如何在 2025 年用 AI 抓取 Amazon 商品與評論

什麼是 Amazon 網頁爬蟲

Amazon 網頁爬蟲是一種很實用的工具或軟體，可以自動從擷取資料。這些資料可能包括商品詳情、價格、評論、庫存狀態等。使用 Amazon 網頁爬蟲的主要目的，是蒐集大量資料，用於市場研究、價格比較或競品分析。您也可以收集使用者評論來做關鍵字研究，更清楚掌握產品的優缺點。

Amazon 網頁爬蟲的主要功能

自動化資料擷取：告別手動複製貼上的繁瑣工作。網頁爬蟲可以自動抓取您需要的網頁資料。
可自訂的爬取方式：您可以依需求調整爬蟲，只擷取特定資料欄位，方便進行精準分析。
資料匯出：輕鬆將爬取到的資料匯出成 Excel、CSV 或 JSON 等常見格式，方便進一步透過各種資料工具分析。
定期更新：可設定爬取間隔，讓您的 Amazon 商品資料庫隨時保持最新，確保資料不過時。
評論爬取：多半也需要從評論區擷取優缺點，作為競品分析的一部分。

Amazon 是全球電商領域的重要平台，以商品種類豐富、價格具競爭力，以及順暢的購物體驗聞名。它讓企業能接觸到全球潛在客戶，擴大市場觸及範圍。消費者也信任 Amazon，將其視為主要的線上購物目的地，為賣家提供可靠的銷售環境。此外，Amazon 的物流網路也讓企業能善用快速且高效率的配送服務，提升顧客滿意度。Amazon 也提供多種行銷工具，協助提升商品曝光與銷售，例如贊助商品廣告與品牌推廣活動。

對電商企業來說，分析 Amazon 上的銷售資料非常重要。透過 Amazon 網頁爬蟲，企業可以蒐集資料，洞察市場趨勢與消費者行為，進而優化產品策略與庫存管理。這有助於企業在 Amazon 平台上有效擴張，提升銷售與品牌知名度，實現長期成長。以下是您可以用 Amazon 網頁爬蟲進行分析的方式：

市場研究

SKU 選擇

挑對 **SKU（庫存單位）**是電商成功的關鍵，會影響商品組合、供應鏈效率與庫存管理。透過 Amazon 網頁爬蟲，您可以從數百萬件商品中擷取精準資料，分析銷售趨勢與顧客偏好。舉例來說，若爬取 Amazon 的商品詳細頁，您就能輕鬆取得商品價格、評論數與賣家評分等關鍵資訊，進行深入市場分析。這些資料有助於判斷某個 SKU 是否具備市場潛力，也能看出哪些商品表現最好。透過比較同一類別中的商品，企業可以優化選品、增加熱門 SKU 的庫存，並減少滯銷品，提升庫存周轉率。
找出顧客趨勢

透過爬取大量商品評論、評分與顧客回饋，網頁爬蟲可以幫助您快速掌握消費需求的變化。例如，分析評論資料時，您可以找出消費者最重視的產品特性，例如「價格實惠」或「耐用性」。這些資訊對產品開發、定價策略與行銷策略都非常關鍵。此外，爬取歷史購買頻率與銷售趨勢資料，也能幫助您預測季節性銷售波動，提前規劃庫存與行銷活動。

market analysis.jpg

競品分析

價格監控

在競爭激烈的環境中，價格監控對電商企業至關重要。Amazon 網頁爬蟲可以幫助您抓取即時商品資料，追蹤競爭對手的價格變化，確保您的定價維持競爭力。這項功能特別適合用來實施動態定價策略。透過蒐集相似商品的價格資訊，企業可以建立彈性的定價模型，依市場需求、庫存量與競爭對手價格自動調整售價，進而最大化利潤。
評論爬取

不只會影響商品銷售，也能反映市場需求的變化。Amazon 網頁爬蟲可以協助企業蒐集大量顧客回饋。基於 AI 的網頁爬蟲還能幫忙摘要與進行情緒分析，洞察使用者對您和競爭對手商品的看法，讓您能及時調整產品設計或行銷策略。

