> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.octoparse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Come eseguire lo scraping di Amazon > Guida pratica all'estrazione dei dati dei prodotti Amazon: risultati, pagine prodotto, recensioni, varianti, prezzi, venditori e misure anti-bot. Amazon è una delle fonti di e-commerce più preziose e difficili da sottoporre a scraping. Le pagine prodotto contengono prezzi, venditori, recensioni, varianti, classifiche, immagini e specifiche, ma il sito è dinamico, localizzato e sottoposto a un intenso monitoraggio; inoltre, i diversi marketplace Amazon possono presentare layout differenti. Inizia decidendo quale tipo di pagina Amazon ti serve. Risultati di ricerca, dettagli dei prodotti e recensioni richiedono flussi di lavoro separati. ## Tipi di pagina | Tipo di pagina | Ideale per | Campi tipici | | ---------------------------- | --------------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Risultati di ricerca | Scoperta e classificazione dei prodotti | Titolo, URL, immagine, prezzo, valutazione, numero di recensioni, indicatore sponsorizzato, ASIN | | Pagine di categoria | Ricerca per categoria e assortimento | Schede prodotto, posizione in classifica, URL della categoria, prezzo, valutazione | | Pagine di dettaglio prodotto | Analisi approfondita dei prodotti | Titolo, marca, ASIN, prezzo, venditore, elenchi puntati, descrizione, specifiche, varianti, immagini, BSR | | Pagine delle recensioni | Analisi del sentiment e della qualità | Titolo, valutazione, testo, data, recensore, acquisto verificato, numero di voti utili | | Pagine dei venditori | Monitoraggio del marketplace | Nome del venditore, URL della vetrina, valutazione del venditore, copertura delle offerte | La pagina dei modelli Amazon di Octoparse segue la stessa suddivisione: pagine di elenco per una raccolta ampia dei prodotti, pagine di dettaglio per informazioni più complete, raccolta specifica per Prime e scraping delle recensioni per analizzare i feedback. Apify e Bright Data adottano suddivisioni simili tra prodotti, dettagli e recensioni nei propri scraper e dataset Amazon. ## Passaggio 1: scegliere l'input Usa le parole chiave quando devi scoprire prodotti: ```text theme={null} tastiera wireless proteine in polvere stivali invernali per bambini ``` Usa gli URL dei prodotti o gli ASIN quando conosci già il catalogo: ```text theme={null} https://www.amazon.com/dp/B08... B08... ``` Per il Monitoraggio dei prezzi, gli ASIN o gli URL dei prodotti sono solitamente preferibili alla ripetizione delle ricerche per parola chiave. Per la Ricerca di mercato, le ricerche per parole chiave e categorie rivelano concorrenti e movimenti all'interno della categoria. ## Passaggio 2: raccogliere i dati dagli elenchi Le pagine di ricerca e di categoria sono utili per ottenere una visione ampia. Acquisisci: * Titolo del prodotto * URL del prodotto * ASIN, se disponibile * Prezzo * Valutazione * Numero di recensioni * URL dell'immagine * Indicatore di risultato sponsorizzato/organico, se visibile * Parola chiave di ricerca o categoria * Posizione del risultato * Timestamp La posizione del risultato è importante. La classifica di un prodotto per una parola chiave può contare quanto il suo prezzo. ## Passaggio 3: visitare le pagine di dettaglio prodotto Le pagine di dettaglio forniscono i campi necessari per analisi approfondite: * Marca * Elenchi puntati delle caratteristiche * Descrizione del prodotto * Tabella delle specifiche * Varianti * Indicatori relativi a venditore e logistica * Classifica Bestseller * Indicazioni su disponibilità o consegna * Set completo di immagini * Indicatori di coupon o promozioni Le pagine Amazon cambiano spesso in base a località, stato dell'account e marketplace. Conserva il dominio del marketplace, la regione di consegna e il timestamp dello scraping per poter interpretare in seguito le differenze. ## Passaggio 4: eseguire separatamente lo scraping delle recensioni L'estrazione delle recensioni richiede un flusso di lavoro dedicato. Ordinamento, impaginazione, lingua, filtri per stelle e regione possono modificare l'output. Campi utili delle recensioni: * Valutazione * Titolo della recensione * Testo della recensione * Data della recensione * Nome visualizzato del recensore * Indicatore di acquisto verificato * Numero di voti utili * Variante del prodotto * URL della recensione Per l'analisi del sentiment, raccogli un contesto sufficiente a non mescolare le varianti. Le recensioni relative a una specifica taglia, colore o confezione possono risultare fuorvianti se analizzate come se descrivessero l'intero prodotto. ## Sfide tecniche Lo scraping di Amazon incontra comunemente: * Layout dinamici e test A/B * Differenze regionali di prezzo e disponibilità * CAPTCHA e sistemi di rilevamento bot * Campi specifici delle varianti * Dati del venditore mancanti o nascosti * Limiti di impaginazione delle recensioni * Risultati sponsorizzati mescolati con quelli organici Adotta un ritmo prudente, il rendering in un browser reale quando necessario, una configurazione stabile di Proxy e fingerprint e una logica chiara per i nuovi tentativi. Per i flussi ricorrenti, l'Estrazione cloud e la suddivisione in attività secondarie aiutano a separare scoperta, aggiornamento dei dettagli e raccolta delle recensioni. ## Quando usare i modelli Usa un modello quando ti servono rapidamente campi Amazon comuni: dati degli elenchi per parola chiave, dettagli dei prodotti per ASIN o URL, elenchi filtrati per Prime o dati delle recensioni. I modelli di Octoparse, Apify e Bright Data riducono il lavoro di configurazione relativo a navigazione, mappatura dei campi, impaginazione e anti-blocco. Crea un flusso di lavoro personalizzato quando hai bisogno di logiche insolite per il marketplace, abbinamento personalizzato degli SKU, integrazione con cataloghi interni o avvisi altamente specifici. ## Note legali e relative alle politiche I dati Amazon possono riguardare venditori, recensori e regole del marketplace. Esegui lo scraping soltanto dei dati che sei autorizzato a usare, rispetta robots.txt e i termini applicabili, evita ove possibile dati personali o sensibili e preferisci API ufficiali o feed dei partner quando soddisfano il caso d'uso. Lo scraping di Amazon funziona al meglio con un obiettivo circoscritto: monitorare un catalogo, analizzare recensioni, seguire i concorrenti o studiare le tendenze di categoria. Un obiettivo ristretto riduce l'elenco dei campi e il carico dello scraping, rendendo l'output più affidabile.