API Trích xuất Alexa của Amazon: Câu trả lời mua sắm Alexa có cấu trúc

Tóm tắt:

• Trình thu thập Amazon Alexa là một diễn viên LLM Chat Scraper không cần thu thập dữ liệu (scraper.alexa) biến một câu hỏi liên quan đến mua sắm trên Alexa thành JSON có cấu trúc.
• Một yêu cầu POST được xác thực tới /api/v2/scraper/execute với một prompt và một country sẽ trả về câu trả lời cũng như các sản phẩm mà Alexa khuyến nghị — không cần tự động hóa trình duyệt hay đảo ngược ứng dụng.
• Bạn sẽ nhận được câu truy vấn, câu trả lời ở định dạng Markdown và văn bản thuần, một mảng products với giá, đánh giá, giao hàng và ASIN, một ID cuộc trò chuyện để theo dõi các câu hỏi tiếp theo, cùng với các tham khảo và gợi ý tùy chọn.
• Các trường có thể null và thay đổi theo truy vấn: references, sources, và suggestions có thể trả về trống, và giá được gửi dưới dạng chuỗi hiển thị, vì vậy hãy phân tích một cách thận trọng.
• Bắt đầu miễn phí. Các tài khoản Scrapeless mới bao gồm tín dụng API Scraper miễn phí — đăng ký tại app.scrapeless.com.

Amazon Alexa giờ đây trả lời các câu hỏi mua sắm theo cách mà một người sẽ hỏi — "tai nghe chống ồn tốt nhất dưới 300 đô la" — và phản hồi với một khuyến nghị bằng văn bản cùng với một tập hợp các sản phẩm để mua. Điều đó biến Alexa thành một bề mặt dữ liệu: các sản phẩm mà nó nêu tên, giá cả mà nó hiển thị, và thứ tự mà nó xếp hạng là tất cả các tín hiệu đáng theo dõi. Hướng dẫn này cho thấy cách thu thập câu trả lời của Alexa dưới dạng dữ liệu có cấu trúc với Scraping API, nội dung phản hồi và nơi các trường cần được xử lý cẩn thận. Mỗi yêu cầu và trường dưới đây được thu thập từ một phiên chạy trực tiếp của diễn viên.

Những gì bạn có thể làm với Trình thu thập Amazon Alexa

Diễn viên này nhận một yêu cầu mua sắm bằng ngôn ngữ tự nhiên và một quốc gia mục tiêu và trả về câu trả lời của Alexa dưới dạng JSON. Thực tế, điều đó cho phép bạn:

• Theo dõi các khuyến nghị sản phẩm — ghi lại các sản phẩm mà Alexa nêu tên cho một truy vấn danh mục, với ASIN, giá cả và đánh giá của chúng, và theo dõi cách mà tập hợp thay đổi theo thời gian.
• So sánh giữa các khu vực — gửi cùng một yêu cầu với một country khác để xem cách mà lựa chọn của Alexa thay đổi theo thị trường.
• Giám sát sự xuất hiện của AI trong mua sắm — đo lường xem sản phẩm của bạn hoặc của đối thủ có xuất hiện trong câu trả lời của Alexa cho các truy vấn quan trọng với bạn hay không.
• Cung cấp cho các hệ thống hạ nguồn — dẫn dữ liệu cấu trúc vào bảng điều khiển, bảng tính, hoặc cảnh báo mà không cần tự thu thập dữ liệu từ ứng dụng Alexa.

Tại sao chọn Diễn viên Alexa Scrapeless

Câu trả lời mua sắm của Alexa được tạo ra sau một ứng dụng, không được phục vụ như một trang web công khai mà bạn có thể yêu cầu. Diễn viên Scrapeless xử lý thu thập dữ liệu và trả về một định dạng sạch sẽ, thân thiện với lập trình viên, vì vậy mã của bạn gửi một yêu cầu và đọc các trường thay vì điều khiển một ứng dụng, quay vòng cơ sở hạ tầng hoặc duy trì các bộ chọn. Alexa là một trong những thành viên của gia đình LLM Chat Scraper, điều đó có nghĩa là cùng một hình thức yêu cầu bạn sử dụng ở đây cũng hoạt động cho các động cơ trả lời khác — bạn chỉ cần thay đổi giá trị actor và giữ lại phần còn lại.

Điểm cuối và Tham số

Diễn viên chạy trên điểm cuối của API Scraper đồng bộ. Xác thực với mã API của bạn trong tiêu đề x-api-token.

