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Amazon-US-Rezensionen

Erfasst öffentliche Amazon-US-Rezensionen, Bewertungen, Reviewer-Details, Produktvarianten und Veröffentlichungszeiten für ein Produkt

Übersetzt · de-DEOriginaltext anzeigen

Übersicht

Öffentliche Amazon-US-Rezensionen zeigen, wie Käufer Passform, Qualität und Enttäuschung in eigenen Worten beschreiben. Diese Data App macht den öffentlichen Rezensionsbereich eines US-Marktplatzprodukts zu einem einheitlichen Datensatz aus Titeln, Text, Sternebewertungen, Kaufbestätigung, Reviewer-Details, Produktvarianten und Veröffentlichungszeiten.

Das Ergebnis ist für wiederholbare Reputationsanalysen gedacht, nicht für das Scrollen von Rezensionsseiten. Jede Rezension behält den Originalwortlaut und bleibt mit der gewählten Variante verbunden, sodass Lob und Kritik über Styles, Größen und Erfassungsläufe mit denselben Feldern verglichen werden können.

Datenhinweise

Die Daten umfassen öffentlich sichtbare Amazon-US-Rezensionen für die angegebene Produktkennung zum Erfassungszeitpunkt. Jeder normale Datensatz wird über die Kommentar-ID identifiziert, wodurch Duplikate über erfasste Seiten entfernt werden. Gelöschte, eingeklappte, eingeschränkte und nicht öffentliche Rezensionen liegen außerhalb der Abdeckung.

Bewertung, Hilfreich-Text, Verifizierter Kauf, Nutzerdetails und Variante sind Momentaufnahmen und können sich nach der Erfassung ändern. Zählwerte, Typcodes, Verkaufsattribute, Variantenattribute, Bilderliste und Videoliste bleiben in der Quelltextform erhalten. Veröffentlicht am, Erfasst am, Erstellt am und Aktualisiert am bewahren die Quellzeitstempel ohne abgeleitete Zeitzone. Quellprodukt-ID und Keine Daten halten das Erfassungsergebnis fest, wenn ein Produkt kein öffentliches Rezensionsergebnis hat. Rohdaten behalten die ursprüngliche Erfassungsnutzlast zur späteren Nachverfolgung.

So sehen die Ergebnisse aus

Jeder normale Datensatz steht für eine öffentlich sichtbare Rezension des ausgewählten Amazon-US-Produkts.

Kommentar-IDProdukt-SKUBewertungKommentartitelKommentartextVeröffentlicht am
RFJZH3REQNB1GB0DJVKP82L2No supportThis hurts your feet so badly. Not worth it.2025-12-06T00:00:00
R3H2N9K6M4P8QB0DJVKP82L5True to sizeComfortable for all-day wear.2026-01-18T00:00:00

Weitere Werte sind Benutzername, Verifizierter Kauf, Variante, Bilderliste und Videoliste sowie Rohdaten.

Anwendungsfälle

  • Rezensionen nach Bewertung teilen und Kommentartitel sowie Kommentartext lesen, um Probleme mit niedriger Bewertung zu finden.
  • Kommentartext nach Variante gruppieren, um stil- oder größenbezogene Erfahrungen zu trennen.
  • Verifizierter Kauf mit Benutzername und Kommentartext vergleichen, um das Gewicht einer Rezension einzuschätzen.
  • Kommentar-ID nach Veröffentlicht am zählen, um zu sehen, wie sich der Feedback-Mix verändert hat.

Anwendungsbereich & Grenzen

Jeder Lauf nimmt eine Amazon-US-Produkt-ID und eine erwartete Rezensionsanzahl von 1 bis 100 entgegen. Ergebnisse werden in vollständigen 10er-Chargen zurückgegeben, die tatsächliche Anzahl kann daher aufgerundet werden. Es sind nur öffentlich sichtbare Amazon-US-Rezensionen abgedeckt.

