Trustpilotをスクレイピングする方法:レビューと評価の抽出(2025年版)

Trustpilotのスクレイピングをマスターしてブランドの評判を監視しましょう。Cloudflareのブロックを回避しながら、レビューテキスト、スター評価、TrustScoreを抽出する方法を学びます。

カバー率:GlobalUnited StatesUnited KingdomGermanyFranceDenmarkAustralia
利用可能なデータ8 フィールド
タイトル場所説明画像出品者情報投稿日カテゴリ属性
すべての抽出可能フィールド
企業名TrustScore総レビュー数カテゴリ投稿者名投稿者の所在地スター評価レビュータイトルレビュー本文レビュー投稿日認証ステータス企業の返信内容企業の返信日投稿者の過去のレビュー数投稿者のアバターURL
技術要件
JavaScript必須
ログイン不要
ページネーションあり
公式API利用可能
ボット対策検出
CloudflareCloudflare TurnstileRate LimitingIP BlockingBrowser FingerprintingreCAPTCHA v3

ボット対策検出

Cloudflare
エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
Cloudflare
エンタープライズ級のWAFとボット管理。JavaScriptチャレンジ、CAPTCHA、行動分析を使用。ステルス設定でのブラウザ自動化が必要。
レート制限
時間あたりのIP/セッションごとのリクエストを制限。ローテーションプロキシ、リクエスト遅延、分散スクレイピングで回避可能。
IPブロック
既知のデータセンターIPとフラグ付きアドレスをブロック。効果的に回避するにはレジデンシャルまたはモバイルプロキシが必要。
ブラウザフィンガープリント
ブラウザの特性でボットを識別:canvas、WebGL、フォント、プラグイン。スプーフィングまたは実際のブラウザプロファイルが必要。
Google reCAPTCHA
GoogleのCAPTCHAシステム。v2はユーザー操作が必要、v3はリスクスコアリングでサイレント動作。CAPTCHAサービスで解決可能。

Trustpilotについて

Trustpilotが提供するものと抽出可能な貴重なデータを発見してください。

顧客フィードバックの世界基準

Trustpilotは、本物のフィードバックを通じて企業と消費者の架け橋となる世界有数のレビュープラットフォームです。2007年にデンマークで設立され、幅広い業界の数百万の企業に対し、人々が購入やサービスの体験を共有できる透明性の高いスペースを提供しています。このプラットフォームは、オンラインショッパーにとって最も信頼できるリソースの一つとなり、企業がオンラインプレゼンスを管理するための重要なツールとなっています。

価値の高い定性的データ

このウェブサイトには、企業のTrustScore、カテゴリ別のビジネスリスティング、タイムスタンプ付きの詳細なユーザーレビューなど、豊富なデータが蓄積されています。各レビューには通常、スター評価、タイトル、詳細な説明文、投稿者の認証ステータスが含まれます。この構造化された定性的データにより、顧客満足度やブランドのパフォーマンスの経時的な変化を包括的に把握できます。

なぜTrustpilotをスクレイピングするのか?

Trustpilotをスクレイピングすることで、企業や研究者は何千もの個別の体験を構造化されたデータセットに集約し、大規模な分析を行うことができます。このデータは、ブランド評判のモニタリング、感情分析の実施、競合他社のパフォーマンス追跡、新たな市場トレンドの特定に極めて有効です。データ収集を自動化することで、組織は顧客の悩みや優れたサービスに関するリアルタイムの洞察を得ることができます。

Trustpilotについて

なぜTrustpilotをスクレイピングするのか?

