概览
Amazon 美国站评论把单个商品公开评论区里的买家反馈整理成明细,保留评论标题、正文、评分、购买验证、用户、商品变体与发布时间,适合作为商品口碑分析底表。
它按评论编号去重,让分散在页面中的反馈可以直接筛选、分组和比较,同时保留原始数据文本供进一步追溯。
数据说明
评论来自 Amazon 美国站公开评论区,同一评论编号只出现一次,可按最新或热门顺序采集。标题、正文、评分、购买验证、用户名称和变体信息均为采集时快照。采集截止口径按美国太平洋时间计算;发布时间保留来源文本。已删除、折叠、需额外权限或未公开的评论不在结果中。
结果长什么样
每条记录代表一条商品评论:
| 评论编号 | 商品SKU | 评论评分 | 评论标题 | 评论正文 | 发布时间 |
|---|---|---|---|---|---|
| RFJZH3REQNB1G | B0DJVKP82L | 2 | No support | This hurts your feet so badly. Not worth it. | 2025-12-06T00:00:00 |
| R2K8Q7M4N6P9A1 | B0DJVKP82L | 5 | Comfortable | Comfortable for long walks. | 2026-01-18T00:00:00 |
另有用户名称、购买验证、商品变体、图片、视频和原始数据等字段。
应用场景
- 做口碑体检时,按「评论评分」分档,再结合「评论正文」定位低分问题。
- 提炼卖点时,归纳「评论标题」「评论正文」高频词,并用「商品变体」区分不同款式体验。
- 判断可信度时,对比「购买验证」「用户名称」与「评论正文」,观察已验证买家的反馈。
- 观察变化时,按「发布时间」分组并对「评论编号」计数,比较各时段反馈结构。
适用边界
单次仅支持 1 个 Amazon 美国站商品,最多返回 1000 条公开可见评论;可按关键词、星级、购买验证、图片视频和变体范围缩小结果;不包含已删除、折叠或非公开评论。
- 适合用于
- 需要获取单个 Amazon 美国站商品的公开评论明细时
- 需要分析评论评分、正文、购买验证、用户与商品变体信息时
- 需要按关键词、星级、购买验证、图片视频或变体范围筛选美国站评论时
- 不要用于
- 需要其他国家站点的评论时——本应用仅覆盖美国站
- 需要实时监控新评论时——本应用返回一次采集结果快照
失败处理
开发者声明的失败与重试处理方式,接入时建议一并写进系统提示词。
- 1提交状态未知时会继续等待;超过一小时仍未完成则按超时处理,可用原商品标识重新提交
- 2鉴权失败、任务上下文不匹配或任务过期时不可原样重试,需修正凭证或重新提交
- 3返回无数据标记时,先核对商品标识、评论截止时间、筛选条件与评论公开可见性
- 4部分成功时返回已完成的评论,实际条数可能少于请求数量
输入参数
调用本 App 需要传入的参数,与 manifest.json 的 input.schema 同源。
- 商品标识
product_item必填string要采集评论的 Amazon 美国站商品标识,由 10 位 ASIN 和 -US 后缀组成,例如 B0DJVKP82L-US示例B0DJVKP82L-US - 采集数量
crawl_count必填string期望采集的评论条数,填写 1 至 1000 的整数文本;实际返回可能少于该数量示例1 - 评论截止时间
end_time选填string只采集美国太平洋时间不晚于该时刻的评论,格式为 yyyy-MM-dd HH:mm:ss;不填则采集到任务提交时为止 - 评论关键词
comment_keyword选填string可选筛选:只保留评论标题或正文包含该词的评论。不填则不按关键词筛选。 - 评论排序
comment_sort选填string(enum)可选筛选:决定评论的采集顺序。默认 recent,recent 为最新,top 为热门。可选值最新recent热门top默认值recent - 评论者范围
reviewer_scope选填string(enum)可选筛选:限定纳入结果的评论者。默认 all,all 为全部评论者,verified 为仅已购买者。可选值全部all仅购买者verified默认值all - 星级筛选
star_filter选填string(enum)可选筛选:只采集指定星级的评论。默认 all,all 为全部星级,1 到 5 分别对应 1 星到 5 星。可选值全部all1星12星23星34星45星5默认值all - 变体范围
variant_scope选填string(enum)可选筛选:决定采集当前商品还是同一商品的全部变体评论。默认 current,current 为当前商品,all 为全部变体。可选值当前商品current全部变体all默认值current - 媒体筛选
media_filter选填string(enum)可选筛选:决定是否只采集带图片或视频的评论。默认 all,all 为全部评论,media 为仅含图片或视频的评论。可选值全部all仅图视频media默认值all
输出数据
单条记录的字段结构,与 manifest.json 的 output.schema 同源。
- 业务编号
biz_idstring评论记录关联的业务编号示例B0DJVKP82L-US - 评论数
comment_countstring评论记录展示的评论数量文本示例1 - 评论国家
comment_countrystring评论所属国家或地区代码示例US - 评论编号
comment_idstring评论在 Amazon 美国站的稳定唯一标识示例RFJZH3REQNB1G
示例数据
以下示例按 output.schema 生成;未提供示例值的字段使用结构占位符。
{
"biz_id": "B0DJVKP82L-US",
"comment_count": "1",
"comment_country": "US",
"comment_id": "RFJZH3REQNB1G",
"comment_text": "This hurts your feet so badly. Not worth it.",
"comment_title": "No support",
"comment_type": "1",
"country": "US",
"crawl_time": "2026-09-15T12:31:27",
"created_at": "1789446687483",
"helpful_text": "<helpful_text>",
"image_url_list": "<image_url_list>",
"origin_comment_id": "RFJZH3REQNB1G",
"origin_sku_id": "B0DJVKP82L",
"parent_comment_id": "0",
"product_original_asin": "B0DJVKP82L",
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"publish_time": "2025-12-06T00:00:00",
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}调用方式
本 App 支持通过 MCP、API、SDK 与文件导出方式接入,各接入方式共享同一套能力与计价。所有请求统一使用 Authorization: Bearer 请求头完成身份认证,凭证为 API Key(长期有效,在开放平台创建);MCP 客户端另支持 OAuth 免密钥登录。CLI、Skill 等更多接入方式正在规划中。本 App 异步运行,支持中途取消:取消后任务停止;已写回的部分保留,按写回计费。
通过 MCP(Model Context Protocol)协议,可在 Claude、Cursor 等 AI 客户端中直接调用本 App。选择你的客户端与认证方式,复制下方配置即可接入。
客户端配置
把 Bearer 后替换为长期有效的 API Key 即可,各类客户端与 CI、无浏览器环境通用。
{
"mcpServers": {
"bazhuayu_datahub": {
"type": "http",
"url": "https://mcp-v2.bazhuayu.com?pin=mona_kk/amazon-comment-us",
"headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
}
}
}让 AI 自己完成配置
不想手动改配置?复制配置提示词,粘贴到任意 AI 客户端对话框,由它按自身方式完成接入(提示词会让 AI 向你索要 API Key,避免凭证留在对话记录或共享配置里)。
如需在同一个 MCP 连接里指定多个 App,前往 MCP 连接页(已为你指定本 App)。
价格
每提交一次任务计费一次,与返回条数无关。
按实际成功返回的数据条数计费,任务失败不计费。每 10 条为一个计费单位,不足 10 条按 10 条计。
多个计费事件按各自口径独立累计,具体以每一项说明为准;任务失败不计费。
立即体验
填写参数直接运行,结果来自真实调用。