入力はレビューではなく商品です - フィードバックが欲しい商品を指定すると、購入者がそれについて書いた内容をジョブが集めます。
1レビューにつき1行、それぞれ所属する商品のタグ付き - 多数のASINにまたがる実行でも入力リストと突き合わせられます。
Amazonはレビュー本文を公開フィードで提供せず、ページ内に保持しています。まさにその隙間を埋めるのがこれです - パーサーを書いたり保守したりする必要はありません。
すべて取得して大半を捨てるのではなく、実行を事前に絞り込みます。見積もりツールがジョブ開始前にレビュー件数とクレジット費用を表示します。
同じ商品でも国によって評価のされ方は異なります。1つのASINについて複数のストアを取得すれば、地域差が1枚のシートで見えるようになります。
各行にはAmazonが表示するとおりのレビューが入ります。レビュアー名、レビュー本文、星評価、投稿日 - 所属する商品のタグが付くので、複数ASINの実行でも商品ごとに並べ替えられます。
レビュー本文は前処理なしで原文のまま返るため、後続の感情分析は当社の言葉ではなく購入者自身の言葉を読みます。ここでは固定の列一覧は掲載していません - 無料枠での小さな実行が、実際に取得する商品とマーケットプレイスにとっての正解のヘッダー行を返します。
各行にレビュー、その投稿者、そしてレビューが付いた商品が入るため、エクスポートは商品情報への結合なしで単独で成立します。
3つの列は一度も埋まらず、4つは元データで綴りが誤っています。comments、official_comment_banner、autor_descriptor は80行すべてで空でした。またエクスポートでは author が4つの列で autor、badge が bage と綴られています - 上ではそのまま忠実に再現しています。お客様のコードは正しい英語ではなく実際のヘッダーに一致させる必要があるからです。なお date はISO 8601ではなく "January 14, 2026" のような長い形式の文字列なので、時系列分析の前に解析が必要です。
対応しているすべての地域ストアをドメイン別に。商品のレビューはマーケットプレイスごとに異なります - 同じASINでも、ある国では愛され、別の国では返品されることがあります。
チームがAmazonのレビューデータをどう使っているかの例をいくつか。
自社ASINの全レビュー履歴を取得し、星1・星2の本文をコーパスとして読みます。繰り返し起きる不具合は同じ表現の反復として現れます - 平均評価が0.1動いたことより、はるかに手を打ちやすい情報です。
競合のASINを投入し、その購入者が何を嫌っているかを読みます。顧客が自分の言葉で名指しする不足点は、ポジショニングや製品変更にとって最も鋭い入力です。
カテゴリの上位ASINをまとめてエクスポートします。原文のテキストと評価が1つのファイルに揃うので、手作業で読める数件ではなく実際のサンプル全体に自社モデルやLLMを走らせられます。
サブスクリプションなし、最低額なし。最初の500レビューは当社負担 - その後は従量課金で、数量が増えると単価は半額になります。
新規アカウントごとに初回のみ。クレジットカード不要。CSV / XLSXエクスポート、並べ替え、絞り込み、APIアクセスを含みます。
無料枠を超えた分は1,000レビューあたり2ドルです。実行前の見積もりツールが、開始前にレビュー件数とクレジット費用を表示します - 想定外の請求も、換算が必要な計算ユニットもありません。
継続的なカテゴリ監視や非常に大規模な過去データの取得については、ボリューム料金、専用ワーカー、SLA についてご相談ください。
LIVESCRAPER10 をご利用ください。多くのチームは、同じASINリストに対してこの2つを実行しています。
短い答え: 公開されているレビュー内容についてははい - そして当社が収集するのはそれだけです。
レビューは読まれるために公開されています。Amazonはページを訪れる人なら誰にでも、ログインの有無にかかわらず、レビュアーの表示名、本文、評価、日付を表示します。公開されているフィードバックを製品調査や市場調査のために収集することは長年確立された慣行であり、データが公開されていてプロセスがサイトを妨げない限り、これを禁じる連邦法はありません。
隠さずにはっきり述べておきたいことが2つあります。Amazonの利用規約は自動アクセスを制限しているため、これは法律の問題であると同時に規約の問題です - Amazonとの契約関係がある場合はご確認ください。またレビューにはレビュアーの表示名が含まれるため、出力は部分的に個人データになります。カテゴリ全体の感情を分析することは正当な目的ですが、特定の購入者像を構築することはそうではありません。
当社はログインの背後にあるものには一切触れず、データ層でサードパーティのトラッカーを動かすこともありません。エクスポートは30日後に自動削除されます。
最もよくいただく質問です。他にご不明な点は? お問い合わせください - 回答を書くのはボットではなく人間です。
LivescraperのAmazonレビュースクレイパーは、商品リストをレビューデータに変えます。ASINまたは商品URLを送信し、レビューの並べ替えと絞り込みを指定すれば、購入者が書いた内容をきれいなCSVまたはExcelファイルとしてダウンロードできます - あるいはAPIを呼び出してダウンロード自体を省略できます。
各行にはAmazonが表示するとおりのレビューが入ります。レビュアー名、レビュー本文全体、星評価、投稿日、そして所属する商品のタグ。複数ASINの実行でも入力と突き合わせられます。本文は原文のまま保持されるため、次の工程が感情分析モデルなら重要です - 分析は当社ではなく購入者の言葉を読みます。
プロダクトチームは自社ASINを取得し、星1・星2の本文をコーパスとして読みます。そこでは繰り返し起きる不具合が、0.1動いた評価ではなく反復する表現として現れます。競合チームは、競合の購入者が何を嫌っているかを、その購入者自身の言葉で読みます。リサーチチームはカテゴリ全体をエクスポートし、人が手作業で読める数件ではなく実際のサンプルに対して独自の分析を走らせます。
Amazonは無料のレビューAPIを公開しておらず - レビュー本文は商品ページ内にあります - 代替手段は自分で保守するパーサーになります。17の地域マーケットプレイスに対応しており、同じASINのドイツと日本での受け止められ方が1枚のシートで比較できるようになります。無料で始めましょう。最初の500レビューは無料でクレジットカードも不要、そして5千件を超えると単価は半額になります。