Amazonレビューアナライザー

レビューを分析して、感情傾向、テーマ、主要なメリット・デメリットを抽出。商品改善や商品ページ最適化に役立つ、分かりやすい要約を得られます。

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。

データを一括で取得したい? Thunderbitを無料で試す。

PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
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Amazonレビューのデータ抽出をもっと速くThunderbitなら、AIでレビューや商品ページをスクレイピングし、数クリックで必要な項目を構造化して抽出できます。複数の出品ページ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。
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インストール元Chrome Web Store

Amazonレビューのデータ抽出をもっと速く

ThunderbitのAIウェブスクレイパーを使えば、Amazonページや関連サブページからレビュー本文、評価、日付、商品情報を収集できます。コード不要で表形式に整え、フィードバックのテーマ分類や分析向けの整形まで一気に実行。 ページネーションをまたいだ取得にも対応し、必要に応じてPDFやドキュメントから補足ファイルを取り込んだり、参照用に画像をキャプチャしたりできます。結果はGoogle Sheets、Airtable、Notionへ出力してチーム共有し、時間経過での変化も追跡できます。

ThunderbitでAmazonレビューを分析する方法

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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。
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ステップ 2拡張機能を開く評価したいAmazonの商品ページを開くか、レビュー数据をCSVファイルまたは貼り付け用テキストとして用意します。ChromeでThunderbit拡張機能アイコンをクリックし、Amazon Review Analyzerを開きます。入力方法を1つ選択してください:(1) Amazon Product URLを分析:ASINページのリンクを貼り付け、(2) レビューCSVをアップロード:CSVファイルを1つアップロード、(3) レビュー本文を貼り付け:1行につき1レビューで貼り付け。必要に応じて、最大レビュー数、レビュー日付範囲、星評価フィルタなどのオプションも設定します。
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ステップ 3「Analyze reviews」ボタンをクリック「Analyze reviews」ボタンをクリックして分析を実行します。Thunderbitが入力されたレビューを処理し、全体の感情傾向、内訳、主なメリット・デメリット、キーワード傾向、繰り返しの問題点、顧客の改善提案、代表的な引用を含む構造化レポートを返します。生成後は、ドキュメントにコピーするか、Google Sheets、Notion、Airtable、またはローカルファイルなど、普段のワークフローに合わせてエクスポートして保存できます。

Amazon商品レビューを、感情・テーマ・繰り返しの問題点の観点で分析する方法を学ぶ

Amazonの商品URLからレビューを分析

Amazonの商品URLを貼り付け、分析するレビュー数を指定し、必要に応じて日付範囲や星評価などのフィルタを設定できます。Amazon Review Analyzerは、バラバラなレビュー本文を、全体の感情傾向、主なメリット・デメリット、繰り返しの問題点を含む構造化レポートに変換します。Amazonセラー、EC運用担当、プロダクトチームが、何百件ものレビューを読み込まずに顧客の声を素早く把握するために設計されています。
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CSVアップロードや貼り付けテキストのレビュー本文を処理

レビューCSVをアップロードするか、レビュー本文をそのまま貼り付けて、すでに手元にあるフィードバック(エクスポートデータ、サポートチケット、調査ドキュメントなど)を分析できます。ファイルに評価や日付の列が含まれていれば、同じフィルタで特定セグメントに絞り込み可能。期間、バリエーション、星評価帯ごとの比較を、データソースが違っても一貫した手法で行えます。
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販売者が使いやすい要約レポートに落とし込む

全体の感情傾向、内訳、頻出するメリット・デメリット、キーワード傾向、深刻度を伴う繰り返し不具合、顧客の改善提案を含む、簡潔なレポートを作成できます。散在するコメントを明確なテーマに整理し、関係者へ共有しやすい形にします。代表的な引用も含まれるため、結論の妥当性を確認でき、商品ページ、FAQ、サポート返信で「顧客の言葉」をそのまま活用できます。
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示唆を活かして、商品ページ・品質・ロードマップ判断を改善

