Geben Sie eine App-ID oder einen Play-Store-Link ein und erhalten Sie die Rezensionen als Tabelle zurück - den Text, die Sternebewertung, das Datum, die Hilfreich-Stimmen, die App-Version, auf der die rezensierende Person war, und die Antwort des Entwicklers, sofern vorhanden. Zehn Spalten, eine Zeile je Rezension.
Die meisten Rezensions-Exporte sind eine einmalige Momentaufnahme. Was diesen nützlich macht, zeigt sich, wenn Sie ihn nächsten Monat erneut ausführen.
Jede Zeile trägt eine review_id. Über unsere 842 Zeilen hinweg gab es 559 verschiedene - und kein einziger Durchlauf enthielt ein Duplikat seiner selbst. Die Wiederholungen lagen alle zwischen den Durchläufen, genau wie zu erwarten, wenn man dieselbe App zweimal abruft. Das ergibt einen sauberen Schlüssel: Exporte zusammenführen, Zeilen mit bereits vorhandener review_id verwerfen, und was bleibt, ist wirklich neu.
Die Referenz dokumentiert außerdem einen Parameter cutoff, der einen ältesten Zeitstempel annimmt, sodass Sie nichts Älteres als Ihren letzten Abruf anfordern können, statt alles zu holen und das meiste zu verwerfen. Zusammen mit der ID bleibt ein monatlicher Abruf günstig, wie groß die Rezensionshistorie auch wird - und sie wird groß: unsere Stichprobe reicht bis August 2016 zurück.
Ein struktureller Unterschied zu den anderen Scrapern auf dieser Website ist erwähnenswert. Es gibt hier keine Spalte query. Die eingereichte App wird stattdessen als app_id zurückgegeben, wenn Sie also mehrere Apps in einem Durchlauf bündeln, ist das die Spalte, nach der Sie gruppieren.
Vier Einstellungen, und zwei davon halten einen wiederkehrenden Abruf klein.
Das Filtern auf eine einzelne Sternebewertung funktioniert nur, wenn die Sortierung auf Bewertung steht.
Dies ist die Export-Kopfzeile in Tabellenreihenfolge, in allen 11 Durchläufen identisch. Die Füllraten sind über die 842 Zeilen gezählt, die jene Durchläufe zurückgaben, mit 559 verschiedenen Rezensionen zu drei Apps.
com.facebook.katana. In allen 842 vorhanden. Das identifiziert die Eingabe - eine Spalte query gibt es bei diesem Service nicht.https:// und immer auf Googles Nutzerinhalte-Host.2025-03-08. In allen 842 vorhanden und in jeder einzelnen dem Muster YYYY-MM-DD entsprechend. Unsere umspannten fast zehn Jahre.8.116.0.213. In 702 von 842 vorhanden - siehe aber den Hinweis unten, denn die Abdeckung schwankt je nach App stark.Acht der zehn Spalten waren in jeder einzelnen Zeile vorhanden. Nur app_version und reply variieren, und beide auf eine Weise, die man vor dem Bauen verstehen sollte - der Hinweis unten behandelt sie. Auch zur Reihenfolge: die Tabelle stellt review_id an den Schluss, der JSON-Export an die zweite Stelle. In beiden Fällen dieselben zehn Spalten, lesen Sie also nach Namen statt nach Position.
Alle vier stammen aus dem Lesen der 842 Zeilen und nicht aus der Referenz, und jedes verändert, wie Sie den Job schreiben würden.
