Cómo exportar todos los comentarios de YouTube

¿Quieres exportar todos los comentarios de un video de YouTube?
En esta guía te mostramos las 3 formas más sencillas de obtener comentarios de YouTube, con y sin programación.

Aprenderás a descargar rápidamente datos de comentarios para análisis de sentimiento, investigación de mercado o entrenamiento de modelos de machine learning, sin necesidad de experiencia previa en scraping.

¿Es legal extraer comentarios de YouTube?

En términos generales, sí.
Extraer comentarios públicamente visibles de YouTube para fines de investigación o análisis es legal siempre que respetes los Términos del Servicio de YouTube y evites recopilar información personal o privada.

Los expertos legales y diversas resoluciones judiciales —como el caso hiQ Labs v. LinkedIn (2022)— han confirmado que el acceso a datos públicos disponibles en la web no infringe las leyes contra el hacking, siempre que se realice de forma ética y responsable.

En otras palabras, extraer comentarios visibles públicamente con fines de análisis de sentimiento, investigación académica o estudios de mercado suele considerarse una práctica permitida, siempre que no se recopilen datos privados ni sensibles.

Si quieres entender mejor cómo se regula el web scraping en distintos países, te recomendamos leer nuestra guía detallada: ¿Es legal web scraping?

Copiar manualmente cientos o miles de comentarios simplemente no es una opción viable.
Por eso, la mayoría de las personas utiliza herramientas de web scraping para hacerlo.

Solo tienes que indicar qué datos necesitas y, en cuestión de minutos, todos los comentarios se organizan automáticamente en una hoja de cálculo clara y estructurada.

Scraper gratuito de comentarios de YouTube: con y sin código

La sección anterior fue fundamental para que comprendieras que la extracción de comentarios de YouTube es legal. Aquí hablaremos sobre cómo obtener los comentarios fácilmente en línea, mediante programación y con la mejor herramienta para extraer comentarios de YouTube: Octoparse.

Método 1: Exportar comentarios de YouTube online

El scraper de comentarios de YouTube de Octoparse te permite introducir hasta 10.000 URLs al mismo tiempo, lo que significa que puedes exportar comentarios de miles de videos de YouTube de forma simultánea.

No necesitas descargar ni instalar nada.
Solo tienes que pegar la URL del video y usar directamente la plantilla YouTube Detalles & Comentarios Scraper.

Aquí probé un víde de YouTube con 231 comentarios:

Lo que me encanta de la plantilla en línea de Octoparse es que contiene una gran variedad de tipos de datos que puedo analizar a partir del video de YouTube, como la cantidad de “me gusta” que tiene un comentario, quién lo escribió, la fecha, etc.

Además, puede exportar los comentarios de forma organizada a una hoja de cálculo.

Bueno, no hace falta decir más, es gratis y no necesitas descargar nada. Si quieres ver qué más puede hacer, no dudes en probarlo tú mismo:

https://www.octoparse.es/template/youtube-details-comments-scraper

Método 2: Extraer comentarios de YouTube con Octoparse

La plantilla online de Octoparse es potente, pero solo representa una parte de todo lo que la herramienta puede ofrecer. Cuando te enfrentas a escenarios más complejos —como bloqueos de IP, límites de acceso u otros obstáculos técnicos—, es posible que necesites un enfoque más completo y flexible.

Paso 1: Pegar la URL del video de YouTube en Octoparse

Antes de comenzar, necesitas descargar e instalar Octoparse en tu dispositivo y crear una cuenta gratuita.

Copia la URL del video de YouTube que quieras analizar, pégala en la barra de búsqueda y haz clic en el botón Empezar. Octoparse cargará la página automáticamente mediante su sistema de detección automática.

También puedes escribir “YouTube comentarios” en la barra de búsqueda y seleccionar la plantilla preconfigurada que ya vimos en el Método 1.

Paso 2: Personalizar el flujo de extracción de comentarios de YouTube

Octoparse creará automáticamente un crawler de comentarios de YouTube para ti.

Siguiendo las sugerencias (Tips) que muestra la herramienta, puedes comprobar que todos los datos que necesitas aparecen correctamente en la tabla de vista previa.
Desde ahí, puedes eliminar campos que no quieras extraer o renombrar columnas de forma rápida y sencilla.

Paso 3: Ejecutar la extracción y descargar los comentarios

Haz clic en el botón Guardar, situado en la esquina superior derecha, para guardar la tarea que has creado en Octoparse.
A continuación, pulsa Ejecutar y espera a que el proceso finalice.

Cuando la extracción termine, podrás descargar los comentarios de YouTube en el formato que prefieras (por ejemplo, Excel, CSV o Google Sheets).

Además de los comentarios, también puedes extraer otros datos del canal de YouTube.
Te recomendamos ver el video tutorial a continuación para conocer el proceso en más detalle.

Video guía: extracción de datos de videos de YouTube con Octoparse

Método 3: Extraer comentarios de YouTube con Python

Los scripts en Python ofrecen otra forma potente de extraer comentarios de YouTube.
Sin embargo, este método es más complejo y no es recomendable si no tienes experiencia en programación.

