Informe um ID de app ou um link da Play Store e receba as avaliações como tabela - o texto, a nota em estrelas, a data, os votos úteis, a versão do app que a pessoa usava e a resposta do desenvolvedor quando existe. Dez colunas, uma linha por avaliação.
A maioria das exportações de avaliações é um retrato único. O que torna esta útil é o que acontece quando você a roda de novo no mês seguinte.
Cada linha carrega um review_id. Nas nossas 842 linhas havia 559 distintos - e nenhuma execução continha uma duplicata sua. As repetições estavam todas entre execuções, exatamente o que se espera ao extrair o mesmo app duas vezes. Isso dá uma chave limpa: una as exportações, descarte as linhas cujo review_id você já tem, e o que sobra é realmente novo.
A referência também documenta um parâmetro cutoff que recebe um carimbo de tempo mais antigo, então você pode pedir nada mais antigo que a sua última extração em vez de buscar tudo e descartar a maior parte. Entre isso e o id, uma extração mensal continua barata por maior que fique o histórico de avaliações - e ele fica grande: nossa amostra remonta a agosto de 2016.
Vale sinalizar uma diferença estrutural em relação aos outros extratores deste site. Aqui não há coluna query. O app enviado é devolvido como app_id, então se você juntar vários apps numa execução, é essa a coluna pela qual agrupar.
Quatro ajustes, e dois deles são o que mantém pequena uma extração recorrente.
Filtrar por uma única nota em estrelas só funciona quando a ordenação está definida como nota.
Este é o cabeçalho da exportação na ordem da planilha, idêntico nas 11 execuções. As taxas de preenchimento são contadas sobre as 842 linhas que essas execuções devolveram, cobrindo 559 avaliações distintas de três apps.
com.facebook.katana. Presente em todas as 842. É isto que identifica a entrada - neste serviço não há coluna query.https:// e sempre no host de conteúdo de usuário do Google.2025-03-08. Presente em todas as 842 e correspondendo a YYYY-MM-DD em todas elas. As nossas cobriram quase dez anos.8.116.0.213. Presente em 702 de 842 - mas veja a nota abaixo, porque a cobertura varia muito por app.Oito das dez colunas estavam presentes em cada linha. Só app_version e reply variam, e ambas de maneiras que vale entender antes de construir - a nota abaixo cobre as duas. Sobre a ordem também: a planilha coloca review_id por último, enquanto a exportação JSON o coloca em segundo. As mesmas dez colunas nos dois casos, então leia por nome e não por posição.
As quatro vêm de ler as 842 linhas e não a referência, e cada uma muda como você escreveria o job.
Nossas 842 linhas continham 559 valores distintos de review_id, e nenhuma execução isolada continha uma duplicata sua - toda repetição foi entre execuções, por extrair o mesmo app mais de uma vez. Então o id é estável entre extrações e único dentro de uma. Una suas exportações por ele e você terá um histórico de avaliações que cresce, em vez de uma pilha de arquivos quase idênticos.
reply estava preenchida em 15 de 842 linhas - menos de dois por cento. Cada uma dessas quinze estava numa avaliação de uma estrela, e as quinze pertenciam a um único app; os outros dois apps da nossa amostra não tinham nenhuma. É uma amostra pequena demais para virar regra sobre como desenvolvedores se comportam, mas mais que suficiente para dizer que um recurso baseado em respostas vai olhar para uma coluna quase vazia na maior parte do tempo.
No total ela estava presente em 702 de 842 linhas, o que soa confortável até você separar por app: 90% em um, 84% em outro e 14% no terceiro. Ou seja, uma análise de qualidade versão a versão é realista para alguns apps e não para outros, e o número agregado não vai lhe dizer com qual você está lidando. Verifique a cobertura no seu próprio app antes de montar um gráfico em cima disso.
Nas nossas linhas a divisão foi 35% uma estrela, 11% duas, 12% três, 7% quatro e 35% cinco - um U, com o menor número de avaliações no meio. Qualquer média que você calcule a partir disso não descreve quase ninguém. As leituras úteis são o formato em si e o texto por trás de cada ponta, que é justamente a razão para extrair as avaliações em vez da nota que a loja exibe.