• Điểm cuối: POST https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute
• Diễn viên: scraper.alexa

Phản hồi được trả về đồng bộ trong một đối tượng task_result; bạn không cần phải kiểm tra lại. Lấy mã của bạn từ bảng điều khiển Scrapeless.

Yêu cầu đã xác thực

Một yêu cầu tối thiểu trông như thế này (minh họa — thay thế mã):

curl 'https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute' \
  --header 'Content-Type: application/json' \
  --header 'x-api-token: YOUR_API_TOKEN' \
  --data '{
    "actor": "scraper.alexa",
    "input": {
      "prompt": "tai nghe chống ồn tốt nhất dưới 300 đô",
      "country": "US"
    }
  }'

Tích hợp Python

Ví dụ này đọc mã từ biến môi trường SCRAPELESS_API_KEY, gửi yêu cầu và in câu trả lời cùng với các sản phẩm được khuyến nghị. Nó chỉ sử dụng thư viện chuẩn của Python.

import json
import os
import urllib.request

API_URL = "https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute"
API_TOKEN = os.environ["SCRAPELESS_API_KEY"]

payload = {
    "actor": "scraper.alexa",
    "input": {
        "prompt": "tai nghe chống ồn tốt nhất dưới 300 đô",
        "country": "US",
    },
}

request = urllib.request.Request(
    API_URL,
    data=json.dumps(payload).encode("utf-8"),
    headers={"Content-Type": "application/json", "x-api-token": API_TOKEN},
    method="POST",
)

with urllib.request.urlopen(request, timeout=180) as response:

data = json.loads(response.read().decode("utf-8"))

result = data.get("task_result", {})
print("trạng thái:", data.get("status"))
print("truy vấn:", result.get("user_text"))
print("sản phẩm trả về:", len(result.get("products") or []))

for product in (result.get("products") or [])[:3]:
    print("-", product.get("title"))
    print("   giá:", product.get("price"), "| đánh giá:", product.get("rating"))
    print("   asin:", product.get("product_id"))

Những gì bạn nhận được

Câu trả lời đến bên trong task_result. Các trường dưới đây là những trường bạn sẽ sử dụng nhiều nhất; các giá trị là mẫu minh họa từ một lần chạy thực tế, được cắt ngắn để tiết kiệm độ dài.

// Mẫu minh họa từ một lần chạy scraper.alexa thực tế — tên trường là thật, giá trị đã được cắt ngắn.
{
  "status": "thành công",
  "task_id": "1ba323ef-1bee-446c-9a80-090cb9c67231",
  "task_result": {
    "user_text": "tai nghe chống ồn tốt nhất dưới 300 đô la",
    "md_text": "**Tai Nghe Chống Ồn Cao Cấp** ...",
    "raw_text": "**Tai Nghe Chống Ồn Cao Cấp** {cite_product_1} ...",
    "completed": true,
    "conversation": { "id": "amzn1.conversation.866ba539-..." },
    "products": [
      {
        "citation_id": "cite_product_1",
        "product_id": "B09XS7JWHH",
        "title": "Tai Nghe Chống Ồn Cao Cấp Sony, Thời Gian Sử Dụng 30 Giờ, Điều Khiển Bằng Giọng Nói Alexa",
        "price": "~~$399.99~~ $248.00",
        "rating": "{rating 4.2} 19,796 Đánh Giá",
        "delivery": "Giao hàng trước ngày 15 tháng 7",
        "image_url": "<URL hình sản phẩm>",
        "url": "<dl.amazon.com redirect resolving to /dp/B09XS7JWHH>"
      }
    ],
    "references": [],
    "sources": [],
    "suggestions": [],
    "directives": []
  }
}

Vấn đề với Cấu trúc Dữ liệu Chung

Một vài trường cần phải phân tích bảo vệ:

• user_text là truy vấn, không phải là câu trả lời. Câu trả lời được lưu trong md_text (giàu) và raw_text (thuần). Nếu bạn muốn khuyến nghị văn bản, hãy đọc các trường đó.
• Giá là chuỗi hiển thị, không phải số. Một mục giảm giá sẽ quay lại như ~~$399.99~~ $248.00, trong đó giá bị gạch chéo là giá niêm yết và giá thứ hai là giá hiện tại. Phân tích các con số ra thay vì chuyển đổi trực tiếp trường.
• rating là một chuỗi định dạng. Nó được gửi dưới dạng {rating 4.2} 19,796 Đánh Giá, vì vậy hãy trích xuất điểm số và số lượng đánh giá với một biểu thức chính quy nhỏ thay vì mong đợi một số thực.
• Mảng rỗng là bình thường. references, sources, và suggestions có thể đều trống tùy thuộc vào truy vấn, vì vậy hãy kiểm tra None và [] trước khi lặp qua.
• URLs sản phẩm là các liên kết chuyển hướng. url là liên kết dl.amazon.com/redirect chuyển hướng đến trang /dp/<ASIN> của sản phẩm; hãy sử dụng product_id khi bạn muốn ASIN chính xác.

