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Reseñas de productos Tmall

Recopilar reseñas públicas de Tmall de un SPU de producto y devolver el contenido original, las horas de publicación y el contexto de la tienda

Traducido · es-ESVer texto original

Recopilación de datosE-commerce & RetailTmallReviews & Ratings
Desarrollador
super_ig
Precios
Desde 0,03 US$ / 20 registros
Última actualización
2026-10-13

Descripción general

Las reseñas públicas de productos Tmall muestran cómo los compradores describen la calidad, la experiencia posterior a la compra y el SKU que realmente eligieron. Esta Data App convierte el área de reseñas públicas de un SPU de producto Tmall en un conjunto coherente de registros con el contenido original de la reseña, las horas de publicación, el contexto de tienda y categoría, y las marcas de tiempo de recopilación.

El resultado está pensado para un análisis de reputación repetible, no para recorrer una página de producto. Cada reseña conserva el texto original en Datos del comentario y permanece vinculada al SPU del producto, al SKU y a la tienda, de modo que se pueden comparar elogios y quejas entre ejecuciones con los mismos campos.

Notas sobre los datos

Los datos cubren reseñas públicas de productos Tmall del SPU indicado en el momento de la recopilación y se detienen en la hora límite de reseñas. Cada registro normal se identifica por su ID de comentario, lo que elimina duplicados entre páginas recopiladas. Las reseñas privadas, eliminadas o no públicas quedan fuera de la cobertura.

Datos del comentario conserva el contenido original de la reseña como texto de origen, incluidos apodos, puntuación, fotos y cuerpo del texto cuando la fuente los proporciona así. Tipo de comentario, ID principal e ID de SKU son códigos de origen, no etiquetas reescritas. Hora del comentario, Publicado el, Recopilado el, Creado el y Actualizado el conservan las marcas de tiempo de origen sin inferir una zona horaria. SPU de producto de origen y Sin datos conservan el resultado de la recopilación cuando un producto no tiene reseñas públicas.

Cómo se ven los resultados

Cada registro normal representa una reseña pública del producto Tmall seleccionado.

ID de comentarioID de negocioTipo de comentarioPublicado elRecopilado elID de SPU
45a19df1788dadb35bc37062c6732310107611807264212026-08-22T16:45:002026-10-13T12:42:521076118072642
7c21b0ae9d4f18c06a5e2b91c8d03417107611807264212026-08-18T11:20:002026-10-13T12:42:521076118072642

Los valores adicionales incluyen Datos del comentario, Nombre de la tienda, Nombre de la marca, Ruta de categoría y Sin datos.

Casos de uso

  • Leer Datos del comentario para localizar quejas de calidad y agrupar por Tipo de comentario.
  • Comparar Publicado el con Recopilado el para ver cuán reciente se capturó la reseña.
  • Separar registros por ID de SPU e ID de negocio al comparar más de un producto recopilado.
  • Usar Sin datos con SPU de producto de origen para distinguir un listado vacío de una recopilación fallida.

Alcance y límites

Cada ejecución acepta un SPU de producto Tmall, una hora límite de reseñas y un máximo de 1 a 2000 reseñas públicas. Solo se cubren las reseñas Tmall visibles públicamente.

  • Adecuada para
  • Cuando necesite el contenido de reseñas públicas de Tmall, horas de publicación y contexto de tienda de un SPU de producto
  • Cuando necesite categoría, marca y marcas de tiempo de recopilación para un análisis de reputación de Tmall
  • No usar para
  • Cuando necesite reseñas de un marketplace distinto de Tmall
  • Cuando necesite supervisión en tiempo real de reseñas nuevas en lugar de una instantánea de recopilación
  • Cuando necesite reseñas privadas, eliminadas o no públicas

Gestión de fallos

Comportamiento de fallos y reintentos declarado por el desarrollador. Recomendamos incluirlo en tu prompt del sistema al integrar.

  1. 1Si no se devuelven reseñas, verifique el SPU del producto y la hora límite, y use Sin datos para distinguir un listado vacío de un trabajo fallido
  2. 2Un éxito parcial sigue devolviendo las reseñas completadas; envíe una nueva recopilación tras un fallo o caducidad
  3. 3Si falla la autenticación, el contexto de la tarea no coincide o se agota el tiempo, compruebe la credencial del entorno de ejecución y envíe una nueva recopilación en lugar de reutilizar el trabajo anterior
  4. 4Cuando el resultado del envío sea desconocido, evite reenvíos inmediatos que podrían crear tareas duplicadas

Entrada

Parámetros necesarios para llamar a esta App, generados a partir del input.schema del manifest.json.

  • SPU del productoproduct_spuObligatoriostring
    El SPU de producto Tmall cuyas reseñas públicas se recopilarán. Introduzca un identificador de 1 a 512 caracteres.
    Ejemplo1071060010572
  • Máximo de reseñas a recopilarcomment_countObligatoriostring
    El número máximo de reseñas públicas a recopilar, de 1 a 2000. El resultado no superará este número y puede ser menor si el producto tiene menos reseñas antes de la hora límite.
    Ejemplo1
  • Hora límite de reseñascutoff_timeObligatoriostring
    Marca de tiempo Unix en milisegundos como cadena de 10 a 13 dígitos. La recopilación se detiene al alcanzar esta hora de comentario. Este valor es obligatorio.
    Ejemplo1791789622000

Salida

Estructura de campos de un único registro, generada a partir del output.schema del manifest.json.