Onde um histórico completo de avaliações supera o resumo da página da loja.
Como app_version viaja junto com a avaliação, dá para cortar o sentimento por build em vez de por mês. Uma queda de nota deixa de ser mistério e vira uma release específica - e se as avaliações da versão seguinte se recuperam, você tem sua resposta sem instrumentar nada.
Avaliações de concorrentes são públicas e incomumente francas. Extraia o texto de uma estrela de um app rival e você obtém uma lista sem filtro do que as pessoas não suportam nele - ao mesmo tempo um roteiro e um estoque de linguagem para o seu próprio posicionamento.
Fixe a lista de apps, reexecute numa cadência e deduplique por review_id. O que chega a cada vez é só o que é novo, então um pico de avaliações de uma estrela aparece enquanto acontece, e não no fim do trimestre quando alguém finalmente olha a loja.
Sem assinatura, sem mínimo, sem licença por usuário. Suas primeiras 500 linhas são por nossa conta - depois, pague conforme o uso.
Para cada conta nova, uma única vez. Sem cartão de crédito. Todos os extratores liberados. 500 linhas dão para vários apps com um limite por app razoável, o suficiente para ver o formato das notas e checar a cobertura de versão do seu próprio app.
Cerca de US$ 2 por 1.000 avaliações. Extrações recorrentes são onde isto fica barato: deduplicar pelo id da avaliação e usar o cutoff faz uma atualização mensal custar uma fração da primeira execução, por mais longo que seja o histórico.
Preços por volume, SLAs, workers dedicados e onboarding sob medida para times que acompanham um portfólio de apps numa cadência fixa. Diga-nos seus números e faremos um orçamento.
LIVESCRAPER10 no checkout.A maioria dos produtos sai nas duas plataformas, e as reclamações raramente coincidem. Estes dois cobrem o outro lado.
O mesmo trabalho do lado da Apple. Rodar os dois para um produto é o único jeito honesto de distinguir um bug específico de plataforma de um bug real.
Antes de ler as avaliações de um app você precisa da ficha dele. Pesquise um conjunto de palavras-chave e receba os apps que ranqueiam para ele, uma linha cada.
Resposta curta: sim, com uma coisa em mente - uma avaliação carrega um nome de exibição, então trate-a com um pouco mais de cuidado que uma tabela de preços.
As avaliações da Play Store são públicas. Qualquer um pode lê-las sem conta, e coletar informação publicamente visível para pesquisa é prática estabelecida há muito tempo. Desde que os dados estejam disponíveis publicamente e o processo não perturbe o site, não há leis federais que o proíbam.
A parte a tratar com cuidado deliberado é que author e author_image descrevem uma pessoa, ainda que apenas por um nome de exibição que ela escolheu publicar. Sob o GDPR isso é dado pessoal, então valem as obrigações usuais: ter um motivo para guardá-lo, não mantê-lo mais do que o necessário e não tentar enriquecê-lo até uma identidade real. Se a sua análise é sobre o app e não sobre quem avaliou - o que é quase sempre o caso - descartar essas duas colunas na importação não lhe custa nada.
Os termos do Google restringem o acesso automatizado, então isto continua sendo uma questão de termos. Não tocamos em nada atrás de um login, não rodamos rastreadores de terceiros na camada de dados, e suas exportações se apagam sozinhas depois de 30 dias.
