采集淘宝评论找出爆款关键词,python程序员网购格外安心!

采集淘宝评论找出爆款关键词,python程序员网购格外安心!

在《淘宝开店运营十大攻略》一文,攻略第一条筹划篇就提到要看评论,看帖子。

这个步骤非常重要,如果选择对了,那么你的店铺就成功了一半。


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主要包括定位和货源。定位非常重要。看你擅长经营哪方面或者喜欢经营哪方面。去观察好卖家的销售业绩。还可以去淘宝看评价什么东西销的好,看好卖家怎么处理中评差评。甚至可以做为买家去跟好卖家交流取得经验。

这里面要做的事情太多太多了,持续看那些好的店铺好的卖家好的帖子是有用的。

其实应用领域不止这些,看评论就是观察消费者的一个窗口,虽然你没有直接面对消费者,没有跟他直接交谈,但是,从评论里面可以把消费者画像勾勒出来。

方法思路

淘宝商品那么多,评论更多,怎样最快地抓住帖子的要点?下面我们介绍一套方法:

1,可以选择某个品类,也可以针对某个店铺,也可以针对特定排行,先把商品评论信息用网络爬虫爬下来

2,按照出现的频率高低,把关键词都排出来,让你快速抓住重要的关键词

3,针对感兴趣的关键词,有目的地看评论内容,了解用户的期望

4,把用户的话语转换成特征词构成的特征空间,用量化的方法进行数据挖掘

下面我们主要讲讲1-3。

操作步骤

1、选定数据来源

假如我卖婴儿鞋,我想要提高用户口碑、改良产品、提高销量,那我就得去了解用户想要什么、他的使用体验好不好、有什么意见等等,那商品评论绝对是首选了,所以,我要去淘宝找到销量最好的那几款产品,分析一下他们的用户评论。

怎么才能找到爆款,操作也很简单,在淘宝搜索关键字,然后选择销量排序,排在前面的就是爆款了,从里面挑出几款与自己产品定位比较像的作为参考对象,我在这里就选了销量第一的学步鞋作为目标。

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做好排序筛选以后,把浏览器中的网址拷贝下来,下面我们将从这个网址把商品评论采集下来。

2、用网络爬虫收集商品评论

要收集商品评论,手工一条条拷贝粘贴是很浪费时间的,所以,要用到GooSeeker网络爬虫,当然,你不用去看教程学网络爬虫,可使用称为“数据DIY”的便捷软件,上面分别有淘宝和天猫商品评论的网络爬虫程序,只要把商品的网址输入进去,就会自动采集。

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把前面选好的商品网址拷贝到数据DIY里,再选择要采集多少页评论,然后点击获取数据,就会打开两个网络爬虫窗口去自动采集了,大概不到20分钟就会把100页评论采完,最后把数据包下载下来。

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打开下载的数据表,把评论那一列拷贝下来,拷贝的时候要去掉表头,然后单独保存到一个新的Excel表里,也可以把整个excel表都拿去分词,但是,去掉不相关的内容可以尽量避免干扰。

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3、对商品评论做文本分词

3.1,把商品评论导入到分词工具里

进入到GooSeeker分词打标工具里,这是一款在线分词工具,不用安装软件。把只有一列的评论数据表导进去,然后系统会自动切词,这个过程大概要2分钟,最后刷新网页就会看到原数据

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3.2,选出有用的高频词

然后点到筛选词语那里,可以看到从评论里切分出来的一个个词语,现在要从这么多个词里,找出用户评价商品比较常用的词或者是用户比较关心的商品特点。至于为什么要选词,因为选出来的词会跟评论做匹配,包含这个词的话就会被标记出来,然后得到一张打标结果表,这样你就不用一个个搜索,可以直接选词看数据了。

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那要怎么选词呢?很简单,一眼看过去,先选出常用的名词、动词、形容词之类的,比如这里的“宝宝”“走路”就是很多人会用到的;如果一个词不确定要不要,可以点击一下它,在右边会看到它的评论,这样就能快速做选择了。另外,这里是按照词频和长度做组合排序的,你可以优先挑出频数大的词。

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3.3,手工补充缺漏的词语

当然,自动分词无法保证切出来的词是绝对合适的,也会有分漏的词或者是不合适的分词,但是没关系,在选词过程里,看到或者是想到合适的词,先去搜索看看,确定有用的话就可以手工填进去。

选完了词之后,在选词结果里可以看到前面选好的词语、它的频数、它的评论,如果觉得哪一个词不想要了,在这里可以删掉它。

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4、下载分词结果表

最后,你可以把选词表、打标结果表、分词效果表一次性地下载下来,得到下面的3张数据表,这些都是可以做更加深入的拓展运算,比如词云图、语义分析、建模运算等等。

下面是我用词云工具tagul,把打标结果表做成了一个词云图,这样可以更加直接地看到用户对学步鞋的需求特征,这里把评论里跟商品特征不相关的词剔除了,比如去掉“鞋子”“宝宝”“质量”“喜欢”等等,还要把同义词合并,频数要累加,比如把“漂亮”合并到“好看”,最后我们就会得到一个商品特征的词云图。

对于喜爱office的来说,也可以用ppt自带的词云生成工具

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转载自blog.csdn.net/qq_41841569/article/details/83687867
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