如何在2025年使用AI抓取亚马逊产品和评论

什么是亚马逊网页爬虫

亚马逊网页爬虫是一种智能工具或软件，专门用于自动从提取数据。这些数据可能包括产品详情、价格、评论、库存状态等。使用亚马逊网页爬虫的主要目的是为市场研究、价格比较或竞争分析收集大量数据。你还可以收集用户评论进行关键词研究，以了解产品的优缺点。

亚马逊网页爬虫的关键特性

• 自动化数据提取：告别手动复制粘贴信息的繁琐任务。网页爬虫可以自动从网页中获取所需数据。
• 可定制的抓取：你可以根据需要调整爬虫以提取特定的数据标签，从而进行有针对性的分析。
• 数据导出：轻松将抓取的数据导出为Excel、CSV或JSON等流行格式，以便使用各种数据工具进行进一步分析。
• 定期更新：设置抓取间隔以保持你的亚马逊产品数据库的最新，确保数据始终是最新的。
• 评论抓取：通常，你需要从评论部分提取优缺点以进行竞争分析。

为什么使用亚马逊网页爬虫

亚马逊是全球电子商务领域的重要参与者，以其丰富的产品选择、具有竞争力的定价和流畅的购物体验而闻名。它为企业提供了一个平台，可以接触到全球潜在客户，扩大市场覆盖范围。消费者信任亚马逊作为主要的在线购物目的地，为商家提供了一个可靠的销售环境。此外，亚马逊的物流网络使企业能够利用快速高效的配送服务，提高客户满意度。亚马逊还提供各种营销工具来提升产品的可见性和销售，例如赞助产品广告和品牌促销。

对于电子商务企业来说，分析亚马逊的销售数据至关重要。通过使用亚马逊网页爬虫，企业可以收集数据以洞察市场趋势和消费者行为，优化产品策略和库存管理。这可以帮助企业在亚马逊平台上有效扩展，增加销售额和品牌知名度，实现持续增长。以下是如何使用亚马逊网页爬虫进行分析：

市场研究

• SKU选择

  选择合适的**SKU（库存单位）**是电子商务成功的关键，影响产品组合、供应链效率和库存管理。通过亚马逊网页爬虫，你可以从数百万个产品中提取精确数据，以分析销售趋势和客户偏好。例如，通过抓取亚马逊的产品详细信息页面，你可以轻松访问关键信息，如产品价格、评论数量和卖家评级，以进行深入的市场分析。这些数据有助于确定SKU是否具有市场潜力，并揭示哪些产品表现最佳。通过比较同一类别的产品，企业可以优化产品选择，增加热门SKU的库存，减少滞销商品的库存，提高库存周转率。

• 识别客户趋势

  通过抓取大量的产品评论、评分和客户反馈，网页爬虫可以帮助你快速识别消费者需求的变化。例如，通过分析评论数据，你可以找出消费者最看重的产品特性，如“价格实惠”或“耐用性”。这些信息对于产品开发、定价策略和营销策略至关重要。此外，抓取购买频率和销售趋势数据可以帮助你预测季节性销售波动，并提前规划库存和营销活动。

竞争分析

• 价格监控

  在竞争激烈的环境中，价格监控对于电子商务企业至关重要。亚马逊网页爬虫可以帮助你抓取实时产品数据，以跟踪竞争对手的价格变化，确保你的定价保持竞争力。此功能对于实施动态定价策略尤为有价值。通过收集类似产品的价格信息，企业可以创建灵活的定价模型，根据市场需求、库存水平和竞争对手的定价自动调整价格，以最大化利润。

• 评论抓取

  不仅影响产品销售，还反映市场需求的变化。亚马逊网页爬虫可以帮助企业收集大量客户反馈。基于AI的网页爬虫可以协助总结和进行情感分析，以洞察用户对你产品和竞争对手的看法，使你能够及时调整产品设计或营销策略。

成本比较

使用亚马逊网页爬虫，企业可以收集类似产品的价格、运费和促销信息，以进行全面的成本比较。分析这些数据有助于企业优化成本结构，避免不必要的开支，提高利润率。对于在亚马逊上寻找供应商的企业，它还提供了对不同供应商运费和销售价格的洞察，降低成本，确保市场中的竞争定价，最终提高毛利率。

尝试使用AI进行网页抓取

试试看！你可以点击、探索并在观看时运行工作流程。

为什么使用AI抓取亚马逊产品数据

随着AI的快速发展，AI驱动的亚马逊网页爬虫工具正在引领数据抓取的新纪元，为传统网页抓取过程带来了诸多便利。AI不仅使数据收集更高效、更准确，还显著降低了技术门槛，为电子商务企业提供了更多创新机会。

