人工采集，顾名思义就是运营者通过基本的“复制粘贴”方式去亚马逊平台上采集数据，其一般应用于亚马逊搜索曝光页数据和商品详情页数据。人工采集的优点是无技术门槛，灵活方便，缺点是效率低下。一般而言，人工采集单个数据的时间为5秒(将亚马逊平台上的数据复制粘贴到表格或者数据库中的时间),一个正常工作8小时的运营者一天能分配的有效数据采集时间为 0.5~1小时，取中间值45分钟，那么一天的有效采集数据量为540个数据。如果一个商品需要采集3个维度的数据，例如review数量+排名+价格，那么540-3=180，即一个运营者一天可以有效跟踪与采集180个商品的数据。
如果运营者想要提升单日的人工采集效率，笔者有如下两条建议。
1.明确数据采集的目的，从而通过减少数据采集的频次，最终提升采集效率。例如，如果运营者想要了解一个搜索关键词下不同商品的销量分布规律，即可通过人工采集搜索曝光页前500~1000个商品的销售排名数据来进行估算，而无须采集其他维度的数据，也没有必要每天采集一次数据( 因为一个品类/关键词下的销量分布并不会在短时间内发生变化)，这样就可以提升数据采集的效率。
2.在难以实现数据全面采集时，可以使用抽样采集的方法来提升采集效率。
例如，如果运营者想要分析某搜索关键词下前100页商品的review、排名、价格的分布规律，但是自身既没有能力与资金开发爬虫程序，也没有找到合适的工具或者第三方采集器，这时就可以使用抽样采集的方法。在该案例下，运营者可以将前100页的商品设定为100个组，设每页有48个商品，可以分别抽取每组的第8个、第16个、第24个第32个、第40个、第48个的商品，那么每个组就只需采集6次，总共6x100=600次，考虑到每次采集涉及review、排名、价格3个维度，那么总共采集的数据量为600x 3=1800个。如果一个数据的采集时间为5秒，那么总采集时间约为2.5小时，1周内即可完成所有数据采集。
