☁️ Colab 8셀 가이드
셀 8개 순서대로 실행
아래 코드를 각 셀에 붙여넣고 ▶ 실행하세요. 셀 2의 URL만 바꾸면 어떤 상품이든 OK!
!pip install requests pandas openpyxl tqdm beautifulsoup4 lxml -q
print("✅ 설치 완료!")
# ★ 여기만 바꾸세요 ★ PRODUCT_URL = "https://review.rakuten.co.jp/item/1/429204_10000003" DELAY = 1.5 HARD_CAP = 50 STOP_AFTER_DUPLICATE_PAGES = 2 BRAND_NAME = None # None이면 shop_id 자동 사용
💡 URL 형식: review.rakuten.co.jp/item/1/SHOP_ITEM 또는 item.rakuten.co.jp/SHOP/ITEM
📦 rakuten_colab_crawler.py 파일에서 CELL_3 ~ CELL_6 내용을 각각 복사하여 실행하세요.
셀 3: 공통 함수 | 셀 4: 성별/연령 검증 | 셀 5: Canonical ID 교정 | 셀 6: 전체 크롤링 + Excel
🎨 rakuten_dashboard_template.html 파일 내용을 DASHBOARD_TEMPLATE = r"""...""" 형태로 셀에 붙여넣으세요.
📥 CELL_8 내용을 실행하면 SHOP_ITEM_reviews.xlsx + SHOP_ITEM_dashboard.html이 자동 다운로드됩니다.
JSON 업로드 → 통합 분석기에서 즉시 분석!
통합 분석기를 열고, 다운로드된 _reviews.json을 업로드하세요.
✅ 통합 분석기 12대 섹션:
• KPI 6개 (리뷰수/평점/5점비율/리피트/글자수/배송)
• 구매 트리거 10개 카테고리
• 월별 리뷰 추이 + 평균 별점
• 연령×성별 매트릭스 + SKU
• CEP 12개 구매 상황/맥락
• 긍정/부정 원인 분석
• UGC 스코어링 TOP 6
• 퍼포먼스 마케팅 전략 + 광고 카피
• 영업 활용 인사이트 (바이어 제안서)
• 실행 인사이트 9선
• 대표 리뷰 (긍정/부정)
• 리뷰 익스플로러 (필터/검색/정렬)
📊 Rakuten 대시보드 분석 항목
구매 트리거
10개 카테고리 언급률
별점 분포
도넛 차트
월별 추이
리뷰 수 + 평균 별점
바이어 페르소나
연령×성별 매트릭스
CEP 분석
12개 구매 상황/맥락
UGC 스코어링
광고 소재 후보 TOP 6
인사이트
실행 가능한 전략 9개
리뷰 익스플로러
필터/검색/정렬
🐍 Rakuten 크롤러 스크립트 다운로드
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