Walmart Data Extractor

📌 Was ist Walmart Datenextraktor?

Walmart ist ein großer US-Einzelhandelsmarktplatz, auf dem Käufer Produkte, Preise, Verkäufer, Verfügbarkeit, Bewertungen und Kundenfeedback vergleichen. Walmart Datenextraktor ist ein einsatzbereiter Walmart-Produkt-Scraper, der Produkt- und Bewertungsdaten von Walmart-US-Produktseiten, Listenseiten, Suchseiten, Artikel-IDs oder Suchbegriffen sammelt. Er liefert Produktidentität, Preis, Lagerstatus, Verkäufer, Kategorie, Marke, Bewertung und Bewertungstext in einer konsistenten Zeilenstruktur für Produktforschung, Preisüberwachung, Sortimentsanalyse und Kundenfeedback-Workflows.

💰 Preisgestaltung

Walmart Datenextraktor berechnet nach Ausgabezeilen. Der Preis beträgt 1,00 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Free- und Standard-Nutzer, 0,80 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Professional-Nutzer und 0,60 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Enterprise-Nutzer.

📦 Ausgabedaten

Walmart Datenextraktor erstellt eine Produktzeile für jeden gefundenen Artikel. Wenn die Bewertungssammlung aktiviert ist, erstellt er auch separate Bewertungszeilen und kopiert den zugehörigen Produktkontext in jede Bewertungszeile. Das Feld itemType unterscheidet Product-Zeilen von Review-Zeilen, während usItemId und productUrl beide Zeilentypen mit demselben Walmart-Artikel verknüpft halten.

Walmart Datenextraktor liefert diese Felder:

• itemType: Kennzeichnet die Zeile als Produkt oder Bewertung.
• availability: Zeigt den Verfügbarkeitsstatus des Produkts.
• priceInfo.price: Enthält den angezeigten Produktpreis.
• name: Enthält den Produktnamen.
• averageRating: Enthält die durchschnittliche Kundenbewertung des Produkts.
• sellerName: Enthält den angezeigten Verkäufernamen.
• productUrl: Enthält die normalisierte Walmart-Produkt-URL.
• usItemId: Enthält die Walmart-US-Artikel-ID.
• category: Enthält die Produktkategorie oder den Breadcrumb-Pfad, falls verfügbar.
• brand: Enthält die Produktmarke, falls verfügbar.
• rating: Enthält die individuelle Bewertungsnote in Bewertungszeilen.
• title: Enthält den individuellen Bewertungstitel in Bewertungszeilen.
• text: Enthält den individuellen Bewertungstext in Bewertungszeilen.

Produktzeile

{
  "itemType": "Product",
  "availability": "IN_STOCK",
  "priceInfo.price": "$2.84",
  "name": "Great Value Whole Vitamin D Milk, Gallon",
  "averageRating": "4.6",
  "sellerName": "Walmart.com",
  "productUrl": "https://walmart.com/ip/Great-Value-Whole-Vitamin-D-Milk-Gallon-Plastic-Jug-128-Fl-Oz/10450114",
  "usItemId": "10450114",
  "category": "Food > Dairy & Eggs > Milk > Dairy Milk > Whole Milk",
  "brand": "Great Value",
  "rating": "",
  "title": "",
  "text": ""
}

Bewertungszeile

{
  "itemType": "Review",
  "availability": "IN_STOCK",
  "priceInfo.price": "$2.84",
  "name": "Great Value Whole Vitamin D Milk, Gallon",
  "averageRating": "4.6",
  "sellerName": "Walmart.com",
  "productUrl": "https://walmart.com/ip/Great-Value-Whole-Vitamin-D-Milk-Gallon-Plastic-Jug-128-Fl-Oz/10450114",
  "usItemId": "10450114",
  "category": "Food > Dairy & Eggs > Milk > Dairy Milk > Whole Milk",
  "brand": "Great Value",
  "rating": "5",
  "title": "My Milky Experience",
  "text": "I have been buying great value brand milk from Walmart now for over 20yrs and I have never once gotten a gallon that I did not finish or could not finish because of the quality in the product or packaging. I am a lifelong purchaser of this product for sure at least as long as I can swallow and get it down I am forever loyal 100% to this  Milk."
}

🎯 Anwendungsfälle

• Preise und Verfügbarkeit überwachen: Verfolgen Sie priceInfo.price und availability für dieselbe usItemId über geplante Exporte hinweg.
• Verkäufer und Sortimente vergleichen: Verwenden Sie sellerName, brand, category und productUrl, um zu vergleichen, welche Produkte und Verkäufer in ausgewählten Walmart-Suchen oder -Kategorien erscheinen.
• Produktnachfragesignale recherchieren: Kombinieren Sie averageRating, brand, category und Produktidentitätsfelder, um Produktforschungs-Datensätze zu organisieren.
• Kundenfeedback analysieren: Filtern Sie Zeilen, bei denen itemType gleich Review ist, und analysieren Sie dann rating, title und text, während die zugehörige usItemId und der Produktkontext erhalten bleiben.
• Produktkataloge anreichern: Verknüpfen Sie name, brand, category, usItemId, productUrl, Preis, Verkäufer und Verfügbarkeit mit internen Produktdatensätzen.

