Avis sur les entreprises et réponsesCollectez les avis Trustpilot publics de votre entreprise et de vos concurrents. Lisez les plaintes, les compliments et la façon dont chaque entreprise répond, puis planifiez une exécution pour capter chaque nouvel avis.
Essayez ces exemples pour le marketing, la croissance et l’analyse concurrentielle.
Lancez une collecte hebdomadaire avec Published since réglé sur 7 jours. Regroupez les avis à 1 et 2 étoiles par thème, comme la livraison, les retours ou le service client, et partagez la liste avec l’équipe qui peut agir.
Tenez un journal daté des plaintes avec les liens vers les avis et le thème attribué.
Collectez les avis récents de trois concurrents. Notez ce que leurs clients apprécient et ce qu’ils critiquent, puis cherchez les problèmes que votre produit résout mieux.
Rédigez une note de positionnement qui cite des avis et renvoie à chaque source.
Vérifiez quels avis négatifs ont reçu une réponse et en combien de temps. Comparez votre taux de réponse à celui de vos concurrents et retenez de bons exemples.
Tenez un comparatif des réponses avec le texte et les dates pour chaque entreprise.
DU PREMIER ESSAI AU FLUX RÉCURRENT
{
"companies": ["gymshark.com"],
"maxReviewsPerCompany": 100
}Collez ceci dans l’éditeur JSON de l’Actor. Remplacez les cibles d’exemple avant de lancer.
Voir le formulaire actuel sur ApifyDonnez au scraper un site, un lien Trustpilot ou un nom d’entreprise. Les sites et les liens désignent un profil ; les noms peuvent en trouver plusieurs. Les filtres d’étoiles, de langue, de date et de vérification réduisent les avis avant la collecte.
| Méthode de recherche | Quand l’utiliser | Ce qui change |
|---|---|---|
| Domaines web | Quand l’utiliserVous connaissez l’entité exacte à collecter. | Ce qui changeUn site comme gymshark.com trouve l’unique profil Trustpilot de l’entreprise. C’est la cible la plus fiable pour une liste de suivi. |
| Liens Trustpilot | Quand l’utiliserVous avez déjà configuré la recherche sur le site source. | Ce qui changeUne page Trustpilot de n’importe quel pays donne la même entreprise. Les filtres du lien, comme stars=1 ou languages=de, sont conservés. |
| Noms d’entreprise | Quand l’utiliserVous cherchez des résultats pertinents avant de choisir des cibles précises. | Ce qui changeUn nom comme Gymshark lit tous les profils Trustpilot associés, ce qui peut inclure des sites régionaux ou des entreprises au nom proche. Vérifiez company_domain dans les résultats. |
Trustpilot montre 200 avis par vue à un visiteur non connecté, et chaque note et chaque langue forment une vue. Le scraper lit toutes les vues, donc la plupart des entreprises sont complètes. Pour les plus grandes marques, les vues chargées donnent leurs 200 avis les plus récents ; planifiez une exécution avec dateFrom pour tout collecter ensuite.
Comparer le scraper associéUtilisez les noms exacts ci-dessous en JSON. Dans le formulaire Apify, saisissez les éléments des listes séparément et respectez les types numériques et booléens.
Valeur par défaut et préremplissage sont différents. La valeur par défaut s’applique si vous omettez un réglage ; le préremplissage est un exemple déjà saisi dans le formulaire Apify. Vérifiez cibles et limites avant chaque collecte. Certains réglages n’ont pas de valeur par défaut dans le schéma. Indiquez au moins une cible prise en charge.
companiesUne entreprise par ligne : son site (gymshark.com), sa page Trustpilot de n’importe quel pays ou son nom. Un lien Trustpilot garde ses propres filtres d’étoiles et de langue. Un nom lit tous les profils que Trustpilot associe à ce nom.
starsUniquement les avis avec ces notes, sous forme de texte de 1 à 5. Choisissez 1 et 2 pour les avis négatifs. Vide signifie toutes les notes.
