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Extractor de Reseñas de Walmart

Lo que dijeron los compradores
sobre ese artículo.

Pega una URL de producto de walmart.com y recibe las reseñas de clientes de ese anuncio como filas: el autor, el titular, el comentario completo, la fecha, la valoración con estrellas, si Walmart la marcó como compra verificada y cuántos compradores la encontraron útil. Tú eliges el orden en que llegan: las más recientes primero, las mejor valoradas primero o la propia clasificación por relevancia del sitio.

Empezar gratis Ver precios
500 filas gratis, una sola vez0,002 $ por fila después13 columnasCSV · XLSX · JSON
Cómo funciona

Una lista de productos entra,
sus reseñas salen.

La entrada es el anuncio, no la reseña: nombras los productos sobre los que quieres opiniones y el trabajo recoge lo que escribieron sus compradores.

  1. PASO 1Inicia sesión en la plataforma.
  2. PASO 2Abre el Walmart Reviews Scraper.
  3. PASO 3Pega URLs de productos de walmart.com, una por línea, o sube un archivo CSV, XLSX, TXT o Parquet.
  4. PASO 4Fija un límite por consulta o déjalo vacío para obtenerlo todo.
  5. PASO 5Elige un orden de clasificación y luego tu formato de salida.
  6. PASO 6Haz clic en Get Data.

Una fila por reseña, cada una etiquetada con la consulta de la que procede, de modo que una ejecución sobre cincuenta anuncios sigue cuadrando con tu lista de entrada.

Por qué lo usan los equipos

El ID de artículo hace
la unión.

Una clave estable, sea cual sea la URL que pegaste

Las URLs de productos de Walmart llevan un slug descriptivo que cambia cuando se renombra el anuncio, y el mismo artículo puede llegarte bajo más de uno de ellos. Cada fila lleva además item_id, leído de la propia URL, así que dos enlaces redactados de forma distinta al mismo producto se unen limpiamente por una sola columna.

Las compras verificadas se marcan, no se filtran

Walmart marca las reseñas que puede vincular a un pedido real, y esa marca llega como columna propia en lugar de como un filtro aplicado por ti. Pondérala, divide por ella o ignórala: la decisión se queda en tu análisis en vez de venir incrustada en la exportación.

Seis órdenes de clasificación, elegidos antes de la ejecución

Más relevantes, mejores reseñas, más recientes o más antiguas primero, valoración más alta o más baja primero. Combinado con un límite por consulta, eso es lo que decide en qué porción de una lista larga de reseñas gastas créditos: cien más recientes se leen de forma muy distinta a cien más relevantes.

Lo que recibes

Trece columnas,
una fila por reseña.

Cada fila lleva la reseña tal como la muestra Walmart: quién la escribió, el titular, el comentario, la fecha, la valoración con estrellas, la marca de compra verificada y los recuentos de utilidad en ambas direcciones.

El texto del comentario vuelve literal, sin preprocesado, de modo que el análisis de sentimiento posterior lee las palabras del comprador y no las nuestras. La lista de columnas de abajo es la fila de cabecera de exportaciones reales y no una especificación, y conviene leer la nota que hay debajo antes de escribir un analizador, porque varios de estos campos no son del tipo que aparentan.

Prueba 500 filas gratis
Diccionario de datos

Trece columnas,
y qué contiene cada una.

Tomadas de la fila de cabecera de exportaciones reales, idéntica en todas ellas e idéntica a la lista de columnas que publica la plataforma. La nota de abajo cubre los tipos, que es la parte que pilla desprevenida a la gente.

query
La URL de producto que enviaste, repetida literalmente en cada fila que salió de ella. Se devuelve exactamente como la escribiste en lugar de normalizarse, así que siempre coincide con tu lista de entrada.
product_name
Prevista para el nombre del producto mostrado junto a la reseña. Identifica el anuncio por item_id y no por esta columna: ese es el campo derivado de la URL que enviaste.
item_id
El ID numérico de artículo de Walmart para el anuncio, tomado de la URL del producto. El mismo artículo enviado bajo dos slugs de URL distintos devuelve el mismo ID, y por eso esta es la columna por la que unir.
reviewer
Quién escribió la reseña, tal como lo publica Walmart: un nombre visible en lugar de una identidad completa. No hay enlace de perfil ni datos de contacto.
rating
La valoración con estrellas que dio el autor. Llega como texto y no como número: conviértela antes de promediar.
title
El titular de la reseña. Walmart permite dejar un comentario sin titular, así que no está en todas las reseñas.
text
El cuerpo de la reseña, literal y sin procesar.
date
Cuándo se publicó la reseña, como fecha al estilo estadounidense mes/día/año - 5/20/2026.
verified_purchase
Lleva el texto Yes cuando Walmart marca la reseña como compra verificada. Es un indicador en la fila, no un filtro aplicado a la exportación.
helpful_positive
Cuántos compradores marcaron la reseña como útil. Texto, igual que la valoración.
helpful_negative
La otra dirección: cuántos la marcaron como no útil. Se escribe donde la reseña los tiene.
review_url
Prevista para un enlace directo a la reseña individual.
position
En qué lugar quedó la reseña dentro del orden en que se recogió para esa consulta, contando desde uno. Llega como número real mientras que los recuentos de al lado llegan como texto.

