Все о скрейпинге отзывов на Amazon

Вы когда-нибудь задумывались, как можно быстро собирать и анализировать отзывы клиентов на Amazon? Будь вы разработчиком, маркетологом или просто любознательным техническим энтузиастом, анализ отзывов может пролить свет на идеи и тенденции, которые в противном случае были бы скрыты от вас. Сегодня я расскажу вам о простых, но не столь очевидных шагах по эффективному извлечению этих ценных данных. Приготовьтесь к изучению обзоров Amazon, как никогда раньше!

Что такое скрейпинг отзывов с Amazon?

Для сбора отзывов на Amazon вы можете использовать специальные программные средства – так называемые скрейперы – которые автоматически собирают данные со страниц товаров. Этот метод позволяет извлекать большие объёмы данных об отзывах, включая рейтинги, тексты отзывов, профили рецензентов и временные метки. 

Ведь, в конечном счёте, компании нуждаются в этих данных для

• оценки настроений общественности,
• анализа удовлетворённости клиентов,
• и улучшения своих продуктов или услуг.

И я должен признать, что анализ результатов действительно полезен. Он может дать представление о моделях поведения потребителей, выявить области, требующие улучшения вашего продукта, и помочь в анализе конкурентов. Я уверен, что благодаря более чем 310 миллионам активных учётных записей клиентов Amazon, полученные данные помогают изменять маркетинговые стратегии и стимулировать разработку продукта.

Как это работает?

Для процессе скрейпинга необходимо использовать ботов, запрограммированных для навигации по страницам продуктов и извлечения указанных элементов данных. Эти загрузки могут быть двух видов:

• Скрейпинг веб-страниц с помощью Python Amazon с использованием таких библиотек, как Beautiful Soup;
• Более продвинутые автоматизированные инструменты, которые позволяют извлекать крупномасштабные данные.

Процесс сбора данных начинается с того, что бот отправляет запросы на URL-адреса продуктов и анализирует HTML-содержимое, чтобы извлечь соответствующие данные, такие как тексты отзывов, рейтинги и даты. Сложность может возникнуть при управлении разбивкой по страницам, поскольку продукты могут содержать тысячи отзывов, разбросанных по нескольким страницам.

Говоря о скрейпинге, я также должен выделить ещё один ценный инструмент — прокси-серверы. Они имеют решающее значение, поскольку позволяют ботам отправлять запросы с разных IP-адресов, чтобы избежать обнаружения и потенциальной блокировки с помощью технологий Amazon по борьбе со скрейпингом. Кроме того, в процессе должны соблюдаться ограничения скорости, установленные платформой, чтобы предотвратить чрезмерную нагрузку на её серверы. Это позволяет использовать этичную практику сбора данных, которая позволяет избежать юридических последствий.

Однако не все прокси-серверы одинаково подходят для скрейпинга. Я отдельно протестировал более 50 сервисов, чтобы выделить 15 лучших прокси для скрейпинга.

Способы скрейпинга отзывов на Amazon

Скрейпинг Амазона – это популярный способ сбора отзывов клиентов. Затем эта информация используется для улучшения предложений продуктов и обслуживания клиентов. Вы можете выполнить скрейпинг двумя способами: с помощью специальных скрейперов и программного обеспечения “Amazon review API”. Позвольте мне объяснить их более подробно.

Скрейперы под заказ

Вы можете обрабатывать обзоры Amazon на Python с помощью библиотек Scrapy, BeautifulSoup или Selenium. Этот весьма удобный вариант позволяет настраивать пользовательские скрейперы в соответствии с конкретными требованиями, такими как сбор информации из определённых категорий продуктов или фильтрация по рейтингам клиентов. 

Я хочу обратить ваше внимание на то, что эти инструменты требуют очень гибкого и практичного подхода к управлению и обновлению скрейпера по мере изменения компоновки и раскладки Amazon. Такими изменениями, например, могут быть обработка нумерации страниц для доступа ко всем имеющимся обзорам и внедрение методов, позволяющих избежать обнаружения с помощью мер платформы по борьбе со скрейпингом, таких как CAPTCHA или блокировка IP-адресов. 