Unsere 842 Zeilen enthielten 559 verschiedene Werte von review_id, und kein einzelner Durchlauf enthielt ein Duplikat seiner selbst - jede Wiederholung lag zwischen Durchläufen, weil dieselbe App mehr als einmal abgerufen wurde. Die ID ist also zwischen Abrufen stabil und innerhalb eines eindeutig. Führen Sie Ihre Exporte darüber zusammen, und Sie erhalten eine wachsende Rezensionshistorie statt eines Stapels fast identischer Dateien.
reply war in 15 von 842 Zeilen gefüllt - unter zwei Prozent. Jede einzelne dieser fünfzehn stand bei einer Ein-Stern-Rezension, und alle fünfzehn gehörten zu einer einzigen App; die beiden anderen Apps unserer Stichprobe hatten überhaupt keine. Das ist eine viel zu kleine Stichprobe, um daraus eine Regel über das Verhalten von Entwicklern zu machen, aber mehr als genug, um zu sagen: eine auf Antworten aufgebaute Funktion blickt die meiste Zeit auf eine fast leere Spalte.
Insgesamt war sie in 702 von 842 Zeilen vorhanden, was bequem klingt, bis man es nach App aufteilt: 90 % bei einer, 84 % bei einer weiteren und 14 % bei der dritten. Eine Qualitätsauswertung Version für Version ist also bei manchen Apps realistisch und bei anderen nicht, und die Gesamtzahl verrät Ihnen nicht, welcher Fall vorliegt. Prüfen Sie die Abdeckung bei Ihrer eigenen App, bevor Sie eine Auswertung darauf aufbauen.
Über unsere Zeilen hinweg lag die Aufteilung bei 35 % einem Stern, 11 % zwei, 12 % drei, 7 % vier und 35 % fünf - eine U-Form, mit den wenigsten Rezensionen in der Mitte. Welchen Mittelwert Sie daraus auch bilden, er beschreibt fast niemanden. Aufschlussreich sind die Form selbst und der Text hinter ihren beiden Enden - genau deshalb holt man die Rezensionen statt der Kennzahl aus dem Store.
Wo eine vollständige Rezensionshistorie die Zusammenfassung auf der Store-Seite schlägt.
Weil app_version mit der Rezension mitkommt, können Sie die Stimmung nach Build statt nach Monat schneiden. Ein Bewertungseinbruch hört auf, ein Rätsel zu sein, und wird zu einem bestimmten Release - und wenn sich die Rezensionen der nächsten Version erholen, haben Sie Ihre Antwort, ohne irgendetwas zu instrumentieren.
Rezensionen von Wettbewerbern sind öffentlich und ungewöhnlich offen. Holen Sie sich den Ein-Stern-Text einer konkurrierenden App, und Sie erhalten eine ungefilterte Liste dessen, was Menschen daran nicht ertragen - zugleich eine Roadmap und ein Fundus an Formulierungen für Ihre eigene Positionierung.
Legen Sie die App-Liste fest, wiederholen Sie den Durchlauf planmäßig und deduplizieren Sie über review_id. Was jedes Mal ankommt, ist nur das Neue, sodass ein Anstieg der Ein-Stern-Menge sichtbar wird, während er passiert - und nicht erst am Quartalsende, wenn endlich jemand in den Store schaut.
Kein Abo, kein Mindestumsatz, keine Lizenz pro Platz. Ihre ersten 500 Zeilen gehen auf uns - danach zahlen Sie nach Verbrauch.
Für jedes neue Konto, einmalig. Keine Kreditkarte nötig. Alle Scraper freigeschaltet. 500 Zeilen entsprechen bei sinnvollem Limit je App mehreren Apps - genug, um die Form der Bewertungen zu sehen und die Versionsabdeckung Ihrer eigenen App zu prüfen.
Etwa 2 $ pro 1.000 Rezensionen. Bei wiederkehrenden Abrufen wird es richtig günstig: mit der Deduplizierung über die Rezensions-ID und dem Cutoff kostet eine monatliche Auffrischung einen Bruchteil des ersten Durchlaufs, wie lang die Historie auch ist.
Mengenpreise, SLAs, dedizierte Worker und maßgeschneidertes Onboarding für Teams, die ein Portfolio von Apps in festem Takt beobachten. Nennen Sie uns Ihre Zahlen, und wir erstellen ein Angebot.
LIVESCRAPER10 an der Kasse.Die meisten Produkte erscheinen auf beiden Plattformen, und die Beschwerden decken sich selten. Diese beiden decken die andere Seite ab.