languagesUniquement les avis rédigés dans ces langues, en codes ou en noms comme en, de ou French. Chaque langue est une vue distincte sur Trustpilot, ce qui aide aussi les grandes entreprises à renvoyer plus d’avis. Vide signifie toutes les langues.
dateFromUniquement les avis publiés à cette date ou après. Utilisez YYYY-MM-DD ou une période relative comme 30 days ou 6 months. Avec une planification quotidienne ou hebdomadaire, une date relative ne collecte que les nouveautés.
verifiedOnlyNe garde que les avis marqués comme vérifiés par Trustpilot. Laissez-le désactivé pour une vue complète, car beaucoup d’avis authentiques ne sont pas vérifiés.
maxReviewsPerCompanyLes avis les plus récents de chaque entreprise, jusqu’à ce nombre. Commencez par 100. Vide signifie tous les avis lisibles par un visiteur non connecté.
maxReviewsUn plafond d’avis pour toute l’exécution, toutes cibles confondues. Utilisez-le pour limiter la durée et le coût. Vide signifie aucun plafond global ; la limite par cible s’applique toujours.
proxyConfigurationLe proxy résidentiel US est le réglage par défaut qui fonctionne. Trustpilot laisse passer un navigateur avec une sortie résidentielle, et les autres réglages y reviennent quand Trustpilot les refuse.
resumeSauvegarde la progression environ toutes les 30 secondes pour reprendre après un redémarrage ou une migration Apify. Laissez-le activé.
continueFromLastRunPoursuit le travail inachevé du run précédent avec la même entrée. Les résultats précédents restent dans son dataset. Gardez false pour une collecte nouvelle ou régulière.
Cette référence reprend les paramètres de l’Actor. Vérifiez le formulaire actuel avant de modifier un flux de production. Voir le formulaire actuel sur Apify.
Chaque exemple est une exécution distincte. Commencez petit, vérifiez les résultats, puis élargissez. Adaptez les cibles, pays et dates à votre recherche.
Planifiez-le chaque semaine. dateFrom réglé sur 7 days ne collecte que les avis publiés depuis la dernière exécution, sans rien manquer de nouveau, même pour les grandes marques.
{
"companies": ["gymshark.com"],
"dateFrom": "7 days",
"maxReviewsPerCompany": 500
}Collectez les avis en anglais à 1 et 2 étoiles des 90 derniers jours pour trois entreprises, jusqu’à 200 chacune. Regroupez les plaintes par thème pour voir où chaque concurrent déçoit.
{
"companies": ["gymshark.com", "nike.com", "adidas.com"],
"stars": ["1", "2"],
"languages": ["en"],
"dateFrom": "90 days",
"maxReviewsPerCompany": 200,
"maxReviews": 600
}Collectez les avis vérifiés en allemand, français et espagnol d’une entreprise. Chaque langue est une vue Trustpilot distincte, ce qui atteint aussi des avis qu’une exécution toutes langues peut tronquer pour une grande marque.
{
"companies": ["gymshark.com"],
"languages": ["de", "fr", "es"],
"verifiedOnly": true,
"maxReviewsPerCompany": 300
}Attendez-vous à une ligne par avis avec la note, le texte, les dates, l’auteur et la réponse de l’entreprise, plus le TrustScore et le nombre d’avis de l’entreprise. L’enregistrement SUMMARY indique combien d’avis Trustpilot affiche par entreprise et combien ont été collectés. Le profil complet de chaque entreprise est enregistré dans COMPANIES, dans le stockage clé-valeur.
resume protège le run actuel si Apify le redémarre. continueFromLastRun poursuit un ancien run avec la même configuration ; ses données restent dans son dataset. Réunissez les deux datasets et augmentez une limite déjà atteinte. Relancez de zéro pour observer les changements d’aujourd’hui.
