content. It extracts titles, authors, and even suggests categories. Works great across dynamic sites and subpages—perfect for building structured SEO datasets.
Lina K.Marketplace Operations LeadWe track SKUs from niche stores using Thunderbit. Cloud Scraping handles 50 pages at a time, and for login-required sites, we switch to browser mode. It’s fast, flexible, and doesn’t need ongoing maintenance or manual edits.
Jorge F.Inbound Sales ManagerThunderbit’s AI Autofill is a lifesaver. After scraping contact info, I use it to fill lead forms directly in my browser. I just select the tab, and it fills everything using the scraped row. No manual input needed.
Alina D.Freelance ResearcherI rely on Thunderbit for extracting data from PDFs, image-based sites, and infinite scroll pages. It handles messy formats with AI and delivers ready-to-export tables I can send to Google Sheets or Airtable in seconds.
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