Những Nhân Tố Đi Kèm

Bởi vì Alexa là một phần của gia đình Chat Scraper LLM, cùng một mẫu yêu cầu bao phủ các động cơ trả lời khác — chỉ cần thay thế scraper.alexa bằng scraper.chatgpt, scraper.gemini, scraper.perplexity, và các loại khác. Scrapeless cũng công bố một ví dụ về kho lưu trữ Alexa scraper mã nguồn mở với mã có thể chạy bằng năm ngôn ngữ nếu bạn muốn một điểm khởi đầu ngoài Python. Đối với một động cơ trả lời khác có cùng hình dạng yêu cầu, hãy xem Hướng dẫn API Scraper ChatGPT.

Kết Luận

Alexa Scraper của Amazon biến một câu trả lời mua sắm đàm thoại thành JSON có cấu trúc với một yêu cầu xác thực: gửi một yêu cầu và một quốc gia, đọc lại văn bản câu trả lời và một mảng sản phẩm với ASIN, giá, đánh giá, và giao hàng. Hãy xem giá và đánh giá dưới dạng chuỗi, mong đợi một số mảng có thể trống, và bạn có một nguồn đáng tin cậy để theo dõi cách Alexa khuyến nghị sản phẩm qua các truy vấn và khu vực. Amazon cung cấp tài liệu về Alexa cho các nhà phát triển, và phòng tin tức thiết bị của Amazon đề cập đến cách trợ lý đang phát triển.
Sẵn sàng để ghi lại các câu trả lời của Alexa dưới dạng dữ liệu? Bắt đầu miễn phí từ bảng điều khiển Scrapeless, xem vị trí của actor trên trang sản phẩm API Scraping, hoặc so sánh các gói trên giá Scrapeless.

Câu hỏi thường gặp

Q: Amazon Alexa Scraper là gì?
A: Đây là một actor Scraper LLM Chat Scrapeless (scraper.alexa) gửi một gợi ý mua sắm đến Amazon Alexa và trả lại câu trả lời dưới dạng JSON có cấu trúc — truy vấn, câu trả lời bằng Markdown và văn bản thuần, và một mảng products với ASIN, giá, xếp hạng và giao hàng.

Q: Nó sử dụng endpoint và tham số nào?
A: POST https://api.scrapeless.com/api/v2/scraper/execute với actor được đặt thành scraper.alexa và một đối tượng input chứa prompt và country. Xác thực với mã thông báo của bạn trong tiêu đề x-api-token.

Q: Phản hồi có đồng bộ không?
A: Có. Kết quả sẽ trở lại trong đối tượng task_result của cùng một phản hồi, vì vậy bạn không cần phải kiểm tra một endpoint kết quả riêng biệt.

Q: Tôi có cần trình duyệt hoặc proxy pool không?
A: Không. Scrapeless thực hiện việc thu thập phía sau API, vì vậy ứng dụng của bạn chỉ cần gửi yêu cầu và phân tích JSON trả về.

Q: Tại sao các trường references, sources, hoặc suggestions đôi khi lại trống?
A: Những trường đó phụ thuộc vào truy vấn. Một gợi ý ở hạng mục đơn giản có thể trả về sản phẩm mà không có trích dẫn riêng biệt hoặc gợi ý tiếp theo, vì vậy hãy coi các mảng đó là tùy chọn và kiểm tra trước khi lặp lại.

Q: Tôi đọc giá và xếp hạng như thế nào?
A: Cả hai đều là chuỗi hiển thị. Giá hiển thị như ~~$399.99~~ $248.00 (giá niêm yết bị gạch ngang, giá hiện tại sau đó), và xếp hạng như {rating 4.2} 19,796 Đánh giá. Trích xuất các số bằng một parser nhỏ thay vì ép kiểu trường trực tiếp.

Q: Tôi có thể sử dụng cùng mã cho các trợ lý AI khác không?
A: Có. Alexa chia sẻ hình dạng yêu cầu Scraper LLM Chat với các công cụ khác, vì vậy việc thay thế scraper.alexa bằng scraper.chatgpt, scraper.gemini, hoặc scraper.perplexity tái sử dụng cùng một tích hợp.