2025年如何用AI抓取亚马逊商品与评论数据

最后更新:May 7, 2025

什么是亚马逊网页爬虫

亚马逊网页爬虫是一种可以自动从 批量抓取数据的工具或软件。它能帮你采集商品信息、价格、评论、库存状态等多种数据。用亚马逊网页爬虫的最大好处,就是能高效收集大量数据,无论是做市场调研、价格对比还是竞品分析都很方便。你还可以抓取用户评论,做关键词研究,深入了解产品的优缺点。

亚马逊网页爬虫的核心功能

  • 自动化数据采集:再也不用手动复制粘贴,爬虫能自动帮你从网页上抓取所需信息。
  • 自定义抓取内容:可以根据自己的需求灵活设置要提取的数据标签,实现精准分析。
  • 数据导出:支持将抓取到的数据导出为 Excel、CSV 或 JSON 等主流格式,方便后续分析和整理。
  • 定时更新:可以设置定时抓取,保持亚马逊商品数据库的实时性,确保数据始终是最新的。
  • 评论抓取:经常需要提取评论区的优缺点,方便做竞品分析。 scraper.jpg

为什么要用亚马逊网页爬虫

亚马逊作为全球电商巨头,凭借丰富的商品选择、极具竞争力的价格和便捷的购物体验,成为商家拓展全球市场的首选平台。消费者信赖亚马逊,商家也能借助其完善的物流体系提升客户满意度。除此之外,亚马逊还提供多种营销工具,比如赞助广告和品牌推广,帮助提升商品曝光和销量。

对于电商企业来说,分析亚马逊上的销售数据非常关键。通过亚马逊网页爬虫,企业可以收集数据,洞察市场趋势和消费者行为,优化产品策略和库存管理,助力企业在亚马逊平台高效增长,提升销量和品牌影响力。下面是亚马逊网页爬虫的常见应用场景:

市场调研

  • SKU 选择

    选对 SKU(库存单位)是电商成功的关键,直接影响产品组合、供应链效率和库存管理。利用亚马逊网页爬虫,可以从海量商品中精准提取数据,分析销售趋势和用户偏好。比如,抓取亚马逊商品详情页,轻松获取价格、评论数、卖家评分等关键信息,便于深入市场分析。这些数据有助于判断某个 SKU 是否有市场潜力,找出表现最好的产品。通过对同类商品的对比,企业可以优化产品结构,增加热销 SKU 的库存,减少滞销品,提升库存周转率。

  • 洞察用户趋势

    批量抓取商品评论、评分和用户反馈,能快速发现消费需求的变化。比如,通过分析评论数据,可以识别用户最看重的产品特性,比如“价格实惠”或“耐用性强”。这些信息对产品开发、定价和营销策略都非常有参考价值。此外,分析购买频率和销售趋势,还能预测季节性波动,提前做好库存和营销规划。

market analysis.jpg

竞品分析

  • 价格监控

    在激烈的市场环境下,价格监控对电商企业来说尤其重要。亚马逊网页爬虫可以实时抓取竞品价格变动,帮助你保持价格竞争力。这一功能对于动态定价策略特别有用。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,结合市场需求、库存和竞品价格,自动调整售价,最大化利润。

  • 评论抓取

    不仅影响销量,也反映市场需求变化。亚马逊网页爬虫能批量收集用户反馈。基于AI的网页爬虫还能自动总结评论、做情感分析,帮助你洞察用户对自家及竞品的看法,及时调整产品设计或营销策略。

成本对比

通过亚马逊网页爬虫,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,还能了解不同卖家的运费和售价,降低采购成本,确保市场竞争力,提升毛利水平。

试试用AI抓取网页数据

动手体验!你可以边看边点击、探索并运行整个流程。

为什么用AI抓取亚马逊商品数据

随着AI技术的不断进步,AI驱动的亚马逊网页爬虫正引领数据采集新潮流,让传统爬虫流程变得更高效、更智能。AI不仅提升了数据采集的效率和准确性,还大大降低了技术门槛,为电商企业带来更多创新机会。

零技术门槛,人人可用

对于没有技术背景的用户,AI支持的亚马逊网页爬虫非常友好。无需写代码或调用API,只要输入抓取需求、选择想要的字段名,AI就能自动生成合适的采集方案和建议,无需繁琐设置。这样一来,电商团队无需专业技术人员也能高效获取数据,提升团队效率,让非技术成员也能轻松用上先进的数据采集工具。

