Pega un enlace de la App Store y recibe las reseñas como filas: autor, valoración, título, texto completo, la fecha de la reseña y la versión de la app contra la que se escribió cada una. Esa última columna es la que importa: convierte un muro de opiniones en una lectura por release de lo que lanzaste.
La entrada es la propia página de la App Store. Abre la ficha que te interesa, copia la URL y entrégala: no hay identificadores que buscar antes.
Una fila por reseña, etiquetada con la consulta de la que vino, de modo que una ejecución sobre varias apps sigue cuadrando con tu lista de entrada.
Cada reseña lleva la versión contra la que se escribió. Agrupa por ella y una caída de valoración deja de ser un misterio: puedes ver la build en la que empezó.
Ordena antes de extraer. Más recientes para monitorizar un lanzamiento, Más útiles para las opiniones que otros usuarios realmente votaron: una muestra muy distinta.
Ambos viven en apps.apple.com y ambos acumulan reseñas. Si publicas un programa además de una app, la misma herramienta cubre el lado de la escucha.
Tomadas de exportaciones reales, y todas llegan rellenas: en 821 reseñas no hubo una sola celda vacía en ninguna columna.
Ningún hueco que prever. En 821 reseñas de 37 ejecuciones distintas, las ocho columnas estaban rellenas en todas las filas -algo inusual- y significa que version en particular es fiable para el análisis por release de más abajo, en lugar de tratarse como best-effort. El texto de la reseña llega sin preprocesamiento, así que lo que ejecutes sobre él lee las palabras del propio usuario.
La mayoría de los análisis de reseñas tratan las opiniones como un único montón indiferenciado. Las reseñas de apps no tienen por qué leerse así.
Una valoración de la App Store es acumulativa, lo que significa que un mal release no se anuncia: aparece como una deriva lenta en una media que ya tiene miles de reseñas detrás. Para cuando el número se mueve de forma visible, la build que lo causó puede tener dos releases de antigüedad.
Como cada reseña lleva la versión de la app contra la que se escribió, puedes cortar el mismo conjunto de datos por build. Lanza la 4.2, extrae las reseñas etiquetadas con 4.2 y compara su distribución de valoraciones y su lenguaje de quejas con la 4.1. Una regresión que tardaría semanas en aflorar en la valoración global se ve en las primeras cientos de reseñas.
La marca de tiempo también importa aquí. updated es la única fecha del archivo, así que una reseña que aparece más tarde de lo que esperas es un reseñador que volvió y editó la suya: a menudo alguien cuyo problema se arregló, o no. No hay una fecha de publicación original separada con la que compararla.
Algunos ejemplos de cómo los equipos usan los datos de reseñas de la App Store.
Extrae las reseñas Más recientes tras un lanzamiento y agrúpalas por versión. Si la proporción de una estrella de la nueva build se dispara y se repite la misma frase, tienes la señal y la causa probable antes de que se acumulen los tickets de soporte.
Apúntalo a la ficha de un competidor y ordena por Más útiles: las reseñas que otros usuarios votaron son las que calaron. Lo que sus usuarios piden una y otra vez es la entrada de roadmap más clara que vas a conseguir gratis.
Las fichas de podcast acumulan reseñas igual que las apps, y no hay panel de analítica que te muestre el texto. Exportarlo da a los productores las palabras reales de los oyentes en vez de una media de estrellas.
Sin suscripción, sin mínimo. Tus primeras 500 reseñas corren de nuestra cuenta; después, pago por uso.
Cada cuenta nueva, por única vez. Sin tarjeta de crédito. Todos los extractores desbloqueados, funcionalidad completa: suficiente para cortar tu último release por versión y ver si aguanta.
Aproximadamente 2 $ por cada 1.000 reseñas. El estimador previo muestra el recuento y el coste en créditos antes de que empiece una ejecución: sin sorpresas y sin unidades de cómputo que traducir.
