Caso de uso

Investigación de productos con reviews de AliExpress

Antes de elegir un producto o un proveedor, lee lo que ya han dicho miles de compradores. La API convierte las reseñas en datos que puedes comparar.

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Las reseñas dicen más que las estrellas

Dos anuncios del mismo producto pueden tener 4,7 estrellas y ser muy distintos: uno con un 5 % de reseñas de 1 estrella quejándose de las tallas y otro casi sin ninguna. La media lo esconde; la distribución y el contenido de las reseñas, no.

Con la API obtienes, para cualquier producto de AliExpress, la distribución de valoraciones, el número de reseñas con fotos y las propias reseñas filtradas por estrellas, y puedes automatizarlo para decenas de productos.

Qué puedes analizar

Comparar proveedores del mismo producto por media, volumen de reseñas y porcentaje de reseñas negativas.
Detectar problemas recurrentes: lee solo las reseñas de 1 y 2 estrellas y busca patrones (tallas, materiales, envío, defectos).
Comprobar un mercado: las reseñas de un país concreto (filter=local) te dicen cómo funciona el producto con compradores como los tuyos.
Alimentar tus herramientas: análisis de sentimiento, dashboards o un LLM que resuma los pros y los contras.

Ejemplo: elige el mejor proveedor

El primer script compara varios anuncios usando solo el resumen de valoraciones (una petición por anuncio, con pageSize=1). El segundo lee las reseñas de 1 estrella del elegido para ver qué falla.

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"])

Datos que recibes en cada respuesta

summary: averageRating, totalReviews, ratingDistribution (reseñas por estrella) y filterCounts (con fotos, con comentario adicional, locales).
data: cada reseña con su valoración, texto (traducido y original), país, fecha, la variante comprada (sku) y los votos de utilidad.
Paginación: total y totalPages para recorrer todas las reseñas de un producto.

Preguntas

¿Puedo analizar muchos productos a la vez?

Sí. Cada producto es una petición, y el resumen viene en todas las respuestas, así que comparar 100 productos cuesta 100 peticiones (el plan Pro incluye 1.000 al día).

¿Veo qué variante compró cada comprador?

Sí. El campo sku indica la variante (color, talla…), útil para detectar, por ejemplo, que una talla viene pequeña.

¿Puedo usarla con Python, Google Sheets o herramientas no-code?

Sí. Es una API REST con una cabecera x-api-key, así que funciona desde cualquier lenguaje y desde herramientas como Make, Zapier o n8n.

Pruébalo con tus productos

100 peticiones al día gratis, sin tarjeta. Pega el ID de un producto en el tester del panel y mira el JSON.

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