Daten aus Rezensionen
Rezensionsseiten liefern strukturierte Daten, die Sie für die Analyse nutzen können.
Text und Bewertung zu kombinieren deckt Muster auf, die eine Bewertung allein nicht zeigt – etwa „hohe Bewertung, aber der Text beschreibt eine Beschwerde”.
Datenquellen auswählen
Wählen Sie die Rezensionsquellen nach dem, was Sie analysieren.- E-Commerce und Produktrezensionen: Erfassen Sie Produktrezensionen und Käuferstimmen von Amazon und Rakuten. Siehe Amazon scrapen und Rakuten Ichiba scrapen.
- Geschäfts- und Servicerezensionen: Lesen Sie Geschäftsbewertungen und regionale Reputation aus Rezensionsseiten. Siehe Yelp scrapen.
- Rezensionen von Kartendiensten: Erfassen Sie die Reputation lokaler Unternehmen aus Google-Maps-Rezensionen. Siehe Google Maps scrapen.
- Soziale Netzwerke und Foren: Erfassen Sie Reputation und Themenvolumen für Produkte und Marken aus Beiträgen.
Erfassung gestalten
Damit die Rezensionsdaten für die Analyse nutzbar sind, gestalten Sie bereits bei der Erfassung.- Analyseziel definieren (Produkt, Geschäft, Marke, Zeitraum).
- Zu erfassende Felder festlegen (Text, Bewertung und Datum mindestens).
- Erfassungsmethode wählen (einmaliges Nachladen vergangener Rezensionen oder laufende Beobachtung neuer).
- Duplikate entfernen (doppelte und erneut gepostete Rezensionen erkennen).
- Normalisieren (Sprache, Zeichenkodierung und Bewertungsskala angleichen).
Erweiterung zur Analyse
Nach Erfassung und Normalisierung speisen Rezensionsdaten eine Reihe von Analysen.- Sentiment-Klassifizierung: Text als positiv/negativ/neutral klassifizieren und die Verschiebung des Verhältnisses verfolgen.
- Themenextraktion: wiederkehrende Themen (Preis, Qualität, Lieferung, Service) extrahieren und Kritikpunkte identifizieren.
- Bewertungsverlauf über Zeit: die Wirkung von Maßnahmen oder Problemen an Verschiebungen der Bewertung oder Negativrate messen.
- Produkt- und Geschäftsvergleich: Wettbewerber oder eigene Produkte und Geschäfte nach Bewertung und Rezensionsinhalt vergleichen.
- Korrelation Bewertung–Text: die Lücke zwischen Bewertung und Text lesen, um zu sehen, was eine Bewertung allein verbirgt.
Worauf zu achten ist
- Urheberrecht am Rezensionstext: Rezensionstext ist stark urheberrechtlich geschützt. Erfassen zu können ist etwas anderes, als ihn frei veröffentlichen, weiterverbreiten oder weiterverwenden zu dürfen. Unterscheiden Sie interne Nutzung zur Analyse von öffentlicher Weiterverwendung.
- Personenbezogene Daten: Minimieren Sie personenbezogene Daten wie Verfassernamen – erfassen oder speichern Sie sie nicht, wenn die Analyse sie nicht braucht.
- robots.txt und Nutzungsbedingungen: Prüfen Sie Crawl-Erlaubnis und Bedingungen pro Ziel-URL.
- Serverlast: Halten Sie Frequenz und Menge bei geplanter Erfassung moderat.
Umsetzung mit Octoparse
Octoparse rendert Seiten in einem echten Browser mit Kopf, sodass auch durch Nachladen angezeigte Rezensionen erfasst werden können. Sie können sowohl ein einmaliges Nachladen vergangener Rezensionen als auch die wiederkehrende Erfassung neuer visuell konfigurieren und sie mit Cloud-Läufen kontinuierlich sammeln. Richten Sie die wiederkehrende Erfassung mit geplanten Läufen ein und nutzen Sie Extrahierte Daten aufbereiten und bereinigen, um die erfassten Rezensionen zu formen.Verwandte Ressourcen
- Datenerfassung für Markt- und Wettbewerbsforschung – das umfassendere Wettbewerbsbild inklusive Reputation verfolgen
- E-Commerce-Datenerfassung – Rezensionen zusammen mit Produkten und Preisen erfassen
- Amazon scrapen – eine Datenquelle für Produktrezensionen
- Yelp scrapen – eine Datenquelle für Geschäftsrezensionen
- Ist Web Scraping legal? – Rechtmäßigkeit und Umfang der Erfassung