你是否曾想过如何快速收集和分析亚马逊上的客户反馈？无论你是开发者、营销人员，还是只是一个好奇的技术爱好者，抓取评论都可以揭示那些隐藏的见解和趋势。今天，我将带你了解一些简单但不那么显而易见的步骤，以高效提取这些宝贵数据。准备好以前所未有的方式研究那些亚马逊评论吧！
什么是亚马逊评论爬取？
要抓取亚马逊评论，您可以使用特殊的软件工具（抓取工具）自动从产品页面收集数据。此技术允许您提取大量反馈数据，其中包括评分、评论文本、评论者个人资料和时间戳。
最终，企业需要这些数据点来
- 衡量公众情绪，
- 分析客户满意度，
- 并增强他们的产品或服务。
评论抓取确实很有价值。它可以提供消费者行为模式的见解，突出产品改进的领域，并帮助分析竞争对手。亚马逊拥有超过 3.1 亿个活跃客户账户，从中获得的见解有助于改变营销策略并促进产品开发。
它是如何工作的？
要开始抓取数据，需要部署经过编程的机器人来导航产品页面并检索指定的数据元素。这些机器人有两种形式：
- 使用 Beautiful Soup 等库通过 Python Amazon 进行网页抓取；
- 处理大规模数据提取的更先进的自动化工具。
当机器人向产品 URL 发送请求并解析 HTML 内容以提取相关数据点（例如评论文本、评分和日期）时，收集过程就开始了。管理分页可能会带来复杂性，因为产品可能有数千条评论分布在多个页面上。
当我讨论抓取时，我应该强调另一个有价值的工具——代理。它们至关重要，因为它们允许机器人从不同的 IP 地址发出请求，以避免被亚马逊的反抓取技术检测到并可能被阻止。此外，该过程必须遵守平台施加的速率限制，以防止其服务器负载过大。这允许进行合乎道德的数据收集实践，避免法律后果。
然而，并非所有代理都同样适合抓取数据。为了撰写本文，我手动测试了 50 多种服务，以突出15 种最佳代理选项。
亚马逊评论抓取——主要类型
抓取亚马逊数据是一种收集客户反馈的流行方式。这些信息随后会用于改进产品供应和客户服务。您可以通过两种方式执行此操作：使用定制抓取工具和亚马逊评论 API 软件。让我更详细地解释一下。
定制抓取工具
您可以使用 Scrapy、Beautiful Soup 或 Selenium 库从 Python 中抓取亚马逊评论。灵活的选项允许您根据特定要求调整自定义抓取工具，例如从特定产品类别收集信息或按客户评分进行筛选。
请注意，随着亚马逊布局的变化，这些工具需要更实际的方法来管理和更新抓取工具。它们通常涉及处理分页以访问所有可用的评论，并实施技术以避免被平台的反抓取措施（例如 CAPTCHA 或 IP 禁令）检测到。
尽管使用 Python Amazon 进行网页抓取是最流行的方式，但仍有许多替代方案。请查看此评论，了解用于收集数据的 8 种最佳编程语言。
使用 API
有几家第三方服务提供亚马逊评论 API 软件。它们的优势在于，它们可以处理幕后的大部分复杂问题。它们通常比自定义抓取工具更稳定、更易于使用，因为它们由专业人员维护，确保它们能够适应亚马逊方面的变化。
Amazon 评论抓取 API 软件通常包含代理管理等功能，可以高效处理大量信息。但是，它需要付费，并且根据订阅计划可能会有使用限制。
存储数据
现在您已经知道如何抓取亚马逊评论，您应该决定如何有效地存储它们，以确保轻松分析和检索。数据存储方法因数据收集操作的规模、所需的访问频率和预期的分析方法而异。这些是一些流行的选项，从小型到高级类型。
- 本地存储
此方法适用于小规模的抓取任务或个人项目。如果您需要，可以将信息本地存储在CSV、JSON或Excel等文件中。大多数提取工具都支持这些格式，可以轻松导入数据分析软件。例如，使用 Python Amazon 进行网页抓取可以将抓取的信息快速保存到 CSV 文件中，然后准备进行进一步处理或分析。
- 数据库存储
使用数据库是更可靠的数据处理方式，尤其是对于大量或对收集的信息进行复杂查询时。关系数据库（如MySQL、 PostgreSQL）或 NoSQL 数据库（如MongoDB）是受欢迎的选择。它们提供强大的数据管理和查询功能，可高效处理大型数据集。
- 云存储
当需要可扩展性和从多个位置访问时， Amazon S3、Google Cloud Storage或Microsoft Azure Blob Storage等云存储解决方案是最佳解决方案。这些服务提供高耐用性、可用性和可扩展性。它们对于大规模网络抓取非常有用，因为信息必须能够跨不同地理位置访问。
- 数据湖
但是，如果您进行大规模抓取，如何导出亚马逊评论？在这种情况下，数据湖非常有效。它们以原生格式存储信息，并且具有高度可扩展性，从而支持大数据技术和实时分析。
抓取亚马逊评论的合法性