  • Geeignet für
  • Wenn Sie öffentliche Rezensionstexte, Titel und Sternebewertungen für ein Amazon-US-Produkt benötigen
  • Wenn Sie Kaufbestätigung, Reviewer-Details, Produktvarianten und Veröffentlichungszeiten für Reputationsanalysen benötigen
  • Nicht verwenden für
  • Wenn Sie Rezensionen eines anderen Amazon-Marktplatzes als der US-Site benötigen
  • Wenn Sie eine Echtzeitüberwachung neuer Rezensionen statt einer Erfassungsaufnahme benötigen
  • Wenn Sie gelöschte, eingeklappte, eingeschränkte oder nicht öffentliche Rezensionen benötigen

Fehlerbehandlung

Vom Autor deklariertes Fehler- und Wiederholungsverhalten. Wir empfehlen, es bei der Integration in Ihren System-Prompt aufzunehmen.

  1. 1Wenn keine Rezensionen zurückkommen, prüfen Sie die Produkt-ID, die optionale Cutoff-Zeit und die öffentliche Sichtbarkeit
  2. 2Versuchen Sie es später erneut nach Ratenbegrenzung, vorübergehender Nichtverfügbarkeit oder einem Timeout
  3. 3Wenn das Übermittlungsergebnis unbekannt ist, vermeiden Sie sofortige erneute Übermittlungen, die doppelte Aufgaben erzeugen könnten
  4. 4Bei fehlgeschlagener Authentifizierung prüfen Sie den im Ausführungsumfeld konfigurierten API-Schlüssel
  5. 5Wenn der Aufgabenkontext nicht passt oder die Aufgabe abgelaufen ist, senden Sie eine neue Erfassung statt dieselbe Aufgabe zu wiederholen
  6. 6Ein Teilerfolg gibt die abgeschlossenen Rezensionen zurück; die tatsächliche Anzahl kann nach der Chargenaufrundung weiterhin von der Erwartung abweichen

Eingabe

Parameter, die zum Aufruf dieser App erforderlich sind, generiert aus dem input.schema in der manifest.json.

FeldFachlicher NameTypErforderlichStandardEnum / EinschränkungenBeispielBeschreibung
product_idProdukt-IDstringJa——B0DJVKP82L-USDie Amazon-US-Produktkennung, deren öffentliche Rezensionen erfasst werden. Geben Sie eine 10-stellige ASIN plus das Suffix -US ein, zum Beispiel B0DJVKP82L-US.
comment_countErwartete RezensionsanzahlstringJa——1Die erwartete Anzahl zu erfassender Rezensionen, von 1 bis 100. Ergebnisse werden in vollständigen 10er-Chargen zurückgegeben und abgerechnet, daher kann die tatsächliche Anzahl aufgerundet werden, und weniger als 10 Rezensionen zählen trotzdem als eine Charge.
end_timeRezensions-Cutoff-ZeitstringNein———Erfasst nur Rezensionen mit einem Quellzeitstempel an oder vor diesem Zeitpunkt im Format yyyy-MM-dd HH:mm:ss. Wird das Feld weggelassen, entscheidet das System über den Cutoff; geben Sie ihn an, wenn Sie einen festen Endzeitpunkt brauchen.

Ausgabe

Feldstruktur eines einzelnen Datensatzes, generiert aus dem output.schema in der manifest.json.