对非技术人员友好

对于没有技术背景的用户，AI支持的亚马逊网页爬虫工具提供了极大的便利。与传统爬虫需要手动编码和API调用不同，用户只需提供抓取需求并选择所需的列名。AI会自动生成合适的抓取计划和建议，消除了编程和复杂设置的麻烦。这一用户友好的功能帮助电子商务团队在没有专业技术人员的情况下高效获取数据，提高团队生产力，使非技术人员也能轻松使用先进的数据收集工具。

快速高效

自动化数据提取过程，显著提高了数据抓取的速度和效率。它们可以快速处理复杂的网站结构和动态内容，准确捕获目标数据，减少人工干预，提高整体抓取准确性。此外，可以大幅降低运营成本，优化工作流程，使企业以更低的成本获得高质量数据，为决策提供更准确的支持。

智能分析和建议

与传统网页爬虫相比，具有智能工作流程自动化的优势。AI工具可以自动对数据进行分类、总结并提供数据洞察。例如，企业可以使用AI自动将不同产品分类到预定义的类别中，或分析大量评论数据以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还可以根据抓取的数据生成定制报告，自动生成市场分析，帮助企业快速识别热门产品特性和潜在市场机会。

智能输出和导出选项

使用基于AI的亚马逊网页爬虫可以实现更智能的数据输出。传统的编码方法通常只输出CSV文件，而AI工具支持CSV格式，并可以自动将抓取的数据导出到Google Sheets和Notion等协作平台，大大方便了数据分析和共享。例如，你可以直接将数据导入Google Sheets进行实时分析，或将其集成到团队协作工具中，确保部门间的信息流畅。这种智能数据导出方式使团队能够更快地做出决策，提高整体业务的灵活性和响应能力。

使用进行抓取：

是一款新推出的强大且全面的，旨在满足你的数据需求。通过Thunderbit，用户可以轻松从亚马逊收集数据，无论是产品详情、价格动态还是客户评论，并快速将其转化为有价值的商业洞察。以下是Thunderbit如何帮助电子商务企业提升竞争力。

首先，访问并将Thunderbit添加到你的Chrome浏览器中。使用你的Google账户或其他电子邮件登录。

接下来，你可以使用Thunderbit内置的预构建网页爬虫或来。以下是操作方法：

选项1：使用Thunderbit的预构建网页爬虫

根据用户需求设计并优化了各种预构建网页爬虫工具，包括专门针对亚马逊的爬虫模块。这些工具为亚马逊复杂的数据结构预设了模板，并收集了大量数据，省去了自行设计抓取逻辑的麻烦，加快了抓取过程，使数据收集更快更高效。

当你打开亚马逊上的任何页面时，打开Thunderbit扩展的网页爬虫。你将看到两个预构建的爬虫，具有丰富的列名。只需勾选你想提取的列名，Thunderbit会处理其余的工作。

• 亚马逊收集SKU评论

  该工具提供了预构建的列名，如产品名称、产品URL、整体产品评分、详细评分分布、产品评分数量、评论标题、作者姓名、评论内容、评论国家和关键词。你可以勾选要提取的列名旁边的框，点击抓取，快速获取你需要的SKU评论数据以进行产品评论分析。

• 亚马逊收集SKU详情

  该工具提供了预构建的列名，如产品名称、产品URL、品牌、制造商、初始价格、最终价格、描述、评分、类别、配送选项和卖家URL。勾选要提取的列名旁边的框，点击抓取，快速获取你需要的SKU详细数据。无论是比较供应商、制造商和配送选项，进行市场研究，评估SKU的价格竞争力，还是了解最新的销售趋势，这些SKU详细数据都可以帮助你的分析。

选项2：使用Thunderbit的AI网页爬虫

步骤1：打开并点击侧边栏中的“”

在你的Chrome浏览器中打开，搜索或浏览以找到你想要提取数据的页面，然后点击Chrome浏览器右上角的Thunderbit图标以打开Thunderbit扩展并点击“”。

步骤2：自定义你想提取的数据字段

如果你不确定想要的数据标签，请点击AI建议列名，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，并将其填写在列名字段中。选择图标以切换你想要的数据类型，无论是图像、URL、文本、数字或其他数据类型，并抓取相应的数据。

在填写初始列名后，你可以选择AI优化列名，让AI进一步优化你的条目。你还可以添加列详细说明以自定义你的需求。例如，你可以要求产品类型列将产品分类为男士、女士、儿童和其他类别。Thunderbit会将该列中的每个数据条目分类到你定义的四个类别中。你还可以要求Thunderbit使用当前汇率将价格列中的所有价格转换为你想要的货币类型，轻松获取你想要的分析值，而无需担心货币不一致。

最后，你可以自定义你想要的数据量。对于亚马逊产品页面，你可以选择点击分页并选择要抓取的页数。Thunderbit会自动翻页并提取每页的所有数据。

步骤3：下载抓取的数据或导出为表格

使用Thunderbit网页爬虫扩展，你可以。选择输出为表格，然后将CSV文件下载到本地，或选择、Notion或Airtable。登录你的账户并直接导出到这些在线文件管理协作平台。