Dieselbe Aufgabe auf Apples Seite. Beides für ein Produkt auszuführen ist die einzige ehrliche Art, einen plattformspezifischen Fehler von einem echten zu unterscheiden.
Bevor Sie die Rezensionen einer App lesen können, brauchen Sie deren Eintrag. Durchsuchen Sie einen Keyword-Satz und erhalten Sie die dafür rankenden Apps, je eine Zeile.
Kurze Antwort: ja, mit einer Sache im Hinterkopf - eine Rezension trägt einen Anzeigenamen, behandeln Sie sie also etwas sorgfältiger als eine Preisliste.
Play-Store-Rezensionen sind öffentlich. Jeder kann sie ohne Konto lesen, und öffentlich sichtbare Informationen für Forschungszwecke zu sammeln ist lange etablierte Praxis. Solange die Daten öffentlich verfügbar sind und der Vorgang die Website nicht stört, gibt es keine bundesgesetzlichen Verbote.
Bewusst umgehen sollte man damit, dass author und author_image eine Person beschreiben, wenn auch nur über einen Anzeigenamen, den sie selbst veröffentlicht hat. Nach der DSGVO sind das personenbezogene Daten, es gelten also die üblichen Pflichten: einen Grund für die Speicherung haben, nicht länger aufbewahren als nötig und nicht versuchen, daraus eine echte Identität zu machen. Wenn Ihre Auswertung der App und nicht den Rezensierenden gilt - und das ist fast immer so - kostet es Sie nichts, diese beiden Spalten beim Import wegzulassen.
Googles Nutzungsbedingungen schränken automatisierten Zugriff ein, dies bleibt also eine Frage der Bedingungen. Wir rühren nichts hinter einem Login an, betreiben keine Tracker Dritter auf der Datenebene, und Ihre Exporte löschen sich nach 30 Tagen automatisch.
Die Fragen, die wir am häufigsten hören. Noch etwas? Sprechen Sie uns an - die Antworten schreiben Menschen, keine Bots.
app_id, author, author_image, rating, date, review, likes, app_version, reply und review_id. Das ist die Export-Kopfzeile, in 11 Durchläufen identisch. Acht waren in jeder unserer 842 Zeilen vorhanden; nur app_version und reply variierten. Die Tabelle stellt review_id an den Schluss, der JSON-Export an die zweite Stelle, lesen Sie also nach Namen statt nach Position.com.facebook.katana oder ein vollständiger Play-Store-Link zur selben App werden beide aufgelöst, und Sie können sie in einem Durchlauf von bis zu 1.000 mischen. Die App kommt in jeder Zeile als app_id zurück, und danach gruppieren Sie, wenn Sie mehrere bündeln.review_id, und über unsere 842 Zeilen hinweg hat kein einzelner Durchlauf eine intern wiederholt - die Duplikate lagen alle zwischen Durchläufen. Deduplizieren Sie darüber, und Sie behalten nur das Neue. Es gibt außerdem eine Cutoff-Einstellung, die einen ältesten Zeitstempel annimmt, sodass Sie die alte Historie gar nicht erst holen müssen.2016-08-16 bis 2026-07-10 - fast ein Jahrzehnt Historie für die Apps, die wir abgerufen haben. Wie tief ein einzelner Durchlauf geht, bestimmen das Limit je App und die gewählte Sortierung.reply war in 15 unserer 842 Zeilen gefüllt - unter zwei Prozent - und alle fünfzehn standen zufällig bei Ein-Stern-Rezensionen einer einzigen App. Rechnen Sie damit, dass die Spalte meistens leer ist.Reichen Sie Ihre App-IDs ein und erhalten Sie die Rezensionen als Zeilen zurück - Text, Bewertung, Datum, Hilfreich-Stimmen, Version und Antwort. Ihre ersten 500 Zeilen sind gratis.