FeldFachlicher NameTypBeispielBeschreibung
biz_idGeschäfts-IDstringB0DJVKP82L-USDie Geschäfts-ID, die den Rezensionsdatensatz mit dem erfassten Produkt verknüpft
comment_countKommentaranzahlstring1Der im Quelldatensatz enthaltene Text zur Rezensionsanzahl
comment_countryRezensionslandstringUSDer Länder- oder Regionalcode der Rezension
comment_idKommentar-IDstringRFJZH3REQNB1GDie stabile eindeutige Kennung der Amazon-US-Rezension
comment_textKommentartextstringThis hurts your feet so badly. Not worth it.Der von der Käuferin oder dem Käufer veröffentlichte Rezensionstext
comment_titleKommentartitelstringNo supportDer von der Käuferin oder dem Käufer veröffentlichte Rezensionstitel
comment_typeKommentartypstring1Der Quellcode, der den Rezensionstyp kennzeichnet
countryLändercodestringUSDer im Rezensionsdatensatz enthaltene Länder- oder Regionalcode
crawl_timeErfasst amstring2026-09-15T12:31:27Der ursprüngliche Zeitstempel der Erfassung der Rezension
created_atErstellt amstring1789446687483Die Erstellungszeit des Datensatzes als Millisekunden-Zeitstempelzeichenfolge
helpful_textHilfreich-Textstring—Der Anzeigetext zum Hilfreich-Feedback der Rezension
image_url_listBilderlistestring—Die Bild-URL-Liste der Rezension in der Quelltextform
origin_comment_idUrsprüngliche Kommentar-IDstringRFJZH3REQNB1GDie ursprüngliche Kennung der Quellrezension
origin_sku_idUrsprüngliche SKUstringB0DJVKP82LDie ursprüngliche SKU oder ASIN des rezensierten Produkts
parent_comment_idEltern-Kommentar-IDstring0Die Kennung der übergeordneten Rezension, wenn dieser Datensatz eine Antwort ist
product_original_asinUrsprüngliche ASINstringB0DJVKP82LDie ursprüngliche ASIN des rezensierten Produkts
product_titleProdukttitelstringSam Edelman Women's Gala Flat SandalDer Produkttitel der zugehörigen Produktseite
publish_timeVeröffentlicht amstring2025-12-06T00:00:00Der ursprüngliche Zeitstempel der Veröffentlichung der Rezension
rating_scoreBewertungstring2Der Text der Sternbewertung in der Rezension
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Integration

Diese App kann über MCP, API, SDK oder Dateiexport integriert werden — alle Kanäle teilen sich dieselben Fähigkeiten und Preise. Jede Anfrage authentifiziert sich über den Authorization: Bearer-Header mit einem API Key (langlebig, in der Data Hub Konsole erstellt); MCP-Clients können sich zusätzlich per OAuth ohne Key anmelden. Weitere Optionen wie CLI und Skill sind in Vorbereitung.

Über das MCP (Model Context Protocol) können Sie diese App direkt aus KI-Clients wie Claude und Cursor aufrufen. Wählen Sie Ihren Client und den Authentifizierungsmodus und kopieren Sie dann die Konfiguration unten.

Client-Konfiguration

Ersetzen Sie den Wert nach Bearer durch Ihren langlebigen API Key. Funktioniert in jedem Client, in CI und in Headless-Umgebungen.

mcpServers config
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  "mcpServers": {
    "meme_today__amazon-comment-us": {
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      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=meme_today/amazon-comment-us",
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    }
  }
}

Lassen Sie die KI die Einrichtung übernehmen

Sie möchten Konfigurationen nicht von Hand bearbeiten? Kopieren Sie den Installations-Prompt und fügen Sie ihn in einen beliebigen KI-Client ein — er schließt die Einrichtung auf seine eigene Weise ab. (Der Prompt weist die KI an, Ihren API Key bei Ihnen zu erfragen, damit Zugangsdaten nie im Chatverlauf oder in geteilten Konfigurationen landen.)

detail.access.mcp.composeHint

Preise

10 zurückgegebene Rezensionen

Berechnet nach der Anzahl der erfolgreich zurückgegebenen Datensätze. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet. Abgerechnet in Einheiten von 10 Datensatz; jede angefangene Einheit wird auf 10 Datensatz aufgerundet.

0,004 $/ 10 Datensatz
Per task submitted

Wird pro übermitteltem Lauf einmal berechnet, unabhängig davon, wie viele Datensätze zurückgegeben werden.

0,0001 $/ Lauf

Mehrere Abrechnungsereignisse werden unabhängig voneinander kumuliert. Details siehe jeweilige Position. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet.

Credits ansehen

Jetzt ausprobieren

Füllen Sie die Parameter aus und starten Sie — die Ergebnisse stammen aus einem echten Aufruf.

Beispiel
Parameter werden vor dem Absenden gegen input.schema validiert
Bitte füllen Sie zuerst die Pflichtparameter aus
Ab 0,004 $ / 10 Datensatz