使用传统网页爬虫进行抓取

除了最新的AI工具，你还可以使用带有轻量级代码和API的传统网页爬虫工具来抓取亚马逊产品数据。

：使用API以JSON格式检索亚马逊产品数据

ScraperAPI提供了一个高效的亚马逊数据收集API，帮助你抓取亚马逊的产品详情、评论、搜索结果和定价信息，并以结构化的JSON格式返回。以下是使用API进行抓取的方法。

步骤1：设置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和网页抓取库，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账户

访问创建一个免费账户并获取你的API密钥。你可以在代码中使用此密钥访问ScraperAPI。

步骤3：准备代码

在本地创建一个专用目录，并编写一个Python脚本来实现数据抓取。以下是一个基本的工作流程：

1. 获取亚马逊搜索URL：在亚马逊上搜索你想要的产品，并复制搜索结果页面的URL。
2. 构建请求：ScraperAPI将自动循环遍历搜索结果的前五页。每页的URL是通过在基本URL后添加_&page=_和相应的页码构建的。
3. 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），解析页面内容以提取所需的ASIN（亚马逊标准识别号）。
4. 获取详细的产品数据：通过调用结构化数据端点，你可以获取每个ASIN的详细产品信息，以进行进一步的数据分析。

步骤4：参考更多教程

有关更详细的使用指南，请参考以获取更多详细信息。

：防止被封锁并大规模抓取

在抓取亚马逊数据时，反抓取技术如IP封锁、CAPTCHA和动态内容加载常常给爬虫开发者带来挑战。ScrapFly提供了一个强大的API，帮助绕过这些反抓取机制，确保数据抓取的顺利进行。

ScrapFly的核心功能包括：

• ：自动切换IP地址以防止IP封锁。
• ：处理动态内容加载并抓取JavaScript渲染的网页。
• ：控制浏览器滚动、输入和点击对象。
• ：以HTML、JSON、文本或Markdown格式抓取。

只需几行代码，你就可以使用ScrapFly抓取亚马逊数据。以下是一个简单的示例：

import scrapfly_sdk

# 创建客户端
client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")

# 发送请求
response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")

# 获取返回的数据
print(response.json())

通过使用ScrapFly，你的爬虫可以处理亚马逊的各种反抓取机制，提高数据抓取的成功率。无论是简单的产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。有关更详细的使用指南，请参考。

使用Python进行抓取：传统编码方法

对于熟悉编码的技术人员，你也可以尝试编写Python代码来抓取亚马逊产品数据。以下是一个简单的示例供你参考。

步骤1：设置先决条件

首先，为你的项目创建一个专用文件夹。

mkdir amazonscraper

然后，在此文件夹中安装必要的库。

pip install beautifulsoup4
pip install requests

现在，创建一个Python文件，命名为你喜欢的名称。这将是我们保存代码的主文件。我将其命名为_amazon.py_。

步骤2：对目标页面进行GET请求

让我们使用_requests_库对目标页面进行GET请求。

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

target_url = "<https://www.amazon.com/s?k=gaming+headsets&_encoding=UTF8>"

headers = {
    "accept-language": "en-US,en;q=0.9",
    "accept-encoding": "gzip, deflate, br",
    "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",
    "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"
}

response = requests.get(target_url, headers=headers)

步骤3：抓取亚马逊产品数据

现在我们需要决定从提取什么。

# 检查请求是否成功
if response.status_code == 200:
    # 解析页面内容
    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')

    # 查找所有产品列表
    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})

    # 遍历每个产品并提取详细信息
    for product in products:
        # 提取产品标题
        title = product.h2.text.strip()

        # 提取产品价格
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "价格不可用"

        # 提取产品评分
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "评分不可用"

        # 打印产品详细信息
        print(f"标题: {title}")
        print(f"价格: {price}")
        print(f"评分: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"无法检索页面。状态码: {response.status_code}")

常见问题

1. 抓取是否合法？

是的，抓取亚马逊的公共数据是合法的！与许多其他网站一样，亚马逊将其产品列表和其他公共信息提供给任何人浏览。你可以抓取和收集这些自由可用的数据，而不会违反亚马逊的服务条款。

2. 我可以免费试用Thunderbit吗？

是的，Thunderbit提供免费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，但基本的数据提取功能。

3. 我可以从亚马逊抓取哪些数据？

你可以从亚马逊抓取各种数据，包括产品标题、价格、描述、评论、评分和卖家信息。这些数据对于市场研究、价格监控和竞争分析非常有价值。

4. 我应该多久抓取一次亚马逊数据？

频率取决于你所需的数据类型。如果你在监控价格或竞争对手活动，你可能需要每天或每周抓取数据。对于更静态的信息，如产品详情，每月抓取可能就足够了。

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