2026 年最佳亚马逊数据服务商：完整对比指南

在本文中，你将了解：

• 什么是亚马逊数据、它为何如此重要，以及获取这些数据的主要难点。
• 为什么依赖亚马逊数据服务商可以帮你规避上述问题。
• 选择亚马逊数据服务商时需要重点评估的维度。
• 7 家最佳亚马逊数据服务商的完整对比。

下面开始正文！

要点速览：最佳亚马逊数据服务商对比表

如需快速概览，可先查看下表中对主要亚马逊数据服务商的对比：

服务商	覆盖范围	基础设施	可用性（Uptime）	实时数据	历史数据	数据集更新频率	合规性	免费试用 / 数据样本	价格
Bright Data	6.412 亿+ 记录：商品、评论、卖家、畅销榜、搜索数据集等	企业级，高度可扩展	99.99%	✅	✅	一次性、月更、季更、半年更，并提供专门的 Smart Data Updates 功能	符合 GDPR、CCPA，且通过 ISO 认证	✅	数据集起价 $250/10 万条记录；Amazon Scraper API 起价 $1.50/1 千条记录
Axesso	2.5 亿+ 商品条目，25 万+ 卖家；覆盖商品、优惠、评论、搜索、价格历史	全托管	99.95%	✅	✅	每周	—（未披露）	✅	Deals €50/月；Products €0.50/1K；Reviews €0.20/1K；Seller €1.50/1K；API €30/月
Datarade	视所选服务商而定（可包含商品、卖家、评论、定价等）	视服务商而定	视情况而定	视情况而定	视情况而定	按服务商不同：小时级、天级、周级或近实时	视情况而定	视情况而定	取决于具体数据提供方
Jungle Scout	监控 6 亿+ 亚马逊商品	云端平台	未说明	✅	✅	持续更新	—（未披露）	✅	从 $49/月起，企业版为定制报价
Real Data API	商品、价格、报价、评论、销量指标、图片、物流信息、竞争对手信息	良好	未说明	✅	✅	持续更新	符合亚马逊 TOS	✅	未披露
Actowiz Solutions	商品、价格、卖家、评论、畅销榜、库存与存货	良好	未说明	✅	✅	每日、每周、每月	—（未披露）	✅	未披露
Kaggle	社区数据集，包含商品、评论、销量、配送等数据	适合社区项目	N/A	❌	✅	静态上传	—（未披露）	✅	免费

亚马逊数据：为何、是什么、以及如何获取

在对比亚马逊数据服务商之前，你需要先弄清楚：为什么亚马逊数据重要、它都包含哪些内容，以及获取这些数据有多难。

为什么亚马逊数据如此重要

亚马逊在超过 25 个本地站点（如 Amazon.com、Amazon.de、Amazon.fr 等）上，每天处理约 1290 万笔订单。这相当于每分钟约 8,900 笔订单，这在估算其总商品数约为6 亿件左右的前提下并不令人意外。

这些交易转化为每分钟约 51.8 万美元营收，仅商品销售每小时就超过 3,100 万美元，总体每小时营收（包括服务）则超过 7,200 万美元。

这些购买行为由全球 3.1 亿+ 客户驱动，其中仅美国就约有 2.55 亿用户。更关键的是，超过 60% 的亚马逊售出商品来自第三方独立卖家。这使得亚马逊卖家数据不仅对理解亚马逊自身零售业务至关重要，对其上构建的更广泛电商生态的洞察也同样关键。

这些数字本身就表明，亚马逊数据已经成为电商与市场情报的基础资产。获取这类信息，可以支持企业在多方面做出战略与运营决策，包括：

• 优化商品定价与促销策略。
• 监控竞争对手、卖家以及整体市场定位。
• 识别折扣与促销活动的最佳时机。
• 了解哪些商品图片、标题与描述能带来最高转化率。
• 衡量评论、评分和用户情绪对销量表现的影响。

基于亚马逊数据获得的洞察远不止单一用例，而是可以贯穿整个电商生命周期，用于产品策略、需求预测、品牌表现跟踪、竞争情报等众多场景。

亚马逊数据的类型

从高维度来看，亚马逊数据大致可分为三大类：

• 商品数据：包括商品名称、ASIN、描述、图片、价格、变体、类目以及评论等。主要用于分析趋势、优化商品详情页、监控价格及追踪商品表现。
• 卖家数据：涵盖卖家资料、评分、履约方式、库存水平和定价策略等。可用于竞品分析、市场定位以及识别头部卖家。
• 市场分析数据：聚合维度的销量趋势、畅销榜、搜索排名及类目需求等。用于预测、定价策略与市场机会识别。