Dos cosas que conviene saber antes de escribir código contra esto. Primero, los tipos no son lo que aparentan: rating, helpful_positive y helpful_negative vuelven todos como texto, mientras que position vuelve como número, así que una suma ingenua sobre la columna de valoración concatena en lugar de sumar. Segundo, une por item_id, no por query ni por product_name: el mismo producto llega al scraper bajo más de un slug de URL, y query conserva fielmente el que enviaste. Lanza una ejecución gratuita y lee las primeras filas antes de dar por supuesto nada más.

Controles de ejecución

Se fija en el trabajo,
no en la hoja de cálculo.

Un límite por consulta y un orden de clasificación deciden juntos qué porción de una lista larga de reseñas pagas. Ambos se eligen antes de que empiece el trabajo, junto con la forma en que entregas la lista de productos.

URL de producto Límite por consulta Vacío para todo Más relevantes Mejores reseñas Más recientes primero Más antiguas primero Valoración de mayor a menor Valoración de menor a mayor Pega una por línea Subida CSV Subida XLSX Subida TXT Subida Parquet
Flujos de trabajo habituales

Tres tareas que la gente
ejecuta más a menudo aquí.

Algunos ejemplos de cómo los equipos usan los datos de reseñas de Walmart para responder a una pregunta que de verdad tienen.

Producto

Encontrar el defecto antes que las devoluciones

Ordena un anuncio por peor valoración primero y lee los comentarios como una cola en lugar de como una puntuación. El lenguaje que se repite -llegó abollado, falta una pieza, se rompió en una semana- nombra el fallo mucho antes de que aparezca como tasa de devolución.

Producto · Calidad
Competencia

Leer las reseñas del anuncio ante el que estás perdiendo

Extrae la URL de producto de un competidor y quédate con las filas de compra verificada. Lo que los compradores elogian y lo que critican es el briefing más claro que vas a tener sobre lo que tu propio anuncio debe responder.

Estrategia
Investigación

Seguir el sentimiento en todo un catálogo

Alimenta una lista de URLs de productos, une por item_id y observa cómo se mueven valoraciones y recuentos de utilidad a lo largo de ejecuciones repetidas. Una fila por reseña significa que el material en bruto llega intacto en vez de promediado.

Investigación
Empezar
Precios

Paga solo por las reseñas
que realmente extraes.

Sin suscripción, sin mínimo, sin factura recurrente. Tus primeras 500 filas corren de nuestra cuenta; después, pago por uso a la misma tarifa plana que cualquier otro scraper de aquí.

Plan gratuito

500 filas gratis - 0 $

Para cada cuenta nueva, una sola vez. Sin tarjeta de crédito. Límites por consulta, todos los órdenes de clasificación, subida de archivos y todos los formatos de exportación incluidos.

0 $ para siempre
Pago por uso

0,002 $ por fila, tras el plan gratuito

Unos 2 $ por cada 1.000 reseñas. El estimador previo muestra el número de filas y el coste en créditos antes de que empiece la ejecución: sin facturas sorpresa ni unidades de cómputo que traducir.

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La misma pregunta,
en otro estante.

Extractor de Reseñas de Amazon

El mismo producto, el otro marketplace. Ejecutar ambos sobre un artículo que vendes es la forma más rápida de ver si una queja es del producto o del canal.

Explorar

Scraper de Reseñas de Google Shopping

Reseñas agregadas entre minoristas en lugar de atadas a un solo anuncio: útil para una visión del producto que ninguna tienda por separado te da.

Explorar
La parte legal

¿Es legal extraer
reseñas de Walmart?

Respuesta corta: sí para el contenido público de las reseñas, y esta exportación no lleva nada sobre el pedido que hay detrás.

Las reseñas en Walmart se publican para ser leídas. La valoración con estrellas, el titular, el comentario, la fecha, la marca de compra verificada y los recuentos de utilidad se muestran a cualquiera que abra la página del producto, con sesión iniciada o sin ella. Recoger opiniones públicamente visibles con fines de investigación es una práctica asentada desde hace mucho, y aquí nada toca un inicio de sesión, un carrito ni un muro de pago.

El campo del autor lleva lo que el propio sitio publica, que es un nombre visible en lugar de una identidad completa: en esta salida no hay enlace de perfil, ni correo electrónico, ni dirección. Tampoco se recoge nada del pedido que hay detrás de una compra verificada: ni lo que se pagó, ni adónde se envió, ni cuándo. Si procesas el texto de los comentarios en la UE, siguen aplicándose las reglas habituales a lo que hagas con él después.

