2025 年如何使用 AI 抓取 Amazon 产品和评论

什么是 Amazon 网页爬虫

Amazon 网页爬虫是一种非常实用的工具或软件，专门用来自动从抓取数据。这些数据可以包括商品详情、价格、评论、库存状态等。使用 Amazon 网页爬虫的主要目的，是为市场调研、价格对比或竞争分析收集大量数据。你也可以收集用户评论用于关键词研究，更好地了解产品的优缺点。

Amazon 网页爬虫的主要功能

自动化数据提取：告别手动复制粘贴的繁琐工作。网页爬虫可以自动从网页中抓取你需要的数据。
可自定义抓取：你可以根据需求调整爬虫，只提取特定的数据标签，便于做有针对性的分析。
数据导出：轻松将抓取到的数据导出为 Excel、CSV 或 JSON 等常见格式，方便你结合各种数据工具进一步分析。
定期更新：设置抓取间隔，保持你的 Amazon 商品数据库始终最新，确保数据不过时。
评论抓取：很多时候，你需要从评论中提取优缺点，用于竞争分析。

Amazon 是全球电商领域的重要玩家，以丰富的商品选择、具有竞争力的价格和顺畅的购物体验而闻名。它为企业提供了触达全球潜在客户的平台，帮助扩大市场覆盖范围。消费者也把 Amazon 视为主要的线上购物目的地，为商家提供了可靠的销售环境。另外，Amazon 的物流网络让企业能够借助快速高效的配送服务，提升客户满意度。Amazon 还提供各种营销工具来提升商品曝光和销量，比如赞助商品广告和品牌推广。

对于电商企业来说，分析 Amazon 上的销售数据非常重要。通过使用 Amazon 网页爬虫，企业可以收集数据，洞察市场趋势和消费者行为，从而优化产品策略和库存管理。这有助于企业在 Amazon 平台上更有效地扩张，提升销量和品牌认知度，实现持续增长。下面介绍你可以如何用 Amazon 网页爬虫进行分析：

市场调研

SKU 选择

选对 SKU（库存保有单位） 是电商成功的关键，它会影响产品组合、供应链效率和库存管理。借助 Amazon 网页爬虫，你可以从数以百万计的商品中提取精准数据，用来分析销售趋势和客户偏好。例如，抓取 Amazon 的商品详情页时，你可以轻松获取商品价格、评论数量和卖家评分等关键信息，用于深入的市场分析。这些数据能帮助判断某个 SKU 是否有市场潜力，并找出哪些产品表现最好。通过比较同类产品，企业可以优化选品，提高畅销 SKU 的库存，减少滞销商品的库存，从而提升库存周转率。
识别客户趋势

通过抓取大量商品评论、评分和客户反馈，网页爬虫可以帮助你快速发现消费者需求的变化。比如，分析评论数据时，你可以找出消费者最看重的产品特性，例如“价格实惠”或“耐用”。这些信息对产品开发、定价策略和营销策略都非常重要。此外，抓取购买频率和随时间变化的销售趋势数据，还能帮助你预测季节性销售波动，并提前规划库存和营销活动。

market analysis.jpg

竞争分析

价格监控

在竞争激烈的环境中，价格监控对电商企业来说至关重要。Amazon 网页爬虫可以帮助你抓取实时商品数据，跟踪竞争对手的价格变化，确保你的定价保持竞争力。这个功能在实施动态定价策略时尤其有价值。通过收集同类商品的价格信息，企业可以建立灵活的定价模型，根据市场需求、库存水平和竞争对手定价自动调整价格，从而最大化利润。
评论抓取

不仅会影响产品销量，也能反映市场需求的变化。Amazon 网页爬虫可以帮助企业收集大量客户反馈。基于 AI 的网页爬虫还能辅助你做总结和情感分析，洞察用户对你和竞争对手产品的看法，让你及时调整产品设计或营销策略。