AI suggest column.gif

高效快速,省时省力

AI网页爬虫自动化数据提取流程,大幅提升抓取速度和效率。它能轻松应对复杂网页结构和动态内容,精准采集目标数据,减少人工干预,提高整体准确率。同时,AI网页爬虫还能显著降低运营成本,优化工作流程,让企业以更低成本获取高质量数据,为决策提供有力支持。

scrape Amazon product data.gif

智能分析与建议

和传统爬虫相比,AI网页爬虫具备智能化流程自动化优势。AI工具能自动对数据进行分类、汇总和洞察。比如,企业可以用AI自动将不同商品归类到预设类别,或分析大量评论数据,提取关键词和情感趋势,帮助更好地理解用户反馈、优化产品。AI还能基于抓取数据自动生成定制报告,快速输出市场分析,助力企业发现热门特性和潜在商机。

智能输出与多平台导出

AI驱动的亚马逊网页爬虫支持更智能的数据输出。传统代码方式通常只支持导出CSV文件,而AI工具不仅支持CSV,还能自动将数据导出到Google Sheets、Notion等协作平台,极大方便数据分析与团队共享。比如,你可以直接将数据导入Google Sheets做实时分析,或同步到团队协作工具,实现部门间信息无缝流转。智能导出方式让团队决策更高效,提升企业灵活性和响应速度。

用 Thunderbit 抓取数据:体验 AI网页爬虫

Thunderbit 是一款全新上线、功能强大的AI网页爬虫工具,能满足你多样化的数据采集需求。不管是亚马逊商品详情、价格变动还是用户评论,Thunderbit都能轻松采集并转化为有价值的商业洞察。下面是Thunderbit助力电商企业提升竞争力的方式:

首先,访问 Thunderbit官网,将Thunderbit 网页爬虫扩展添加到Chrome浏览器。用Google账号或邮箱登录。

add Thunderbit to Chrome extension.gif 接下来,你可以选择Thunderbit内置的预设网页爬虫,或用AI网页爬虫来抓取亚马逊商品数据和评论。具体操作如下:

方式一:用Thunderbit预设网页爬虫

Thunderbit根据用户需求设计并优化了多种预设爬虫工具,包括专为亚马逊打造的爬虫模块。这些工具内置了亚马逊复杂数据结构的模板,采集了大量数据,无需自己设计抓取逻辑,大大加快了采集速度。

打开亚马逊任意页面,启动Thunderbit扩展的网页爬虫。你会看到两个预设爬虫,字段丰富。只需勾选想要提取的字段,剩下的交给Thunderbit。

  • 亚马逊SKU评论采集

    该工具内置字段包括商品名、商品URL、整体评分、详细评分分布、评分数量、评论标题、作者、评论内容、评论国家和关键词等。勾选需要的字段,点击抓取,即可快速获得SKU评论数据,便于产品评价分析。

sku reviews_pre-built template.gif

  • 亚马逊SKU详情采集

    该工具内置字段包括商品名、商品URL、品牌、制造商、初始价格、最终价格、描述、评分、分类、配送方式和卖家URL等。勾选需要的字段,点击抓取,即可快速获得SKU详情数据。不管是对比供应商、制造商和配送方式,还是做市场调研、评估SKU价格竞争力、了解最新销售趋势,这些数据都能助你一臂之力。

sku detail page_pre-built template.gif

方式二:用Thunderbit AI网页爬虫

步骤1:打开 并点击侧边栏的“AI网页爬虫”

在Chrome浏览器中打开亚马逊官网,搜索或浏览到你想采集数据的页面,点击浏览器右上角Thunderbit图标,打开扩展,选择“AI网页爬虫”。

AI Web scraper.png

步骤2:自定义要提取的数据字段

如果不确定要抓取哪些标签,可以点击AI智能推荐字段,让Thunderbit的AI自动生成可靠的字段名。你也可以用自然语言描述想要的数据标签,填写到字段名栏。通过切换图标选择数据类型(如图片、URL、文本、数字等),即可抓取对应数据。

填写初始字段名后,可选择AI优化字段,让AI进一步完善你的设置。还可以为字段添加详细说明,实现个性化需求。比如,你可以要求“商品类型”字段将商品分为男士、女士、儿童等类别,Thunderbit会自动归类。还可以让Thunderbit将价格字段全部按当前汇率转换为指定货币,轻松获得统一分析数据,无需担心币种不一致。