🐙 Warum Octoparse

• Einsatzbereiter Walmart-Workflow: Walmart Datenextraktor verarbeitet Walmart-US-Produkt-, Listen- und Such-URLs, Artikel-IDs und stichwortbasierte Erkennung, ohne dass Nutzer einen neuen Scraper erstellen müssen.
• Flexibler Sammelumfang: Separate Steuerelemente legen Listen- oder Suchpaginierung, Bewertungssammlung und Bewertungspaginierung für jedes Produkt fest.
• Analysebereite Ergebnisse: Produkt- und Bewertungszeilen teilen sich dieselben 13 Felder, was das Filtern, Verknüpfen, Deduplizieren und Exportieren des Datensatzes erleichtert.
• Cloud-Ausführung: Walmart Datenextraktor läuft in Octoparse Cloud, sodass die Sammlung nicht davon abhängt, einen lokalen Computer laufen zu lassen.
• Wiederverwendbare Webdatenplattform: Octoparse kombiniert eine Galerie von über 680 gepflegten, einsatzbereiten Scrapern, visuelle Point-and-Click-Erstellung in Octoparse Desktop, Cloud-Ausführungsinfrastruktur und eine Open Platform. Bestehende Vorlagen und Aufgaben können über unterstützte API- und MCP-Workflows ausgeführt und dann für Tabellenkalkulationen, Dashboards, Datenbanken und nachgelagerte KI-Analysen exportiert werden.

📝 Eingabe

• Walmart-URLs oder Artikel-IDs (MainKeys): Geben Sie mindestens eine Walmart-US-Produktdetail-URL, Listen-URL, Such-URL oder eine bloße Artikel-ID ein. Dieses Feld ist erforderlich und akzeptiert mehrere Einträge.
• Suchbegriffe (SearchKeys): Geben Sie optionale Walmart-Suchbegriffe ein. Mehrere Suchbegriffe werden unterstützt; daraus gefundene Produkte werden demselben Lauf hinzugefügt.
• Bewertungen sammeln (includeReviews): Wählen Sie, ob einzelne Bewertungszeilen erstellt werden. Die Bewertungssammlung ist standardmäßig aktiviert.
• Listen-/Suchseiten (pageSize): Legen Sie die Anzahl der Listen- oder Suchergebnisseiten fest, die für jede Listen- oder Suchbegriffseingabe gesammelt werden sollen. Leer lassen, um bis zu einem natürlichen Stopp fortzufahren, vorbehaltlich der Sicherheitsgrenze der Vorlage von 100 Seiten.
• Bewertungsseiten pro Produkt (reviewPageSize): Legen Sie die Anzahl der Bewertungslistenseiten fest, die für jedes Produkt gesammelt werden sollen. Leer lassen, um bis zu einem natürlichen Stopp fortzufahren, vorbehaltlich der Sicherheitsgrenze der Vorlage von 100 Seiten pro Produkt.

{
  "walmart_URLs_or_Item_IDs": [
    "https://www.octoparse.com"
  ],
  "search_Keywords": [
    "keyword1",
    "keyword2"
  ],
  "collect_Reviews": "true",
  "listing/Search_Pages": 1,
  "review_Pages_per_Product": 1
}

[
  {
    "availability": "IN_STOCK",
    "averageRating": "4.4",
    "brand": "Mainstays",
    "category": "Home > Bedding > Bed Pillows > Side Sleeper Pillows",
    "itemType": "Product",
    "name": "(2 pack) Mainstays Comfort Complete Bed Pillow, Standard/Queen",
    "priceInfo.price": "$6.88",
    "productUrl": "https://walmart.com/ip/2-pack-Mainstays-Comfort-Complete-Bed-Pillow-Standard-Queen/3086199839",
    "rating": "",
    "sellerName": "Walmart.com",
    "text": "",
    "title": "",
    "usItemId": "3086199839"
  }
]

🚀 Verwendung

1. Öffnen Sie Walmart Datenextraktor und klicken Sie auf Testen.
2. Geben Sie eine oder mehrere Walmart-US-URLs oder Artikel-IDs in Walmart-URLs oder Artikel-IDs (MainKeys) ein und fügen Sie dann optionale Werte in Suchbegriffe (SearchKeys) hinzu.
3. Wählen Sie, ob Bewertungen gesammelt werden sollen, und legen Sie die beiden Seitenzahl-Steuerelemente fest, wenn Sie einen begrenzten Lauf wünschen.
4. Starten Sie die Aufgabe in Octoparse Cloud.
5. Überprüfen Sie Product- und Review-Zeilen in der Datenvorschau und exportieren Sie dann die Ergebnisse im benötigten Format.

