A pergunta de sempre é "o que disseram sobre este negócio?". Esta faz a outra: "o que esta pessoa vem dizendo?". Aponte para um perfil de colaborador do Google Maps e receba todo o histórico público de avaliações dele como linhas - o que avaliou, que nota deu e quando - para que um padrão que você suspeitava vire algo que dá para realmente olhar.
A consulta parte do perfil, e não do local. Em vez de pedir a uma ficha as avaliações dela, pede a um colaborador as dele.
Uma linha por avaliação, no mesmo esquema que uma extração de avaliações baseada em local devolve - então encaixa no que você já construiu sobre aquela saída.
Uma única estrela diz muito pouco. O histórico completo desse mesmo autor - o que mais avaliou, como pontua tudo, ao longo de quanto tempo - diz se vale levar a sério.
Avaliações normalmente ficam presas uma ficha por vez. Extraída por perfil, a atividade de um colaborador chega como uma única lista contínua que dá para ordenar e contar.
As linhas voltam no formato padrão de avaliação, então planilhas, dashboards e modelos de sentimento existentes continuam funcionando sem um mapeamento novo.
Uma linha para cada avaliação que o perfil publicou. Este é um formato compacto próprio - não o registro mais amplo que o Extrator de Avaliações do Google devolve, então não conte com aqueles nomes de coluna aqui.
8 colunas por avaliação - todas as colunas acima em todos os planos, incluindo o gratuito.
Duas delas trabalham mais do que parecem. date é o que transforma uma lista em evidência - várias avaliações de uma estrela em negócios sem relação no mesmo dia formam um padrão que uma avaliação isolada nunca mostra. E owner_response dá o outro lado de cada troca sem uma segunda consulta, o que importa quando você está julgando se uma reclamação foi tratada ou ignorada.
Alguns exemplos de como as equipes usam uma extração de avaliações que parte do perfil.
Chega uma avaliação prejudicial e algo não bate. Puxar o histórico daquele perfil mostra se ele avalia de forma ampla e justa ou se deixou um rastro de uma estrela por um único setor - a evidência que você precisa antes de contestar com o Google.
Alguns colaboradores avaliam centenas de locais numa cidade. O histórico deles é um levantamento pronto daquele mercado - o que visitaram, em que ordem e como pontuaram, tudo a partir de um perfil.
Se a sua equipe avalia fornecedores ou espaços a partir de uma conta compartilhada, exportar o histórico daquele perfil dá o registro numa planilha em vez de rolar o app uma entrada por vez.
Sem assinatura, sem mínimo. Suas primeiras 500 avaliações são por nossa conta - depois, pagamento por uso.
Toda conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Todos os scrapers liberados, conjunto completo de recursos.
Cerca de US$ 2 por 1.000 avaliações. O estimador prévio mostra o custo de uma execução antes de você começar - sem surpresas e sem unidades de computação para converter.
Preço por volume, SLAs, workers dedicados e onboarding sob medida para extrações contínuas ou muito grandes. Conte seus números e enviamos uma proposta.
LIVESCRAPER10 no checkout.A maioria das equipes usa isto ao lado de uma das ferramentas de avaliações baseadas em local.
A direção que parte do local: todas as avaliações de uma ficha que interessa a você. O dicionário de dados dele também é a referência canônica de campos para as linhas que esta ferramenta devolve.
Acompanhe suas fichas com periodicidade e receba por e-mail as avaliações novas. Quando uma parecer questionável, volte aqui e cheque quem escreveu.
Resposta curta: sim para as avaliações em si, que o autor publicou publicamente - mas esta merece mais cuidado que uma extração baseada em local.
A página de perfil de um colaborador é pública: o Google mostra a qualquer pessoa as avaliações que alguém escolheu publicar sob o nome de exibição. Ler essa página não difere em natureza de ler uma ficha. Desde que os dados estejam disponíveis publicamente e o processo não perturbe o site, não há leis federais que proíbam.
A ressalva honesta é que esta saída se organiza em torno de uma pessoa e não de um negócio, então fica mais próxima de dado pessoal do que a maioria das nossas ferramentas. Sob o GDPR isso importa: você precisa de uma base legal para tratar, e "estávamos curiosos" não é uma. Investigar suspeita de abuso de avaliações contra a sua própria ficha é uma razão defensável. Montar um perfil de um indivíduo não é. Não fiscalizamos o seu uso, mas preferimos dizer isso claramente a deixar a página sugerir o contrário.
Não coletamos nada que o autor não tenha publicado, não rodamos rastreadores de terceiros na camada de dados, e suas exportações se autoexcluem depois de 30 dias.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma? Fale conosco - quem escreve as respostas são humanos, não bots.
contributor sobre o qual você perguntou, o place_name avaliado, a rating dada, a date da publicação, o texto review, qualquer owner_response, a contagem de likes e o language. É um formato mais compacto que o do Extrator de Avaliações do Google - veja o dicionário de dados acima para o que cada uma guarda.author_link - você pode realimentar esses valores direto.500 avaliações grátis de única vez em toda conta nova - sem expiração. Depois são US$ 0,002 por avaliação, pagamento por uso - sem cartão cadastrado até você decidir.
O Extrator de Avaliações por Perfil do Google Maps da Livescraper lê as avaliações pelo lado do autor, e não pelo da ficha. Você fornece um perfil de colaborador e recebe de volta as avaliações que essa pessoa publicou - o que avaliou, a nota que deu, o texto que escreveu e quando publicou - como linhas estruturadas em vez de uma rolagem sem fim.
Cada linha usa o esquema padrão de avaliação do Google, o mesmo que o nosso Extrator de Avaliações do Google baseado em local devolve, porque é a mesma avaliação por baixo. Isso significa que as colunas de autor, o texto da avaliação, a nota, os carimbos de tempo e as respostas dos proprietários chegam num formato que as suas planilhas e modelos de sentimento já entendem, sem nenhum mapeamento de campo novo para construir.
Times de reputação usam quando uma avaliação prejudicial parece questionável: o histórico mais amplo de um autor mostra se ele avalia de forma ampla e justa ou se deixou uma sequência de uma estrela num único setor, que é a evidência que o Google pede numa contestação. Times de pesquisa usam local guides prolíficos como levantamento pronto de uma cidade. Times de operações exportam as contribuições da própria conta compartilhada para registro.
Como a saída se organiza em torno de uma pessoa e não de um negócio, ela fica mais próxima de dado pessoal do que a maior parte do trabalho de extração - você deveria ter uma base legal para tratar, e dizemos isso claramente nesta página em vez de deixar implícito. Comece grátis: suas primeiras 500 avaliações não custam nada e não pedem cartão de crédito.