Data FeedsLv3UC-FEED-003
Amazon 商品・レビュー・セラー収集（ビジネス向け）
EC 担当が Amazon の商品情報、レビュー、販売者情報をまとめて追い、価格や顧客の声を業務に活かすための設計。
Amazon 分析で重要なのは、HTML を取ることではなく、商品、レビュー、セラー、検索結果を業務で使える表にすることです。EC 担当、商品企画、販促担当が見たいのは「何が売れているか」「どこに不満があるか」「誰が売っているか」です。このページでは、Dify で商品調査ボットを作る前提で整理します。
こんな業務に効く
- 自社 SKU と競合商品の価格比較
- レビューから不満点と評価点の抽出
- セラー構成の変化チェック
- 検索結果上位の競合分析
AI に直接聞くだけと比べて何が変わるか
| 比較項目 | AI に直接聞く | Bright Data をつなぐ |
|---|---|---|
| 商品情報 | 古い可能性がある | 現在の公開情報を見やすい |
| レビュー分析 | 一般論に寄りがち | 実レビューから要点抽出できる |
| SKU 比較 | 手作業 | 表で並べやすい |
| 週次レポート | 毎回依頼が必要 | 定期処理にしやすい |
どう実現するか
メインは Dify です。商品調査をチームで共有しやすいからです。
- ASIN か商品 URL の一覧を用意します。
- Dify の HTTP ノードから Bright Data に取得を依頼します。
- 「投げて待つ」処理が終わったら結果を受け取ります。
- AI ノードで、価格、星評価、レビュー要点、セラー数を整形します。
- Slack 通知や Google Sheets 追記に流します。
レビュー分析は、最初から感情分析を細かく作り込まず、次の 3 つだけでも十分に価値が出ます。
- 不満トップ 5
- 購入理由トップ 5
- 競合より強い点と弱い点
用意するもの
- Bright Data アカウント
- API キー
- Amazon データ取得の利用設定
- Dify
- ASIN または商品 URL 一覧
ざっくりの予算感
- 10 から 30 商品の比較 PoC: 月 5,000 円から 20,000 円程度
- 週次の競合監視: 月 1 万円から 8 万円程度
- レビュー件数を多く見る本格運用: 件数に応じて増加
レビューは件数を増やすほど分析の粒度は上がりますが、PoC ではまず 100 件前後でも傾向は見えます。
法務・運用の注意
- 何を比較したいかを先に決めます。価格、レビュー、セラーを一度に全部追うと運用が重くなります
- 取得日時を残し、価格比較は日付つきで扱います
- 結果を社外公開する前提なら、引用の仕方を法務と確認します
- 商品とレビューは別シートや別テーブルで持つと分析しやすくなります