Precios por volumen, SLA, workers dedicados e incorporación a medida para monitorización continua de una cartera de apps. Cuéntanos tus cifras y te preparamos un presupuesto.
LIVESCRAPER10 al pagar.Las opiniones rara vez viven en una sola plataforma.
El mismo trabajo para productos físicos: nombre del reseñador, texto literal, valoración y fecha a partir de una lista de productos, en 17 marketplaces de Amazon.
Descubre contra quién compites por una palabra clave. Apple nunca muestra qué apps se posicionaron junto a la tuya, así que capturar la búsqueda es la única forma de ver el conjunto competitivo.
Respuesta corta: sí para el contenido público de las reseñas, y eso es todo lo que recogemos.
Las reseñas se publican para ser leídas. Apple muestra el nombre público del reseñador, el título, el texto, la valoración y la versión a cualquiera que visite la ficha, con sesión iniciada o sin ella. Recoger opiniones públicamente visibles para investigación de producto es una práctica consolidada desde hace tiempo y, mientras los datos sean de acceso público y el proceso no perturbe el sitio, no hay leyes federales que lo prohíban.
Dos matices que preferimos decir en voz alta antes que enterrar. Las condiciones de Apple restringen el acceso automatizado, así que esto es tanto una cuestión de condiciones como legal: si tienes un acuerdo de desarrollador con Apple, revísalo. Y cada reseña lleva el nombre público de quien la escribe, lo que hace que la salida sea en parte datos personales: analizar las opiniones sobre un release es una finalidad defendible, construir un retrato de un reseñador concreto no lo es.
No tocamos nada detrás de un inicio de sesión, no ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos, y tus exportaciones se eliminan automáticamente a los 30 días.
Las preguntas que más nos hacen. ¿Algo más? Habla con nosotros: las respuestas las escriben personas, no bots.
query, app_id, author, rating, title, review, version y updated. Esa es la fila de encabezado de exportaciones reales -37 ejecuciones, 821 reseñas- y todas las columnas estaban rellenas en todas las filas. Las descripciones completas están en el diccionario de datos de arriba.500 reseñas gratis por única vez en cada cuenta nueva, sin caducidad. Después son 0,002 $ por reseña, de pago por uso: sin tarjeta registrada hasta que tú lo digas.
El Extractor de Reseñas de la App Store de Livescraper convierte una ficha de la App Store en datos de reseñas. Pegas el enlace de la página o el ID de la app, eliges si ordenar por Más útiles o Más recientes, fijas un límite por consulta y descargas el resultado en CSV, JSON o Excel: sin parser que escribir y sin identificador que rastrear antes.
Cada fila lleva ocho columnas: la consulta que enviaste, el identificador numérico de la app, el nombre público del autor, la valoración en estrellas, el título y el texto completo, la versión de la app contra la que se escribió la reseña y la marca de tiempo. En 821 reseñas extraídas en 37 ejecuciones distintas, todas esas columnas llegaron rellenas en todas las filas. El texto vuelve literal, así que el trabajo de sentimiento posterior lee las palabras del usuario y no las nuestras.
El campo de versión es lo que separa los datos de reseñas de apps de la mayoría de las demás opiniones. Las valoraciones de tienda son acumulativas, así que un mal release hace derivar una media que ya tiene miles de reseñas detrás: para cuando el número principal se mueve, la build responsable puede tener dos releases de antigüedad. Cortar la misma exportación por versión muestra una regresión en las primeras cientos de reseñas.
Los equipos de producto lo usan para revisar un lanzamiento en busca de regresiones y ver qué quejas votaron otros usuarios. Los equipos de competencia leen las reseñas Más útiles de un rival como entrada gratuita de roadmap. Los editores de podcasts lo usan porque las fichas acumulan reseñas escritas igual que las apps, y ningún panel de analítica muestra ese texto. Empieza gratis: tus primeras 500 reseñas no cuestan nada y no necesitan tarjeta de crédito.