入力はレビューではなく出品です - 評価を知りたい商品を指定すると、ジョブがその購入者の書いた内容を集めます。
1レビューにつき1行で、各行には取得元のクエリが付きます - 五十件の出品にまたがる実行でも、入力リストと突き合わせられます。
Walmart の商品 URL には説明的なスラッグが含まれ、出品名が変わるとスラッグも変わります。同じ商品が複数の URL で手元に届くこともあります。各行には URL 自体から読み取った item_id も入るため、同じ商品を指す表記の異なる2つのリンクも、1つの列できれいに結合できます。
Walmart は実際の注文と結び付けられるレビューに印を付けます。その印は、あらかじめ適用された絞り込みではなく独立した列として届きます。重み付けするか、分割の軸にするか、無視するか - 判断はエクスポートに焼き付けられず、分析側に残ります。
関連度順、高評価レビュー、新着順または古い順、評価の高い順または低い順。クエリごとの上限と組み合わせることで、長いレビュー一覧のどの部分にクレジットを使うかが決まります - 新着100件と関連度上位100件では、読み取れる内容がまるで違います。
各行には Walmart が表示するとおりのレビューが入ります。書いた人、見出し、コメント、日付、星評価、購入確認済みの印、そして両方向の参考になった数です。
コメント本文は前処理なしでそのまま返るため、後段の感情分析が読むのは当社の言い換えではなく購入者自身の言葉です。下の列一覧は仕様書ではなく実際の実行エクスポートのヘッダー行です。パーサーを書く前に、その下の注記を読む価値があります - これらの項目のいくつかは、見た目どおりの型ではないからです。
実際の実行エクスポートのヘッダー行から取っており、どの実行でも同一で、プラットフォームが公開する列一覧とも同一です。下の注記は型について触れています - ここが最もつまずきやすい部分です。
item_id を使ってください - そちらが、送信した URL から導かれる項目です。5/20/2026。Yes が入ります。エクスポートに適用された絞り込みではなく、行に付く目印です。これに対してコードを書く前に知っておくべきことが2つあります。1つ目、型は見た目どおりではありません。rating、helpful_positive、helpful_negative はいずれもテキストとして返り、position は数値として返ります。そのため評価列を素朴に合計すると、加算ではなく文字列連結になります。2つ目、結合には query でも product_name でもなく item_id を使ってください。同じ商品が複数の URL スラッグでスクレイパーに届き、query は送信されたものを忠実に保持するからです。ほかの点を前提にする前に、無料の実行を1回かけて最初の数行を読んでください。
クエリごとの上限と並び順が、長いレビュー一覧のどの部分に料金を払うかを一緒に決めます。どちらもジョブの開始前に、商品リストの渡し方と併せて選びます。
チームが実際に抱えている問いに答えるため、Walmart のレビューデータをどう使っているかの例をいくつか。
出品を評価の低い順に並べ、コメントをスコアではなく処理待ちの列として読みます。繰り返し現れる言い回し - へこんで届いた、部品がない、1週間で壊れた - は、返品率として表れるずっと前に不具合を名指しします。
競合の商品 URL を取得し、購入確認済みの行を抜き出します。買った人が褒めている点と不満に思っている点は、自社の出品が何に応えるべきかについて得られる最も明快な指示書です。
商品 URL の一覧を入力し、item_id で結合して、評価と参考になった数が繰り返しの実行でどう動くかを見ます。1レビューにつき1行ということは、平均済みで届くのではなく素材がそのまま残るということです。
サブスクリプションも、最低利用額も、毎月の請求もありません。最初の500行は当社負担 - その後は従量課金で、ここにある他のスクレイパーと同じ均一料金です。
新規アカウントごとに初回のみ。クレジットカード不要。クエリごとの上限、すべての並び順、ファイルアップロード、すべてのエクスポート形式を含みます。
1,000レビューあたり約 $2。事前見積もりが実行開始前に行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。
継続的なモニタリングや非常に大規模な過去データの取得向けに、ボリューム料金、専用ワーカー、SLA をご用意します。ご希望の規模をお知らせいただければお見積もりします。
LIVESCRAPER10 をご利用ください。短い答え: 公開されているレビュー内容についてははい - そしてこのエクスポートには、その背後にある注文の情報は一切含まれません。
Walmart のレビューは読まれるために公開されています。星評価、見出し、コメント、日付、購入確認済みの印、参考になった数は、ログインの有無にかかわらず商品ページを開いた誰にでも表示されます。公開されている評価を調査目的で収集することは長く定着した実務であり、ここではログインもカートも有料コンテンツも一切扱いません。
投稿者の項目に入るのはサイト自身が公開している内容、つまり完全な身元ではなく表示名です。この出力にプロフィールリンク、メールアドレス、住所は含まれません。購入確認済みの背後にある注文についても、支払額も、配送先も、時期も収集しません。EU 内でコメント本文を処理する場合、その後の取り扱いには通常どおりの規則が適用されます。
Walmart 自身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もあります - 小売業者と契約関係がある場合は、その内容をご確認ください。当社はデータ層でサードパーティのトラッカーを一切実行せず、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。ほかにご不明な点は お問い合わせください - 回答を書いているのはボットではなく人間です。
Livescraper の Walmart レビュースクレイパーは、商品出品の一覧をレビューデータに変えます。walmart.com の商品 URL を送信し - 1行に1件入力するか、CSV、XLSX、TXT、Parquet ファイルとしてアップロードします - 並び順を選び、必要ならクエリごとの行数に上限を設けて、買った人が書いた内容を整った CSV、Excel、JSON ファイルとしてダウンロードします。
各行には Walmart が表示するとおりのレビューが入ります。投稿者の表示名、見出し、コメント全文、投稿日、星評価、Walmart がそのレビューを購入確認済みと判定したかどうか、そして何人が参考になった・ならなかったと評価したか。各行には URL から読み取った Walmart の商品 ID も入り、同じ商品が複数のリンクで送信された場合でも、多数の出品にまたがる実行をきれいに結合できます。
プロダクトチームは出品を評価の低い順に並べ、不満を処理待ちの列として読みます。そこでは繰り返し現れる言い回しが、返品率として表れるずっと前に不具合を名指しします。戦略チームは競合の出品を取得し、購入確認済みの行を、自社の商品ページが何に応えるべきかの指示書として使います。リサーチ担当はカタログ全体を入力し、商品 ID で結合して、評価と参考になった数が繰り返しの実行でどう動くかを追います。
先に実務的な注意を1つ: 評価と参考になった数はテキストで返り、位置は数値で返ります。平均を取る前に変換してください。無料で始められます - 最初の500行は費用もクレジットカードも不要で、その後は1行 $0.002 の均一料金です。