Amazon Reviews Scraper Lite (US)

📌 Quelles données de produits et d'avis clients pouvez-vous collecter sur les pages d'Amazon US ?

Ce modèle collecte le prix du produit, le titre, le lien, l'ASIN, les attributs du produit, les étoiles et le nombre d'évaluations, ainsi que le nom de l'évaluateur, le titre et le texte de l'avis, la date, le lieu, la note, le nombre de votes utiles, le lien de l'avatar et le lien de l'image de l'avis. Il est utile pour les vendeurs sur les places de marché, les analystes de la voix du client et les équipes de recherche de produits.

Les données sont collectées depuis Avis Amazon US. Amazon US est une place de marché e-commerce où les pages de produits incluent les notes des clients, les avis et le contexte du produit.

💰 Tarifs

Ce modèle est actuellement gratuit et n'a pas de frais d'utilisation par ligne. Les limites du plan ou des ressources Octoparse peuvent toujours s'appliquer.

📦 Sortie

L'implémentation actuellement publiée peut retourner les champs suivants :

• Product_price
• Product_title
• Product_link
• ASIN
• Reviewer_name
• Review_title
• Review_content
• Product_attributes
• Review__date
• Rating_count
• Review_Count
• Data_source
• Product_stars
• Review_location
• Review_rating
• Helpful_count
• Reviewer_avatar_link
• Review_image_link

{
  "Product_price": "$19.99",
  "Product_title": "Nappe ronde élastique bnhjsdw - Convient aux tables de 45-54\", Nappe ronde ajustée de Pâques avec bord élastique, Couvre-tables à carreaux lavables et résistants à l'eau pour salle à manger, fête et décoration de cuisine",
  "Product_link": "https://www.amazon.com/bnhjsdw-Elastic-Round-Tablecloth-Resistant/dp/B0GFLYYTRH/ref=cm_cr_arp_d_product_top?ie=UTF8",
  "ASIN": "B0GFLYYTRH",
  "Reviewer_name": "Joseph D Whisenhunt",
  "Review_title": "Véritable look de Noël",
  "Review_content": "Très jolie, s'adapte parfaitement à ma table basse. S'accordait très bien avec toutes les décorations que ma petite-fille avait utilisées.",
  "Product_attributes": null,
  "Review__date": "2025-12-11",
  "Rating_count": "72",
  "Review_Count": null,
  "Data_source": "Amazon",
  "Product_stars": "4.6",
  "Review_location": "les États-Unis",
  "Review_rating": "5",
  "Helpful_count": "1",
  "Reviewer_avatar_link": "https://m.media-amazon.com/images/S/amazon-avatars-global/default.png",
  "Review_image_link": null
}

🎯 Cas d'utilisation

• Analysez les commentaires des clients en utilisant les titres, le texte et les notes des avis.
• Comparez la réputation des produits en utilisant les étoiles, le nombre de notes et le nombre d'avis.
• Étudiez le contexte de l'évaluateur en utilisant son nom, son lieu et le lien de son avatar.
• Reliez les informations des avis aux produits en utilisant l'ASIN, le lien du produit, les attributs et le prix.

🐙 Pourquoi Octoparse

• Flux de travail prêt à l'emploi : Les étapes d'extraction pour les avis Amazon US sont déjà configurées, vous n'avez donc pas besoin de créer le scraper à partir de zéro.
• Exécution flexible : Exécutez la tâche prête à l'emploi localement dans l'environnement Octoparse pris en charge.
• Sortie structurée et reproductible : Les résultats sont retournés sous forme de lignes cohérentes, plus faciles à comparer, filtrer, dédupliquer et traiter que des pages copiées manuellement.
• Garde-fous d'entrée vérifiés : Le formulaire expose les entrées actuelles, les valeurs sélectionnables et les limites significatives configurées pour ce modèle.
• Transfert de données pratique : Examinez les résultats dans Octoparse et exportez-les ou traitez-les en utilisant les options prises en charge par votre environnement Octoparse.

📝 Entrée

Remplissez les champs suivants :

• URL (Requis) — URL. Jusqu'à 100 000 entrées par exécution.
• Pré-connexion (Requis) — Pré-connexion.

🚀 Comment utiliser

1. Ouvrez le modèle et sélectionnez Essayer ou Démarrer.
2. Remplissez les champs d'entrée listés ci-dessus.
3. Démarrez la tâche en utilisant le mode d'exécution local pris en charge.
4. Examinez les lignes de sortie et exportez ou traitez les données structurées.

⚠️ Limites

Les résultats dépendent de ce que le site source expose au moment de l'exécution. Un champ de sortie listé peut être vide lorsque la page source ne fournit pas cette valeur. Les limites d'entrée indiquées ci-dessus sont appliquées par le modèle.

💡 Conseils

Utilisez des entrées spécifiques et valides et examinez un résultat représentatif avant de lancer un grand lot. Supprimez les entrées en double lorsque des enregistrements répétés ne sont pas nécessaires.

❓ FAQ

Comment fonctionne ce scraper ?

L'automatisation ouvre chaque URL d'avis Amazon soumise, utilise l'option de pré-connexion configurée, parcourt les enregistrements d'avis visibles et exporte le contexte du produit avec une ligne structurée par avis.

Que dois-je saisir ?

Utilisez les champs et les valeurs acceptées indiqués dans la section Entrée. Seules les limites pertinentes pour l'utilisateur et les options sélectionnables sont listées.

Quelles données ce modèle retourne-t-il ?

Les champs de sortie actuels et un Aperçu de données JSON représentatif sont listés dans la section Sortie. La disponibilité des champs peut varier lorsque la page source n'affiche pas de valeur.

L'utilisation de ce modèle est-elle gratuite ?

Il est actuellement gratuit et n'a pas de frais d'utilisation par ligne. Les limites du plan ou des ressources Octoparse peuvent toujours s'appliquer.

Pourquoi certains champs de sortie peuvent-ils être vides ?

Les pages sources n'exposent pas toujours toutes les valeurs pour chaque enregistrement, et les mises en page peuvent varier selon l'article, le marché ou la réponse actuelle du site. Le modèle retourne un champ lorsque la page actuelle le fournit.

Puis-je exporter les données collectées ?

Vous pouvez examiner les lignes structurées dans Octoparse et les exporter ou les traiter en utilisant les options prises en charge par votre environnement Octoparse.

🔗 Modèles associés

• Scraper de produits Amazon (pour les États-Unis) — Utilisez le Scraper de produits Amazon (pour les États-Unis) pour un flux de travail complémentaire sur le même site source.
• Scraper de listes de produits Amazon (pour l'Inde) — Utilisez le Scraper de listes de produits Amazon (pour l'Inde) pour un flux de travail complémentaire sur le même site source.
• Scraper de listes de produits Amazon (pour le Royaume-Uni) — Utilisez le Scraper de listes de produits Amazon (pour le Royaume-Uni) pour un flux de travail complémentaire sur le même site source.