Der Play Store zeigt Ihnen einen Sterne-Mittelwert und die Rezensionen, die er für am relevantesten hält. Für die Arbeit taugt beides wenig: der Mittelwert plättet eine Verteilung, die meist alles andere als flach ist, und die gezeigten Rezensionen sind eine wechselnde Handvoll, die jemand anders ausgewählt hat. Der Google Play Rezensionen Scraper gibt stattdessen die zugrunde liegenden Rezensionen als Tabelle zurück - eine Zeile je Rezension, mit dem Text im Wortlaut, der Sternebewertung, dem Datum, der Zahl der Hilfreich-Stimmen, der App-Version, auf der die rezensierende Person war, der Antwort des Entwicklers, sofern vorhanden, und einer stabilen ID für die Rezension selbst. Reichen Sie App-IDs oder Play-Store-Links ein, bis zu 1.000 pro Durchlauf, wählen Sie, wie viele Rezensionen je App und wie sortiert, und exportieren Sie als CSV, JSON oder Excel.
Die zehn Spalten auf dieser Seite sind gemessen, nicht angenommen. Sie sind die Export-Kopfzeile, in 11 Durchläufen identisch, und jede genannte Zahl stammt aus den 842 Zeilen, die jene Durchläufe zurückgaben - 559 verschiedene Rezensionen zu drei Apps. Acht der zehn waren in jeder Zeile vorhanden. Zwei nicht, und beide sollte man vor dem Bauen kennen: app_version erschien insgesamt in 702 von 842, doch die Abdeckung reichte von 90 % bei einer App bis 14 % bei einer anderen, und reply erschien in nur 15 Zeilen. Eine Grenze der Evidenz gehört klar gesagt: jene Durchläufe deckten drei Apps ab, was genügt, um die Form der Ausgabe und das Verhalten der Spalten zu belegen, und nicht genügt, um vorherzusagen, was eine bestimmte App von Ihnen zurückgeben wird. Dafür ist das Gratis-Kontingent da.
Was diesen Service wert macht, ihn dauerhaft einzubinden, ist die Rezensions-ID. Über alle 842 Zeilen hinweg gab es 559 verschiedene IDs, und kein Durchlauf enthielt ein Duplikat seiner selbst - jede Wiederholung lag zwischen Durchläufen, genau wie beim zweimaligen Abrufen derselben App zu erwarten. Damit ist die ID ein verlässlicher Deduplizierungsschlüssel: Exporte zusammenführen, bereits vorhandene IDs verwerfen, und Sie haben eine wachsende Rezensionshistorie statt eines Ordners überlappender Momentaufnahmen. Die Referenz dokumentiert zudem einen Cutoff-Parameter, der einen ältesten Zeitstempel annimmt, sodass ein wiederkehrender Abruf das Archiv nicht jedes Mal holen muss. Das zählt mehr, als es klingt, denn das Archiv ist tief - unsere Stichprobe reichte bis August 2016 zurück.
Zwei weitere Dinge prägen, wie sich die Daten lesen. Erstens die Polarisierung: die Bewertungen unserer Stichprobe teilten sich etwa 35 % bei einem Stern und 35 % bei fünf, mit nur 7 % bei vier, die Mitte der Skala ist also nahezu leer, und jeder daraus gebildete Mittelwert beschreibt fast niemanden. Der interessante Inhalt sitzt an den beiden Enden, und genau das spricht dafür, den Text statt der Kennzahl zu lesen. Zweitens ist dies der einzige Scraper hier ohne query-Spalte - die eingereichte App kommt als app_id zurück, und danach gruppieren Sie beim Bündeln. Beachten Sie außerdem, dass die Spaltennamen des Exports die des Exports sind; die API-Referenz beschreibt dieselben Daten mit anderen Namen für ihre Rohantwort, bauen Sie also gegen die Kopfzeile, die Sie tatsächlich erhalten. Starten Sie gratis: Ihre ersten 500 Zeilen kosten nichts und brauchen keine Kreditkarte.