Trustpilotからのデータ抽出のビジネス価値とユースケースを発見してください。

世界の異なる地域のブランドの評判をリアルタイムで監視する。

顧客センチメントを分析し、製品の欠陥や機能リクエストを特定する。

主要な業界競合他社に対するビジネスパフォーマンスのベンチマークを行う。

サービス評価の低い企業を特定し、B2Bリードを生成する。

価格比較サイトや業界ディレクトリ用に評価データを集約する。

自然言語処理モデル(machine learning)のトレーニング用に高品質なテキストデータを収集する。

スクレイピングの課題

Trustpilotのスクレイピング時に遭遇する可能性のある技術的課題。

標準的な自動リクエストをブロックする強力なCloudflare Turnstileのチャレンジ。

セレクターを無効にする動的なCSSクラスやDOM構造の頻繁な更新。

一時的なIP禁止(Error 1015)につながる厳格なレート制限。

Seleniumや非ステルス設定のPuppeteerを検出する高度なブラウザfingerprinting。

リソース消費を増大させる重いJavaScriptレンダリング要件。

TrustpilotをAIでスクレイピング

コーディング不要。AI搭載の自動化で数分でデータを抽出。

仕組み

1

必要なものを記述

Trustpilotから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。

2

AIがデータを抽出

人工知能がTrustpilotをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。

3

データを取得

CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。

なぜスクレイピングにAIを使うのか

カスタムスクリプトなしで、CloudflareやTurnstileのチャレンジをネイティブに回避します。
複雑なレビュー構造をマッピングするためのノーコードのビジュアルインターフェースを提供します。
プロキシのローテーションとブラウザfingerprintingを大規模に自動処理します。
定期的な抽出をサポートし、レビューデータを自動的に最新の状態に保ちます。
クリーンなデータをGoogleスプレッドシート、CSV、またはWebhooks経由で直接エクスポートできます。
クレジットカード不要無料プランありセットアップ不要

AIを使えば、コードを書かずにTrustpilotを簡単にスクレイピングできます。人工知能搭載のプラットフォームが必要なデータを理解します — 自然言語で記述するだけで、AIが自動的に抽出します。

How to scrape with AI:
  1. 必要なものを記述: Trustpilotから抽出したいデータをAIに伝えてください。自然言語で入力するだけ — コードやセレクターは不要です。
  2. AIがデータを抽出: 人工知能がTrustpilotをナビゲートし、動的コンテンツを処理し、あなたが求めたものを正確に抽出します。
  3. データを取得: CSV、JSONでエクスポートしたり、アプリやワークフローに直接送信できる、クリーンで構造化されたデータを受け取ります。
Why use AI for scraping:
  • カスタムスクリプトなしで、CloudflareやTurnstileのチャレンジをネイティブに回避します。
  • 複雑なレビュー構造をマッピングするためのノーコードのビジュアルインターフェースを提供します。
  • プロキシのローテーションとブラウザfingerprintingを大規模に自動処理します。
  • 定期的な抽出をサポートし、レビューデータを自動的に最新の状態に保ちます。
  • クリーンなデータをGoogleスプレッドシート、CSV、またはWebhooks経由で直接エクスポートできます。

Trustpilot用ノーコードWebスクレイパー

AI搭載スクレイピングのポイント&クリック代替手段

Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにTrustpilotをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。

ノーコードツールでの一般的なワークフロー

1
ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する
2
ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
3
ポイント&クリックで抽出するデータ要素を選択する
4
各データフィールドのCSSセレクタを設定する
5
複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する
6
CAPTCHAに対処する(多くの場合手動解決が必要)
7
自動実行のスケジュールを設定する
8
データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する

一般的な課題

学習曲線

セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる

セレクタの破損

Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある

動的コンテンツの問題

JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要

CAPTCHAの制限

ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要

IPブロック

過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある

Trustpilot用ノーコードWebスクレイパー

Browse.ai、Octoparse、Axiom、ParseHubなどのノーコードツールは、コードを書かずにTrustpilotをスクレイピングするのに役立ちます。これらのツールは視覚的なインターフェースを使用してデータを選択しますが、複雑な動的コンテンツやアンチボット対策には苦戦する場合があります。

ノーコードツールでの一般的なワークフロー
  1. ブラウザ拡張機能をインストールするかプラットフォームに登録する
  2. ターゲットWebサイトに移動してツールを開く
  3. ポイント&クリックで抽出するデータ要素を選択する
  4. 各データフィールドのCSSセレクタを設定する
  5. 複数ページをスクレイピングするためのページネーションルールを設定する
  6. CAPTCHAに対処する(多くの場合手動解決が必要)
  7. 自動実行のスケジュールを設定する
  8. データをCSV、JSONにエクスポートするかAPIで接続する
一般的な課題
  • 学習曲線: セレクタと抽出ロジックの理解に時間がかかる
  • セレクタの破損: Webサイトの変更によりワークフロー全体が壊れる可能性がある
  • 動的コンテンツの問題: JavaScript多用サイトは複雑な回避策が必要
  • CAPTCHAの制限: ほとんどのツールはCAPTCHAに手動介入が必要
  • IPブロック: 過度なスクレイピングはIPのブロックにつながる可能性がある