最后,你可以自定义采集数据量。对于亚马逊商品页面,可选择点击分页,设定要抓取的页数,Thunderbit会自动翻页并采集每页数据。

步骤3:下载或导出抓取的数据表

通过Thunderbit网页爬虫扩展,你可以多种方式导出抓取数据。选择表格输出,下载CSV文件到本地,或直接保存到Google Sheets、Notion、Airtable等平台。登录账号后即可一键导出到这些在线协作平台。

output to google sheet.gif

传统网页爬虫抓取方法

除了最新的AI工具,你也可以用传统网页爬虫工具,通过轻量级代码和API抓取亚马逊商品数据。

ScraperAPI:API方式获取亚马逊商品JSON数据

ScraperAPI 提供高效的亚马逊数据采集API,帮助你抓取商品详情、评论、搜索结果和价格信息,并以结构化JSON格式返回。使用方法如下:

步骤1:配置Python环境

确保已安装Python 3.8及以上版本,并安装Pandas等常用分析库,以及 requests、BeautifulSoup 等网页爬虫库,便于数据提取。

步骤2:注册ScraperAPI账号

访问 ScraperAPI官网 注册免费账号,获取API密钥,在代码中调用。

步骤3:编写代码

本地新建文件夹,编写Python脚本实现数据抓取。基本流程如下:

  1. 获取亚马逊搜索URL:在亚马逊搜索目标商品,复制搜索结果页URL。
  2. 构建请求:ScraperAPI会自动循环抓取前5页结果,每页URL通过 &page= 加页码拼接。
  3. 发送请求并解析数据:用 get() 方法请求ScraperAPI,若返回200则解析页面内容,提取ASIN(亚马逊标准识别码)。
  4. 获取商品详细数据:调用结构化数据接口,获取每个ASIN的详细信息,便于进一步分析。

步骤4:参考更多教程

详细用法可参考 ScraperAPI官方博客教程。

ScrapFly:防封锁大规模抓取

抓取亚马逊数据时,IP封锁、验证码、动态内容加载等反爬机制常常让开发者头疼。ScrapFly 提供强大API,帮助你绕过这些障碍,顺利采集数据。

ScrapFly核心功能包括:

  • 轮换住宅代理:自动切换IP,防止被封。
  • JavaScript渲染:处理动态内容,抓取JS渲染页面。
  • 全浏览器自动化:自动滚动、输入、点击等操作。
  • 格式转换:支持HTML、JSON、文本、Markdown等多种格式抓取。

只需几行代码即可用ScrapFly抓取亚马逊数据,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>")

# 获取返回数据
print(response.json())

借助ScrapFly,你的爬虫能应对亚马逊各种反爬机制,大幅提升抓取成功率。不管是简单商品信息还是复杂评论分析,ScrapFly都是实用利器。详细用法可参考 ScrapFly官方教程。

用Python代码抓取:传统编程方式

如果你有编程基础,也可以尝试用Python代码抓取亚马逊商品数据。以下是简单示例:

步骤1:准备环境

首先,新建项目文件夹:

mkdir amazonscraper

在该文件夹下安装所需库:

pip install beautifulsoup4
pip install requests

新建Python文件(如 amazon.py),用于编写主程序。 步骤2:用requests请求目标页面

用 requests 库请求目标页面:

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:抓取亚马逊商品数据

确定要从目标页面提取哪些内容:

# 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')

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

    # 遍历每个商品,提取详情
    for product in products:
        # 商品标题
        title = product.h2.text.strip()

        # 商品价格
        price = product.find('span', 'a-price')
        if price:
            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
        else:
            price = "暂无价格"

        # 商品评分
        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
        if rating:
            rating = rating.text.strip()
        else:
            rating = "暂无评分"

        # 打印商品详情
        print(f"标题: {title}")
        print(f"价格: {price}")
        print(f"评分: {rating}")
        print("-" * 40)
else:
    print(f"页面请求失败,状态码: {response.status_code}")

常见问题解答

  1. 抓取 数据合法吗?

合法!抓取亚马逊公开数据是允许的。亚马逊和许多网站一样,公开商品信息和其他内容,任何人都可以浏览和采集这些数据,不会违反亚马逊服务条款。

  1. Thunderbit可以免费试用吗?

可以,Thunderbit提供免费页面和数据采集功能。部分高级功能可能需付费,但基础数据采集通常是免费的。

  1. 可以抓取哪些亚马逊数据?

你可以抓取商品标题、价格、描述、评论、评分、卖家信息等多种数据。这些数据对市场调研、价格监控和竞品分析都很有价值。

  1. 亚马逊数据多久抓取一次合适?

频率取决于你的需求。如果是监控价格或竞品动态,建议每天或每周抓取;如果是商品详情等静态信息,按月抓取即可。

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试用AI网页爬虫
Shuai Guan
Shuai Guan
Co-founder/CEO @ Thunderbit. Passionate about cross section of AI and Automation. He's a big advocate of automation and loves making it more accessible to everyone. Beyond tech, he channels his creativity through a passion for photography, capturing stories one picture at a time.
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