Enregistrez une configuration ci-dessus dans input.json. Définissez APIFY_TOKEN avec votre jeton Apify dans le terminal, puis envoyez le fichier comme corps de requête.
curl --fail-with-body --request POST \
--url "https://api.apify.com/v2/actors/jmlp~trustpilot-reviews-scraper/runs" \
--header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN" \
--header "Content-Type: application/json" \
--data-binary @input.jsonLa réponse contient un identifiant de collecte et defaultDatasetId, pas les résultats finaux. Attendez la réussite, définissez DATASET_ID avec cet identifiant et récupérez les lignes. Pour les gros jeux, utilisez limit et offset pour paginer.
curl --fail-with-body \
--url "https://api.apify.com/v2/datasets/$DATASET_ID/items?format=json" \
--header "Authorization: Bearer $APIFY_TOKEN"Référence API de lancement et d’export d’Apify
Options d’export des données
Modifiez un réglage à la fois, gardez une petite limite et consultez le résumé avant d’élargir.
Trustpilot montre 200 avis par vue à un visiteur non connecté, et chaque note et chaque langue forment une vue. Le scraper lit toutes les vues, donc la plupart des entreprises sont complètes. Pour les plus grandes marques, les vues chargées donnent leurs 200 avis les plus récents ; planifiez une exécution avec dateFrom pour tout collecter ensuite.
Un nom comme Gymshark lit tous les profils Trustpilot associés, ce qui peut inclure des sites régionaux ou des entreprises au nom proche. Vérifiez company_domain dans les résultats.
Le proxy résidentiel US est le réglage par défaut qui fonctionne. Trustpilot laisse passer un navigateur avec une sortie résidentielle, et les autres réglages y reviennent quand Trustpilot les refuse.
Un succès indique que l’Actor a terminé, pas que la source a fourni des données. Consultez SUMMARY.inputProblem, SUMMARY.problem et le journal : cible manquante, filtre non pris en charge ou requête refusée. Essayez une cible connue avec moins de filtres.
Vérifiez les limites globales, par recherche et par page, la couverture et les doublons. Plusieurs recherches peuvent trouver la même ligne. Le total annoncé par la source peut inclure des données non accessibles publiquement. Vérifiez les tâches inachevées avant de considérer le dataset complet.
Ajoutez review_id, l’entreprise, rating, published_at, le pays de l’auteur et l’état de réponse. Prévoyez des colonnes pour le thème et le responsable, puis filtrez chaque semaine les avis à 1 et 2 étoiles.
Lire le guideDemandez à Claude de regrouper plaintes et compliments par thème, en citant review_url pour chaque exemple. Faites-lui séparer ce que les clients ont écrit de ses propres suggestions.
Lire le guideAffichez la note moyenne et le volume d’avis par semaine et par entreprise. Ajoutez des filtres par note, langue et état de réponse, et indiquez la date de collecte.
Lire le guideConservez les avis par review_id avec l’heure de collecte. Stockez les instantanés de l’entreprise, comme le TrustScore et le nombre d’avis, dans une table datée distincte.
Lire le guide
Examinez jmlp/trustpilot-reviews-scraper, puis collectez jusqu’à 200 avis sur gymshark.com publiés au cours des 90 derniers jours. Regroupez plaintes et compliments par thème, citez review_url pour chaque exemple et indiquez la part d’avis négatifs ayant reçu une réponse. Ne traitez pas les avis comme une enquête client représentative.Conservez la date de collecte et les identifiants d’origine pour vérifier la provenance d’un résultat ou le comparer à une exécution ultérieure.
Trustpilot montre 200 avis par vue d’une entreprise à un visiteur non connecté, et chaque note et chaque langue forment une vue. La plupart des entreprises sont complètes, mais les vues les plus chargées des plus grandes marques donnent leurs 200 avis les plus récents. Les avis viennent de personnes qui ont choisi d’en écrire un : ce n’est pas une enquête client représentative. Avis sollicités et spontanés peuvent différer, vérifiez donc review_source avant de comparer des entreprises.
Non. Le scraper lit les avis publics de Trustpilot comme un visiteur non connecté. Il vous faut un compte Apify pour l’exécuter.
Trustpilot montre 200 avis par vue à un visiteur non connecté. Le scraper lit chaque vue par langue et par note, donc seules les vues de plus de 200 avis sont tronquées. Planifiez une exécution avec Published since pour collecter ensuite chaque nouvel avis.
Source et informations actuelles : Actor Trustpilot Reviews de JMLP sur Apify.
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