2025年如何用AI抓取亚马逊商品与评论数据

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。

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：

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。
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。
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）。
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

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。

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。

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。

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。