Caso d'uso

Ricerca prodotti con le recensioni AliExpress

Prima di scegliere un prodotto o un fornitore, leggi cosa hanno già detto migliaia di acquirenti. L'API trasforma le recensioni in dati confrontabili.

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Le recensioni dicono più delle stelle

Due annunci dello stesso prodotto possono avere entrambi 4,7 stelle ed essere molto diversi: uno con il 5% di recensioni a 1 stella che si lamentano delle taglie, l'altro quasi senza. La media lo nasconde; la distribuzione e il contenuto delle recensioni no.

Con l'API ottieni, per qualsiasi prodotto AliExpress, la distribuzione delle valutazioni, il numero di recensioni con foto e le recensioni stesse filtrate per stelle, e puoi automatizzarlo per decine di prodotti.

Cosa puoi analizzare

Confrontare i fornitori dello stesso prodotto per media, volume di recensioni e percentuale di recensioni negative.
Individuare problemi ricorrenti: leggi solo le recensioni a 1 e 2 stelle e cerca schemi (taglie, materiali, spedizione, difetti).
Verificare un mercato: le recensioni di un paese specifico (filter=local) ti dicono come va il prodotto con acquirenti come i tuoi.
Alimentare i tuoi strumenti: analisi del sentiment, dashboard o un LLM che riassuma pro e contro.

Esempio: scegli il fornitore migliore

Il primo script confronta diversi annunci usando solo il riepilogo delle valutazioni (una richiesta per annuncio, con pageSize=1). Il secondo legge le recensioni a 1 stella di quello scelto per capire cosa non va.

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"])

I dati di ogni risposta

summary: averageRating, totalReviews, ratingDistribution (recensioni per stella) e filterCounts (con foto, con commento aggiuntivo, locali).
data: ogni recensione con valutazione, testo (tradotto e originale), paese, data, variante acquistata (sku) e voti di utilità.
Paginazione: total e totalPages per scorrere tutte le recensioni di un prodotto.

Domande

Posso analizzare molti prodotti insieme?

Sì. Ogni prodotto è una richiesta, e il riepilogo arriva in ogni risposta: confrontare 100 prodotti costa 100 richieste (il piano Pro ne include 1.000 al giorno).

Vedo quale variante ha comprato ogni acquirente?

Sì. Il campo sku indica la variante (colore, taglia…), utile per capire, per esempio, che una taglia veste piccola.

Posso usarla con Python, Google Sheets o strumenti no-code?

Sì. È un'API REST con un header x-api-key, quindi funziona da qualsiasi linguaggio e da strumenti come Make, Zapier o n8n.

Provala con i tuoi prodotti

100 richieste al giorno gratis, senza carta. Incolla l'ID di un prodotto nel tester della dashboard e guarda il JSON.

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