Amazon BSR 追踪器
作者
按时间监控 ASIN 的 Amazon BSR。查看趋势图、历史表格和汇总统计。将结果导出为 CSV 进行更深入分析。
追踪单个 ASIN
追踪多个 ASIN
用 AI 爬取追踪 Amazon 排名使用 Thunderbit 抓取 Amazon 页面，快速提取 BSR、价格和商品详情。自动化周期性采集，并将结构化数据导出到你的工具中。
安装自Chrome Web Store
用 AI 爬取追踪 Amazon 排名
使用 Thunderbit 的 AI 网页爬虫，从 Amazon 商品列表中采集 BSR 和商品信号。点击 AI Suggest Fields，将结果抓取为结构化表格，并通过子页面爬取丰富每个商品页的详情。
支持跨分页抓取，并在研究来源分散时，从子页面、PDF、文档和图片中提取数据。采集时即可对字段进行总结、分类和格式化，然后导出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion 进行汇报和追踪。
如何使用 Thunderbit 追踪 Amazon BSR
步骤 2打开扩展程序打开 Chrome，点击 Thunderbit 扩展图标启动 Thunderbit。在工具列表中选择 "Amazon BSR Tracker"。然后根据你的工作流程选择输入方式：使用 "Track a Single ASIN" 输入单个 ASIN，使用 "Track Multiple ASINs (Paste List)" 粘贴多个 ASIN，或使用 "Upload ASIN List (CSV/TXT)" 上传文件。你也可以选择设置 Amazon 站点基础 URL（例如 https://www.amazon.com），填写 YYYY-MM-DD 到 YYYY-MM-DD 格式的日期范围，并选择更新频率（每天、每周或每月）。
步骤 3点击 Track BSR 按钮点击 "Track BSR" 按钮运行追踪器。Thunderbit 会将结果生成表格，包含 ASIN、Marketplace、Date、BSR、Category，以及所选周期的汇总指标（Average BSR、Highest BSR、Lowest BSR）。检查时间线和历史记录后，你可以将结果导出为 CSV，用于报告或进一步分析。
了解如何按时间追踪 Amazon Best Sellers Rank
追踪一个或多个 ASIN 的 BSR
Amazon BSR Tracker 可监控你指定商品的 Best Sellers Rank，让你无需手动翻页就能看到排名如何随时间变化。你可以添加单个 ASIN、粘贴列表，或上传 CSV/TXT 文件，然后选择对应的 marketplace URL，以匹配正确的 Amazon 区域。它专为需要可靠排名历史记录的 Amazon 卖家、品牌运营和分析人员打造。
结合时间范围和更新频率分析趋势
选择日期范围和追踪频率，例如每天、每周或每月，就能建立稳定的 BSR 时间线。工具会按日期返回历史 BSR 点位，并附带类目背景，帮助你发现季节性、活动影响和排名波动。平均值、最高值和最低值等汇总指标，也能让你无需手动计算就能比较产品并评估表现。
监控上新、促销和竞品动态
借助 BSR 历史记录，你可以验证新品是否真的获得了关注，价格调整是否与排名变化相关，或者促销是否带来了持续提升。追踪多个 ASIN 后，还能将你的商品目录与同类竞品进行对标，并通过表格判断哪些产品在改善、下滑或在你关注的周期内保持稳定。
导出排名历史，用于报告和规划
将输出表格导出为 CSV，方便与利益相关者分享，或与广告花费、定价、库存和评论等其他数据集结合。由于每一行都包含 ASIN、Marketplace、日期、BSR 和类目，你可以制作周报、绩效仪表板和预测模型。汇总列还能帮助你创建商品评分卡并优先安排优化工作。
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从 Google Shopping 结果中提取结构化商品列表，用于价格分析和竞品研究。将标题、价格、零售商、评分、评论数、运费和链接整理成清晰表格。
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评估 Amazon 商品详情页的完整度与 SEO 准备情况，标记标题、要点、图片与关键词中的缺失或薄弱项。输出清晰评分，并给出可直接执行的优化建议，帮助提升曝光与搜索可见性。
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通过 UPC 查询商品信息，用于核对商品与对比不同平台的商品列表。一键获取商品名称、品牌、制造商、类目和图片等关键信息。
