Bing Shopping API：如何從 Bing 收集商品數據

Bing Shopping 在電商數據分析中經常被忽略。許多團隊會先關注 Google Shopping，因為它的搜尋量更大，廣告生態也更熟悉。但 Bing Shopping 仍然能提供有價值的商品數據，例如價格、賣家、商品標題、評分、購物廣告、配送資訊，以及商品在不同市場中的呈現方式。

對電商團隊來說，這些數據可用於競品監控、價格比較、賣家可見度追蹤、商品定位分析，以及建立週期性的商品情報工作流。Bing Shopping API 的價值，就是把這些搜尋結果轉換成可儲存、可比較、可分析的結構化數據。

本文所說的 Bing Shopping API，指的是用於收集公開 Bing Shopping 搜尋結果的 SERP API。它和 Microsoft Content API 不同。Microsoft Content API 主要用於廣告主程式化管理 Microsoft Merchant Center 商品目錄，例如更新商品價格、庫存、商品報價和目錄狀態。

Bing Shopping 可以收集哪些商品數據？

Bing Shopping API 通常可以返回結構化商品數據，包括價格、賣家資訊、評分、評論、商品圖片、購物廣告、篩選條件、相關搜尋建議和分頁數據。有些 API 還支援按相關性或價格排序，並可根據國家或市場進行本地化搜尋。

常見且有分析價值的欄位包括：

對商品情報分析來說，重點不是只抓取一次結果，而是在相同條件下持續收集同一批欄位。

什麼情況下適合使用 Bing Shopping API？

當你的團隊需要的是「搜尋結果中可見的商品數據」，而不是商家後台的商品目錄數據時，Bing Shopping API 會更有用。

例如，電商品牌可能想知道自己的商品是否出現在重要類目詞下。平台型團隊可能想監控不同地區的賣家重疊情況。價格團隊可能想比較競爭零售商的商品價格。SEO 團隊則可能想了解 Bing 在商業搜尋中更常展示哪些商品標題、圖片和賣家。

這類數據與傳統網站抓取不同。你不是逐個訪問零售商網站，而是收集 Bing Shopping 針對某個搜尋詞所展示的商品列表。因此，它更適合搜尋可見度分析、賣家監控、類目研究和市場趨勢追蹤。

實用的數據收集流程

好的 Bing Shopping 數據流程應該從搜尋意圖開始，而不是從程式碼開始。

先定義你要追蹤的商品查詢詞。這些詞可以是品牌詞、類目詞、型號詞，也可以是具有購買意圖的商業搜尋詞，例如 “wireless earbuds”、“running shoes”、“gaming laptop” 或 “standing desk”。不要在同一份報告中混合過於寬泛和過於精確的查詢詞，因為它們通常會返回不同類型的商品結果。

接著設定市場參數。Bing 支援 en-US 這類 market code，通常由語言和國家或地區組成。指定市場有助於返回更相關的區域結果。

一個常見請求可能包含：

engine=bing_shopping
q=wireless earbuds
market_code=en-US
language=en
sort_by=featured
page=1

如果目標是價格研究，也可以測試按價格由低到高或由高到低排序。如果目標是類目研究，篩選條件可以幫助你按賣家、品牌、價格區間或商品類型縮小結果。有些 Bing Shopping API 會返回可再次傳入請求的 filters 值。

API 返回結果後，建議將每條商品數據與時間戳一起保存。這一點很重要，因為購物搜尋結果會隨著價格、促銷、賣家供應狀態和排序因素變化而變動。

如何設計數據結構？

不要只保存原始返回結果。為了後續分析，應該建立一張乾淨、可比較的數據表。

一個實用的欄位結構可以是：

query
market_code
language
device
page
position
product_title
seller
price
currency
original_price
rating
review_count
delivery
product_url
image_url
collected_at