При помощи API

Несколько сторонних сервисов предлагают программное обеспечение Amazon review API. Их преимущество заключается в том, что они могут самостоятельно справляться со многими сложностями. Как правило, они обеспечивают большую стабильность и простоту использования, чем пользовательские скрейперы, поскольку обслуживаются профессионалами, которые следят за тем, чтобы они адаптировались к изменениям со стороны Amazon.

Программное обеспечение Amazon reviews API, как правило, включает в себя такие функции, как управление прокси-серверами, и может эффективно обрабатывать большие объёмы информации. Однако я должен сказать, что оно стоит недёшево и может иметь ограничения по использованию в зависимости от тарифного плана подписки.

Хранение данных

Теперь, когда вы знаете, как собирать отзывы на Amazon, вам предстоит решить, как эффективно их хранить, чтобы упростить анализ и извлечение. Методы хранения данных различаются в зависимости от масштаба операции по сбору данных, частоты необходимого доступа и предполагаемых методов анализа. Вот несколько популярных вариантов, от менее до более продвинутых.

• Локальное хранение

Этот метод подходит для небольших задач извлечения данных или личных проектов. Вы можете хранить информацию локально в файлах, таких как CSV, JSON или Excel, если вам такой вариант подходит в принципе. Большинство инструментов извлечения поддерживают эти форматы, которые можно легко импортировать в программное обеспечение для анализа данных. Например, Python веб-скрейпер Amazon позволяет быстро сохранять собранную информацию в CSV-файлы, которые затем готовы для дальнейшей обработки или анализа.

• Хранение баз данных

Использование базы данных предпочтительнее для более надёжной обработки данных, особенно для больших объёмов или сложных запросов к собранной информации. По моему опыту, наиболее популярными являются реляционные базы данных, такие как MySQL, PostgreSQL или базы данных NoSQL, такие как MongoDB. Они предлагают надёжные возможности управления данными и наведения справок, которые позволяют эффективно работать с большими наборами данных.

• Облачные хранилища

Облачные хранилища, такие как Amazon S3, Google Cloud Storage или Microsoft Azure Blob Storage, как по мне, являются лучшими решениями, когда требуется масштабируемость и доступ из нескольких мест. Эти сервисы отличаются высокой надёжностью, доступностью и масштабируемостью. Они удобны для крупномасштабной работы в Интернете, где информация должна быть доступна в разных географических точках.

• Озера данных

Как экспортировать отзывы с Amazon, если вы проводите скрейпинг в огромных масштабах? Я вам отвечу: в этом случае эффективны озера данных. Они хранят информацию в исходном формате и обладают высокой масштабируемостью, что позволяет использовать технологии больших данных и аналитику в режиме реального времени.

Законность скрейпинга отзывов с Amazon

Как только вы решите проверять отзывы клиентов Amazon, вы должны знать, что на их законность влияет несколько факторов, а именно:

• локальные законы,
• используемые методы,
• и цель использования данных. 

Как правило, сбор общедоступной информации с таких веб-сайтов, как Amazon, является юридически допустимым в соответствии с законодательством США. Это особенно важно в свете решения суда по делу HiQ Labs, Inc. против LinkedIn Corp., который пришёл к выводу, что сбор общедоступной информации, судя по всему, не приведёт к нарушению Закона о компьютерном мошенничестве и злоупотреблениях.

Однако у Amazon также есть условия предоставления услуг, с которыми пользователи должны согласиться. В частности, они ограничивают автоматический доступ к их сервисам без разрешения. В условиях платформы указано, что вы не можете использовать интеллектуальный анализ данных, роботов или аналогичные инструменты для сбора и извлечения данных. Следовательно, хотя скрейпинг сам по себе не является незаконным, он может представлять собой нарушение контракта с Amazon, если выполняется вопреки их условиям.

Инструменты скрейпинга Amazon

Эти инструменты имитируют поведение пользователя в интернете для навигации по страницам продуктов Amazon и сбора конкретных данных. Но, как и у всего остального, у них есть свои плюсы и минусы. Вот на что я рекомендую вам обратить внимание.

