उपयोग का उदाहरण

AliExpress रिव्यू के साथ प्रोडक्ट रिसर्च

कोई प्रोडक्ट या सप्लायर चुनने से पहले पढ़ें कि हज़ारों खरीदार पहले ही क्या कह चुके हैं। API रिव्यू को ऐसे डेटा में बदल देता है जिसकी आप तुलना कर सकते हैं।

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रिव्यू स्टार रेटिंग से ज़्यादा बताते हैं

एक ही प्रोडक्ट की दो लिस्टिंग दोनों 4.7 स्टार दिखा सकती हैं और फिर भी बहुत अलग हो सकती हैं: एक में 5% रिव्यू 1-स्टार हैं जो साइज़ की शिकायत करते हैं, दूसरी में लगभग कोई नहीं। औसत इसे छिपा देता है; वितरण और रिव्यू की सामग्री नहीं छिपाते।

API से आप किसी भी AliExpress प्रोडक्ट के लिए रेटिंग वितरण, फ़ोटो वाले रिव्यू की संख्या और स्टार के अनुसार फ़िल्टर किए गए रिव्यू पा सकते हैं, और दर्जनों प्रोडक्ट्स के लिए इसे ऑटोमेट कर सकते हैं।

आप क्या विश्लेषण कर सकते हैं

सप्लायर्स की तुलना करें एक ही प्रोडक्ट के, औसत, रिव्यू की संख्या और नेगेटिव रिव्यू के प्रतिशत के आधार पर।
बार-बार आने वाली समस्याएँ पहचानें: सिर्फ़ 1 और 2-स्टार रिव्यू पढ़ें और पैटर्न खोजें (साइज़, मटीरियल, शिपिंग, खराबी)।
किसी मार्केट को परखें: किसी खास देश के रिव्यू (filter=local) बताते हैं कि आपके जैसे खरीदारों के बीच प्रोडक्ट कैसा प्रदर्शन करता है।
अपने टूल्स को डेटा दें: सेंटिमेंट एनालिसिस, डैशबोर्ड या कोई LLM जो फ़ायदे और नुकसान का सारांश दे।

उदाहरण: सबसे अच्छा सप्लायर चुनें

पहली स्क्रिप्ट सिर्फ़ रेटिंग सारांश का उपयोग करके कई लिस्टिंग की तुलना करती है (हर एक के लिए एक रिक्वेस्ट, pageSize=1 के साथ)। दूसरी स्क्रिप्ट चुनी गई लिस्टिंग के 1-स्टार रिव्यू पढ़ती है ताकि पता चले कि क्या गलत होता है।

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"])

हर रिस्पॉन्स में मिलने वाला डेटा

summary: averageRating, totalReviews, ratingDistribution (हर स्टार के रिव्यू) और filterCounts (फ़ोटो वाले, अतिरिक्त फ़ीडबैक वाले, लोकल)।
data: हर रिव्यू, उसकी रेटिंग, टेक्स्ट (अनुवादित और मूल), देश, तारीख, खरीदा गया वेरिएंट (sku) और helpful वोट के साथ।
पेजिनेशन: किसी प्रोडक्ट के सभी रिव्यू देखने के लिए total और totalPages।

सवाल

क्या मैं एक साथ कई प्रोडक्ट्स का विश्लेषण कर सकता हूँ?

हाँ। हर प्रोडक्ट एक रिक्वेस्ट है, और सारांश हर रिस्पॉन्स में आता है, इसलिए 100 प्रोडक्ट्स की तुलना में 100 रिक्वेस्ट लगती हैं (Pro प्लान में हर दिन 1,000 शामिल हैं)।

क्या मुझे दिखता है कि हर खरीदार ने कौन-सा वेरिएंट खरीदा?

हाँ। sku फ़ील्ड वेरिएंट (रंग, साइज़…) दिखाता है, जो यह पता लगाने में काम आता है कि, उदाहरण के लिए, कोई साइज़ छोटा आता है।

क्या मैं इसे Python, Google Sheets या no-code टूल्स के साथ इस्तेमाल कर सकता हूँ?

हाँ। यह x-api-key हेडर वाला REST API है, इसलिए यह किसी भी भाषा से और Make, Zapier या n8n जैसे टूल्स से काम करता है।

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