As perguntas que mais ouvimos. Mais alguma coisa? Fale conosco - quem escreve as respostas são humanos, não bots.
app_id, author, author_image, rating, date, review, likes, app_version, reply e review_id. Esse é o cabeçalho da exportação, idêntico em 11 execuções. Oito estavam presentes em cada uma das nossas 842 linhas; só app_version e reply variaram. A planilha coloca review_id por último e o JSON o coloca em segundo, então leia por nome e não por posição.com.facebook.katana ou um link completo da Play Store para o mesmo app são ambos resolvidos, e você pode misturá-los numa execução de até 1.000. O app volta como app_id em cada linha, que é por onde você agrupa quando envia vários.review_id, e nas nossas 842 linhas nenhuma execução repetiu um internamente - as duplicatas estavam todas entre execuções. Deduplique por ele e você fica só com o que é novo. Há também um ajuste de cutoff que recebe um carimbo de tempo mais antigo, para nem buscar o histórico velho.2016-08-16 a 2026-07-10 - quase uma década de histórico para os apps que extraímos. A profundidade de uma execução específica é governada pelo limite por app e pela ordenação que você escolher.reply estava preenchida em 15 das nossas 842 linhas - menos de dois por cento - e as quinze por acaso estavam em avaliações de uma estrela de um único app. Conte com a coluna vazia na maior parte do tempo.Envie seus IDs de apps e receba as avaliações como linhas - texto, nota, data, votos úteis, versão e resposta. Suas primeiras 500 linhas são grátis.
A Play Store mostra uma média de estrelas e as avaliações que ela decide serem mais relevantes. Nenhuma das duas serve muito para trabalhar: a média achata uma distribuição que costuma ser tudo menos plana, e as avaliações que você vê são um punhado rotativo escolhido por outra pessoa. O Extrator de Avaliações do Google Play devolve em vez disso as avaliações subjacentes como tabela - uma linha por avaliação, carregando o texto como foi escrito, a nota em estrelas, a data, a contagem de votos úteis, a versão do app que a pessoa usava, a resposta do desenvolvedor quando existe, e um id estável da própria avaliação. Envie IDs de apps ou links da Play Store, até 1.000 por execução, escolha quantas avaliações por app e como ordená-las, e exporte em CSV, JSON ou Excel.
As dez colunas desta página são medidas, não presumidas. São o cabeçalho da exportação, idêntico em 11 execuções, e cada número citado vem das 842 linhas que essas execuções devolveram - 559 avaliações distintas de três apps. Oito das dez estavam presentes em cada linha. Duas não estavam, e vale conhecer ambas antes de construir: app_version apareceu em 702 de 842 no total, mas a cobertura ia de 90% num app a 14% em outro, e reply apareceu em apenas 15 linhas ao todo. Um limite da evidência deve ser dito com clareza: essas execuções cobriram três apps, o que basta para estabelecer o formato da saída e como as colunas se comportam, e não basta para prever o que um app específico seu vai devolver. O plano gratuito existe para isso.
O que faz este serviço valer a pena conectar a algo permanente é o id da avaliação. Nas 842 linhas havia 559 ids distintos, e nenhuma execução continha uma duplicata sua - toda repetição foi entre execuções, exatamente como se espera de extrair o mesmo app duas vezes. Isso torna o id uma chave de deduplicação confiável: una suas exportações, descarte os ids que já tem, e você terá um histórico de avaliações que cresce em vez de uma pasta de retratos sobrepostos. A referência documenta também um parâmetro cutoff que recebe um carimbo de tempo mais antigo, então uma extração recorrente não precisa buscar o arquivo toda vez. Isso importa mais do que parece, porque o arquivo é profundo - nossa amostra chegava a agosto de 2016.
Outras duas coisas moldam como esses dados se leem. A primeira é a polarização: as notas da nossa amostra se dividiam em cerca de 35% em uma estrela e 35% em cinco, com apenas 7% em quatro, então o meio da escala está quase vazio e qualquer média calculada sobre ele não descreve quase ninguém. O conteúdo interessante está nas duas pontas, que é o argumento para ler o texto e não a nota. A segunda é que este é o único extrator aqui sem coluna query - o app enviado volta como app_id, então é esse o campo pelo qual agrupar quando você envia vários. Note também que os nomes de coluna da exportação são dela própria; a referência da API descreve os mesmos dados com nomes diferentes para a resposta bruta, então construa contra o cabeçalho que você de fato recebe. Comece grátis: suas primeiras 500 linhas não custam nada e não precisam de cartão.