コード例

import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 実際のブラウザをシミュレートするためにカスタムセッションを使用
def scrape_trustpilot(slug):
    url = f'https://www.trustpilot.com/review/{slug}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        reviews = []
        # レビューコンテナのセレクター(注:クラスは頻繁に変更されます)
        for card in soup.select('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
            data = {
                'title': card.select_one('h2').text if card.select_one('h2') else None,
                'rating': card.select_one('div.star-rating_starRating__Bdb_f img')['alt'] if card.select_one('img') else None,
                'text': card.select_one('p[data-service-review-text-typography]').text if card.select_one('p') else None
            }
            reviews.append(data)
        return reviews
    return None

# 使用例
print(scrape_trustpilot('www.apple.com'))

いつ使うか

JavaScriptが最小限の静的HTMLページに最適。ブログ、ニュースサイト、シンプルなEコマース製品ページに理想的。

メリット

  • 最速の実行(ブラウザオーバーヘッドなし)
  • 最小限のリソース消費
  • asyncioで簡単に並列化
  • APIと静的ページに最適

制限事項

  • JavaScriptを実行できない
  • SPAや動的コンテンツで失敗
  • 複雑なアンチボットシステムで苦戦する可能性

コードでTrustpilotをスクレイピングする方法

Python + Requests
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

# 実際のブラウザをシミュレートするためにカスタムセッションを使用
def scrape_trustpilot(slug):
    url = f'https://www.trustpilot.com/review/{slug}'
    headers = {
        'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/119.0.0.0 Safari/537.36'
    }
    
    response = requests.get(url, headers=headers)
    if response.status_code == 200:
        soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
        reviews = []
        # レビューコンテナのセレクター(注:クラスは頻繁に変更されます)
        for card in soup.select('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
            data = {
                'title': card.select_one('h2').text if card.select_one('h2') else None,
                'rating': card.select_one('div.star-rating_starRating__Bdb_f img')['alt'] if card.select_one('img') else None,
                'text': card.select_one('p[data-service-review-text-typography]').text if card.select_one('p') else None
            }
            reviews.append(data)
        return reviews
    return None

# 使用例
print(scrape_trustpilot('www.apple.com'))
Python + Playwright
import asyncio
from playwright.async_api import async_playwright

async def run():
    async with async_playwright() as p:
        browser = await p.chromium.launch(headless=True)
        context = await browser.new_context(user_agent='Mozilla/5.0')
        page = await context.new_page()
        
        await page.goto('https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com')
        
        # 動的コンテンツの読み込みを待機
        await page.wait_for_selector('section.styles_reviewCard__hc_vR')
        
        reviews = await page.evaluate('''() => {
            return Array.from(document.querySelectorAll('section.styles_reviewCard__hc_vR')).map(card => ({
                author: card.querySelector('span.typography_appearance-default__S8ne3')?.innerText,
                rating: card.querySelector('.star-rating_starRating__Bdb_f img')?.alt,
                date: card.querySelector('time')?.getAttribute('datetime')
            }));
        }''')
        
        print(reviews)
        await browser.close()

asyncio.run(run())
Python + Scrapy
import scrapy

class TrustpilotSpider(scrapy.Spider):
    name = 'trustpilot'
    start_urls = ['https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com']

    def parse(self, response):
        # レビューカード要素のループ
        for review in response.css('section.styles_reviewCard__hc_vR'):
            yield {
                'author': review.css('span.typography_appearance-default__S8ne3::text').get(),
                'rating': review.css('div.star-rating_starRating__Bdb_f img::attr(alt)').get(),
                'title': review.css('h2.styles_reviewTitle__m9_V_::text').get(),
                'date': review.css('time::attr(datetime)').get()
            }

        # 次のページへの遷移
        next_page = response.css('a[name="pagination-button-next"]::attr(href)').get()
        if next_page:
            yield response.follow(next_page, self.parse)
Node.js + Puppeteer
const puppeteer = require('puppeteer-extra');
const StealthPlugin = require('puppeteer-extra-plugin-stealth');
puppeteer.use(StealthPlugin());

(async () => {
  const browser = await puppeteer.launch({ headless: true });
  const page = await browser.newPage();
  await page.goto('https://www.trustpilot.com/review/www.apple.com', { waitUntil: 'networkidle2' });

  const data = await page.evaluate(() => {
    const items = document.querySelectorAll('section.styles_reviewCard__hc_vR');
    return Array.from(items).map(item => ({
      title: item.querySelector('h2')?.innerText,
      body: item.querySelector('p')?.innerText
    }));
  });

  console.log(data);
  await browser.close();
})();

