Cas d'usage

Recherche de produits avec les avis AliExpress

Avant de choisir un produit ou un fournisseur, lisez ce que des milliers d'acheteurs ont déjà dit. L'API transforme les avis en données comparables.

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Les avis en disent plus que les étoiles

Deux annonces du même produit peuvent afficher 4,7 étoiles et être très différentes : l'une avec 5 % d'avis à 1 étoile qui se plaignent des tailles, l'autre presque sans. La moyenne le cache ; la répartition et le contenu des avis, non.

Avec l'API, vous obtenez pour n'importe quel produit AliExpress la répartition des notes, le nombre d'avis avec photos et les avis eux-mêmes filtrés par étoiles, et vous pouvez l'automatiser pour des dizaines de produits.

Ce que vous pouvez analyser

Comparer les fournisseurs d'un même produit par moyenne, volume d'avis et pourcentage d'avis négatifs.
Repérer les problèmes récurrents : lisez seulement les avis à 1 et 2 étoiles et cherchez des tendances (tailles, matériaux, livraison, défauts).
Vérifier un marché : les avis d'un pays précis (filter=local) montrent comment le produit se comporte auprès d'acheteurs comme les vôtres.
Alimenter vos outils : analyse de sentiment, tableaux de bord ou un LLM qui résume les points forts et faibles.

Exemple : choisir le meilleur fournisseur

Le premier script compare plusieurs annonces en utilisant seulement le résumé des notes (une requête par annonce, avec pageSize=1). Le second lit les avis à 1 étoile de l'annonce choisie pour voir ce qui ne va pas.

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"])

Les données de chaque réponse

summary : averageRating, totalReviews, ratingDistribution (avis par étoile) et filterCounts (avec photos, avec commentaire additionnel, locaux).
data : chaque avis avec sa note, son texte (traduit et original), son pays, sa date, la variante achetée (sku) et les votes utiles.
Pagination : total et totalPages pour parcourir tous les avis d'un produit.

Questions

Puis-je analyser beaucoup de produits à la fois ?

Oui. Chaque produit correspond à une requête, et le résumé est inclus dans chaque réponse : comparer 100 produits coûte 100 requêtes (le plan Pro en inclut 1 000 par jour).

Est-ce que je vois la variante achetée par chaque acheteur ?

Oui. Le champ sku indique la variante (couleur, taille…), utile pour repérer par exemple une taille qui taille petit.

Puis-je l'utiliser avec Python, Google Sheets ou des outils no-code ?

Oui. C'est une API REST avec un en-tête x-api-key : elle fonctionne depuis n'importe quel langage et avec des outils comme Make, Zapier ou n8n.

Essayez avec vos propres produits

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