淘宝天猫商品评论数据接口丨淘宝 API 实时接口指南

本文涉及的产品
实时计算 Flink 版,1000CU*H 3个月
实时数仓Hologres,5000CU*H 100GB 3个月
智能开放搜索 OpenSearch行业算法版,1GB 20LCU 1个月
简介: 淘宝天猫商品评论数据接口(Taobao.item_review)提供全面的评论信息,包括文字、图片、视频评论、评分、追评等,支持实时更新和高效筛选。用户可基于此接口进行数据分析,支持情感分析、用户画像构建等,同时确保数据使用的合规性和安全性。使用步骤包括注册开发者账号、创建应用获取 API 密钥、发送 API 请求并解析返回数据。适用于电商商家、市场分析人员和消费者。

淘宝天猫商品评论数据接口(Taobao.item_review)是淘宝开放平台为开发者提供的用于获取淘宝及天猫平台上商品详细评论信息的工具,以下是关于该接口的详细介绍:

功能特点
全面的评论信息:能够抓取商品的文字评论、图片评论、视频评论、评分、追评以及评论时间等全方位信息,为用户提供最全面的商品评价视角.

实时更新:支持定期或实时查询,确保获取到的评论数据是最新的,帮助用户紧跟市场动态,及时捕捉消费者偏好的变化.

高效筛选:用户可以根据关键词、评分范围、评论时间等多种条件对评论进行筛选,快速定位到目标评论,提高数据处理的效率和准确性.

数据分析支持:接口提供的丰富数据为后续的数据分析提供了坚实基础,用户可利用这些数据进行情感分析、用户画像构建、竞品对比等多种分析,为产品优化、市场营销等提供有力支持.

合规安全:在获取数据过程中,严格遵守淘宝平台的数据使用政策,确保数据获取的合法性和安全性,保护用户隐私和商家权益.

使用步骤
注册开发者账号:在淘宝或天猫开发者平台注册开发者账号,并申请相应的 API 使用权限,以获取必要的密钥和接口文档.

创建应用获取 API 密钥:于开发者后台管理界面创建新应用,选择合适的 API 权限,获取 App Key 和 App Secret,用于调用 API 时进行身份验证.

发送 API 请求:使用 taobao.item.reviews.get 方法,并指定必要参数如商品 ID(num_iid)、页码(page)等,及其他可选参数如排序方式、评分筛选等。将 App Key 和 App Secret 用于身份验证和请求授权,发送 HTTP GET 或 POST 请求至指定的 API 地址.

解析返回数据:依据 API 文档中的字段含义和数据格式,解析返回的 JSON 或 XML 格式数据,提取所需的评论信息,如评论内容、评论者信息、评论时间、评分等.

请求参数说明
num_iid:淘宝商品 ID,必选参数,用于指定要获取评论的商品.

sort:排序方式,可选参数,0 为默认排序,1 为最新排序.

page:页码,可选参数,用于指定获取评论数据的页码.

调用示例
以下是一个简单的调用示例代码:

python 代码解读复制代码# coding:utf-8
"""
API封装URL:demo url=c0b.cc/R4rbK2  wechat id:Taobaoapi2014

Compatible for python2.x and python3.x
requirement: pip install requests
"""
from future import print_function
import requests
请求示例 url 默认请求参数已经做URL编码
url = "api-vx.Taobaoapi2014.cn/taobao/item_review/?key=<您自己的apiKey>&secret=<您自己的apiSecret>&num_iid=商品ID&data=&page=1"
headers = {
"Accept-Encoding": "gzip",
"Connection": "close"
}
if name == "main":
r = requests.get(url, headers=headers)
json_obj = r.json()
print(json_obj)

应用场景
电商商家:商家可通过分析商品评论,了解顾客需求和反馈,进而优化产品质量和服务水平,提升顾客满意度和忠诚度。比如,发现较多顾客反馈某商品尺寸偏小,商家可据此调整生产尺寸.

市场分析人员:市场分析人员能通过研究竞争对手的商品评价,洞察市场趋势和消费者偏好,为产品开发和市场策略制定提供依据。例如,对比竞品评论,发现自家产品在物流速度上的优势与不足,从而制定改进策略.

消费者:消费者购买前查看商品的真实评价,可避免购买到不符合期望的商品,提高购物体验.

注意事项
遵守平台规定:使用接口时,需严格遵守淘宝天猫平台的相关规定和政策,不得进行恶意爬取和滥用数据等违规操作.

保护用户隐私:处理和分析评论数据时,要严格遵守相关法律法规,确保用户隐私的安全和保密,不得泄露用户信息.

合理使用数据:避免数据的滥用和不当使用,确保数据的准确性和可靠性,依据数据做出合理的决策和分析.

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