Плюсы инструментов сбора данных:

• Эффективность: Эти инструменты позволяют собирать информацию быстрее, чем любые ручные методы.
• Точность: Автоматизированные инструменты уменьшают количество человеческих ошибок при сборе данных, обеспечивая более надёжную информацию.
• Масштабируемость: Они могут одновременно обрабатывать данные с тысяч страниц продуктов, что делает их идеальными для крупномасштабных проектов по анализу информации.

Минусы инструментов сбора данных:

• Сложность: Эти инструменты могут потребовать технических знаний, особенно если требуется настроить или адаптировать их к изменяющейся структуре веб-сайта Amazon.
• Юридические и этические соображения: Как я уже говорил, сбор информации без соблюдения условий предоставления услуг или юридических рекомендаций может привести к потенциальным юридическим проблемам.
• Стоимость: Несмотря на то, что нам доступны некоторые инструменты с открытым исходным кодом, большинство действительно надёжных скрейперов обходятся недёшево. В основном, я бы сказал, это касается тех, которые предлагают расширенные функции, такие как управление прокси-серверами и возможность распознавания капчи.

Как использовать инструменты для скрейпинга

Это не так сложно, как может показаться на первый взгляд. Ниже я привожу чёткий план процесса скрейпинга, состоящий из пяти простых шагов.

1. Определите, какие конкретные данные вам нужно извлечь, например, цены на продукты, рейтинги или отзывы покупателей.
2. Выберите инструмент, соответствующий вашим техническим возможностям и бюджету. Некоторые инструменты требуют знаний в области программирования, в то время как другие предлагают более удобный графический интерфейс.
3. Настройте инструмент с нужными параметрами, например, с URL-адресами страниц Amazon, которые вы хотите скрейпить.
4. Запустите инструмент и убедитесь, что он соответствует политикам платформы, чтобы избежать блокировки или юридических проблем.
5. Как только данные будут собраны, самое время узнать, как экспортировать отзывы Amazon и сохранять их в формате, соответствующем вашим потребностям в анализе.

Как избежать блокировки на Amazon

Скрейпинг отзывов на Amazon – это не только неоценимая информация, но и возможные юридические риски. Ваша задача – избежать блокировки анти-скрейпинг механизмами. Вот несколько моих практических стратегий, которые помогут вам оставаться незамеченным.

1. Используйте прокси-серверы

Прокси-серверы позволяют скрывать источник ваших запросов, делая вид, что они поступают с разных IP-адресов. Ротационные резидентные прокси-серверы особенно эффективны, поскольку они лучше имитируют трафик реальных пользователей, чем прокси-серверы центров обработки данных.

2. Управляйте частотой запросов

Сайт отслеживает количество входящих запросов, чтобы выявлять ботов-перехватчиков. По этой причине, вам следует распределять запросы по интервалам. Реализуйте случайные задержки между запросами, чтобы имитировать поведение пользователей при просмотре веб-страниц и не запускать защитные методы по анти-скрейпингу.

3. Используйте реалистичные пользовательские агенты

Строка агента пользователя помогает Amazon идентифицировать браузер и операционную систему, отправляющие запрос. Поэтому я советую вам избегать стандартных или устаревших строк агента пользователя, которые могут быть быстро помечены как трафик ботов.

4. Обрабатывайте капчи

Решения по распознаванию капчи или стратегии ручного вмешательства могут помочь обеспечить бесперебойный сбор данных. Некоторые продвинутые инструменты для проверки данных оснащены встроенными возможностями распознавания капчи для автоматизации этого процесса.

5. Соблюдайте ограничения скорости и избегайте часов пиковой нагрузки

Я не рекомендую заниматься скрейпингом в часы пикового трафика Amazon, чтобы снизить риск того, что вас заметят. Кроме того, я советую соблюдать ограничения по скорости, установив пороговое значение для максимального количества запросов в течение определённого периода.

Заключительные мысли

Просматривая отзывы на Amazon, вы получите сокровищницу данных, пригодных для анализа. Собранная информация поможет вам лучше понять тенденции рынка и настроения потребителей. Используя полученные знания, помните о законодательных актах, которые стоят за вашими действиями, и будьте внимательны. Интеллектуальный, этичный скрейпинг может обогатить ваши проекты и сохранить целостность веб-экосистемы.

FAQ