Seguir reseñas y SERPs de la competencia

El problema

La mayoría del análisis competitivo es anual («hicimos un deep-dive en el offsite»). Los mercados no cambian anualmente — cambian semanalmente, en pequeñas formas que se acumulan. Un competidor abriendo su 8ª ubicación, un pico repentino de reseñas de 1 estrella sobre tiempos de espera, un nuevo entrante subiendo al top-3 del SERP de tu categoría — estos son indicadores adelantados de tu propio próximo trimestre.

La herramienta SaaS clásica de inteligencia competitiva cuesta $1k/mes y tira de fuentes web genéricas. Los datos son amplios pero superficiales. Livescraper te da una instantánea de profundidad sobre lo exacto que ven los clientes — la experiencia local de Google Maps — a un coste lo bastante bajo para ejecutarlo semanalmente.

Cómo funciona en Livescraper

1
Construye tu lista de competidores a vigilar
Un CSV de 5–50 competidores (sus place_ids o URLs de Maps). Mezcla también tus propias ubicaciones para poder normalizar — «¿se ha hundido la categoría entera o solo nosotros?».
2
Extrae fichas + últimas reseñas semanalmente
Ejecuta Google Maps Data Scraper para las fichas (captura nuevas ubicaciones, cambios de rating, cambios de horario, crecimiento del nº de fotos) y Google Maps Reviews Scraper para las reseñas recientes.
3
Etiqueta y agrupa el texto de las reseñas
Pasa las reseñas por un simple etiquetado con un LLM («queja por precio», «queja por espera», «elogio al personal»). Incluso una clasificación de 5 min con ChatGPT te da categorías utilizables. Agrega por competidor y semana.
4
Vigila el ranking mediante consultas de categoría
Una vez por semana, ejecuta una tarea de Google Maps Data Scraper con tus categorías principales + ciudad como consulta. Maps de Google devuelve fichas en el orden del local pack — los 3 primeros de tus filas de salida son a quienes Google posiciona como #1–3 para esa consulta ahora. Compara con la semana anterior para detectar los que suben y los que bajan.
5
Envía a un dashboard semanal
Una Google Sheet, un digest en Slack, una página de Notion o tu herramienta BI. Los datos son lo bastante pequeños para que una sola Sheet maneje 50+ competidores con holgura.

Ejemplo práctico

Un minorista DTC de colchones de tamaño medio con 24 showrooms siguió 12 competidores regionales semanalmente. En el mes 3 detectaron que dos competidores habían estado abriendo discretamente nuevas ubicaciones en sus metros objetivo — tres sedes nuevas entre los dos en 6 semanas — y un competidor importante tuvo un pico sostenido de reseñas de 1 estrella con las palabras «delivery delay» apareciendo en el 38% de ellas. Respondieron acelerando sus propias aperturas en esos metros y empujando una garantía de «entrega en la misma semana» en sus anuncios. Gasto total en Livescraper durante el trimestre: ~$58. La inteligencia informó tres decisiones de negocio reales.

Lo que obtienes

Dos CSVs por ejecución semanal, ambos con esquemas estables para que puedas apilarlos en una serie temporal.

Fichas (Google Maps Data Scraper): por competidor por semana —

✓business_name, place_id, full_address, city
✓average_rating, total_reviews, reviews_per_score_1..5, price_range
✓working_hours, business_status, photos_count
✓Posición de rank en Maps (el orden de filas en tu salida — el ranking del local pack de Google para la consulta)

Reseñas (Google Maps Reviews Scraper): por reseña —

✓review_id, review_text, review_rating, review_datetime_utc
✓author_title, author_link, review_likes
✓owner_answer, owner_answer_timestamp
✓place_id + business_name para hacer join con la tabla de fichas

week	competitor	average_rating	total_reviews	maps_rank	photos_count
2026-05-05	Sleepfit Co.	4.6	1,842	2	142
2026-05-05	Dreamline Beds	4.4	923	4	88
2026-05-05	NorthRest Mattress	4.7	2,104	1	210

Filas de ejemplo · no es un resultado real · tus datos serán más completos

Un buen punto de partida: toma tus 5 consultas locales de mayor intención (p. ej. «tienda de colchones [ciudad]»), ejecuta una extracción SERP única y añade a la lista a quien aparezca en el top 10 a través de varias consultas. Eso suele ser entre 10 y 20 competidores por metro.

¿Livescraper hace el análisis de sentimiento por mí?

No — Livescraper te da datos de reseñas limpios y estructurados; tú los clasificas. La mayoría de los equipos pasa una pasada rápida por ChatGPT (el prompt cabe en un tweet) por unos $0,50–$2 por cada 1.000 reseñas. La cobertura es lo bastante buena para que un modelo ML a medida no compense el esfuerzo de ingeniería.

¿Cómo detecto nuevas ubicaciones de la competencia?

Ejecuta tu tarea de búsqueda de competidores semanalmente. La salida ahora tiene 1 fila extra → es una nueva ubicación. La primera ejecución es tu base; los diffs siguientes son diminutos.

¿Es legítimo hacer esto? ¿Hay problemas con los términos de servicio?

Estás leyendo datos de Google Maps accesibles públicamente — del mismo modo que los vería un cliente buscando. Livescraper gestiona la capa de mitigación de bots para que ni tú ni tu cuenta toquéis ningún límite. Es práctica habitual en inteligencia competitiva.