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Extracteur d'avis Walmart

Ce que les acheteurs ont dit
de cet article.

Collez une URL de produit walmart.com et récupérez les avis clients de cette annonce sous forme de lignes : l'auteur, le titre, le commentaire complet, la date, la note en étoiles, le fait que Walmart l'ait marqué comme achat vérifié, et combien d'acheteurs l'ont trouvé utile. Vous choisissez l'ordre d'arrivée - les plus récents d'abord, les mieux notés d'abord, ou le classement par pertinence du site lui-même.

Commencer gratuitement Voir les tarifs
500 lignes gratuites, une seule fois0,002 $ par ligne ensuite13 colonnesCSV · XLSX · JSON
Comment ça marche

Une liste de produits en entrée,
leurs avis en sortie.

L'entrée, c'est l'annonce et non l'avis : vous nommez les produits sur lesquels vous voulez des retours, et le job collecte ce que leurs acheteurs ont écrit.

  1. ÉTAPE 1Connectez-vous à la plateforme.
  2. ÉTAPE 2Ouvrez le Walmart Reviews Scraper.
  3. ÉTAPE 3Collez des URL de produits walmart.com, une par ligne - ou téléversez un fichier CSV, XLSX, TXT ou Parquet.
  4. ÉTAPE 4Fixez une limite par requête, ou laissez-la vide pour tout récupérer.
  5. ÉTAPE 5Choisissez un ordre de tri, puis votre format de sortie.
  6. ÉTAPE 6Cliquez sur Get Data.

Une ligne par avis, chacune étiquetée avec la requête dont elle provient - ainsi une exécution sur cinquante annonces se réconcilie toujours avec votre liste d'entrée.

Pourquoi les équipes l'utilisent

C'est l'identifiant d'article
qui fait la jointure.

Une clé stable, quelle que soit l'URL collée

Les URL de produits Walmart portent un slug descriptif qui change lorsque l'annonce est renommée, et le même article peut vous parvenir sous plusieurs d'entre eux. Chaque ligne porte en plus item_id, lu depuis l'URL elle-même - ainsi deux liens formulés différemment vers le même produit se joignent proprement sur une seule colonne.

Les achats vérifiés sont signalés, pas filtrés

Walmart marque les avis qu'il peut rattacher à une commande réelle, et cette marque arrive dans sa propre colonne plutôt que sous forme de filtre appliqué à votre place. Pondérez-la, segmentez dessus ou ignorez-la : la décision reste dans votre analyse au lieu d'être figée dans l'export.

Six ordres de tri, choisis avant l'exécution

Les plus pertinents, les meilleurs avis, les plus récents ou les plus anciens d'abord, la note la plus haute ou la plus basse d'abord. Combiné à une limite par requête, c'est ce qui décide sur quelle tranche d'une longue liste d'avis vous dépensez des crédits - cent avis les plus récents se lisent très différemment de cent avis les plus pertinents.

Ce que vous récupérez

Treize colonnes,
une ligne par avis.

Chaque ligne porte l'avis tel que Walmart l'affiche : qui l'a écrit, le titre, le commentaire, la date, la note en étoiles, la marque d'achat vérifié et les compteurs d'utilité dans les deux sens.

Le texte du commentaire revient verbatim, sans prétraitement, de sorte que l'analyse de sentiment en aval lit les mots de l'acheteur plutôt que les nôtres. La liste de colonnes ci-dessous est la ligne d'en-tête d'exports réels et non une spécification - et il vaut la peine de lire la note en dessous avant d'écrire un parseur, car plusieurs de ces champs n'ont pas le type qu'ils semblent avoir.

Essayer 500 lignes gratuitement
Dictionnaire de données

Treize colonnes,
et ce que chacune contient.