成本对比

借助 Amazon 网页爬虫，企业可以收集同类商品的价格、运费和促销信息，进行全面的成本对比。分析这些数据有助于企业优化成本结构、避免不必要的支出，并提高利润率。对于在 Amazon 上寻找供应商的企业来说，它还能帮助你了解不同供应商的运费和销售价格，降低成本并确保市场中的价格竞争力，最终提升毛利率。

试试用 AI 做网页爬取

试试吧！你可以边看边点击、探索并运行整个流程。

为什么要用 AI 抓取 Amazon 商品数据

随着 AI 的快速发展，AI 驱动的 Amazon 网页爬虫工具正在引领新一轮数据抓取变革，为传统网页爬取流程带来了诸多便利。AI 不仅让数据收集更高效、更准确，还显著降低了技术门槛，为电商企业带来更多创新机会。

对非技术人员也很友好

对于没有技术背景的用户来说，AI 支持的 Amazon 网页爬虫工具非常方便。不同于传统爬虫需要手动编写代码和调用 API，用户只需提供抓取需求并选择想要的列名，AI 就会自动生成合适的抓取方案和建议，省去编程和复杂设置的麻烦。这种易用特性帮助电商团队在没有专业技术人员的情况下也能高效获取数据，提升团队生产力，让非技术人员也能轻松使用先进的数据收集工具。

AI suggest column.gif

快速高效

可以自动化数据提取过程，显著提升数据抓取速度和效率。它们能够快速处理复杂的网站结构和动态内容，准确捕捉目标数据，减少人工干预，并提高整体抓取准确率。此外，还能大幅降低运营成本并优化工作流，让企业以更低成本获得高质量数据，为决策提供更准确的支持。

scrape Amazon product data.gif

智能分析与建议

与传统网页爬虫相比，的优势在于智能化工作流自动化。AI 工具可以自动对数据分类、总结数据并提供数据洞察。例如，企业可以用 AI 自动把不同产品归入预设类别，或者分析大量评论数据，提取关键词和情感趋势，帮助企业更好地理解消费者反馈并优化产品。AI 还可以基于抓取到的数据生成定制报告，自动完成市场分析，帮助企业快速识别热门产品特性和潜在市场机会。

智能输出与导出选项

使用基于 AI 的 Amazon 网页爬虫，可以让数据输出更智能。传统编码方式通常只能导出 CSV 文件，而 AI 工具不仅支持 CSV 格式，还能自动将抓取数据导出到 Google Sheets 和 Notion 等协作平台，大大方便数据分析和分享。例如，你可以直接把数据导入 Google Sheets 进行实时分析，或者整合到团队协作工具中，确保部门之间信息流转顺畅。这种智能数据导出方式能让团队更快做出决策，提升整体业务灵活性和响应速度。

使用抓取：这款

是一款全新推出、功能强大且全面的，专为满足你的数据需求而设计。借助 Thunderbit，用户可以轻松收集 Amazon 上的数据，无论是商品详情、价格变化还是客户评论，都能快速转化为有价值的商业洞察。下面来看看 Thunderbit 如何帮助电商企业提升竞争力。

首先，访问，并将 Thunderbit 添加到你的 Chrome 浏览器中。使用你的 Google 账号或其他邮箱登录。

add Thunderbit to Chrome extension.gif 接下来，你可以使用 Thunderbit 内置的预设网页爬虫或来。方法如下：

选项 1：使用 Thunderbit 预设网页爬虫

根据用户需求设计并优化了多种预设网页爬虫工具，其中包括专门针对 Amazon 的爬虫模块。这些工具为 Amazon 复杂的数据结构预先建立了模板，并收录了大量数据，让你无需自己设计抓取逻辑，就能加快抓取流程，更高效地完成数据收集。

当你打开 Amazon 上的任意页面时，打开 Thunderbit 扩展中的网页爬虫。你会看到两个带有丰富列名的预设爬虫。只要勾选你想提取的列名，Thunderbit 就会帮你完成剩下的工作。