  • API de origenapistring
    El nombre de API de origen que lleva el registro de reseña
  • ID de negociobiz_idstring
    El identificador de negocio que vincula el registro de reseña con el producto recopilado
    Ejemplo1076118072642
  • ID de marcabrand_idstring
    El identificador de marca asociado al producto reseñado
  • Nombre de la marcabrand_namestring
    El nombre de marca asociado al producto reseñado

Datos de ejemplo

Generado a partir de output.schema. Los campos sin valor de ejemplo usan marcadores de estructura.

output.example
{
  "api": "<api>",
  "biz_id": "1076118072642",
  "brand_id": "<brand_id>",
  "brand_name": "<brand_name>",
  "cat_id": "<cat_id>",
  "cat_name": "<cat_name>",
  "cat_path": "<cat_path>",
  "comment_data": "{\"auctionSku\": \"净含量:60g[【专攻脂肪粒⭐轻度适用】]\", \"avatar\": \"https://gw.alicdn.com/imgextra/i3/O1CN01YXMxVW1ng5k8sZ6L3_!!6000000005118-0-tps-160-160.jpg_Q75.jpg_.webp\", \"commentTime\": null, \"comment_id\": null, \"comment_text\": null, \"comment_time\": null, \"content\": null, \"days\": null, \"displayUserNick\": \"t***0\", \"fullUserNick\": null, \"id\": \"45a19df1788dadb35bc37062c6732310\", \"likeCount\": \"1\", \"originCommentContent\": null, \"originCommentTime\": null, \"originCommentUser\": null, \"pics\": [\"//img.alicdn.com/imgextra/i3/4611686018427383849/O1CN01HJNU3xUTNeB2I0G4_!!4611686018427383849-0-rate.jpg_40x40.jpg\", \"//img.alicdn.com/imgextra/i2/4611686018427387741/O1CN01JubAws7NS4H2I0G4_!!4611686018427387741-0-rate.jpg_40x40.jpg\"], \"rate\": \"1\", \"rateContent\": \"眼下和眼皮上长了好几颗脂肪粒，化妆的时候卡粉卡得特别厉害，粉底一涂上去就1块1块的，用这个眼霜重点涂了颗粒的位置，每天早晚坚持，大概2周颗粒就小了，摸上去平了很多，化妆也顺畅了，第2盒半价果断又囤了2盒\", \"rateDate\": \"2026-08-22 16:45:00\", \"sku_id\": null, \"videoList\": []}",
  "comment_id": "45a19df1788dadb35bc37062c6732310",
  "comment_time": "2026-08-22T16:45:00",
  "comment_type": "1",
  "crawl_time": "2026-10-13T12:42:52",
  "created_at": "{\"$numberLong\":\"1791866572389\"}",
  "insert_timestamp": "<insert_timestamp>",
  "no_data": false,
  "old_comment_id": "2832491419252369",
  "order_id": "<order_id>",
  "origin_comment_id": "45a19df1788dadb35bc37062c6732310",
  "origin_comment_self_id": "<origin_comment_self_id>",
  "pid": "0",
  "plat": "<plat>",
  "product_title": "<product_title>",
  "publish_time": "2026-08-22T16:45:00",
  "seller_id": "<seller_id>",
  "shop_id": "<shop_id>",
  "shop_name": "<shop_name>",
  "shop_type": "<shop_type>",
  "sign_url": "<sign_url>",
  "sku_id": "<sku_id>",
  "source_product_spu": "1071060010572",
  "spu_id": "1076118072642",
  "updated_at": "{\"$numberLong\":\"1791866640634\"}"
}

Integración

Esta App se puede integrar mediante MCP, API, SDK o exportación de archivos — todos los canales comparten las mismas capacidades y precios. Cada solicitud se autentica con la cabecera Authorization: Bearer usando una API Key (de larga duración, creada en la consola de Data Hub); los clientes MCP también pueden iniciar sesión con OAuth sin clave. Más opciones como CLI y Skill están en camino. Esta App se ejecuta de forma asíncrona y se puede cancelar a mitad de camino: Tras la cancelación, la ejecución se detiene. Los registros ya entregados se conservan y se facturan.

Con MCP (Model Context Protocol) puedes llamar a esta App directamente desde clientes de IA como Claude y Cursor. Elige tu cliente y el modo de autenticación, y copia la configuración de abajo.

Configuración del cliente

Sustituye el valor tras Bearer por tu API Key de larga duración. Funciona en cualquier cliente, CI o entorno sin interfaz.

mcpServers config
{
  "mcpServers": {
    "octoparse_datahub": {
      "type": "http",
      "url": "https://mcp-v2.octoparse.com?pin=super_ig/tmall-comment",
      "headers": { "Authorization": "Bearer <YOUR_API_KEY>" }
    }
  }
}
Ver mis API Keys →

Deja que la IA lo configure por ti

¿No quieres editar configuraciones a mano? Copia el prompt de instalación y pégalo en cualquier cliente de IA: completará la configuración a su manera. (El prompt le pide a la IA que te solicite tu API Key, de modo que las credenciales nunca queden en el historial de chat ni en configuraciones compartidas.)

detail.access.mcp.composeHint

Precios

Enviar una recopilación de reseñas

Se cobra una vez por cada ejecución enviada, independientemente del número de registros devueltos.

0,0001 US$/ ejecución
Devolver una reseña

Se cobra según el número de registros devueltos correctamente. Las ejecuciones fallidas no se cobran. Se factura en unidades de 20 registros; cualquier unidad parcial se redondea a 20 registros.

0,03 US$/ 20 registros

Los distintos eventos de facturación se acumulan de forma independiente. Consulta cada elemento para más detalles. Las ejecuciones fallidas no se cobran.

Ver créditos

Pruébalo ahora

Rellena los parámetros y ejecuta — los resultados provienen de una llamada real.

Ejemplo
Los parámetros se validan contra input.schema antes del envío
Desde 0,03 US$ / 20 registros