可以看到，这三大类数据都能为电商运营、市场研究与商业战略提供独特的洞察。

从亚马逊获取数据面临的挑战

采集亚马逊数据会遇到多种挑战，主要包括：

• 反爬虫机制：亚马逊积极检测自动化请求，对其进行封锁或限流，以阻止抓取行为。
• CAPTCHA：频繁的验证码挑战需要配合解题机制来“证明”人为访问，尤其是亚马逊 CAPTCHA以难度著称。
• IP 封锁与限频：同一 IP 发送的请求过多可能触发临时或永久封锁，因此需要IP 轮换机制。
• 动态页面结构：亚马逊页面 HTML 结构差异较大，自动化解析较为复杂，需要 AI 或高级方案来处理各种边缘情况。

为什么你需要亚马逊数据服务商

亚马逊数据的商业价值毋庸置疑，但同时，要稳定、规模化地获取这些数据极具挑战。因此，最推荐的方式是通过专业的亚马逊数据服务商来获取。

亚马逊数据服务商会负责采集、清洗、结构化并交付各类亚马逊数据，用于分析、研究与自动化。他们会处理掉所有数据获取环节中的难点，让你可以直接使用数据本身。

通常，这些服务主要通过两种方式提供亚马逊数据：

• 亚马逊数据集：预先采集和结构化好的历史与定期更新数据集，适合进行市场分析、趋势研究，或者为机器学习模型提供持续、一致的时间序列快照。
• 亚马逊采集 / 抓取方案：用于从商品页、卖家页或搜索结果页实时抓取最新信息的工具和 API。适用于依赖最新数据的场景，如价格监测、库存跟踪或快速竞品分析。

为了持续、准确地洞察市场，大多数组织会组合使用这两种方式：

• 通过数据集获取历史背景和大规模分析能力；
• 通过实时抓取获取最新情报，也可以接入到专业化的 AI 智能体或AI 驱动平台中。

选择与对比亚马逊数据服务商的关键标准

市面上亚马逊数据服务商众多，但真正值得深入评估的并不多。为筛选出最佳选项，你需要从以下几个共性维度去对比：

• 覆盖范围：支持哪些类型的亚马逊数据，如商品、价格、评论、卖家信息等。
• 基础设施：服务可扩展性，包括可用性、成功率和整体可靠性。
• 数据新鲜度：是只提供静态的“数据集库”，还是可以通过抓取方案获得动态的实时数据。
• 技术门槛：接入与使用数据所需的技能与技术组件。
• 合规性：是否遵守 GDPR、CCPA 等相关数据隐私法规。
• 价格：定价结构与计费模式是否透明、可扩展。

7 大亚马逊数据服务商盘点

下面将基于上述评估标准，对精心筛选、排序和分析出的 7 家最佳亚马逊数据服务商逐一进行介绍。

说明：如果你更关注“亚马逊爬虫”本身，可参考我们整理的最佳亚马逊网页抓取服务列表。

1. Bright Data

Bright Data 起初是一家代理（代理 IP）服务商，现已发展为领先的网页抓取与数据解决方案公司。与其他亚马逊数据服务商相比，Bright Data 的优势在于其企业级、高度可扩展、AI 友好的基础设施，目前已服务超过 20,000 名客户，包括多家财富 500 强企业。

在亚马逊数据方面，Bright Data 提供亚马逊数据集，支持 JSON、CSV 和 Parquet 格式，并采用灵活的按记录计费模式。

数据经过清洗与验证，持续更新，并为大模型（LLM）使用做过优化，利于快速获得深度洞察。内容涵盖价格、评论、评分、品牌名、商品类目、卖家、ASIN、图片等详细字段。

若需要更快洞察，还可以通过专门的亚马逊抓取方案获取最新数据：

• Amazon Scraper：采集 ASIN、卖家名称、商家 ID、标题、URL、图片、类目树、品牌、描述、尺码、颜色、款式、库存情况、到货时间、原价与现价、型号、特性、评分与评论等。
• Amazon Price Scraper：从任意亚马逊站点抽取价格信息，帮助你保持价格优势。
• Amazon Seller Scraper：采集卖家数据，包括标题、名称、品牌、描述、原价、币种、库存情况等。
• Amazon ASIN Scraper：从所有公开的亚马逊商品页和 URL 中获取 ASIN。

上述产品均可通过 API 方式使用，便于集成到脚本、AI 智能体或数据管道中；也可以通过无代码抓取界面使用，适合非技术用户。

Bright Data 的亚马逊爬虫提供 99.99% 可用性与 99.99% 成功率，依托超过 1.5 亿 IP 的代理网络和强大的反爬工具包（支持 CAPTCHA 解决与反屏蔽），可实现无限扩展。

