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Figurant parmi les sites les plus visités au monde, Amazon génère un volume gigantesque de données sur les comportements des consommateurs et l’attractivité des marques. Ces données accessibles grâce au scraping sont pourtant trop souvent inexploitées.
Amazon est un poids lourd du e-commerce et ce n’est une surprise pour personne.
Voici quelques chiffres qui donnent le tournis et démontrent l’importance considérable du site américain dans le paysage numérique mondial :
- Amazon est le 1er site e-commerce en France (devant le Bon Coin) et le 8ème site le plus visité (BDM – Février 2025).
- A l’échelle mondiale, Amazon détient 41% du marché électronique aux Etats-Unis et entre 30 et 35% en Allemagne (Wizishop – 2024).
- Sur l’année 2024, Amazon a réalisé un chiffre d’affaires de 638 milliards de dollars US (Statista – 2025), soit à peu près le PIB de la Belgique !
- Amazon compte 1 556 000 employés au 1er trimestre 2025 (BDM – 2025), soit l’équivalent d’un pays comme l’Estonie !
Mais Amazon c’est bien plus qu’un site e-commerce, c’est un outil de découverte et d’influence comme peut l’être Google.
Pour preuve, 74 % des internautes français débutent leur recherche de produit sur Amazon (Nielsen – 2023).
Si le monitoring des données des SERP Google est devenu un réflexe pour la plupart des sites, ce n’est pas encore le cas pour Amazon.
Un gisement d’informations stratégiques qui ne demandent qu’à être exploitées !
I. Pourquoi utiliser les données Amazon pour optimiser sa stratégie e-commerce ?
Analyser les tendances de recherche
Comme c’est le cas sur Google, les volumes de recherche associés aux mots-clés sont également fournis par Amazon.
Ces données permettent de mieux comprendre les attentes des consommateurs à un instant T, de mesurer l’intérêt croissant ou décroissant pour certaines familles de produits et de comparer la notoriété de sa marque par rapport à la concurrence.
Prioriser sa stratégie Search entre Amazon et Google
Un autre cas d’usage consiste à confronter les volumes de recherche entre Amazon et Google.
Mesurer son positionnement SEO dans les SERP Amazon
Au-delà du volume de recherche, le scraping permet de reconstituer la position d’un produit sur un mot-clé donné, à la manière d’un suivi de position sur Google. On peut ainsi identifier le classement exact d’un produit dans la SERP Amazon, en tenant compte de la distinction entre résultats organiques et sponsorisés.
Cette analyse peut être enrichie en suivant les variations de position sur une période donnée : meilleure position atteinte, position moyenne, position la plus basse. Couplée à l’URL de la fiche produit, cette donnée offre une vision fine du ranking Amazon et permet d’identifier les leviers d’amélioration, notamment via des optimisations de titre, d’image, de contenu ou d’évaluation client.
Arbitrer entre actions Search et Paid en fonction de la SERP
Tout comme Google, la SERP Amazon peut être plus ou moins encombrée de résultats publicitaires.
Le scraping des SERP permet ainsi de calculer le pourcentage d’aire occupée par chaque type de résultat et être d’une précieuse aide pour arbitrer entre optimisation Search ou investissement paid.
Un suivi hebdomadaire permet en outre de réagir rapidement en fonction de l’évolution de la physionomie des SERPs Amazon.
Surveiller les politiques tarifaires
Le scraping permet d’extraire les prix pratiqués par n’importe quel vendeur.
En se basant sur l’ASIN (l’identifiant produit propre à Amazon), il est possible de lister les différents vendeurs présents sur une fiche produit et d’extraire les prix affichés sur une période donnée.
On obtient ainsi une vue consolidée des prix minimums et maximums pratiqués pour un même produit, ce qui permet de :
- Identifier des revendeurs particulièrement agressifs
- Détecter la présence d’Amazon comme vendeur (souvent synonyme de guerre des prix)
- Contrôler les pratiques de certains distributeurs qui ne seraient pas autorisés à vendre
Ce type de suivi est particulièrement utile pour les fabricants qui encadrent la politique tarifaire de leurs revendeurs.
Monitorer la présence dans la Buy Box
La Buy Box est une fonctionnalité centrale d’Amazon : c’est cette fameuse zone sur la fiche produit qui permet d’ajouter l’article directement au panier.
Ce bouton est visible par défaut, mais n’est actif que pour un seul vendeur à la fois, sélectionné par Amazon selon des critères qui peuvent inclure le prix, la disponibilité, la qualité du service client ou encore l’historique du vendeur.
Être visible dans la Buy Box, c’est capter l’essentiel du volume de vente.
Le scraping permet ainsi de savoir :
- si un produit est bien dans la Buy Box à un instant T,
- qui est le vendeur sélectionné,
- et comment cette présence évolue dans le temps.