Tirées de la ligne d'en-tête d'exports réels, identique dans chacun d'eux et identique à la liste de colonnes livrée par la plateforme. La note en dessous traite des types, c'est-à-dire de la partie qui prend les gens de court.

query
L'URL de produit que vous avez soumise, répétée verbatim sur chaque ligne qui en provient. Elle est restituée exactement telle que vous l'avez saisie plutôt que normalisée, et correspond donc toujours à votre liste d'entrée.
product_name
Prévue pour le nom du produit affiché à côté de l'avis. Identifiez l'annonce par item_id plutôt que par cette colonne - c'est le champ dérivé de l'URL que vous avez soumise.
item_id
L'identifiant numérique d'article Walmart de l'annonce, extrait de l'URL du produit. Le même article soumis sous deux slugs d'URL différents renvoie le même identifiant, ce qui en fait la colonne sur laquelle joindre.
reviewer
Qui a écrit l'avis, tel que Walmart le publie - un nom affiché plutôt qu'une identité complète. Il n'y a ni lien de profil ni coordonnées.
rating
La note en étoiles donnée par l'auteur. Elle arrive sous forme de texte et non de nombre - convertissez-la avant de calculer une moyenne.
title
Le titre de l'avis. Walmart permet de laisser un commentaire sans titre, il n'est donc pas présent sur tous les avis.
text
Le corps de l'avis, verbatim et non traité.
date
Quand l'avis a été publié, sous forme de date au format américain mois/jour/année - 5/20/2026.
verified_purchase
Porte le texte Yes lorsque Walmart marque l'avis comme achat vérifié. C'est un indicateur sur la ligne, pas un filtre appliqué à l'export.
helpful_positive
Combien d'acheteurs ont marqué l'avis comme utile. Du texte, comme la note.
helpful_negative
L'autre sens - combien l'ont marqué comme non utile. Renseigné là où l'avis en a.
review_url
Prévue pour un lien direct vers l'avis individuel.
position
La place occupée par l'avis dans l'ordre où il a été collecté pour cette requête, à partir de un. Elle arrive comme un vrai nombre alors que les compteurs voisins arrivent sous forme de texte.

Deux choses à savoir avant d'écrire du code là-dessus. D'abord, les types ne sont pas ce qu'ils paraissent : rating, helpful_positive et helpful_negative reviennent tous sous forme de texte, tandis que position revient sous forme de nombre - une somme naïve sur la colonne des notes concatène donc au lieu d'additionner. Ensuite, joignez sur item_id, pas sur query ni sur product_name : le même produit atteint le scraper sous plus d'un slug d'URL, et query conserve fidèlement celui que vous avez envoyé. Lancez une exécution gratuite et lisez les premières lignes avant de supposer quoi que ce soit d'autre.

Contrôles d'exécution

Réglé sur le job,
pas dans le tableur.

Une limite par requête et un ordre de tri décident ensemble de la tranche d'une longue liste d'avis que vous payez. Les deux se choisissent avant le démarrage du job, en même temps que la façon dont vous transmettez la liste de produits.

URL de produit Limite par requête Vide pour tout Les plus pertinents Meilleurs avis Les plus récents d'abord Les plus anciens d'abord Note décroissante Note croissante Collez-en une par ligne Téléversement CSV Téléversement XLSX Téléversement TXT Téléversement Parquet
Cas d'usage courants

Trois tâches que l'on exécute
le plus souvent ici.

Quelques exemples de la façon dont les équipes utilisent les données d'avis Walmart pour répondre à une question qu'elles se posent vraiment.

Produit

Trouver le défaut avant les retours

Triez une annonce par note la plus basse d'abord et lisez les commentaires comme une file d'attente plutôt que comme un score. Les formulations récurrentes - arrivé cabossé, pièce manquante, cassé en une semaine - nomment la défaillance bien avant qu'elle n'apparaisse comme taux de retour.

Produit · Qualité
Concurrence

Lire les avis de l'annonce face à laquelle vous perdez

Extrayez l'URL de produit d'un concurrent et prenez les lignes en achat vérifié. Ce que les acheteurs saluent et ce qu'ils reprochent est le brief le plus clair que vous obtiendrez sur ce que votre propre annonce doit adresser.

Stratégie
Recherche

Suivre le sentiment sur tout un catalogue

Alimentez une liste d'URL de produits, joignez sur item_id et observez l'évolution des notes et des compteurs d'utilité au fil d'exécutions répétées. Une ligne par avis signifie que la matière brute reste intacte au lieu d'arriver pré-moyennée.

Recherche
Démarrer
Tarifs

Ne payez que les avis
que vous extrayez réellement.

