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Taobao-Produktbewertungen

Öffentliche Taobao-Bewertungen für eine Produkt-SPU erfassen und den ursprünglichen Bewertungstext, Veröffentlichungszeiten und Shop-Kontext zurückgeben

Übersetzt · de-DEOriginaltext anzeigen

DatenerfassungE-commerce & RetailTaobaoReviews & Ratings
Entwickler
super_ig
Preise
Ab 0,03 $ / 20 Datensätze
Zuletzt aktualisiert
2026-10-13

Übersicht

Öffentliche Taobao-Produktbewertungen zeigen, wie Käufer Qualität, das Kauferlebnis und die tatsächlich gewählte SKU beschreiben. Diese Data App macht den öffentlichen Bewertungsbereich einer Taobao-Produkt-SPU zu einem konsistenten Satz von Datensätzen mit dem ursprünglichen Bewertungstext, Veröffentlichungszeiten, Shop- und Kategoriekontext sowie Erfassungszeitpunkten.

Das Ergebnis ist für wiederholbare Reputationsanalysen gedacht, nicht zum Scrollen einer Produktseite. Jede Bewertung behält den Originalwortlaut in den Kommentardaten und bleibt mit Produkt-SPU, SKU und Shop verknüpft, sodass Lob und Beschwerden über Erfassungsläufe hinweg mit denselben Feldern verglichen werden können.

Datenhinweise

Die Daten decken öffentlich sichtbare Taobao-Produktbewertungen für die angegebene Produkt-SPU zum Erfassungszeitpunkt ab und enden an der Bewertungs-Stichtagszeit. Jeder normale Datensatz wird über die Kommentar-ID identifiziert, wodurch Duplikate über erfasste Seiten entfernt werden. Private, gelöschte und sonst nicht öffentliche Bewertungen liegen außerhalb der Abdeckung.

Kommentardaten behalten die ursprüngliche Bewertung als Quelltext, einschließlich Käufer-Spitznamen, Bewertung, Fotos und Textkörper, sofern die Quelle sie so liefert. Kommentartyp, übergeordnete ID und SKU-ID sind Quellcodes, keine umgeschriebenen Bezeichnungen. Kommentarzeit, veröffentlicht am, erfasst am, erstellt am und aktualisiert am bewahren die Quellenzeitstempel ohne abgeleitete Zeitzone. Quell-Produkt-SPU und Keine Daten behalten das Erfassungsergebnis, wenn ein Produkt kein öffentliches Bewertungsergebnis hat.

So sehen die Ergebnisse aus

Jeder normale Datensatz steht für eine öffentlich sichtbare Bewertung des ausgewählten Taobao-Produkts.

Kommentar-IDGeschäfts-IDKommentartypVeröffentlicht amErfasst amSPU-ID
45a19df1788dadb35bc37062c6732310107611807264212026-08-22T16:45:002026-10-13T12:42:521076118072642
7c21b0ae9d4f18c06a5e2b91c8d03417107611807264212026-08-18T11:20:002026-10-13T12:42:521076118072642

Weitere Werte sind Kommentardaten, Shopname, Markenname, Kategoriepfad und Keine Daten.

Anwendungsfälle

  • Lesen Sie die Kommentardaten, um Qualitätsbeschwerden zu finden, und gruppieren Sie nach Kommentartyp.
  • Vergleichen Sie Veröffentlicht am mit Erfasst am, um zu sehen, wie aktuell die Bewertung erfasst wurde.
  • Teilen Sie Datensätze nach SPU-ID und Geschäfts-ID, wenn Sie mehr als ein erfasstes Produkt vergleichen.
  • Nutzen Sie Keine Daten mit Quell-Produkt-SPU, um ein leeres Angebot von einer fehlgeschlagenen Erfassung zu unterscheiden.

Anwendungsbereich & Grenzen

Jeder Lauf akzeptiert eine Taobao-Produkt-SPU, eine Bewertungs-Stichtagszeit und höchstens 1 bis 2000 öffentliche Bewertungen. Nur öffentlich sichtbare Taobao-Bewertungen sind abgedeckt.

  • Geeignet für
  • Wenn Sie öffentliche Taobao-Bewertungstexte, Veröffentlichungszeiten und Shop-Kontext für eine Produkt-SPU brauchen
  • Wenn Sie Kategorie, Marke und Erfassungszeitpunkte für Taobao-Reputationsanalysen brauchen
  • Nicht verwenden für
  • Wenn Sie Bewertungen von einem anderen Marktplatz als Taobao brauchen
  • Wenn Sie neu veröffentlichte Bewertungen in Echtzeit überwachen statt einer Erfassungsaufnahme brauchen
  • Wenn Sie private, gelöschte oder sonst nicht öffentliche Bewertungen brauchen

Fehlerbehandlung

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

  1. 1Wenn keine Bewertungen zurückkommen, prüfen Sie die Produkt-SPU und die Bewertungs-Stichtagszeit und nutzen Sie Keine Daten, um ein leeres Angebot von einem fehlgeschlagenen Auftrag zu unterscheiden
  2. 2Ein Teilerfolg gibt weiterhin die abgeschlossenen Bewertungen zurück; senden Sie nach Fehler oder Ablauf eine neue Erfassung
  3. 3Bei Authentifizierungsfehler, nicht passendem Aufgabenkontext oder Timeout prüfen Sie die Anmeldedaten in der Ausführungsumgebung und senden Sie eine neue Erfassung statt den alten Auftrag wiederzuverwenden
  4. 4Wenn das Übermittlungsergebnis unbekannt ist, vermeiden Sie sofortige erneute Übermittlungen, die doppelte Aufgaben erzeugen könnten