成本比較

使用 Amazon 網頁爬蟲，企業可以蒐集相似商品的價格、運費與促銷資訊，進行完整的成本比較。分析這些資料有助於優化成本結構、避免不必要的支出，並提升利潤率。對於在 Amazon 上尋找供應商的企業來說，這也能提供不同供應商的運費與售價洞察，降低成本並確保市場定價具競爭力，最終提升毛利率。

試試用 AI 做網頁爬取

試試看！您可以邊看邊點擊、探索並執行工作流程。

為什麼要用 AI 抓取 Amazon 商品資料

隨著 AI 快速進步，AI 驅動的 Amazon 網頁爬蟲工具正帶來新一波資料擷取方式，為傳統網頁爬取流程提供許多便利。AI 不只讓資料蒐集更有效率、更精準，也大幅降低技術門檻，為電商企業帶來更多創新機會。

對非技術人員也很友善

對於沒有技術背景的使用者來說，AI 支援的 Amazon 網頁爬蟲工具非常方便。不同於傳統爬蟲需要手動寫程式與呼叫 API，使用者只要提供爬取需求並選擇想要的欄位名稱即可。AI 會自動生成合適的爬取計畫與建議，省去程式撰寫與複雜設定的麻煩。這種友善的功能讓電商團隊不用專業技術人員也能高效率取得資料，提升團隊生產力，讓非技術人員也能輕鬆使用進階資料蒐集工具。

AI suggest column.gif

快速又高效

可自動化資料擷取流程，大幅提升爬取速度與效率。它能快速處理複雜網站結構與動態內容，精準抓取目標資料，減少人工介入，並提高整體爬取準確度。此外，也能大幅降低營運成本並優化工作流程，讓企業以更低成本取得高品質資料，為決策提供更精準的支持。

scrape Amazon product data.gif

智慧分析與建議

相較於傳統網頁爬蟲，更具智慧化工作流程自動化的優勢。AI 工具可以自動分類資料、摘要資料，並提供資料洞察。例如，企業可以用 AI 自動將不同商品分類到預先定義的類別，或分析大量評論資料，萃取關鍵字與情緒趨勢，幫助企業更了解消費者回饋並優化產品。AI 也能根據爬取的資料生成客製化報告，自動產出市場分析，幫助企業快速辨識熱門商品特性與潛在市場機會。

智慧輸出與匯出選項

使用基於 AI 的 Amazon 網頁爬蟲，可以更智慧地輸出資料。傳統程式寫法通常只能輸出 CSV 檔，而 AI 工具除了支援 CSV 格式，還能自動將爬取資料匯出到 Google Sheets、Notion 等協作平台，讓資料分析與分享更方便。舉例來說，您可以直接把資料匯入 Google Sheets 即時分析，或整合到團隊協作工具中，確保部門之間資訊流通順暢。這種智慧化的資料匯出方式能讓團隊更快做出決策，提升整體業務彈性與反應速度。

用進行爬取：這就是

是一款新推出、功能強大且完整的，專為滿足您的資料需求而設計。使用 Thunderbit，使用者可以輕鬆從 Amazon 蒐集資料，無論是商品詳情、價格變動，還是顧客評論，都能快速轉化為有價值的商業洞察。以下是 Thunderbit 如何幫助電商企業提升競爭力。

首先，前往，並將 Thunderbit 加到您的 Chrome 瀏覽器中。您可以使用 Google 帳戶或其他電子郵件登入。

add Thunderbit to Chrome extension.gif 接著，您可以使用 Thunderbit 內建的預設網頁爬蟲，或來。方法如下：

方案 1：使用 Thunderbit 內建網頁爬蟲

已依照使用者需求設計並優化了多種內建網頁爬蟲工具，其中也包含專為 Amazon 設計的爬蟲模組。這些工具針對 Amazon 複雜的資料結構預先建立好範本，並已整理大量資料，因此您不必自己設計爬取邏輯，就能加快爬取流程，更快、更有效率地蒐集資料。

當您打開 Amazon 上的任何頁面時，開啟 Thunderbit 擴充功能中的網頁爬蟲。您會看到兩個欄位名稱豐富的內建爬蟲。只要勾選您想擷取的欄位名稱，剩下的就交給 Thunderbit。