⚠️ Einschränkungen

• Walmart Datenextraktor zielt auf den US-Marktplatz unter www.walmart.com ab; er wechselt nicht zu anderen Walmart-Länderseiten.
• Walmart Datenextraktor stoppt die Listen- oder Suchpaginierung nach 100 Seiten pro Eingabe, selbst wenn Listen-/Suchseiten (pageSize) leer ist oder über diesem Limit festgelegt wurde.
• Walmart Datenextraktor stoppt die Bewertungspaginierung nach 100 Seiten pro Produkt, selbst wenn Bewertungsseiten pro Produkt (reviewPageSize) leer ist oder über diesem Limit festgelegt wurde.
• Walmart Datenextraktor lässt leere Bewertungshüllen und reine Bewertungseinträge ohne Bewertungstitel oder -text aus.

💡 Tipps

• Beginnen Sie mit einer bekannten Walmart-Produkt-URL und einem kleinen Wert für Bewertungsseiten, bestätigen Sie dann die Produkt- und Bewertungszeilen, bevor Sie den Batch erweitern.
• Verwenden Sie usItemId als stabilen Produktschlüssel und itemType, um Produktzeilen nach dem Export von Bewertungszeilen zu trennen.
• Legen Sie explizite Seitenwerte für wiederholbare geplante Läufe fest; wenn eines der Seiten-Steuerelemente leer bleibt, kann ein größerer Datensatz entstehen, wenn sich die Ergebnisanzahl von Walmart ändert.
• Deduplizieren Sie wiederholte Produkte nach usItemId, wenn URLs, Listenseiten und Suchbegriffe denselben Walmart-Artikel finden können.

❓ FAQ

Kann Walmart Datenextraktor sowohl Produktdetails als auch Kundenbewertungen sammeln?

Ja. Walmart Datenextraktor erstellt Produktzeilen mit Feldern wie priceInfo.price, availability, sellerName und averageRating; wenn Bewertungen sammeln (includeReviews) aktiviert ist, erstellt er auch Bewertungszeilen mit rating, title und text.

Kann Walmart Datenextraktor sowohl von Suchbegriffen als auch von Walmart-URLs ausgehen?

Ja. Walmart Datenextraktor akzeptiert Walmart-US-Produkt-, Listen- oder Such-URLs sowie bloße Artikel-IDs in Walmart-URLs oder Artikel-IDs (MainKeys) und akzeptiert zusätzliche Suchbegriffe in Suchbegriffe (SearchKeys). Das aktuelle Formular erfordert weiterhin mindestens einen Wert in Walmart-URLs oder Artikel-IDs (MainKeys).

Wie hält Walmart Datenextraktor Bewertungen mit Produkten verknüpft?

Walmart Datenextraktor kopiert usItemId, productUrl, Produktname, Verkäufer, Preis, Verfügbarkeit, Kategorie, Marke und durchschnittliche Bewertung in jede Review-Zeile, sodass exportierte Bewertungen ihren Produktkontext behalten.

Kann ich von Walmart Datenextraktor gesammelte Daten planen und exportieren?

Ja. Walmart Datenextraktor läuft in Octoparse Cloud und kann mit unterstützten Octoparse-Planungs- und Exportworkflows verwendet werden. Verfügbare Zeitpläne, Formate und API-Zugriff hängen vom Octoparse-Plan des Nutzers und den aktivierten Plattformfunktionen ab.

Wie viel kostet Walmart Datenextraktor?

Walmart Datenextraktor kostet 1,00 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Free- und Standard-Nutzer, 0,80 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Professional-Nutzer und 0,60 $ pro 1.000 Ausgabezeilen für Enterprise-Nutzer.

🔗 Verwandte Vorlagen

• Target Product Details Scraper — Sammelt Produktnamen, Beschreibungen, Preise, Einzelpreise, Kategorien und Bilder von Target-Produkt-URLs für einen angrenzenden US-Einzelhandelsdatensatz.
• Amazon Details Scraper — Sammelt ein breiteres Amazon-Produktdetailschema von URLs oder ASINs über unterstützte Marktplätze für händlerübergreifende Produktforschung.
• Google Shopping Price Monitor (by Keyword) — Verfolgen Sie Shopping-Ergebnisse nach Suchbegriff, wenn der Workflow eine geschäftsübergreifende Preisermittlung statt reiner Walmart-Produkt- und Bewertungszeilen benötigt.