Eingabe

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

  • Produkt-SPUproduct_spuErforderlichstring
    Die Taobao-Produkt-SPU, deren öffentliche Bewertungen erfasst werden. Geben Sie eine Kennung mit 1 bis 512 Zeichen ein.
    Beispiel1071060010572
  • Maximale Anzahl zu erfassender Bewertungencomment_countErforderlichstring
    Die maximale Anzahl öffentlicher Bewertungen, die erfasst werden, von 1 bis 2000. Das Ergebnis überschreitet diese Zahl nicht und kann niedriger sein, wenn das Produkt vor der Stichtagszeit weniger Bewertungen hat.
    Beispiel1
  • Bewertungs-Stichtagszeitcutoff_timeErforderlichstring
    Unix-Millisekunden-Zeitstempel als 10- bis 13-stellige Zeichenfolge. Die Erfassung stoppt, wenn diese Kommentarzeit erreicht ist. Dieser Wert ist erforderlich.
    Beispiel1791789622000

Ausgabe

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

  • Quell-APIapistring
    Der auf dem Bewertungsdatensatz geführte Quell-API-Name
  • Geschäfts-IDbiz_idstring
    Die Geschäftskennung, die den Bewertungsdatensatz mit dem erfassten Produkt verknüpft
    Beispiel1076118072642
  • Marken-IDbrand_idstring
    Die mit dem bewerteten Produkt verknüpfte Markenkennung
  • Markennamebrand_namestring
    Der mit dem bewerteten Produkt verknüpfte Markenname

Beispieldaten

Aus output.schema erzeugt. Felder ohne Beispielwert verwenden strukturelle Platzhalter.

output.example
{
  "api": "<api>",
  "biz_id": "1076118072642",
  "brand_id": "<brand_id>",
  "brand_name": "<brand_name>",
  "cat_id": "<cat_id>",
  "cat_name": "<cat_name>",
  "cat_path": "<cat_path>",
  "comment_data": "{\"auctionSku\": \"净含量:60g[【专攻脂肪粒⭐轻度适用】]\", \"avatar\": \"https://gw.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01YXMxVW1ng5k8sZ6L3_!!6000000005118-0-tps-160-160.jpg_Q75.jpg_.webp\", \"commentTime\": null, \"comment_id\": null, \"comment_text\": null, \"comment_time\": null, \"content\": null, \"days\": null, \"displayUserNick\": \"t***0\", \"fullUserNick\": null, \"id\": \"45a19df1788dadb35bc37062c6732310\", \"likeCount\": \"1\", \"originCommentContent\": null, \"originCommentTime\": null, \"originCommentUser\": null, \"pics\": [\"//img.alicdn.com/imgextra/i3/4611686018427383849/O1CN01HJNU3xUTNeB2I0G4_!!4611686018427383849-0-rate.jpg_40x40.jpg\", \"//img.alicdn.com/imgextra/i2/4611686018427387741/O1CN01JubAws7NS4H2I0G4_!!4611686018427387741-0-rate.jpg_40x40.jpg\"], \"rate\": \"1\", \"rateContent\": \"眼下和眼皮上长了好几颗脂肪粒，化妆的时候卡粉卡得特别厉害，粉底一涂上去就1块1块的，用这个眼霜重点涂了颗粒的位置，每天早晚坚持，大概2周颗粒就小了，摸上去平了很多，化妆也顺畅了，第2盒半价果断又囤了2盒\", \"rateDate\": \"2026-08-22 16:45:00\", \"sku_id\": null, \"videoList\": []}",
  "comment_id": "45a19df1788dadb35bc37062c6732310",
  "comment_time": "2026-08-22T16:45:00",
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  "created_at": "{\"$numberLong\":\"1791866572389\"}",
  "insert_timestamp": "<insert_timestamp>",
  "no_data": false,
  "old_comment_id": "2832491419252369",
  "order_id": "<order_id>",
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  "product_title": "<product_title>",
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  "updated_at": "{\"$numberLong\":\"1791866640634\"}"
}

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. Diese App läuft asynchron und kann zwischendurch abgebrochen werden: Nach dem Abbruch stoppt der Lauf. Bereits gelieferte Datensätze bleiben erhalten und werden abgerechnet.

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
{
  "mcpServers": {
    "octoparse_datahub": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=super_ig/taobao-comment",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
Meine API Keys anzeigen →

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

Eine Bewertungserfassung übermitteln

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

0,0001 $/ Lauf
Eine Bewertung zurückgeben

Berechnet nach der Anzahl der erfolgreich zurückgegebenen Datensätze. Fehlgeschlagene Läufe werden nicht berechnet. Abgerechnet in Einheiten von 20 Datensätze; jede angefangene Einheit wird auf 20 Datensätze aufgerundet.

0,03 $/ 20 Datensätze

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
Ab 0,03 $ / 20 Datensätze