综合来看，Bright Data 可以说是目前市场上最强的亚马逊数据服务商之一。

➡️ 适用场景：AI 训练与市场研究。

覆盖范围：

• 数据集中已包含 6.412 亿+ 亚马逊记录。
• 商品数据：标题、描述、品牌、类目、ASIN、库存情况、币种、图片、价格等。
• 评论数据：评论文本、评分、作者、评分刻度、对应的商品（ASIN）。
• 卖家数据：卖家 ID、卖家名称、URL、反馈、评分、退货政策、详细卖家档案。
• 亚马逊畅销榜与搜索数据集等。

基础设施：

• 数据集市场提供预采集、已验证且结构化的亚马逊数据，支持大规模交付，无需客户自建基础设施。
• 基于1.5 亿+ 代理 IP 网络的高可扩展 Amazon Scraper API，用于数据提取与数据集下载。
• 支持将数据交付到 Snowflake、Amazon S3、Google Cloud、Azure、SFTP、Webhook、邮件及 Pub/Sub 等。
• 99.99% 可用性。
• 99.99% 成功率。
• 为 AI 优化的数据结构，便于集成到 AI 智能体、数据管道和工作流。
• 提供 7×24 支持与托管式数据采集服务。
• 面向普通用户提供标准 SLA，面向企业提供定制化 SLA。

数据新鲜度：

• 数据集持续验证、富化并刷新。
• 可配置刷新频率：一次性、半年一次、季度一次或每月一次。
• 可通过 Smart Data Updates 仅接收新增或变更记录。
• 可通过 Archive API 获取包括亚马逊在内的 TB 级历史数据。
• 另有独立 Amazon Scraper API 用于从亚马逊网页无阻塞地获取最新数据。

技术要求：

• 具备处理 JSON、NDJSON、CSV、XLSX、Parquet 等结构化格式的能力。
• 熟悉 AWS、GCP、Azure 等云存储或 Snowflake，以便接收数据。
• 通过无代码抓取工具使用 Amazon Scraper API 时几乎无需技术背景。
• 提供 Python、Node.js、cURL、Java、Ruby、PHP、Go 等多语言示例代码，方便集成。
• 可使用托管数据服务获取定制亚马逊数据，无需自建技术能力。

合规性：

• 符合 GDPR 与 CCPA。
• 基础设施通过 ISO 认证。

价格：

• 亚马逊数据集：$250 起 / 每 10 万条记录。
• Amazon Scraper API：$1.50 起 / 每 1,000 条记录。

2. Axesso – Data Service

Axesso Data Service 是一家欧洲自动化网页抓取与数据提取服务商，专注于从主流电商平台输出结构化商品数据。在亚马逊方面，其提供覆盖商品、评论、卖家、优惠、搜索结果和价格历史的数据集，并配备全托管 API 基础设施。

➡️ 适用场景：动态定价分析。

覆盖范围：

• 2.5 亿+ 亚马逊商品条目、5 亿+ 评论条目、25 万+ 卖家条目。
• 提供商品、优惠、评论、搜索、卖家、价格历史等数据集，每个数据集包含 25+ 字段。

基础设施：

• 全托管数据集与 API 基础设施。
• 支持每日 2,000 万+ API 调用，服务 1,000+ 活跃用户。
• API 可用性 99.95%。

数据新鲜度：

• 历史数据并每周更新。
• 通过亚马逊网页抓取 API 获取实时数据。

技术要求：

• 能够处理 CSV、JSON、Excel 等结构化数据。
• 具备 API 集成能力以进行编程访问与文件下载。
• 掌握云分析工具以通过 Google Analytics Hub 查询数据。

合规性：未披露。

价格：

• 所有 API 提供免费试用：每月最多 100 次请求。
• 亚马逊优惠数据集：自 €50/月 起。
• 亚马逊商品数据集：€0.50/1,000 条记录。
• 亚马逊评论数据集：€0.20/1,000 条记录。
• 亚马逊搜索数据集：€0.50/1,000 条记录。
• 亚马逊卖家数据集：€1.50/1,000 条记录。
• 亚马逊 API：自 €30/月 起。

3. Datarade

Datarade 是一个全球 B2B 数据市场平台，连接有数据需求的企业与提供数据集或 API 的服务商。它大大简化了在数百类数据中发现、对比并采购特定数据的流程，其中包含 104+ 提供亚马逊数据的服务商，因此也是最受欢迎的数据集网站之一。

