Скрипты для WB: анализ отзывов, динамики показов АРК по фразам и парсер органики

Всем привет, решил поделиться своими скриптами для работы с Wildberries. Кажется, что такие простые инструменты могут быть полезными сообществу, по крайней мере тем, кто хочет чуть глубже погрузиться в данные, что отдает площадка.

Речь пойдет от Google Collab Notebooks. Это удобный инструмент для запуска python-кода в облаке. Такой вот легкий способ вкатиться в код без установки среды разработки и на облачных ресурсах Google.

Для работы нужен только аккаунт Google и желание.

Основные моменты:

1) Используется официальное API WB без ботов, расширений браузера

2) Вы работаете со своей копией скрипта на вашем аккаунте Google, ваш ключ от кабинета остается у вас. Ваш ключ = ваши данные.

3) Код открыт и вы можете как угодно дорабатывать его под свои нужны самостоятельно или со специалистами.

4) Перед работой нужно ознакомиться, как запускать Google Collab файлы в облаке. Это займет три минуты, например первое видео из youtube.

Моя задача — показать, что работать самостоятельно с данными можно и нужно. А еще это интересно.

Выкачивает все отзывы из вашего кабинета и формирует предварительный отчет для работы в виде таблицы с колонками:

— артикул

— количество отзывов

— средняя оценка

— средняя оценка за последние 14 дней

Далее вы выбираете целевые артикулы (или не выбираете, а берете все, оставляя пустой список), временной интервал и оценки для анализа и формируете облако самых частоупотребляемых слов/фраз из этой выборки отзывов.

К примеру, задание может звучать так: Построй облако для отзывов с оценками от 1 до 3 для артикула 12345 и 145211 за последний месяц.

Короткий скринкаст:

Этот инструмент позволит быстро прикинуть, что не так с вашими товарами, а также наоборот, посмотреть за что вас хвалят.

Для своего проекта я использую еще разметку 🤖 Openai, точечно извлекая из текста отзыва негатив и позитив. Это работает лучше, чем анализ по словам/фразам, но в качестве стартового метода облако прекрасно себя показывает! Попробуйте сами.

Ссылка: WB_rewiews_analyser.ipynb

Обновления рекламного кабинета неплохо так взбудоражило рынок. С одной стороны есть четкая тенденция к упрощению, ведь все, на что можно сейчас повлиять — ставка и минус-фразы.

С другой стороны, никто, кроме экспертов не могут сказать, как все-таки работают алгоритмы доставки объявлений и рекламный аукцион. Эксперты переобуваются, WB из-за обновлений периодически потряхивает, а селлеры не понимают, что делать и кого слушать.

Решение, которое я принял для себя очень простое — следить за показателями и вовремя реагировать. Для этого нужно не более 5 минут в день.

Мы с вами будем следить за динамикой показов в АРК по фразам самостоятельно. Для этого есть другой Сollab Notebook. Что он делает:

— получает список АРК

— для списка АРК собиарет статистику по фразам с временной меткой

— объединяет все в один файл на вашем диске

Что с этим делать:

Запускаем каждый день, дозаписывая результат в spreadsheet (пример, копируйте себе) или excel. Делаем сводную таблицу и видим как меняются показы по фразам в рк в динамике (по дням или часам, зачисит от частоты замеров).

Ссылка: WB_campaigns_downloader

Если у вас есть задача следить за позициями своих товарав по ключам, то вам сюда)

Алгоритм работы, примерно следующий: отдаете на вход список ключевых слов и набор артикулов -> на выходе получаете выгрузку с фактическими позициями товаров в поиске по ключевым словам.

Причем ключей может быть 100, а может быть 12.000 и больше. Попутно собирается subjectID всех товаров в выдаче и preset_id для анализа кластеров и нормализованные запросы

Выложу я его чуть позже, по двум причинам:
— мне нужно немного времени, чтобы адаптировать парсер под формат Google Collab. В текущем виде его довольно сложно запустить, нужно адаптировать.

— мне интересно получить обратную связь в комментариях, либо в личке, насколько он вам актуален.

Также прошу поделиться, какие данные или отчеты было бы полезно забирать из маркетплейсов, возможно в будущем я поделюсь наработками, которые будут интересны именно вам.

Всем хороших продаж.
UPD: выложил парсер в телеге