Anwendungsfall

Produktrecherche mit AliExpress-Bewertungen

Bevor du ein Produkt oder einen Lieferanten wählst, lies, was tausende Käufer schon gesagt haben. Die API macht aus Bewertungen vergleichbare Daten.

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Bewertungen sagen mehr als die Sterne

Zwei Angebote desselben Produkts können beide 4,7 Sterne haben und trotzdem sehr verschieden sein: eines mit 5 % 1-Stern-Bewertungen über die Größen, das andere fast ohne. Der Durchschnitt versteckt das; die Verteilung und der Inhalt der Bewertungen nicht.

Mit der API bekommst du für jedes AliExpress-Produkt die Verteilung der Bewertungen, die Zahl der Bewertungen mit Fotos und die Bewertungen selbst, nach Sternen gefiltert, und kannst das für dutzende Produkte automatisieren.

Was du analysieren kannst

Lieferanten vergleichen: dasselbe Produkt nach Durchschnitt, Anzahl der Bewertungen und Anteil negativer Bewertungen.
Wiederkehrende Probleme erkennen: lies nur die 1- und 2-Sterne-Bewertungen und suche Muster (Größen, Material, Versand, Mängel).
Einen Markt prüfen: die Bewertungen aus einem bestimmten Land (filter=local) zeigen, wie das Produkt bei Käufern wie deinen ankommt.
Deine Tools füttern: Sentiment-Analyse, Dashboards oder ein LLM, das Vor- und Nachteile zusammenfasst.

Beispiel: den besten Lieferanten wählen

Das erste Skript vergleicht mehrere Angebote nur anhand der Bewertungsübersicht (eine Anfrage pro Angebot, mit pageSize=1). Das zweite liest die 1-Stern-Bewertungen des gewählten Angebots, um zu sehen, was schiefgeht.

Python — compare suppliers

# Compare several AliExpress listings of the same product before choosing a supplier.
import os
import requests

API = "https://api.aliexpress-reviews.com"
HEADERS = {"x-api-key": os.environ["REVIEWS_API_KEY"]}

def summary(product_id):
    res = requests.get(f"{API}/v1/reviews/{product_id}", headers=HEADERS, params={"pageSize": 1}, timeout=30)
    res.raise_for_status()
    return res.json()["summary"]

for product_id in ["1005006123456789", "1005007654321098"]:
    s = summary(product_id)
    dist = s["ratingDistribution"]
    total = sum(dist.values()) or 1
    negative = (dist["1"] + dist["2"]) / total
    print(f"{product_id}: {s['averageRating']}★ · {s['totalReviews']} reviews · {negative:.0%} negative")

Python — read the complaints

# Read the 1-star reviews to find recurring problems (sizing, shipping, quality…).
res = requests.get(
    f"{API}/v1/reviews/1005006123456789",
    headers=HEADERS,
    params={"filter": "1", "pageSize": 20},
    timeout=30,
)
for review in res.json()["data"]:
    print(review["country"], review["date"], review["content"])

Die Daten in jeder Antwort

summary: averageRating, totalReviews, ratingDistribution (Bewertungen pro Stern) und filterCounts (mit Fotos, mit Nachtrag, lokal).
data: jede Bewertung mit Sternen, Text (übersetzt und original), Land, Datum, gekaufter Variante (sku) und Hilfreich-Stimmen.
Paginierung: total und totalPages, um alle Bewertungen eines Produkts durchzugehen.

Fragen

Kann ich viele Produkte auf einmal analysieren?

Ja. Jedes Produkt ist eine Anfrage, und die Übersicht steckt in jeder Antwort: 100 Produkte zu vergleichen kostet 100 Anfragen (der Pro-Plan enthält 1.000 pro Tag).

Sehe ich, welche Variante jeder Käufer gekauft hat?

Ja. Das Feld sku zeigt die Variante (Farbe, Größe…), nützlich um zum Beispiel zu erkennen, dass eine Größe klein ausfällt.

Kann ich sie mit Python, Google Sheets oder No-Code-Tools nutzen?

Ja. Es ist eine REST-API mit einem x-api-key-Header, sie funktioniert also mit jeder Sprache und mit Tools wie Make, Zapier oder n8n.

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