➡️ 适用场景：多样化的亚马逊数据分析需求，具体取决于所选数据服务商。

覆盖范围：

• 取决于你选择的具体数据服务商。
• 可用数据包括亚马逊卖家数据、商品数据、用户评论、定价信息等。

基础设施：

• 由具体数据服务商及其平台能力决定。

数据新鲜度：

• 随所选服务商而变。
• 可选静态历史数据集，也可以选择按小时、天、周或近实时更新的数据。
• 部分服务商同时提供基于亚马逊网页抓取的动态数据。

技术要求：

• 差异较大，取决于具体服务商。
• 可能需要熟悉 API、数据格式或云存储等。

合规性：

• 视所选服务商而定，部分服务商遵守 GDPR、CCPA 等法规。

价格：

• 由具体服务商的定价与计费模式决定。

4. Jungle Scout

Jungle Scout 是专为亚马逊卖家构建的一体化云平台，提供商品调研、Listing 优化、竞品分析和业务运营管理等工具，帮助卖家发现、上线及扩展高利润商品，非常适合洞察销量趋势、需求与利润空间。

➡️ 适用场景：竞争情报、品牌管理、广告与推广优化。

覆盖范围：

• 覆盖 6 亿+ 亚马逊商品的商品数据。
• 包含 1P（自营）与 3P（第三方）亚马逊数据。

基础设施：

• 云端平台，为全球 100 万+ 亚马逊卖家与品牌提供服务。
• 可大规模吞吐和处理数百万亚马逊数据点。

数据新鲜度：

• 持续更新的亚马逊情报数据。
• 可访问历史亚马逊数据，包括 10+ 年的第三方数据。

技术要求：

• 技术门槛较低，大部分洞察通过 Web 控制台直接获得。

合规性：未披露。

价格：

• Jungle Scout Catalyst：面向新手与成长型卖家。
  • 起价 $49/月。
  • 提供 7 天“无风险试用”，支持退款保证。
• Jungle Scout Cobalt：面向成长型、成熟与企业级品牌。
  • 按品牌规模、数据需求与功能模块定制报价。

5. Real Data API

Real Data API 是一项网页抓取与数据提取服务，既提供可直接使用的数据集，也提供针对电商平台等网站的抓取 API。在亚马逊方面，其覆盖商品详情、价格、库存、卖家信息与用户评论，支持历史数据与实时数据的同步交付。

➡️ 适用场景：定价优化。

覆盖范围：

• 商品信息：商品名称、品牌、类目、ASIN、描述。
• 价格与报价：原价（如有折扣）、折扣比例、库存情况、卖家信息、购物车（Buy Box）获胜方。
• 用户评论与评分：整体评分、评论总数、单条评论评分、情绪分析与评论要点。
• 销量与表现指标：BSR（畅销榜排名）、预估月销量、问答数量、转化率与销量趋势。
• 其他洞察：商品图片与视频、配送与物流信息、竞品价格对比、是否支持 Prime、捆绑优惠等。
• 元数据与属性：商品尺寸与重量、材质与成分、颜色与款式选项、质保与退货政策、生产日期与保质期等。

基础设施：

• 可扩展，能处理大规模数据量。
• 提供 RESTful API 简化数据访问。
• 支持与 AWS S3、Google Cloud、Azure 等云存储集成。

数据新鲜度：

• 历史数据可设置自动定期更新并即时交付。
• 通过亚马逊数据抓取方案获取最新数据。

技术要求：

• 熟悉 CSV、JSON、Excel 等数据格式及云端访问。
• 了解 RESTful API 的使用。

合规性：

• 宣称遵守亚马逊服务条款。

价格：

• 提供包含商品详情、价格、评分与卖家信息的样本数据集。
• 具体价格未公开，需联系销售团队。

6. Actowiz Solutions

Actowiz Solutions 是全球企业级网页爬取与数据提取服务商，专注于将大规模非结构化网页与 App 数据转化为干净、结构化且可直接使用的数据集。针对亚马逊，其提供覆盖商品列表、价格、卖家、用户评论、畅销榜与库存的结构化数据与 API。

➡️ 适用场景：情感分析。

覆盖范围：

• 亚马逊商品列表数据集：商品名称、类目、品牌、UPC/EAN、标题、要点、描述、属性、图片、变体（颜色、尺码、包装数等）。
• 亚马逊价格数据集：当前价格、折后价格、标价（MRP）、历史价格趋势、购物车（Buy Box）价格、运费。
• 亚马逊卖家数据集：卖家名称、评分、绩效指标、Buy Box 归属历史、履约方式（FBA、FBM、是否 Prime）。
• 亚马逊评论数据集：评分、评论正文、是否“已验证购买”、匿名处理后的用户信息、有用投票数、情绪分类。
• 亚马逊畅销与趋势数据集：按类目维度的畅销商品、畅销榜排名变化、季节性趋势（黑五、Prime Day、节日促销等）。
• 亚马逊库存与存货数据集：库存状态（有货、缺货、预售）、配送时间、不同地区的库存差异。