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ZoomInfo 爬虫
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用户如何评价 Thunderbit
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品调研的方式。我点一下“AI Suggest Fields”，它就能把分页结果整理成干净的表格——不用写代码，也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时，真的省下了大量时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从各类名录里抓邮箱和电话号码。它能一键提取干净的联系方式，导出到 Sheets 或 Notion 只要几秒。无需额外设置，也不用写代码——拿到手就是能直接用的数据。
Rhea C.电商分析师Thunderbit 帮我监控多页商品 SKU 数据。我先抓列表，再用 Subpage Scraping 拉取完整的商品规格、价格、评论和库存。AI 会把所有内容整理到我定义好的列里。
Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪更轻松。我用简单英语描述时间间隔，它就会自动抓取更新后的房源、价格和链接，不用再碰设置。简单又实用。
Dorian B.内容与 SEO 专家我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 来清理和标记抓取到的博客内容。它能提取标题、作者，甚至还能建议分类。对动态网站和子页面都很适用——非常适合构建结构化 SEO 数据集。
Lina K.平台招商运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众店铺的 SKU。Cloud Scraping 一次能处理 50 个页面；遇到需要登录的网站，就切换到浏览器模式。速度快、灵活，而且不需要持续维护或手动改脚本。
Jorge F.入站销售经理Thunderbit 的 AI Autofill 简直是救星。抓完联系方式后，我直接用它在浏览器里填写潜在客户表单。只要选中标签页，它就会根据抓取到的行自动填好，不用手动输入。
Alina D.自由研究员我一直靠 Thunderbit 从 PDF、图片类网站和无限滚动页面提取数据。它能用 AI 处理杂乱格式，并在几秒内生成可导出的表格，直接发到 Google Sheets 或 Airtable。
Taryn W.增长策略师@Thunderbit 改变了我做竞品调研的方式。我点一下“AI Suggest Fields”，它就能把分页结果整理成干净的表格——不用写代码，也不用碰 CSS。分析长尾市场的商品数据时，真的省下了大量时间。
Miles T.销售开发顾问我用 Thunderbit 从各类名录里抓邮箱和电话号码。它能一键提取干净的联系方式，导出到 Sheets 或 Notion 只要几秒。无需额外设置，也不用写代码——拿到手就是能直接用的数据。
Rhea C.电商分析师Thunderbit 帮我监控多页商品 SKU 数据。我先抓列表，再用 Subpage Scraping 拉取完整的商品规格、价格、评论和库存。AI 会把所有内容整理到我定义好的列里。
Cassian B.房地产顾问Thunderbit 的 Scheduled Scraper 让房产跟踪更轻松。我用简单英语描述时间间隔，它就会自动抓取更新后的房源、价格和链接，不用再碰设置。简单又实用。
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Lina K.平台招商运营负责人我们用 Thunderbit 跟踪小众店铺的 SKU。Cloud Scraping 一次能处理 50 个页面；遇到需要登录的网站，就切换到浏览器模式。速度快、灵活，而且不需要持续维护或手动改脚本。
Jorge F.入站销售经理Thunderbit 的 AI Autofill 简直是救星。抓完联系方式后，我直接用它在浏览器里填写潜在客户表单。只要选中标签页，它就会根据抓取到的行自动填好，不用手动输入。
Alina D.自由研究员我一直靠 Thunderbit 从 PDF、图片类网站和无限滚动页面提取数据。它能用 AI 处理杂乱格式，并在几秒内生成可导出的表格，直接发到 Google Sheets 或 Airtable。