免費 Amazon 銷售估算器
免費 Amazon 銷售估算器
根據類別與 BSR 估算每月與每日銷量。快速比較不同商品的需求，做出更聰明的採購與上架決策。
PRODUCT HUNT#1 Product of the Week
用 AI 抓取 Amazon 數據使用 Thunderbit 的 Chrome 擴充功能，快速抓取商品列表並擷取結構化商品資料。無需寫程式，就能自動蒐集頁面、子頁面與檔案中的資訊。
安裝自Chrome Web Store
用 AI 抓取 Amazon 數據
在進行商品研究時，若要手動複製、貼上並清理 Amazon 及其他網站的資料，往往非常耗時。Thunderbit 可抓取網站、追蹤子頁面，並擷取標題、價格、BSR、評分、賣家資訊等結構化欄位，也能處理 PDF、文件與圖片中的資料。
透過 AI Suggest Fields，只要幾下點擊就能建立欄位；在抓取過程中還能同時摘要、分類與格式化結果。再把資料匯出到 Google Sheets、Airtable 或 Notion，方便追蹤競品、驗證需求，並讓資料集持續保持最新。
如何使用 Thunderbit 估算 Amazon 銷售量
步驟 2開啟擴充功能開啟 Thunderbit Chrome 擴充功能，然後選擇免費 Amazon 銷售估算器。在「Estimate Amazon Sales」分頁中，從下拉選單選擇商品類別（這會決定 BSR 的解讀情境）。接著輸入 Best Seller Rank（BSR），請以整數填寫，且不要加逗號（例如 12500）。
步驟 3點擊「Estimate sales」按鈕點擊「Estimate sales」按鈕產生結果。Thunderbit 會先驗證 BSR 是否為正整數，接著回傳一個表格，包含兩個輸出：「Estimated Monthly Sales (Units)」與「Estimated Daily Sales (Units)」。您可以將表格匯出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion，也可以下載為 CSV 或 JSON。
了解如何根據 BSR 與類別估算 Amazon 商品銷量
根據 Best Seller Rank 估算銷量
使用免費 Amazon 銷售估算器，把商品的 Best Seller Rank 轉換成實用的銷量預估。選擇對應的 Amazon 類別，輸入 BSR 整數值，就能得到預估的每月與每日銷量。這能幫助電商營運、品牌經理與商品研究人員，在不必自己做試算表或到處找參考基準的情況下，快速掌握需求規模。
驗證輸入並輸出一致的件數
這個工具會先檢查 BSR 是否為正整數，再進行計算。如果輸入無效，系統會回傳 null 值，避免錯誤假設進入您的工作流程。輸入正確時，工具會輸出每月與每日銷量的數字，其中每日數值會以 30 天作為換算基準，並四捨五入為整數，方便用於規劃、預測與比較。
優先判斷適合採購與上架的商品
利用這些估算結果比較多個 ASIN，判斷哪些商品值得進一步研究。採購團隊可以用來評估某個利基市場是否具備足夠銷售動能，而自有品牌賣家則能在投入庫存、包裝與廣告前，先檢查需求是否合理。這對於評估同一類別中的不同變體也很有幫助，例如尺寸、顏色或組合方案，您可以根據它們的 BSR 進行比較。
支援定價、庫存與競品監控
可將此估算器與 Thunderbit 的 AI Web Scraper 搭配使用，先從商品列表蒐集 BSR 與商品資訊，再據此估算銷量，用來規劃庫存目標與補貨時機。電商團隊可以長期追蹤競品、發現正在成長的商品，並將排名變化對應到預期銷量變動。輸出結果也已整理成適合在試算表或資料庫中分析的結構，方便與價格、評論和賣家資料一起比較。
探索更多免費工具
AI 銷售郵件產生器
利用免費的 AI 銷售郵件產生器，幾秒內就能打造專屬的銷售郵件。無論是銷售團隊還是創業者都適用。立即體驗 Thunderbit 全方位 AI 工具，讓你的外聯行動更有效率。
圖片轉 Excel 轉換器
將表格、收據或清單的圖片轉換為結構化的 JSON 陣列，輕鬆匯出到 Excel。節省手動輸入時間，確保資料準確無誤。
亞馬遜評論匯出工具
只需貼上亞馬遜商品網址，即可快速擷取詳細的商品評論。評論者資訊、評分等數據會自動整理成表格，方便分析與應用。
產品詳情爬蟲
從 Amazon、Walmart、Shein、Lazada、Zalando 等電商平台自動擷取商品資訊。可快速整理商品名稱、品牌、價格、圖片、評分與評論，並以結構化格式匯出，方便分析或後續應用。
電話號碼提取器
快速掃描網頁、檔案或文字內容，立即找出所有電話號碼。只需幾秒鐘，即可獲得乾淨、可匯出的清單，非常適合建立聯絡名單或驗證資料。
Amazon 商品爬蟲
只要貼上商品網址，就能從 Amazon 擷取商品資訊。快速取得標題、價格、評分等內容，並整理成結構化表格，方便匯出與檢視。
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使用者怎麼說 Thunderbit
Taryn W.成長策略師@Thunderbit 改變了我做競爭研究的方式。我只要點一下「AI Suggest Fields」，它就能在分頁結果中自動建立乾淨的表格——不用寫程式，也不用碰 CSS。分析長尾市場的商品資料時，真的省下超多時間。
Miles T.銷售開發顧問我用 Thunderbit 從名錄中抓取 Email 和電話號碼。它能一鍵擷取乾淨的聯絡資訊，匯出到 Sheets 或 Notion 也只要幾秒。不必額外設定，也不用寫程式——直接就能拿來用。
Rhea C.電商分析師Thunderbit 幫我監控多頁面的 SKU 資料。我先抓取列表，再用 Subpage Scraping 拉出完整的商品規格、價格、評論和庫存。AI 會把一切整理成我定義好的欄位。
Cassian B.房地產顧問Thunderbit 的 Scheduled Scraper 讓房地產追蹤變得更簡單。我用自然語言描述排程，它就會自動抓取更新的物件、價格和連結，之後完全不用再碰設定。簡單又實用。
Dorian B.內容與 SEO 專員我用 Thunderbit 的 Field AI Prompts 來清理和標記抓下來的部落格內容。它能擷取標題、作者，甚至還會建議分類。在動態網站和子頁面上表現都很好，非常適合建立結構化 SEO 資料集。
Lina K.平台營運主管我們用 Thunderbit 追蹤小眾商店的 SKU。Cloud Scraping 一次能處理 50 個頁面；遇到需要登入的網站，就切換到瀏覽器模式。速度快、彈性高，而且不需要持續維護或手動修改。
Jorge F.內部銷售經理Thunderbit 的 AI Autofill 真的救了我。抓完聯絡資料後，我就用它直接在瀏覽器裡填寫名單表單。只要選好分頁，它就會用抓到的資料列自動填滿，不需要手動輸入。
Alina D.自由研究員我很依賴 Thunderbit 從 PDF、圖片型網站和無限捲動頁面中擷取資料。它能用 AI 處理雜亂格式，並產出可立即匯出的表格，幾秒內就能送到 Google Sheets 或 Airtable。
Taryn W.成長策略師@Thunderbit 改變了我做競爭研究的方式。我只要點一下「AI Suggest Fields」，它就能在分頁結果中自動建立乾淨的表格——不用寫程式，也不用碰 CSS。分析長尾市場的商品資料時，真的省下超多時間。
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