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JD商品レビュー

1つの商品SKUの公開JD.comレビューを収集し、元のレビュー本文、公開時刻、店舗情報を返します

翻訳済み · ja-JP原文を表示

データ収集E-commerce & RetailJD.comReviews & Ratings
開発者
super_ig
料金
$0.08 / 10 件から
最終更新
2026-10-14

概要

公開されているJD.comの商品レビューは、購入者が品質、配送、実際に購入したSKUをどう語るかを捉えます。このData Appは、1つのJD商品SKUの公開レビュー欄を、元のレビュー本文、公開時刻、店舗情報、収集時刻を含む一貫した記録にします。

商品ページをスクロールする代わりに、繰り返し使える評判分析向けの結果です。各レビューはコメントデータにソースの文言を残し、ソースSKU、SKU ID、店舗と結びついているため、収集をまたいでも同じ項目で称賛と不満を比べられます。

データ説明

データは、指定したJD商品SKUについて収集時点で公開されているJD.com商品レビューを対象とし、新しい公開レビューから取ります。返却レコードは収集日時の早い順です。通常の各記録はコメントIDで識別され、同じ実行内の重複を除きます。非公開、削除済み、一般に見えないレビューは対象外です。

コメントデータは、購入者ニックネーム、評価、写真、動画、本文がソースどおり含まれる場合に、元のレビュー内容をソーステキストとして保持します。コメント種別、親ID、店舗タイプ、SKU IDは書き換えないソースコードです。コメント時刻、公開日時、収集日時はタイムゾーンを推定せずソース時刻を保ちます。ソースSKUとデータなしは、公開レビュー結果がない場合の収集結果を残します。

結果の見え方

通常の各記録は、選んだJD商品の公開レビュー1件を表します。

コメントIDビジネスIDコメント種別公開日時収集日時店舗名
10648261023489188010034208826812026-10-12T12:49:472026-10-13T18:37:16小米京东自营旗舰店
10618467021453271610034208826812026-10-12T12:17:422026-10-13T18:37:16小米京东自营旗舰店

ほかにコメントデータ、店舗タイプ、SKU ID、データなしなどの値があります。

活用シーン

  • コメントデータを読んで品質への不満を見つけ、コメント種別で整理します。
  • 公開日時と収集日時を比べ、そのレビューがどれだけ最近取られたかを見ます。
  • 店舗名と店舗タイプで分け、自営店とマーケットプレイス出品を比較します。
  • データなしとソースSKUを使い、空の出品と失敗した収集を区別します。

適用範囲と境界

1回の実行ではJD商品SKUを1件、期待レビュー件数を1〜2000件受け付けます。結果は完全なバッチで返され、切り上げられる場合があります。対象は公開されているJDレビューのみです。取得保護容量は150ページ / 3,000件です。

  • 適している用途
  • 1つの商品SKUについて、公開されているJD.comのレビュー本文、公開時刻、店舗情報が必要なとき
  • JDの評判分析のために、元のレビュー文と収集時刻が必要なとき
  • 適さない用途
  • JD.com以外のマーケットプレイスのレビューが必要なとき
  • 1回の収集スナップショットではなく、新着レビューのリアルタイム監視が必要なとき
  • 非公開、削除済み、その他一般に見えないレビューが必要なとき

失敗時の処理

開発者が宣言した失敗時と再試行の動作です。連携時にはシステムプロンプトに含めることをおすすめします。

  1. 1レビューが1件も返らない場合は、JD商品SKUを確認し、データなしで空の出品と失敗ジョブを区別してください
  2. 2部分成功でも完了分のレビューは返ります。失敗または期限切れのあとは新しく収集を提出してください
  3. 3認証失敗、タスクコンテキスト不一致、またはタイムアウトの場合は、実行環境の資格情報を確認し、古いジョブを再利用せず新しく提出してください
  4. 4提出結果が不明なときは、重複タスクを作らないようすぐ再提出しないでください

入力

この App の呼び出しに必要なパラメータで、manifest.json の input.schema から生成されています。

  • JD商品SKUproduct_sku必須string
    公開レビューを収集するJD.com商品SKUです。識別子を1つ、1〜512文字で入力します。
    例100342088268
  • 期待レビュー件数comment_count必須integer
    収集する公開レビューの期待件数で、1〜2000です。結果は完全なバッチで返されるため、実際の件数は切り上げられる場合があります。商品の公開レビューが少ない場合は、それより少なくなることもあります。
    範囲1–200