Ce monitoring permet de préserver sa part de marché, d’identifier des pertes inexpliquées ou de détecter des vendeurs tiers dont la présence serait problématique pour la marque.
Analyser les notes et avis produits
Amazon repose largement sur la preuve sociale, c’est-à-dire sur les avis et notations laissés par les clients.
Ces éléments jouent un rôle prépondérant dans l’algorithme de classement Search d’Amazon. Ils influencent également fortement le taux de conversion
Grâce au scraping, il est possible de récupérer les notes moyennes et le nombre d’avis pour ses propres produits mais aussi ceux des concurrents.
L’objectif est double : suivre la satisfaction client dans la durée, mais aussi détecter des signaux faibles, par exemple une montée de critiques négatives sur un produit, un lot ou une caractéristique spécifique (coloris, matière, etc).
Les commentaires peuvent également être extraits très facilement.
Une analyse de la voix du client peut alors être réalisée très rapidement en important les commentaires dans un LLM.
Améliorer le pilotage des campagnes Paid Amazon
Le suivi des performances Paid sur Amazon peut être enrichi par les données issues du scraping.
Grâce à une surveillance régulière des SERP, il est possible d’identifier les emplacements sponsorisés occupés par les produits sur des requêtes stratégiques.
En plus du scraping des résultats sponsorisés, on peut aussi récupérer directement les données de performance depuis la plateforme Amazon Ads.
Impressions, clics, dépenses, conversions, chiffre d’affaires… toutes ces infos sont accessibles via l’API permettant de suivre précisément ce qui se passe à chaque niveau : campagnes, groupes d’annonces, mots-clés.
Et surtout, de croiser ces données avec celles issues du scraping pour avoir une vue complète, à la fois sur la visibilité et sur les performances. Un vrai plus pour piloter finement ses investissements média.
Le dashboard permet, pour chaque mot-clé surveillé, de visualiser :
- La meilleure position sponsorisée obtenue par un produit dans le temps
- Les variations de position entre les différents scrapings
- La répartition des types de résultats (organique, paid, suggestions associées) dans la SERP Amazon, via des graphiques clairs
- Le volume de recherche associé à chaque mot-clé, utile pour ajuster la structure de campagne
Par exemple, dans le tableau de suivi des positions Paid, on observe que certains produits apparaissent régulièrement dans les premières positions sponsorisées, ce qui témoigne d’une stratégie Ads performante sur des mots-clés à forte volumétrie.
La granularité du tableau permet de croiser ces positions avec la note moyenne des produits, offrant une lecture complète de la performance publicitaire et qualitative.
Ces insights permettent aux équipes d’ajuster en continu leurs stratégies Amazon Ads :
- en maximisant leur présence sur les requêtes les plus compétitives,
- en identifiant les moments où un produit n’est plus sponsorisé,
- ou encore en repérant les mots-clés où un concurrent prend trop de terrain.
II. Comment mettre en place un tableau de bord Amazon ?
La création d’un tableau de bord Amazon performant repose sur une architecture technique simple mais robuste, qui combine extraction, stockage et visualisation de la donnée.
Extraction via scraping
Avant tout, il faut récupérer les données.
Pour ça, on met en place des scripts qui parcourent automatiquement les pages Amazon et extraient les informations visibles : résultats de recherche, prix, avis, position des produits, etc.
L’idée, c’est de transformer ce que n’importe quel internaute peut voir en un jeu de données structuré, prêt à être analysé.
Stockage dans BigQuery
Les données collectées sont ensuite centralisées dans une base cloud comme Google BigQuery, qui offre la scalabilité nécessaire pour traiter des centaines de milliers de lignes par mois.
Ce stockage structuré permet de conserver les historiques et de croiser facilement différentes sources d’information, comme les positions SEO/Paid, les prix pratiqués, ou encore la dynamique des avis.
Visualisation dans Looker
La restitution des données se fait via un dashboard Looker Studio, structuré autour de plusieurs volets : mots-clés, concurrence, prix, avis clients et présence en Buy Box.
On y retrouve notamment :
- Suivi des volumes de recherche par date, filtrable par mot-clé ;
- Évolution des positions organiques et sponsorisées, visualisée par produit ou requête ;
- Répartition des types de résultats dans la SERP (organique, paid, suggestions) ;
- Positions observées à la dernière itération, avec note moyenne et lien vers la fiche Amazon ;
- Suivi des prix minimum et maximum par ASIN pour comparer avec la concurrence ;
- Analyse des vendeurs dans la Buy Box, avec leur part de visibilité ;
- Tableau des avis clients récents et bien notés, pour comprendre la perception des produits.
Ce dashboard permet aux équipes e-commerce, SEO ou trade marketing de suivre leur performance Amazon de manière consolidée et évolutive.
Envie d’enrichir sa stratégie e-commerce grâce aux données Amazon ?
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