Pas d'abonnement, pas de minimum, pas de facture récurrente. Vos 500 premières lignes sont offertes - ensuite, paiement à l'usage au même tarif forfaitaire que tous les autres scrapers ici.

Offre gratuite

500 lignes gratuites - 0 $

Sur chaque nouveau compte, une seule fois. Aucune carte bancaire requise. Limites par requête, tous les ordres de tri, téléversement de fichiers et tous les formats d'export inclus.

0 $ pour toujours
Paiement à l'usage

0,002 $ par ligne, après l'offre gratuite

Environ 2 $ pour 1 000 avis. L'estimateur affiche le nombre de lignes et le coût en crédits avant le démarrage d'une exécution - pas de facture surprise, pas d'unités de calcul à convertir.

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sur un autre rayon.

Extracteur d'Avis Amazon

Le même produit, l'autre place de marché. Lancer les deux sur un article que vous vendez est le moyen le plus rapide de voir si une plainte porte sur le produit ou sur le canal.

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Scraper d'avis Google Shopping

Des avis agrégés entre distributeurs plutôt que rattachés à une seule annonce - utile pour une vue d'un produit qu'aucune boutique isolée ne vous donne.

Découvrir
Le volet juridique

Est-il légal d'extraire
les avis Walmart ?

Réponse courte : oui pour le contenu public des avis - et cet export ne contient rien sur la commande qui se trouve derrière.

Les avis sur Walmart sont publiés pour être lus. La note en étoiles, le titre, le commentaire, la date, la marque d'achat vérifié et les compteurs d'utilité sont affichés à quiconque ouvre la page produit, connecté ou non. Collecter des retours publiquement visibles à des fins de recherche est une pratique établie de longue date, et rien ici ne touche à une connexion, à un panier ou à un contenu payant.

Le champ auteur contient ce que le site publie lui-même, à savoir un nom affiché plutôt qu'une identité complète - il n'y a dans cette sortie ni lien de profil, ni e-mail, ni adresse. Rien de la commande derrière un achat vérifié n'est collecté non plus : ni le montant payé, ni le lieu de livraison, ni la date. Si vous traitez le texte des commentaires dans l'UE, les règles habituelles continuent de s'appliquer à ce que vous en faites ensuite.

Les conditions de Walmart restreignent l'accès automatisé, c'est donc autant une question contractuelle que juridique - si vous avez une relation contractuelle avec le distributeur, vérifiez-la. Nous n'exécutons aucun traceur tiers sur la couche de données, et vos exports sont supprimés automatiquement au bout de 30 jours.

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Contenu public des avis uniquement✓
Aucune connexion, aucun compte touché✓
Aucune donnée de commande dans l'export✓
Conforme au RGPD par défaut✓
Exports supprimés automatiquement (30 jours)✓
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Questions fréquentes

Ce que l'on demande
avant de s'inscrire.

Les questions que nous entendons le plus. Autre chose ? Parlons-en - ce sont des humains, pas des bots, qui rédigent les réponses.

