Dale una URL de producto de Product Hunt -o simplemente el slug- y su sección de reseñas vuelve como tabla: quién la escribió, la valoración, la fecha, el texto completo y un enlace permanente a esa reseña concreta. Ocho columnas, una fila por reseña, ordenadas como tú elijas.
Un campo obligatorio y dos mandos. Ni siquiera necesitas la URL completa.
El límite es por consulta, no por ejecución: cinco productos con un límite de cien son cien reseñas de cada uno, no cien en total.
Most Negative es la opción que una página de reseñas nunca te da de buena gana, y es la que conviene lanzar primero: en las quejas está la hoja de ruta del producto. Most Recent responde a otra pregunta muy distinta: si la crítica es actual o ya está resuelta.
url no es la página del producto: es un enlace permanente a esa única reseña. Así, una fila que pegues en un ticket, una presentación o una nota lleva su propia evidencia, y cualquiera puede abrirla y comprobar que dice lo que dijiste que decía.
La columna de fecha traía una fecha de calendario real en todas las filas que medimos, no una expresión relativa, y eso es lo que hace que un conjunto de reseñas se pueda ordenar y comparar en el tiempo. Compruébalo en tu primera ejecución -nuestra muestra es un solo producto-, pero si se mantiene, la exportación sirve como serie temporal y no solo como foto fija.
Los nombres son la lista que declara el propio servicio y coinciden con la fila de cabecera de todas las exportaciones que tenemos. El comportamiento de abajo se midió sobre quince reseñas distintas de un solo producto - esa muestra se vuelve a nombrar allí donde importa.
'5' y no como 5, así que conviértela antes de promediar. Vimos los valores 2, 3, 4 y 5; nunca vimos un 1, lo cual es un dato sobre nuestra muestra y no sobre la escala.2025-03-16 - y nunca una expresión relativa, entre marzo de 2025 y julio de 2026. Confírmalo en tu propia ejecución antes de construir un analizador sobre ello: quince reseñas de un producto son una base estrecha para una afirmación de formato.…/reviews?review=<id>, no un enlace a la página del producto. Es lo que hace que una sola fila se pueda verificar por separado.De dónde salen estas cifras y hasta dónde llegan. Tenemos siete exportaciones de ejecución para este servicio: seis devolvieron datos y una volvió vacía. Pero las seis ejecuciones con datos apuntaban al mismo producto, y entre todas contienen sesenta y siete filas que se reducen a solo quince reseñas distintas, cada una repetida hasta seis veces porque el producto se extrajo varias veces. Así que cada afirmación medida de arriba se apoya en quince reseñas de un producto, y por eso se repite en lugar de esconderse en una nota al pie. Los nombres de las columnas pisan terreno más firme: son la lista declarada por el servicio y coinciden con la fila de cabecera de las siete hojas, incluida la vacía. La exportación JSON lleva además un noveno campo que la hoja no tiene - position, el orden en que volvieron las reseñas -, así que toma el JSON si te importa el orden. Ejecuta el plan gratuito sobre un producto que te interese y comprueba sentiment y date en tu propio archivo antes de construir sobre cualquiera de los dos.
Todas empiezan con un slug de producto que puedes leer en la barra de direcciones.
Ordena por Most Negative y tendrás, en un solo archivo, las cosas concretas que a la gente no le gustan de un producto rival: en sus palabras, con fechas y enlaces permanentes. Es un análisis de carencias más honesto que cualquier página comparativa que escribiría cualquiera de las dos empresas.
Most Positive te da el lenguaje al que recurre la gente cuando algo le gusta. Aquí las reseñas ocupan más un párrafo que una frase, así que hay texto suficiente para extraer las palabras que probablemente debería estar usando tu propia página de destino.
Una queja de hace dos años sobre una función que falta no significa nada si la función se lanzó en primavera. Como cada fila lleva una fecha real y su propio enlace permanente, Most Recent frente a Most Negative te dice si un problema es historia o sigue vivo.
Sin suscripción, sin mínimo, sin licencia por usuario. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta; a partir de ahí, pago por uso.
Para cada cuenta nueva, una sola vez. Sin tarjeta. Todos los extractores desbloqueados. La sección de reseñas de un solo producto suele quedar muy por debajo de eso, así que el plan gratuito cubre una primera ejecución de verdad, que es justo lo que esta página no deja de recomendarte.
Unos 2 $ por cada 1.000 reseñas, la misma tarifa plana que cualquier otro extractor de la plataforma. El límite es por consulta, así que una preselección de diez competidores con un límite de cincuenta son quinientas filas: conviene hacer la cuenta antes de darle a empezar.
Precios por volumen, SLA, workers dedicados y onboarding a medida para equipos que siguen un conjunto competitivo entero en lugar de un solo producto. Dinos tus cifras y te preparamos un presupuesto.