Los propios términos de Walmart restringen el acceso automatizado, así que esto es tanto una cuestión contractual como legal: si tienes una relación contractual con el minorista, revísala. No ejecutamos rastreadores de terceros en la capa de datos, y tus exportaciones se eliminan automáticamente a los 30 días.

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¿Cómo extraigo reseñas de Walmart?+
Con el Walmart Reviews Scraper:
  1. Inicia sesión en la plataforma.
  2. Abre el Walmart Reviews Scraper.
  3. Pega URLs de productos de walmart.com, una por línea, o sube un archivo CSV, XLSX, TXT o Parquet.
  4. Fija un límite por consulta o déjalo vacío para obtenerlo todo.
  5. Elige un orden de clasificación y luego tu formato de salida.
  6. Haz clic en Get Data.
¿Qué pego, una URL de producto o un término de búsqueda?+
Una URL de producto, una por línea. Este scraper lee las reseñas de un anuncio que tú nombras, así que la entrada es un enlace de producto de walmart.com y no una palabra clave. Si tu lista ya está en un archivo, súbela como CSV, XLSX, TXT o Parquet en lugar de pegarla.
¿Qué se devuelve por cada reseña?+
Trece columnas: la consulta que enviaste, el nombre del producto, el ID de artículo, el autor, la valoración con estrellas, el titular, el texto de la reseña, la fecha, el indicador de compra verificada, los recuentos de útil y no útil, un campo de enlace a la reseña y la posición en la que quedó la reseña dentro de la ejecución.
¿Puedo elegir qué reseñas llegan primero?+
Sí. Hay seis órdenes de clasificación y eliges uno antes de la ejecución: más relevantes, mejores reseñas, de más recientes a más antiguas, de más antiguas a más recientes, valoración más alta primero o valoración más baja primero. Junto con un límite por consulta, así es como decides en qué porción de una lista larga de reseñas gastas créditos.
¿Puedo limitar cuántas reseñas llegan por producto?+
Sí, y se fija antes de la ejecución y no después. Pon un límite por consulta para que los créditos vayan a la porción que de verdad quieres, o deja el límite vacío para obtener todo lo que tenga el anuncio.
¿Cómo sé a qué producto pertenece una fila?+
Une por el ID de artículo. Se toma de la URL del producto, así que el mismo artículo enviado bajo dos slugs de URL distintos vuelve con el mismo ID. La columna de consulta conserva el enlace exacto que enviaste, lo que la hace adecuada para cuadrar con tu lista de entrada pero inadecuada como clave de unión.
¿Las columnas numéricas son realmente números?+
No todas. La valoración y los dos recuentos de utilidad llegan como texto, mientras que la posición llega como número real, así que convierte la columna de valoración antes de promediarla o sumarla. Es lo que más sorprende a quien escribe un primer analizador contra esta exportación.
¿Cuánto cuesta?+
Las primeras 500 filas son gratis y de una sola vez, sin tarjeta de crédito. Después son 0,002 $ por fila -unos 2 $ por cada 1.000 reseñas-, la misma tarifa plana que cualquier otro scraper de la plataforma. El estimador muestra el coste de una ejecución antes de que empiece.

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Extraer reseñas de productos de Walmart a gran escala

El Walmart Reviews Scraper de Livescraper convierte una lista de anuncios de productos en datos de reseñas. Envías URLs de productos de walmart.com -escritas una por línea o subidas como archivo CSV, XLSX, TXT o Parquet-, eliges un orden de clasificación, limitas las filas por consulta si quieres y descargas lo que escribieron los compradores como un archivo CSV, Excel o JSON limpio.

Cada fila lleva la reseña tal como la muestra Walmart: el nombre visible del autor, el titular, el comentario completo, la fecha de publicación, la valoración con estrellas, si Walmart marcó la reseña como compra verificada y cuántos compradores la encontraron útil o no útil. Cada fila lleva además el ID de artículo de Walmart leído de la URL, que es lo que permite que una ejecución sobre muchos anuncios se una limpiamente incluso cuando el mismo producto se envió bajo más de un enlace.

Los equipos de producto ordenan un anuncio por peor valoración primero y leen las quejas como una cola, donde el lenguaje que se repite nombra un defecto mucho antes de que aparezca como tasa de devolución. Los equipos de estrategia extraen el anuncio de un competidor y toman las filas de compra verificada como briefing de lo que su propia página de producto debe responder. Quienes investigan alimentan un catálogo entero, unen por el ID de artículo y observan cómo se mueven valoraciones y recuentos de utilidad a lo largo de ejecuciones repetidas.

Una nota práctica de entrada: la valoración y los recuentos de utilidad vuelven como texto mientras que la posición vuelve como número, así que convierte antes de promediar. Empieza gratis: tus primeras 500 filas no cuestan nada ni requieren tarjeta de crédito, y después son 0,002 $ por fila, tarifa plana.