Amazon 蒐集 SKU 評論

這個工具提供商品名稱、商品 URL、整體評分、詳細評分拆解、商品評分數、評論標題、作者名稱、評論內容、評論國家與關鍵字等預設欄位名稱。您可以勾選想擷取的欄位名稱，按下爬取，就能快速取得做商品評論分析所需的 SKU 評論資料。

sku reviews_pre-built template.gif

Amazon 蒐集 SKU 詳細資料

這個工具提供商品名稱、商品 URL、品牌、製造商、原價、售價、描述、評分、分類、配送選項與賣家 URL 等預設欄位名稱。勾選您想擷取的欄位名稱後，按下爬取，就能快速取得您需要的 SKU 詳細資料。無論您是要比較供應商、製造商與配送選項，進行市場研究，評估 SKU 的價格競爭力，或是掌握最新銷售趨勢，這些 SKU 詳細資料都能幫助您分析。

sku detail page_pre-built template.gif

方案 2：使用 Thunderbit 的 AI 網頁爬蟲

步驟 1：開啟並點擊側邊欄中的「」

在 Chrome 瀏覽器中開啟，搜尋或瀏覽到您想擷取資料的頁面，然後點擊 Chrome 右上角的 Thunderbit 圖示打開擴充功能，再點擊「」。

AI Web scraper.png

步驟 2：自訂您想擷取的資料欄位

如果您不確定要擷取哪些資料欄位，可以點擊 AI 建議欄位，讓 Thunderbit 的 AI 自動產生可靠的欄位名稱。您也可以用自然語言描述想要的資料標籤，直接填入欄位名稱欄位。再透過圖示切換您要的資料類型，不論是圖片、URL、文字、數字或其他資料類型，都能抓取對應資料。

填好初始欄位名稱後，您還可以選擇 AI 優化欄位，讓 AI 進一步調整您的欄位設定。您也可以新增欄位詳細指示來客製化需求。例如，您可以要求商品類型欄位將商品分類為男裝、女裝、童裝與其他類別。Thunderbit 會把該欄位中的每筆資料對應分類到您定義的四個類別中。您也可以要求 Thunderbit 依照目前匯率，把價格欄位中的所有金額轉換成您想要的幣別，讓您輕鬆取得分析所需數值，不必擔心幣別不一致。

最後，您還可以自訂想要的資料量。對於 Amazon 商品頁面，您可以選擇分頁點擊，並設定要爬取的頁數。Thunderbit 會自動翻頁並擷取每一頁的所有資料。

步驟 3：下載爬取到的資料或匯出成表格

透過 Thunderbit 網頁爬蟲擴充功能，您可以。您可以選擇輸出成表格，再將 CSV 檔下載到本機，或選擇、Notion 或 Airtable。登入您的帳戶後，就能直接匯出到這些線上檔案管理與協作平台。

output to google sheet.gif

使用傳統網頁爬蟲進行爬取

除了最新的 AI 工具之外，您也可以使用傳統網頁爬蟲工具，搭配輕量程式碼與 API 來抓取 Amazon 商品資料。

：透過 API 以 JSON 格式取得 Amazon 商品資料

ScraperAPI 提供高效率的 Amazon 資料蒐集 API，可協助您從 Amazon 抓取商品詳情、評論、搜尋結果與價格資訊，並以結構化 JSON 格式回傳。以下是使用這個 API 進行爬取的方法。

步驟 1：設定 Python 環境

首先，請確認您已安裝 Python 3.8 或更新版本。接著，安裝常見的分析套件，例如 Pandas，以及網頁爬蟲套件，例如 requests 和 BeautifulSoup。這些套件能幫助您輕鬆從網頁擷取資料。

步驟 2：建立 ScraperAPI 帳號

前往建立免費帳號並取得 API 金鑰。您可以用這組金鑰在程式中存取 ScraperAPI。

步驟 3：準備程式碼

在本機建立專用資料夾，並撰寫 Python 腳本來實作資料爬取。以下是一個基本流程：

取得 Amazon 搜尋 URL：在 Amazon 搜尋您想要的商品，並複製搜尋結果頁面的 URL。
建立請求：ScraperAPI 會自動迴圈抓取前五頁搜尋結果。每一頁的 URL 都是透過在基礎 URL 後加上 &page= 與對應頁碼來組成。
送出請求並解析資料：使用 get() 方法向 ScraperAPI 發送請求。如果請求成功（回傳狀態碼 200），就解析頁面內容，擷取所需的 ASIN（Amazon Standard Identification Number）。
取得詳細商品資料：透過呼叫結構化資料端點，您可以取得每個 ASIN 的詳細商品資訊，以便進一步分析。