LIVESCRAPER10 al pagar.Las reseñas son una señal. Estas son las otras que conviene tener al lado.
La otra mitad del mismo sitio: los productos y las personas, en lugar de lo que se dijo sobre ellos. Úsalo para construir la preselección que luego pasas por este extractor.
Un público de lanzamiento y una base de clientes que paga no son el mismo grupo, y se quejan de cosas distintas. Ejecutar ambos es la forma de separar el entusiasmo de los primeros usuarios de la satisfacción duradera.
Para cualquier cosa con equivalente físico, las reseñas del marketplace son más directas y mucho más numerosas. Otro público respondiendo a otra pregunta sobre lo mismo.
Respuesta corta: sí, siempre que solo recojas lo que es públicamente visible en una página de producto, y eso es todo lo que lee este servicio.
La sección de reseñas de un producto es pública. Cualquiera puede abrirla sin cuenta y leerla, y recopilar información públicamente visible para investigación de producto y de competencia es una práctica asentada desde hace mucho. Mientras los datos sean de acceso público y el proceso no perturbe el servicio, no hay leyes federales que lo prohíban.
Las reseñas, eso sí, las escriben personas, y author es un nombre visible. Públicamente visible no es lo mismo que libre de obligaciones: si lo almacenas, estás tratando datos personales, y el RGPD y regímenes similares te aplican con independencia de dónde lo obtuvieras. Leer críticas para mejorar un producto es un caso sencillo; montar un expediente duradero sobre quienes reseñan no lo es, y este servicio no está pensado para eso. Citar una reseña en una presentación es además un buen momento para pensar en la atribución: la columna url existe en parte para que puedas señalar la fuente en lugar de parafrasear a alguien.
Las condiciones de Product Hunt restringen el acceso automatizado, así que esto sigue siendo una cuestión de condiciones. No tocamos nada que esté tras un inicio de sesión, leemos solo lo que ve cualquier visitante, no ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos y tus exportaciones se autoeliminan a los 30 días.
Las preguntas que más nos hacen. ¿Algo más? Habla con nosotros: las respuestas las escriben personas, no bots.
Pega un slug, ordena por Most Negative y lee de qué se quejó la gente realmente. Tus primeras 500 filas son gratis.
Product Hunt es donde mucho software consigue su primer público honesto, y sus secciones de reseñas son igual de francas, pero están hechas para desplazarse, no para analizarse. No puedes ordenarlas a tu manera entre productos ni poner la crítica de un competidor al lado de la de otro. Este servicio convierte las reseñas de un producto en una tabla. Dale una URL de producthunt.com o solo el slug y cada reseña vuelve como una fila: el autor, la valoración en estrellas, la fecha, el texto completo y un enlace permanente a esa reseña concreta. Ocho columnas, una fila por reseña.
Dos controles dan forma a la ejecución. El límite es por consulta y no por ejecución, así que diez productos con un límite de cincuenta son quinientas filas en lugar de cincuenta: conviene hacer la cuenta antes de empezar, ya que se factura por fila. El orden ofrece cuatro opciones y no son decorativas: Most Negative saca a la superficie las quejas que una página de producto nunca ofrecerá ordenadas, y Most Recent te dice si esas quejas son actuales o ya están resueltas. Ejecutar ambas juntas es casi todo el análisis.
La columna que hace la exportación especialmente útil es url. Es un enlace permanente a la reseña concreta y no a la página del producto, así que cualquier fila suelta puede caer en un ticket o en una diapositiva y ser verificada de forma independiente por quien la lea. Junto a una fecha real, eso convierte un conjunto de reseñas de impresión en evidencia.
Hay dos cosas sobre los datos que conviene saber antes de construir sobre ellos, y ambas vienen con su tamaño de muestra. Primero, sentiment está declarada en la lista de columnas y estaba vacía en todas las filas que hemos visto: las sesenta y siete, en todas las ejecuciones que tenemos. Segundo, todo lo demás que podemos contarte se midió sobre una base estrecha: tenemos siete ejecuciones, seis con datos, pero las seis apuntaban al mismo producto y sus sesenta y siete filas se reducen a solo quince reseñas distintas. Sobre esa muestra, rating llegó como cadena y no como número, date fue siempre una fecha de calendario ISO y no una expresión relativa, y product contenía el slug y no el nombre visible. Son observaciones reales, no conjeturas, pero quince reseñas de un producto no son una muestra amplia, y esta página prefiere decirlo antes que redondearlo hasta convertirlo en una promesa. Ejecuta el plan gratuito sobre un producto que de verdad te importe y revisa tú mismo el archivo; tus primeras 500 filas no cuestan nada y no necesitan tarjeta. Consulta precios para ver las tarifas actuales.