Amazon 采集 SKU 评论

这个工具提供了预设列名，例如商品名称、商品链接、商品总评分、详细评分拆分、商品评分数量、评论标题、作者名称、评论内容、评论国家和关键词。你只需勾选想提取的列名，点击抓取，就能快速获得产品评论分析所需的 SKU 评论数据。

sku reviews_pre-built template.gif

Amazon 采集 SKU 详情

这个工具提供了预设列名，例如商品名称、商品链接、品牌、制造商、初始价格、最终价格、描述、评分、分类、配送选项和卖家链接。勾选你想提取的列名，点击抓取，就能快速获得所需的 SKU 详情数据。无论你是在比较供应商、制造商和配送选项，还是在做市场调研、评估 SKU 的价格竞争力，或是了解最新销售趋势，这些 SKU 详情数据都能帮助你分析。

sku detail page_pre-built template.gif

选项 2：使用 Thunderbit 的 AI 网页爬虫

步骤 1：打开并在侧边栏点击“”

在 Chrome 浏览器中打开，搜索或浏览到你想提取数据的页面，然后点击 Chrome 浏览器右上角的 Thunderbit 图标，打开 Thunderbit 扩展并点击“”。

AI Web scraper.png

步骤 2：自定义你想提取的数据字段

如果你不确定要抓取哪些数据标签，可以点击 AI 建议列，让 Thunderbit 的 AI 自动生成可靠的列名。你也可以用自然语言描述你想要的数据标签，然后填写到列名字段中。通过图标切换你想要的数据类型，无论是图片、URL、文本、数字还是其他类型，都可以抓取对应的数据。

填写完初始列名后，你还可以选择 AI 优化列，让 AI 进一步优化你的条目。你也可以添加列的详细说明来定制你的需求。比如，你可以要求把商品类型列分类为男装、女装、童装和其他类别。Thunderbit 会把该列中的每条数据归入你定义的四个类别。你还可以要求 Thunderbit 按照当前汇率，把价格列中的所有价格转换成你想要的货币类型，轻松得到适合分析的数据，而不用担心币种不一致。

最后，你可以自定义要抓取的数据量。对于 Amazon 商品页面，你可以选择分页并设置要抓取的页数。Thunderbit 会自动翻页并提取每一页的所有数据。

步骤 3：下载抓取到的数据或导出为表格

使用 Thunderbit 网页爬虫扩展，你可以。你可以选择以表格形式输出，然后将 CSV 文件下载到本地，或者选择、Notion 或 Airtable。登录你的账户后，即可直接导出到这些在线文件管理和协作平台。

output to google sheet.gif

使用传统网页爬虫抓取

除了最新的 AI 工具，你也可以使用带有轻量代码和 API 的传统网页爬虫工具来抓取 Amazon 商品数据。

：通过 API 以 JSON 格式获取 Amazon 商品数据

ScraperAPI 提供了高效的 Amazon 数据收集 API，可以帮助你抓取 Amazon 的商品详情、评论、搜索结果和价格信息，并以结构化 JSON 格式返回。下面介绍如何使用这个 API 进行抓取。

步骤 1：搭建 Python 环境

首先，确保你已安装 Python 3.8 或更高版本。然后，安装常用的分析库如 Pandas，以及网页抓取库如 requests 和 BeautifulSoup。这些库可以帮助你轻松从网页中提取数据。

步骤 2：创建 ScraperAPI 账号

访问创建一个免费账号并获取 API 密钥。你可以在代码中使用这个密钥访问 ScraperAPI。

步骤 3：准备代码

在本地创建一个专用目录，并编写 Python 脚本来实现数据抓取。下面是一个基础流程：

获取 Amazon 搜索 URL：在 Amazon 上搜索你想要的产品，并复制搜索结果页的链接。
构建请求：ScraperAPI 会自动循环抓取前五页搜索结果。每一页的 URL 都是在基础链接后追加 &page= 和对应页码构建出来的。
发送请求并解析数据：使用 get() 方法向 ScraperAPI 发送请求。如果请求成功（返回状态码 200），就解析页面内容，提取所需的 ASIN（Amazon 标准识别号）。
获取详细商品数据：通过调用结构化数据端点，你可以获取每个 ASIN 的详细商品信息，用于进一步数据分析。