Comment extraire les avis Walmart ?+
Avec le Walmart Reviews Scraper :
  1. Connectez-vous à la plateforme.
  2. Ouvrez le Walmart Reviews Scraper.
  3. Collez des URL de produits walmart.com, une par ligne - ou téléversez un fichier CSV, XLSX, TXT ou Parquet.
  4. Fixez une limite par requête, ou laissez-la vide pour tout récupérer.
  5. Choisissez un ordre de tri, puis votre format de sortie.
  6. Cliquez sur Get Data.
Que dois-je coller - une URL de produit ou un terme de recherche ?+
Une URL de produit, une par ligne. Ce scraper lit les avis d'une annonce que vous nommez, l'entrée est donc un lien produit walmart.com et non un mot-clé. Si votre liste est déjà dans un fichier, téléversez-la en CSV, XLSX, TXT ou Parquet plutôt que de la coller.
Qu'est-ce qui revient pour chaque avis ?+
Treize colonnes : la requête que vous avez soumise, le nom du produit, l'identifiant d'article, l'auteur, la note en étoiles, le titre, le texte de l'avis, la date, l'indicateur d'achat vérifié, les compteurs utile et non utile, un champ de lien vers l'avis, et la position occupée par l'avis dans l'exécution.
Puis-je choisir quels avis reviennent en premier ?+
Oui. Six ordres de tri sont disponibles et vous en choisissez un avant l'exécution : les plus pertinents, les meilleurs avis, du plus récent au plus ancien, du plus ancien au plus récent, note la plus haute d'abord ou note la plus basse d'abord. Associé à une limite par requête, c'est ainsi que vous décidez sur quelle tranche d'une longue liste d'avis vous dépensez des crédits.
Puis-je limiter le nombre d'avis renvoyés par produit ?+
Oui, et cela se règle avant l'exécution plutôt qu'après. Fixez une limite par requête pour que les crédits aillent sur la tranche que vous voulez vraiment, ou laissez la limite vide pour récupérer tout ce que l'annonce contient.
Comment savoir à quel produit appartient une ligne ?+
Joignez sur l'identifiant d'article. Il est extrait de l'URL du produit, donc le même article soumis sous deux slugs d'URL différents revient avec le même identifiant. La colonne de requête conserve le lien exact que vous avez soumis, ce qui la rend juste pour se réconcilier avec votre liste d'entrée mais fausse comme clé de jointure.
Les colonnes numériques sont-elles vraiment des nombres ?+
Pas toutes. La note et les deux compteurs d'utilité arrivent sous forme de texte, tandis que la position arrive comme un vrai nombre - convertissez donc la colonne des notes avant d'en faire une moyenne ou une somme. C'est ce qui surprend le plus souvent ceux qui écrivent un premier parseur sur cet export.
Combien ça coûte ?+
Les 500 premières lignes sont gratuites et offertes une seule fois, sans carte bancaire. Ensuite c'est 0,002 $ par ligne - environ 2 $ pour 1 000 avis - soit le même tarif forfaitaire que tous les autres scrapers de la plateforme. L'estimateur affiche le coût d'une exécution avant son démarrage.

Vos 500 premiers avis,
offerts.

500 lignes gratuites une seule fois sur chaque nouveau compte - sans expiration. Ensuite c'est 0,002 $ par ligne, à l'usage - aucune carte enregistrée tant que vous ne le décidez pas.

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Extraire les avis produits Walmart à grande échelle

Le Walmart Reviews Scraper de Livescraper transforme une liste d'annonces produits en données d'avis. Vous soumettez des URL de produits walmart.com - saisies une par ligne, ou téléversées en CSV, XLSX, TXT ou Parquet -, choisissez un ordre de tri, plafonnez si vous le souhaitez le nombre de lignes par requête, et téléchargez ce que les acheteurs ont écrit sous forme de fichier CSV, Excel ou JSON propre.

Chaque ligne porte l'avis tel que Walmart l'affiche : le nom affiché de l'auteur, le titre, le commentaire complet, la date de publication, la note en étoiles, le fait que Walmart ait marqué l'avis comme achat vérifié, et combien d'acheteurs l'ont trouvé utile ou non. Chaque ligne porte aussi l'identifiant d'article Walmart extrait de l'URL, et c'est lui qui permet à une exécution sur de nombreuses annonces de se joindre proprement même lorsque le même produit a été soumis sous plus d'un lien.

Les équipes produit trient une annonce par note la plus basse d'abord et lisent les plaintes comme une file d'attente, où les formulations récurrentes nomment un défaut bien avant qu'il n'apparaisse comme taux de retour. Les équipes stratégie extraient l'annonce d'un concurrent et prennent les lignes en achat vérifié comme brief de ce que leur propre fiche produit doit adresser. Les chercheurs alimentent un catalogue entier, joignent sur l'identifiant d'article et observent l'évolution des notes et des compteurs d'utilité au fil d'exécutions répétées.

Une note pratique d'emblée : la note et les compteurs d'utilité reviennent sous forme de texte tandis que la position revient sous forme de nombre, convertissez donc avant de calculer une moyenne. Commencez gratuitement : vos 500 premières lignes ne coûtent rien et ne demandent aucune carte bancaire, et ensuite c'est 0,002 $ par ligne, au forfait.