步驟 4：參考更多教學

若想了解更完整的使用說明，請參考了解更多細節。

：避免被封鎖並大規模爬取

在爬取 Amazon 資料時，IP 封鎖、CAPTCHA 與動態內容載入等反爬機制，常常會為爬蟲開發者帶來挑戰。ScrapFly 提供強大的 API，協助您繞過這些反爬限制，確保資料擷取順暢。

ScrapFly 的核心功能包括：

：自動切換 IP 位址，避免 IP 被封鎖。
：處理動態內容載入，並爬取由 JavaScript 渲染的網頁。
：控制瀏覽器捲動、輸入與點擊物件。
：可將爬取結果輸出為 HTML、JSON、文字或 Markdown。

只要幾行程式碼，您就能用 ScrapFly 抓取 Amazon 資料。以下是一個簡單範例：

1import scrapfly_sdk
2# 建立客戶端
3client = scrapfly_sdk.ScraperClient(api_key="your_api_key")
4# 發送請求
5response = client.scrape(url="<https://www.amazon.com/s?k=product_name>")
6# 取得回傳資料
7print(response.json())

使用 ScrapFly 後，您的爬蟲就能處理 Amazon 各種反爬機制，提高資料爬取成功率。無論是簡單的商品資訊爬取，還是複雜的評論分析，ScrapFly 都是相當實用的工具。若想了解更完整的使用說明，請參考。

使用 Python 爬取：傳統程式撰寫方式

如果您熟悉寫程式，也可以試著用 Python 撰寫程式來抓取 Amazon 商品資料。以下提供一個簡單範例供您參考。

步驟 1：設定前置條件

首先，為您的專案建立專用資料夾。

1mkdir amazonscraper

接著，在這個資料夾中安裝必要套件。

1pip install beautifulsoup4
2pip install requests

現在，建立一個您想命名的 Python 檔案。這會是我們放置程式碼的主檔案。我將它命名為 amazon.py。

步驟 2：對目標頁面發送 GET 請求

接下來，我們使用 requests 套件對目標頁面發送 GET 請求。

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)

步驟 3：爬取 Amazon 商品資料

現在我們需要決定要從擷取哪些內容。

1# 檢查請求是否成功
2if response.status_code == 200:
3    # 解析頁面內容
4    soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
5    # 找出所有商品清單
6    products = soup.find_all('div', {'data-component-type': 's-search-result'})
7    # 逐一處理每個商品並擷取細節
8    for product in products:
9        # 擷取商品標題
10        title = product.h2.text.strip()
11        # 擷取商品價格
12        price = product.find('span', 'a-price')
13        if price:
14            price = price.find('span', 'a-offscreen').text.strip()
15        else:
16            price = "無法取得價格"
17        # 擷取商品評分
18        rating = product.find('span', 'a-icon-alt')
19        if rating:
20            rating = rating.text.strip()
21        else:
22            rating = "無法取得評分"
23        # 列印商品細節
24        print(f"標題：\{title\}")
25        print(f"價格：\{price\}")
26        print(f"評分：\{rating\}")
27        print("-" * 40)
28else:
29    print(f"無法取得頁面。狀態碼：\{response.status_code\}")

常見問題

1. 抓取合法嗎？

是的，抓取 Amazon 的公開資料是合法的！就像許多其他網站一樣，Amazon 也會讓任何人瀏覽其商品列表與其他公開資訊。您可以抓取並蒐集這些公開可取得的資料，而不會違反 Amazon 的服務條款。

2. 我可以免費試用 Thunderbit 嗎？

可以，Thunderbit 提供免費的頁面擷取與資料擷取功能。雖然部分進階功能可能需要付費，但基本的資料擷取能力通常是。

3. 我可以從 Amazon 抓取哪些資料？

您可以從 Amazon 抓取多種資料，包括商品標題、價格、描述、評論、評分與賣家資訊。這些資料對市場研究、價格監控與競品分析都很有價值。

4. 我應該多久抓取一次 Amazon 資料？

頻率取決於您要追蹤的資料類型。如果您是在監控價格或競爭對手活動，可能適合每天或每週抓取一次。若是商品詳情這類較靜態的資訊，每月抓取一次可能就足夠了。

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