如果你的工作流需要比較 Bing Shopping 和 Google Shopping，最好在兩個來源中使用一致的欄位命名，例如 product_title、seller、price、position、rating、review_count 和 collected_at。Talordata 之前的比較文章中也提到，跨 Google 和 Bing 比較購物數據時，應保持國家、語言、位置、設備和收集時間一致。

這樣更容易建立 dashboard、追蹤變化，也更方便比較不同搜尋引擎中的商品可見度。

常見使用場景

價格監控

Bing Shopping 數據可以幫助團隊追蹤競爭對手是否正在調整相同或相似商品的價格。這對價格變動頻繁的類目尤其有用，例如電子產品、家電、美妝、運動用品和消費配件。

但不要只收集最低價。更有價值的做法是同時追蹤價格、賣家、排名位置和時間。某個價格變低是否真的重要，還要看該賣家是否出現在靠前位置。

賣家可見度追蹤

對平台或品牌方來說，Bing Shopping 可以顯示哪些賣家會出現在重要商品詞或類目詞下。你可以追蹤某個賣家出現的頻率、覆蓋哪些商品，以及在不同市場中的可見度變化。

這對授權賣家監控、市場競爭分析和零售合作夥伴覆蓋情況研究都很有幫助。

商品匹配

不同賣家的商品標題可能不完全一致。有些標題包含型號，有些則只寫簡短名稱。要正確比較商品，通常需要根據標題標準化、品牌、型號、圖片、價格區間和目標連結做匹配。

Bing Shopping API 提供的是搜尋結果中可見的商品數據，而內部匹配規則決定了分析結果是否可靠。

購物廣告與自然商品可見度

部分 Bing Shopping API 可以返回商品列表和購物廣告數據。這讓團隊能比較付費曝光和普通購物結果可見度。

對電商 SEO 和付費搜尋團隊來說，可以用來回答這些問題：

• 哪些賣家出現在購物廣告中？

• 哪些商品不依賴廣告也能出現？

• 廣告是否影響普通商品結果的可見度？

• 競爭對手在廣告位中是否使用了不同標題或價格？

AI 商品研究工作流

結構化 Bing Shopping 數據也可以用於 AI 工作流。例如，AI 商品研究助手可能需要最新的商品標題、價格區間、賣家選項、評分和可用性訊號。

與其依賴過時數據集，團隊可以透過 SERP API 收集最新的購物搜尋結果，並接入內部工具、分析面板或 AI 輔助研究流程。

需要注意什麼？

Bing Shopping 數據是動態變化的。單次請求不能被視為穩定的市場報告。結果可能會受到市場、設備、時間、排序、篩選條件和商品供應情況影響。

建議遵循這些規則：

• 每次收集使用一致的查詢格式。

• 固定市場、語言、設備和排序條件。

• 每條結果都保存時間戳。

• 比較商品前先標準化商品標題。

• 區分 sponsored results 和普通購物結果。

• 同時追蹤排名位置和價格。

• 重要決策前人工檢查異常數據。

同時，數據收集應聚焦於公開可見的搜尋結果，保持合理請求量，並用於合法的業務分析場景。

Talordata 可以如何支援這類流程？

對需要穩定收集購物搜尋數據的團隊來說，Talordata SERP API 可以幫助收集來自 Bing、Google 等搜尋引擎的結構化 SERP 數據。在 Bing Shopping 工作流中，核心價值是讓數據收集更一致：團隊可以將商品標題、價格、賣家、評分、連結和排名位置轉換成更容易儲存、比較和接入 dashboard 或 AI 工作流的格式。立即領取免費測試

結論

Bing Shopping 可能不是電商團隊最先分析的平台，但它仍然能提供有價值的商品可見度和價格訊號。Bing Shopping API 的作用，是將搜尋結果頁轉換成商品標題、價格、賣家、評分、連結、圖片和排名位置等結構化欄位。

更好的工作流不是一次性匯出數據，而是使用穩定的查詢詞、市場設定、排序規則、時間戳和標準化欄位。基於這套基礎，團隊就能持續監控價格、賣家、商品可見度、購物廣告和市場變化。