一旦你开始抓取亚马逊客户评论，你应该知道它的合法性受到几个因素的影响，包括：
- 地理法规，
- 使用的方法，
- 以及数据使用的目的。
一般来说，根据美国法律，从亚马逊等网站抓取公开信息是合法的。鉴于 hiQ Labs, Inc. 诉 LinkedIn Corp. 案的法庭判决，这一点尤其重要，法庭判决认为，收集公开信息可能不会违反《计算机欺诈和滥用法》。
但是，亚马逊也有用户必须同意的服务条款。更具体地说，这些条款限制未经许可自动访问其服务。该平台的条款规定您不能使用数据挖掘、机器人或类似的数据收集和提取工具。因此，虽然抓取数据本身可能并不违法，但如果违反亚马逊的条款，则可能构成违反与亚马逊的合同。
亚马逊抓取工具
这些工具模拟人类的浏览行为来浏览亚马逊的产品页面并收集特定的数据点。但就像任何东西一样，它们也有其优点和缺点。以下是您应该注意的事项。
数据收集工具的优点：
- 效率：这些工具可以比手动收集方法更快地收集信息。
- 准确性：自动化工具减少数据收集中的人为错误，确保信息更可靠。
- 可扩展性：它们可以同时处理数千个产品页面的提取，使其成为大型信息分析项目的理想选择。
数据收集工具的缺点：
- 复杂性：这些工具可能需要技术专长，特别是如果需要定制或适应亚马逊不断变化的网站结构。
- 法律和道德考虑：如上所述，不遵守服务条款或法律准则抓取信息可能会导致潜在的法律问题。
- 成本：虽然有一些开源工具可用，但大多数强大的抓取工具都是需要付费的。这主要涉及那些提供代理管理和 CAPTCHA 解析功能等高级功能的工具。
如何使用抓取工具
这并不像看起来那么难。下面，我通过五个简单的步骤提供了一个清晰的抓取计划。
- 确定您需要提取的具体数据，例如产品价格、评级或客户评论。
- 选择适合您的技术能力和预算的工具。有些工具需要编程知识，而有些工具则提供更用户友好的图形界面。
- 使用适当的参数配置该工具，例如您想要抓取的亚马逊页面的 URL。
- 运行该工具并确保其符合平台的政策，以避免阻止或法律问题。
- 一旦收集到数据，就该学习如何导出亚马逊评论并将其存储为支持您的分析需求的格式。
您还可以研究这些网络抓取技术以获得有关该过程的更高级知识。
注意：避免被亚马逊屏蔽
从亚马逊抓取评论可以提供宝贵的见解，但会带来法律风险。您的任务是避免被反抓取机制阻止。以下是一些实用策略，可帮助您避开雷达。
- 使用代理
代理允许您伪装请求来源，方法是假装请求来自不同的 IP 地址。轮换住宅代理特别有效，因为它们比数据中心代理更能模拟合法用户流量。
- 管理请求率
该网站会监控传入请求的速率，以检测抓取机器人。因此，您应该将请求间隔开。在请求之间实施随机延迟，以模仿人类的浏览模式，并且不会触发反抓取防御。
- 使用现实的用户代理
用户代理字符串可帮助亚马逊识别发出请求的浏览器和操作系统。因此，您应避免使用默认或过时的用户代理字符串，因为这些字符串很容易被标记为机器人流量。
- 处理 CAPTCHA
CAPTCHA 解决服务或手动干预策略可帮助您顺利收集数据。一些高级抓取工具带有内置的 CAPTCHA 解决功能，可自动执行此过程。
- 尊重速率限制并避开高峰时段
不要在亚马逊的高峰流量时段进行抓取，以降低被标记的风险。此外，通过设置给定时间段内的最大请求阈值来遵守速率限制。
最后的思考
抓取亚马逊的评论会为你带来丰富的数据宝库，适合进行分析。收集到的信息将帮助你更好地理解市场趋势和消费者情绪。在利用这些见解时，请记住相关法律法规，并保持谨慎。智能且合乎道德的抓取可以丰富你的项目，同时维护网络生态系统的完整性。
常见问题解答
为什么我应该抓取亚马逊产品评论？
抓取亚马逊评论可以深入了解客户满意度和产品表现。这些信息帮助企业提升产品质量并获得竞争优势。
亚马逊允许网页抓取吗？
亚马逊的条款禁止未经许可的自动访问，包括抓取。违反规则可能导致法律和访问问题。
我应该多久抓取一次亚马逊评论？
定期抓取评论以保持数据新鲜，但要平衡亚马逊的政策以避免被封禁。频率取决于产品的销售量和评论活动。
我需要哪些工具来抓取亚马逊？
你可以使用像Beautiful Soup、Scrapy这样的网页抓取库，或商业抓取工具来满足复杂需求。
抓取评论能改善我的产品列表吗？
可以，分析抓取的评论可以揭示客户偏好和痛点。这些数据有助于调整产品描述、改进功能和满足客户需求。
抓取亚马逊是否合乎道德？
如果透明地进行抓取，尊重用户隐私并遵守法律标准，抓取是合乎道德的。因此，确保你的活动不会损害亚马逊的服务或用户体验。
导入亚马逊评论的最佳实践是什么？
要从亚马逊导入评论，你应该遵循法律和道德标准，比如亚马逊的服务条款和数据保护法律。为了避免服务中断，使用尊重速率限制的合法工具。