完整記錄
每則評論都會成為一列：標題與內容、星級評分、日期、評論者的顯示名稱與國家/地區、有幫助票數、已驗證標章、他們購買的款式，以及任何附加相片的連結。
內容創作
Amazon 評論爬蟲
商品頁面上的評論是讓人閱讀的，不是讓人帶走的。AllyHub 會把公開評論集提取成檔案——無論是一個商品頁面或四十個。
在下方輸入內容
Amazon 評論爬蟲能做什麼
Amazon 只給訪客一小撮精選評論，卻沒有辦法保存它們。AllyHub 會把這組評論從頁面上以資料列形式取出——每則評論的完整記錄、你指定的資料範圍，涵蓋你指定數量的商品頁面，來自任何區域網站，並以你想要的格式呈現。
訪客能看到什麼
Amazon 會在公開商品頁面上放一組精選評論，其餘則留在登入之後。AllyHub 從公開評論集運作，完全不涉及你的帳號。
先指定要篩選的範圍
只要一星與二星的評論、只提及尺寸的評論，或只要某個日期區間——篩選會在抓取時同步進行，所以檔案送達時就已經裁切好。
一次處理整份候選清單
給它四十個競品商品頁面而不是一個，所有內容都會落在同一張表，每一列都帶著自己的 ASIN，因此跨產品比較只是排序，而不是合併。
每個網站各有各的評論集
德國或日本商品頁面上的評論集，並不是美國頁面上的那一組。從任何重要的區域網站抓取，並以你團隊閱讀的語言要求匯出。
接下來往哪裡去
下載 CSV、JSON 或 Excel，或透過 API 推送。也可以將這組資料保留在工作階段中，不必先匯出就交給 AllyHub 的摘要與情感評分功能。
如何使用 AllyHub 抓取 Amazon 評論
從產品連結到可開啟的評論檔案——三個步驟，無需 Amazon API。
01
確認你的產品
給 AllyHub 一個產品連結或 ASIN，或一整欄的連結或 ASIN。事先說明你只要特定星級、某個關鍵字或某個日期範圍。
02
AllyHub 擷取完整評論
對每個商品頁面，它會把公開頁面上的評論——標題、內容、星級、日期、評論者、國家/地區、有幫助票數、已驗證標章、款式、相片連結——放進同一張表。
03
不只取得原始資料
下載檔案，或把相同的資料列交給摘要、評分或你自己的 Notebook。將這次執行儲存為 Playbook，之後再問它自上次以來有什麼變化。
為何選擇 AllyHub 的 Amazon 評論爬蟲
每個評論爬蟲都在標榜資料量。幾乎沒有工具會告訴你 Amazon 實際上會交出什麼。
誠實的分母
競爭工具會引用龐大數字，卻只回傳頁面上原本就有的內容，因此你無法判斷這個落差是產品本身還是爬蟲造成的。AllyHub 會回報它抓取了多少、以及在何處停止——而且不會登入帳號以取得更多資料，因為那正是帳號被封鎖的原因。
從源頭篩選
大多數工具會把所有資料交給你，讓你用試算表自行篩選，這表示關於尺寸的一星評論仍和其他所有內容一起埋在檔案裡。在執行前先說明你要什麼，檔案裡就會只有那些內容。
給你資料列，不是結論
擴充功能與摘要工具交回的是無法重新裁切的結論——你不能用不同方式篩選、不能將它與銷售資料合併，也無法查證某項說法出自哪句話。資料列則保留了這一切可能性，而 AllyHub 仍會在你要求時進行摘要或評分。
下個月沿用相同設定
將這次執行保留為 Playbook，下個月抓取的就會是相同欄位搭配新的資料列——如果你讓它與上一次比較，它會回報出現了哪些新內容、以及哪些消失了。你的 AllyHub 再也不用從零開始。
誰在使用 AllyHub 的 Amazon 評論爬蟲
資料團隊、關注候選清單的賣家、品質與支援團隊，以及必須交出原始檔案的分析師。
電子商務賣家與 Amazon 供應商
你需要評論文字作為輸入——用於分類器、品類研究、儀表板——但市面上每個工具卻都只給你摘要。直接取得資料列本身，附帶 ASIN、星級與日期，建模就能從正確的地方開始，而不是經過一週的複製貼上後才開始。
產品經理與開發團隊
你不是想深入閱讀一個競品，而是想淺看四十個競品，而開四十個瀏覽器分頁並不是方法。在一次執行中抓取整份候選清單的精選評論，那個在十一個商品頁面而不是一個頁面出現的抱怨，在你排序的當下就會浮現。
消費者研究與洞察團隊
摘要說買家「提到錶帶」，但你的工單佇列需要實際用語、日期，以及他們買到哪個版本。保留原始資料列，每則抱怨都會帶著中繼資料，讓你能判斷這是批次問題、尺寸問題，還是某個糟糕的一週。
品牌與內容行銷團隊
客戶問這個數字從哪來，「工具就是這樣說的」並不是答案。把評論檔案與發現一起交出，讓任何人都能重新排序、重新計數，並得出相同結論，而不必只聽你的一面之詞。
Amazon 評論爬蟲常見問題
人們在抓取 Amazon 評論前會問的問題——會取得多少則、每一列包含什麼，以及哪個工具負責什麼。
什麼是 Amazon 評論爬蟲？
Amazon 評論爬蟲會收集產品頁面上的評論——文字及所有附加資訊——並以資料列形式回傳，讓你能在試算表中開啟，而不必在螢幕上閱讀。AllyHub 接受以白話方式提供的 URL 或 ASIN，可一次處理整份候選清單，並將要得出什麼結論留給你。
AllyHub 的 Amazon 評論爬蟲免費嗎？
是的——免費方案涵蓋單一商品頁面的評論抓取。一次執行整份候選清單、排程重新執行、透過 API 匯出，以及摘要或評分步驟則屬於付費方案。
我實際上能取得多少則評論？
取決於該商品頁面呈現給訪客多少則。Amazon 會公開顯示一組精選評論，其餘則藏在分頁與登入之後，因此 AllyHub 是從公開評論集運作，並回報實際數量，而不是承諾一個它無法取得的數字。在某些司法管轄區，評論者姓名算作個人資料，因此如何儲存與使用這些姓名由你自行決定。
我需要 Amazon API 或任何程式設計技能嗎？
不需要。抓取是對公開產品頁面執行，因此無需註冊任何東西、沒有金鑰要輪換，也不用租用代理池——這三件事正是讓大多數評論爬蟲在成為資料來源之前，先變成一個設定專案的原因。
AllyHub 的三種評論工具中，我該用哪一個？
當你想要評論本身——要重新裁切、建模、交給別人——就用這個。當你想要把論點濃縮並附上來源時，就用 Amazon Review Summarizer；當你想要把意見轉成可與另一個商品頁面並列的數字時，就用 Amazon Sentiment Analysis。同一次執行可以交接給任一者。