分析結果をもとに、修正優先度や訴求の更新を決められます。繰り返しの不満を解消し、商品ページで期待値を明確化し、顧客が最も評価している利点を強調しましょう。ECチームは直近レビューに絞って変化をモニタリングでき、プロダクトチームは不具合パターンや機能要望を追跡できます。代理店やマーケターは、メリット/デメリットや引用を使って、ポジショニング、広告訴求、競合比較の材料にできます。
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無料ツールをもっと見る

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、価格調査や競合調査に使える構造化された商品リストを抽出します。タイトル、価格、販売元、評価、レビュー、送料、リンクを見やすい表で取得できます。

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。

TripAdvisorスクレイパー

TripAdvisorページからレビュー、評価、掲載情報を抽出し、分析やレポートに使いやすいきれいな構造化データにします。

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。

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。

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。

Naver Shopping クロールツール

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あらゆる企業のTrustpilotレビューを抽出し、分析しやすい構造化データへ変換します。

Sur La Table スクレイパー

Sur La Tableの商品、クラス、店舗データを抽出して分析に活用。AIが抽出項目を提案し、結果を整理して簡単にエクスポートできるので、ビジネスインサイトの獲得がスムーズに。

無料のAmazon売上計算ツール

商品価格と月間販売数の目安から、月間の売上総額(グロス)を試算。需要の妥当性チェックや在庫計画の判断材料を、手早く把握できます。

Amazon利益計算ツール

販売価格、原価(COGS)、送料、紹介料率、FBA手数料、その他コストを入力するだけで、Amazon商品の純利益と利益率を試算できます。費用内訳をわかりやすく可視化し、出品前に商品として成立するかを判断できます。

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Booking.comスクレイパー

Booking.comの宿泊データを抽出し、ホテル比較やリサーチをより素早く行えます。

ASIN検索

1つまたは複数のASINからAmazon商品の詳細をまとめて取得し、出品情報の確認や属性比較を効率化します。商品名、ブランド、カテゴリ、価格、画像URLを、レビューしやすい整った形式で出力します。

無料のオンライン利益率計算ツール

販売価格、原価、任意の追加コストから利益と利益率を計算します。明確な利益率とドル建て利益を把握し、価格設定や収益性の判断に役立てられます。

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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」をクリックするだけで、ページ分割された結果もきれいな表に整えてくれます。コーディングもCSS指定も不要。ロングテール市場の商品データ分析で大きな時短になっています。
Miles T.Sales Development Consultantディレクトリからメールアドレスと電話番号を集めるのにThunderbitを使っています。きれいな連絡先情報をワンクリックで抽出でき、SheetsやNotionへの出力も数秒です。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すぐ手に入ります。
Rhea C.E-commerce AnalystThunderbitのおかげで、複数ページにまたがるSKUデータを簡単に監視できます。商品一覧を抽出したあと、Subpage Scrapingで詳細スペック、価格、レビュー、在庫まで取得。AIが、私が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で不動産追跡がずっと楽になりました。間隔を自然な英語で伝えるだけで、設定を触り直すことなく最新の掲載情報、価格、リンクを自動取得してくれます。シンプルで実用的です。
Dorian B.Content & SEO SpecialistThunderbitのField AI Promptsを使って、抽出したブログ記事を整形・タグ付けしています。タイトルや著者を取り出せるうえ、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でも問題なく動き、構造化されたSEOデータセット作りに最適です。
Lina K.Marketplace Operations Leadニッチな店舗の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、ログイン必須サイトはブラウザモードに切り替えます。高速で柔軟、しかも継続的なメンテナンスや手作業の修正が要りません。
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、そのデータを使ってブラウザ上でリードフォームを直接入力できます。タブを選ぶだけで、抽出した行を使って全部埋めてくれるんです。手入力は不要です。
Alina D.Freelance ResearcherPDF、画像ベースのサイト、無限スクロールページからのデータ抽出にThunderbitを頼っています。AIで厄介な形式も処理してくれて、Google SheetsやAirtableにすぐ送れる出力可能な表を数秒で作ってくれます。
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よくある質問

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