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Amazonは価値が高く、同時に難易度も高いECデータソースです。商品ページには価格、seller、review、variant、rank、画像、specが含まれますが、ページは動的で、地域差があり、強い監視もあります。 最初に決めるべきことは、どのページ種別が必要かです。検索結果、商品詳細、レビューは別workflowとして扱います。 Octoparse、Apify、Bright DataのAmazon系テンプレートも、多くは一覧、詳細、レビューを分けています。これはAmazonのページ構造に合っています。

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入力の選び方

市場調査ならkeywordやcategoryから始めます。価格監視や既存catalogの更新ならASINや商品URLが安定します。

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一覧データ

検索/カテゴリページでは、title、URL、ASIN、price、rating、review count、image、sponsored/organic、keyword/category、result position、timestampを集めます。順位は価格と同じくらい重要な分析軸になります。

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商品詳細

詳細ページでは、brand、feature bullets、description、spec table、variant、seller、fulfillment、best-seller rank、stock/delivery hint、image setを取得します。価格や在庫は配送地域やmarketplace domainで変わるため、regionと取得日時を残します。

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レビュー

レビューは別workflowにします。sort order、star filter、language、paginationで結果が変わるためです。rating、title、text、date、reviewer、verified purchase、helpful count、variant、review URLを保存します。

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技術上の課題

Amazonでは、A/B test、地域差、CAPTCHA、bot detection、variant固有フィールド、review pagination、sponsored result混在が起こります。慎重なペース、実ブラウザ、安定したproxy/fingerprint、retry logic、cloud subtask分割が重要です。

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テンプレートを使う場面

一般的なAmazonフィールドを早く取りたい場合はテンプレートが有効です。listing、product detail、Prime listing、review scrapingなどは定番です。独自SKU照合、社内catalog連携、特殊なalert logicが必要ならcustom workflowを組みます。 Amazonデータにはsellerやreviewer、marketplace ruleが絡みます。robots.txt、利用規約、個人情報、公式API/partner feedの有無を確認し、目的を絞って軽い収集にします。