Trustpilotデータで何ができるか

Trustpilotデータからの実用的なアプリケーションとインサイトを探索してください。

ブランドヘルスの監視

企業はリアルタイムのレビューデータを使用して顧客のセンチメントを追跡し、ネガティブなフィードバックが拡散する前に対応します。

実装方法:

  1. 1自社のTrustpilotプロファイルのデイリースクレイパーを設定する。
  2. 2NLPツールを使用して、本文テキストの感情的な極性を分析する。
  3. 3星1または星2のレビューを受信した際に自動アラートをトリガーする。

Automatioを使用してTrustpilotからデータを抽出し、コードを書かずにこれらのアプリケーションを構築しましょう。

Trustpilotデータで何ができるか

  • ブランドヘルスの監視

    企業はリアルタイムのレビューデータを使用して顧客のセンチメントを追跡し、ネガティブなフィードバックが拡散する前に対応します。

    1. 自社のTrustpilotプロファイルのデイリースクレイパーを設定する。
    2. NLPツールを使用して、本文テキストの感情的な極性を分析する。
    3. 星1または星2のレビューを受信した際に自動アラートをトリガーする。
  • 競合市場のギャップ分析

    顧客が競合他社に対して不満に思っている点を特定し、自社製品をより優れた代替案として位置付けます。

    1. 業界カテゴリ内の上位5社の競合他社のレビューをスクレイピングする。
    2. 最も一般的なネガティブキーワードやフレーズを抽出する。
    3. それらの問題点を自社の強みとして強調するマーケティングコピーを作成する。
  • B2Bリードジェネレーション

    代理店などは、スコアの低い企業を見つけ出し、評判管理やカスタマーサービスの改善ソリューションを提案します。

    1. TrustScoreが3.0未満の企業のTrustpilotカテゴリをスクレイピングする。
    2. レビュー数が多い(アクティブだが不満を抱える顧客基盤がある)企業をフィルタリングする。
    3. 企業のURLを抽出し、LinkedInと照合して意思決定者の連絡先情報を取得する。
  • プロダクトロードマップの優先順位付け

    プロダクトマネージャーは定性的なフィードバックを使用して、次に構築すべき機能や修正すべきバグを決定します。

    1. 特定製品の過去6ヶ月間の全レビューをスクレイピングする。
    2. フィードバックを「機能リクエスト」「バグ報告」「使いやすさの課題」に分類する。
    3. 件数順にランク付けし、開発バックログの優先順位を決定する。
  • 動的な社会的証明(Social Proof)

    ECサイトは、自社の製品ページにリアルタイムの認証済みレビューを表示することで、コンバージョン率を向上させます。

    1. 最新の星5レビューを取得するために定期的なスクレイピングをスケジュールする。
    2. 投稿者名、評価、引用文を中央データベースに保存する。
    3. カスタムAPIを介して、これらのレビューを自社サイトの決済ページに表示する。
プロンプト以上のもの

ワークフローを強化する AI自動化

AutomatioはAIエージェント、ウェブ自動化、スマート統合のパワーを組み合わせ、より短時間でより多くのことを達成するお手伝いをします。

AIエージェント
ウェブ自動化
スマートワークフロー

Trustpilotスクレイピングのプロのヒント

Trustpilotからデータを正常に抽出するための専門家のアドバイス。

HTML内にあるJSON-LDスクリプトタグのスクレイピングを優先してください。これらにはUIの変更に強い構造化されたレビューデータが含まれています。

データセンターIPで頻発する「Error 1015」のレート制限ブロックを避けるため、高品質なレジデンシャルプロキシを使用してください。

headless browserを使用する場合は、ランダムな遅延(2〜5秒)やマウスの動きを追加して、人間の行動をシミュレートしてください。

Cloudflareの高度なボット対策レイヤーによる検出を回避するため、TLS fingerprintがUser-Agentと一致していることを確認してください。

Trustpilotのディスカバリーページを利用して特定のカテゴリをターゲットにし、ビジネスリードを自動的に収集してください。

関連 Web Scraping

Trustpilotについてのよくある質問

Trustpilotに関するよくある質問への回答を見つけてください