基础设施：

• 支持 Webhook / 消息队列投递与批量导出。
• 提供 Python 和 Node.js SDK、命令行爬虫以及 Postman Collection，方便快速集成。

数据新鲜度：

• 亚马逊数据集库支持每日、每周或每月更新。
• 通过亚马逊爬虫提供实时数据。

技术要求：

• 能够处理 CSV、JSON 或 Parquet 导出文件。
• 理解 RESTful API，并可与 Zapier、Make、Postman 等工具集成。
• 熟练使用 Python 或 Node.js 以利用官方 SDK。

合规性：未披露。

价格：

• 可获取包含商品标题、价格、库存与评论的样本数据集。
• 未公开定价，需联系其团队申请 Demo 或洽谈合作。

7. Kaggle

Kaggle 是数据科学与机器学习社区平台，聚合了学习资源、竞赛、公开数据集、交互式 Notebook 以及讨论社区等。关于亚马逊，它提供 3,000+ 免费数据集和近 13,600 个围绕这些数据的 Notebook。例如，你可以查看一个基于 Bright Data 免费数据集构建的亚马逊畅销商品分析公开 Notebook。

➡️ 适用场景：学术研究、AI/ML 实验与概念验证（PoC）项目。

覆盖范围：

• 由社区发布的多种亚马逊相关数据集，包括商品数据、用户评论与评分、销量与配送数据等。

基础设施：

• 数据由 Kaggle 平台托管与分发。
• 可通过直接下载数据集或使用 Kaggle Notebooks 在浏览器中进行分析与实验。

数据新鲜度：

• 静态数据集，在特定时间点被上传。

技术要求：

• 熟悉常见数据科学工具和格式，尤其是Jupyter Notebook。

合规性：未披露。

价格：免费。

总结

本文首先介绍了什么是亚马逊数据、其商业价值何在，以及在实际采集中会遇到的挑战；随后说明了如何借助可靠的亚马逊数据服务商简化整个流程。

通过这些服务，你可以获取亚马逊商品数据、卖家数据、评论等信息——既可以通过静态数据集，也可以依托网页抓取方案自行采集。综合对比多家服务商后，Bright Data在整体表现上更为突出。

其基础设施最为稳健，亚马逊数据产品也最为完备，包括覆盖 6.412 亿+ 记录的亚马逊数据集以及多种专业爬虫：Amazon Scraper、Amazon Price Scraper、Amazon Seller Scraper和Amazon ASIN Scraper。

立即注册免费 Bright Data 账户，探索我们的亚马逊数据解决方案！

常见问题（FAQ）

如何获取亚马逊数据？

获取亚马逊数据大致有两种方式：

• 使用亚马逊网页爬虫：无论是自建爬虫，还是使用现成的亚马逊抓取服务或 API，都可以从商品页直接采集最新数据。
• 依赖预先采集的亚马逊数据集：包括服务商过去采集、购买或抓取的历史数据，可直接拿来使用。

什么是亚马逊数据集？

亚马逊数据集是亚马逊相关数据的结构化集合，通常以 CSV、JSON、Parquet 或 Excel 等格式提供，一般包含商品详情、价格、评论、卖家信息、销售指标以及其他相关字段。

怎样抓取亚马逊数据？

要抓取亚马逊数据，你既可以直接连接在线的 Amazon Scraper API，也可以自建爬虫。其底层流程通常会遵循如下路径：

1. 爬虫访问目标亚马逊页面。
2. 在浏览器自动化工具中渲染页面，或使用HTML 解析器直接解析页面 HTML。
3. 应用抓取逻辑提取目标信息。
4. 将抓取结果按指定格式返回。

需要注意，真实生产环境下的抓取会面临 IP 封锁、CAPTCHA、浏览器指纹以及其他反爬技术，复杂度较高。

如何抓取亚马逊商品数据？

要抓取亚马逊商品数据，可以沿用前述通用流程，但重点针对商品详情页进行采集。主要难点在于不同商品页的结构可能不同，因此爬虫必须能够处理多种边缘情况，才能足够健壮。若需要更详细指南，可参考我们的教程：使用 Python 抓取亚马逊商品数据。