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。
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。
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
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。
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。
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。
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。
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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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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