步骤 4：参考更多教程

如果你想了解更详细的使用说明，可以参考获取更多细节。

：防止被封并进行大规模抓取

在抓取 Amazon 数据时，IP 封禁、CAPTCHA 和动态内容加载等反爬技术经常会给爬虫开发者带来挑战。ScrapFly 提供了一个强大的 API，帮助你绕过这些反爬机制，确保数据抓取顺利进行。

ScrapFly 的核心功能包括：

：自动切换 IP 地址，防止 IP 被封。
：处理动态内容加载并抓取由 JavaScript 渲染的网页。
：控制浏览器进行滚动、输入和点击操作。
：可抓取为 HTML、JSON、Text 或 Markdown。

只需几行代码，你就可以使用 ScrapFly 抓取 Amazon 数据。下面是一个简单示例：

1import scrapfly_sdk
2# 创建客户端
3client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")
4# 发送请求
5response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")
6# 获取返回的数据
7print(response.json())

借助 ScrapFly，你的爬虫可以应对 Amazon 的各种反爬机制，提高数据抓取成功率。无论是简单的商品信息抓取，还是复杂的评论分析，ScrapFly 都是一个非常实用的工具。更详细的使用说明，请参考。

使用 Python 抓取：传统编码方法

如果你熟悉编程，也可以尝试用 Python 代码抓取 Amazon 商品数据。下面是一个简单示例，供你参考。

步骤 1：准备前置条件

首先，创建一个专用文件夹作为项目目录。

1mkdir amazonscraper

然后，在这个文件夹中安装必要的库。

1pip install beautifulsoup4
2pip install requests

现在，创建一个你喜欢名字的 Python 文件。这个文件会是我们存放代码的主文件。我这里把它命名为 amazon.py。

步骤 2：向目标页面发送 GET 请求

我们先使用 requests 库向目标页面发送一个 GET 请求。

1import requests
2from bs4 import BeautifulSoup
3target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"
4headers = {
5    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
6    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
7    "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/111.0.0.0 Safari/537.36",
8    "accept": "text/html,application/xhtml+xml,application/xml;q=0.9,image/avif,image/webp,image/apng,*/*;q=0.8,application/signed-exchange;v=b3;q=0.7"
9}
10response = requests.get(target_url, headers=headers)

步骤 3：抓取 Amazon 商品数据

现在我们需要决定要从中提取什么内容。

1# 检查请求是否成功
2if response.status_code == 200:
3    # 解析页面内容
4    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
5    # 找出所有商品列表
6    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})
7    # 遍历每个商品并提取详情
8    for product in products:
9        # 提取商品标题
10        title = product.h2.text.strip()
11        # 提取商品价格
12        price = product.find('span', 'a-price')
13        if price:
14            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
15        else:
16            price = "暂无价格"
17        # 提取商品评分
18        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
19        if rating:
20            rating = rating.text.strip()
21        else:
22            rating = "暂无评分"
23        # 打印商品详情
24        print(f"标题：{title}")
25        print(f"价格：{price}")
26        print(f"评分：{rating}")
27        print("-" * 40)
28else:
29    print(f"页面获取失败。状态码：{response.status_code}")

常见问题

1. 抓取合法吗？

是的，抓取 Amazon 的公开数据是合法的！和许多其他网站一样，Amazon 会向所有访问者公开其商品列表和其他公共信息。你可以抓取并收集这些可公开访问的数据，而不会违反 Amazon 的服务条款。

2. 我可以免费试用 Thunderbit 吗？

可以，Thunderbit 提供免费的页面提取和数据提取功能。虽然某些高级功能可能需要付费，但基础的数据提取能力通常是。

3. 我可以从 Amazon 抓取哪些数据？

你可以从 Amazon 抓取多种数据，包括商品标题、价格、描述、评论、评分和卖家信息。这些数据对于市场调研、价格监控和竞争分析都非常有价值。

4. 我应该多久抓取一次 Amazon 数据？

频率取决于你要获取的数据类型。如果你在监控价格或竞争对手动态，可能需要每天或每周抓取一次。对于商品详情这类变化较少的信息，每月抓取一次就足够了。

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