【EC出品者向け】Amazon商品レビューを一括して取得方法｜レビュー活用

Amaoznの事業者にとって、ECの運営は主に**「商品の選定」**、**「トラフィック」**、**「コンバージョン」**という三つのことに関わっています。

ECを運営する際に、サイト上の数多くのデータ項目を活用することができます。例えば、商品レビューの活用は売りやすい商品の選択といいコンバージョンの獲得に役に立てるため、多くのAmazon出品者に重要視されています。本記事ではECサイトのレビューの活用を例とし、売りやすい商品を見つける方法を紹介させていただきます。
**元記事**：[https://www.octoparse.jp/blog/ways-to-use-amazon-review-analysis-for-product-selection/](https://www.octoparse.jp/blog/ways-to-use-amazon-review-analysis-for-product-selection/)



#1.レビュー分析で売りやすい商品の選定
 

レビューは、出品者が商品を選択する際によく参考するデータとなります。 一方、自分が売っている商品と競合商品のレビューを分析することで、消費者の潜在的なニーズや消費嗜好を掘り起こすことができます。

 

一方で、レビュー数の変化を分析することで、商品の売れ行きとかを予測することができます。出品者はこれらの情報を通じて、消費者はどのような色、どのような機能のある商品が売りやすいのかを把握できます。それで、出品者の仕入れに役に立ちます。

 

#2.レビュー監視でコンバージョン率の向上
 

ネットショッピングする際に、製品の実際の状態を見ることができないため、レビューはお客様の最終的に購入する時に重要な参考資料です。もし、レビューで悪いレビューがいっぱいがあったら、コンバージョン率も疑いなく悪いことになります。

 

そのため、各製品のレビューを定期的に監視し、悪いレビューを発見したら、素早いに介入して対処する一方で、レビューの中から重要な問題点を抽出し、積極的に改善していく必要があります。例えば、複数のレビューで製品の色の違いの問題について言及されている場合には、製品の色に関する資料（製品の説明文、製品の写真など）に改善を行う必要があります。

 

レビューはそれほどの重要性がかわりましたが、それでは、どうやって手に入れますのでしょうか？ ASINやレビューの数が少ない場合は、手作業でコピーしてペーストする作業は難しくありませんが、百件千件以上のレビューがある場合はどうすればよいでしょうか。この場合はツールを活用して、自動的にレビュー数とレビューの内容をモニタリングする必要があります。

 

以下は、Octoparseを利用してAmazonのレビューを収集する実例から、レビューの収集する方法を紹介します。もし、参考になれば幸いです。



#3.レビューを収集する方法

まず収集されたサンプルデータはこのようになります。
![微信图片_20210907093501.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/977c5574-3ba5-13be-58ed-9a847b12656b.png)



 

具体的な手順は以下の通りです。

 

**ステップ1：レビューのURLを探す**

 

Amazonサイト[ https://www.amazon.com ]( https://www.amazon.com )を開き、商品の詳細ページに入り、**「すべてのレビューを参照します」**をクリックしてから、このページのURLはツールでレビュー収集用のURLとなります。

 

本記事では、以下のリンクを目標リンクとして例を挙げましょう。

[https://www.amazon.co.jp/IH%E7%82%8A%E9%A3%AF%E5%99%A8-5-5%E5%90%88%E7%82%8A%E3%81%8D-%E3%83%80%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3-ZOJIRUSHI-NW-VA10-TA/dp/B07V6NSCL3/ref=cm_cr_arp_d_pdt_img_top?ie=UTF8](https://www.amazon.co.jp/IH%E7%82%8A%E9%A3%AF%E5%99%A8-5-5%E5%90%88%E7%82%8A%E3%81%8D-%E3%83%80%E3%83%BC%E3%82%AF%E3%83%96%E3%83%A9%E3%82%A6%E3%83%B3-ZOJIRUSHI-NW-VA10-TA/dp/B07V6NSCL3/ref=cm_cr_arp_d_pdt_img_top?ie=UTF8)

 

図で示したように、**「すべてのレビューを参照します」**をクリックします。
![微信图片_20210907093343.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/88fcac43-3f6c-2fb6-8e4e-34d36bb8e8bf.png)


それで、すべてのレビューを表示するページに入ります。
![微信图片_20210907093404.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/c301fc14-2ce1-0ddb-7eed-c52854bc14b8.png)


**ステップ2：レビューの収集開始**

 

Octoparseでは、抽出したいWebサイトのURLを貼り付けて、簡単なステップを設定し、ECサイトのレビュー、レビュー数、投稿時間などのデータをスクレイピングすることができます。

 

やり方は以下の通りです。

 

**Step①**

「すべてのレビューを参照します」ページのURLをoctoparseに貼り付けて、「抽出開始」ボダンをクリックします。

![微信图片_20210907093410.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/15b429b2-3daa-0bd9-d2d9-718dca4abc8f.png)


 

**Step②**

最初の項目を選定してから、続いて第２項目を選択します。

このステップはこのページで同じ構造である項目はすべて選択しましたと意味しています。



**Step③**

抽出したいデータは同じ項目欄にクリックします。そして「選択した要素のテキストを抽出」をクリックします。
![微信图片_20210907093424.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/24458b0c-31d8-24d6-d8b3-92e3e29b1f35.png)

 

**Step④**

そのページの下の**「前へ」「次へ」**のところに進んで、**「次へ」**を選択し、**「単一リンクをループクリックする」**ボダンを選択する。**「保存」**と**「実施」**をクリックし、データを全部抽出するまで、少々待ちください。

![微信图片_20210907093438.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/d0a6ae9f-af51-b092-2e5b-0f56f6fd38a2.png)


 

**Step⑤**

抽出されたデータをほしいフォーマットにエクスポートします。 

例えば、Excelにエクスポートします。抽出されたデータはこのようになります。
![微信图片_20210907093434.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/587892f3-f8a3-1cb3-088d-6b7aa1c57fa4.png)
![微信图片_20210907093446.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/79f9b716-6433-230b-a054-9303a47509a9.png)



 

 

以上の例で、単一の商品のレビューを抽出しましたが、**数多くの商品のレビューを抽出しようとしたらどうすればいいでしょうか**。例えば、競合他社のサイトでの全ての製品やランキングの商品の場合はどうしますか。

 

実は、解決策は簡単です。まず、Octoparseを使って、競合他社の全商品のURLを一括して抽出します。そして、一括して各商品のレビューを抽出できます。

 

**数多くのURLを抽出する場合は、 Octoparseの「新規作成」を選んで、「カスタマイズタスク」を選定します。そして、「URLプレビュー」のところに複数のURLを貼り付けて、以上のstep②から同じな手順をして、複数のURLのレビューを一括して抽出することができるようになりました。**
![微信图片_20210907093606.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/262932/669a2e29-4700-7f42-c896-cab8f0e376bd.png)




レビューを抽出した後に、レビュー件数、増加スピード、レビューコンテンツなどのデータを分析し、商品の選定とコンバージョンの向上に役に立ちます。

 

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