出力

1 件のレコードのフィールド構造で、manifest.json の output.schema から生成されています。

  • ビジネスIDbiz_idstring
    レビュー記録を収集対象商品に結びつけるビジネス識別子です
    例100342088268
  • コメントデータcomment_datastring
    評価、本文、写真、購入者ニックネームが含まれる場合に、元のレビュー内容をソーステキストとして保持します
    例{"afterUserComment": {}, "avatar": "storage.360buyimg.com/i.imageUpload/6a645f3562616533316234626665623831373638333636333633333131_sma.jpg", "content": "好用好看", "creationTime": "2026-10-12 12:49:47", "guid": "T6NYPc91jp0tdhmCU6-ZyHeB", "id": "106482610234891880", "images": [{"imgUrl": "//img30.360buyimg.com/shaidan/s128x96_jfs/t1/536818/26/12014/1878056/6acc66eaF385886de/00a98dcfc0d5070d.jpg"}], "likeCount": "0", "nickname": "eatt94", "plusAvailable": "0", "productColor": "脂白", "productSize": "", "referenceName": "小米（MI）REDMI Buds 8 真无线蓝牙耳机主动降噪适用于安卓苹果手机 脂白", "score": "5", "videos": null}
  • コメントIDcomment_idstring
    JDレビューの安定した一意の識別子です
    例106482610234891880
  • コメント時刻comment_timestring
    タイムゾーンを推定せずに保持した、レビューのソース時刻です
    例2026-10-12T12:49:47

サンプルデータ

output.schema から生成したサンプルです。サンプル値のないフィールドには構造上のプレースホルダーを使用しています。

output.example
{
  "biz_id": "100342088268",
  "comment_data": "{\"afterUserComment\": {}, \"avatar\": \"storage.360buyimg.com/i.imageUpload/6a645f3562616533316234626665623831373638333636333633333131_sma.jpg\", \"content\": \"好用好看\", \"creationTime\": \"2026-10-12 12:49:47\", \"guid\": \"T6NYPc91jp0tdhmCU6-ZyHeB\", \"id\": \"106482610234891880\", \"images\": [{\"imgUrl\": \"//img30.360buyimg.com/shaidan/s128x96_jfs/t1/536818/26/12014/1878056/6acc66eaF385886de/00a98dcfc0d5070d.jpg\"}], \"likeCount\": \"0\", \"nickname\": \"eatt94\", \"plusAvailable\": \"0\", \"productColor\": \"脂白\", \"productSize\": \"\", \"referenceName\": \"小米（MI）REDMI Buds 8 真无线蓝牙耳机主动降噪适用于安卓苹果手机 脂白\", \"score\": \"5\", \"videos\": null}",
  "comment_id": "106482610234891880",
  "comment_time": "2026-10-12T12:49:47",
  "comment_type": "1",
  "crawl_time": "2026-10-13T18:37:16",
  "customer": "yunfan",
  "no_data": false,
  "origin_comment_id": "106482610234891880",
  "pid": "0",
  "publish_time": "2026-10-12T12:49:47",
  "shop_id": "1000004123",
  "shop_name": "小米京东自营旗舰店",
  "shop_type": "京东自营店",
  "sku_id": "100342088268",
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}

連携方法

この App は MCP、API、SDK、ファイルエクスポートのいずれでも連携でき、どのチャネルも同じ能力と料金を共有します。すべてのリクエストは Authorization: Bearer ヘッダーで認証し、認証情報には API Key（長期有効。Data Hub コンソールで作成）を使用します。MCP クライアントは OAuth によるキー不要のログインにも対応しています。CLI や Skill など、さらに多くの連携方法も準備中です。 この App は非同期で実行され、途中でキャンセルできます：キャンセル後、実行は停止します。納品済みのレコードは保持され、課金対象になります。

MCP（Model Context Protocol）を使うと、Claude や Cursor などの AI クライアントからこの App を直接呼び出せます。クライアントと認証方式を選び、下の設定をコピーしてください。

クライアント設定

Bearer の後の値を長期有効な API Key に置き換えてください。あらゆるクライアント、CI、ヘッドレス環境で利用できます。

mcpServers config
{
  "mcpServers": {
    "octoparse_datahub": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=super_ig/jd-comment",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
自分の API Keys を表示 →

AI に設定を任せる

設定を手作業で編集したくない場合は、インストールプロンプトをコピーして任意の AI クライアントに貼り付けてください。AI が自分のやり方でセットアップを完了します（プロンプトは AI があなたに API Key を尋ねる形になっているため、認証情報がチャット履歴や共有設定に残りません）。

detail.access.mcp.composeHint

料金

レビュー収集を1回提出

返される件数にかかわらず、実行の送信 1 回ごとに課金されます。

$0.0001/ 回
返却レビュー10件

正常に返されたレコードの件数に応じて課金されます。失敗した実行には課金されません。 10 件を 1 つの課金単位とし、端数は 10 件に切り上げて課金されます。

$0.08/ 10 件

複数の課金イベントはそれぞれ独立して累計されます。詳細は各項目をご覧ください。失敗した実行には課金されません。

Credits を確認

今すぐ試す

パラメータを入力して実行してください。結果は実際の呼び出しによるものです。

サンプル
パラメータは送信前に input.schema で検証されます
$0.08 / 10 件から