Nota: Antes de continuar, asegúrate de tener un entorno de Python correctamente configurado en tu ordenador.

Cómo extraer comentarios de YouTube usando Python

Paso 1: Instalar Google Chrome en tu ordenador

Asegúrate de tener la versión más reciente de Google Chrome instalada, ya que será necesaria para ejecutar el proceso de automatización.

Paso 2: Instalar ChromeDriver

Una vez hecho esto, descarga e instala ChromeDriver compatible con tu versión de Chrome.

Paso 3: Importar las librerías necesarias en Python

En tu script de Python, importa las siguientes librerías, que serán necesarias para realizar la extracción de comentarios de YouTube:

import time

Estas librerías son necesarias para recorrer y capturar los comentarios de YouTube que se cargan de forma dinámica. No te preocupes si no conoces en detalle la función de cada una de ellas; lo importante es que el script funcione correctamente.

Paso 4: Añadir el siguiente código para extraer los comentarios del video de YouTube

data= []
youtube_video_url= "https://www.youtube.com/watch?v=kuhhT_cBtFU&t=2s"

with Chrome(executable_path=r'C:\Program Files\chromedriver.exe') as driver:
    wait = WebDriverWait(driver,15)
    driver.get(youtube_video_url)
 
   for item in range(200):
        wait.until(EC.visibility_of_element_located((By.TAG_NAME, "body"))).send_keys(Keys.END)
        time.sleep(15)


    for comment in wait.until(EC.presence_of_all_elements_located((By.CSS_SELECTOR, "#content"))):
        data.append(comment.text)

En este punto, has creado un bucle en Python que recorre los comentarios del video de YouTube y, en cada iteración, añade los comentarios extraídos a la variable.

Recuerda cambiar la URL del video de YouTube por la que quieras analizar, modificando el valor de la variable youtube_video_url.

Paso 5: Visualizar los comentarios extraídos con la librería Pandas de Python

Para visualizar los comentarios obtenidos, añade las siguientes líneas de código al final de tu archivo de Python.

import pandas as pd
df = pd.DataFrame(data, columns=['comment']
df.head()

Qué puedes hacer con los comentarios de YouTube exportados

1. Análisis de sentimiento (feedback positivo vs. negativo)

La aplicación más inmediata es entender cómo se siente la audiencia frente a tu contenido.

Puedes exportar los comentarios a herramientas como MonkeyLearn, Google Sheets (con complementos de análisis de sentimiento) o librerías de Python como VADER, para clasificar automáticamente los comentarios como positivos, negativos o neutrales.

Por ejemplo, si has extraído 5.000 comentarios de un video de lanzamiento de producto, el análisis de sentimiento puede mostrar si la recepción ha sido mayoritariamente positiva (un 65 % de comentarios positivos suele indicar éxito) o si está dividida (un 40 % de comentarios negativos puede señalar problemas de mensaje o posicionamiento).
Esto te permite tomar decisiones basadas en datos cuantificables, no en intuiciones.

2. Identificar temas recurrentes y pain points

Utiliza el análisis de frecuencia de palabras para detectar patrones.
Herramientas como Voyant Tools o scripts sencillos en Python pueden mostrar qué términos aparecen con mayor frecuencia en el conjunto de comentarios.

Si expresiones como “retraso en el envío” aparecen 200 veces en los comentarios de tus videos de producto, has identificado claramente un problema de atención al cliente que requiere acción.

Busca también patrones de agrupación:

• ¿Los comentarios negativos se concentran en ciertos temas?
• ¿Los positivos destacan funciones específicas?

Este análisis temático es clave para mejorar el producto y ajustar la estrategia de marketing.

3. Analizar audiencias multilingües

Si extraes comentarios de creadores internacionales o marcas globales, la barrera del idioma se convierte rápidamente en el principal desafío.

Un video con 10.000 comentarios puede tener, por ejemplo, un 40 % en español, 30 % en portugués y el resto en otros idiomas.
Si solo analizas comentarios en inglés, estarás perdiendo una gran parte de los insights más valiosos.

Al analizar comentarios de audiencias internacionales, es habitual encontrar contenido multilingüe. Si además trabajas con videos que requieren traducción, una herramienta especializada de traducción de video puede ayudarte a traducir el contenido hablado directamente desde el video, facilitando el análisis de los comentarios dentro de su contexto original.

4. ¿Cuándo comenta más la gente? (análisis del mejor momento para publicar)

Si extraes comentarios con marca temporal, puedes analizar patrones de interacción a lo largo del tiempo.

Representa el volumen de comentarios por hora para identificar cuándo tu audiencia está más activa.
Analiza por separado los comentarios tempranos (primeras 24 horas) y los comentarios posteriores: suelen mostrar comportamientos distintos.
Los primeros suelen provenir de suscriptores fieles, mientras que los posteriores llegan desde descubrimiento orgánico.

Este análisis temporal revela el impulso del contenido:

• ¿La interacción cae rápidamente (posible baja retención)?
• ¿O crece de forma gradual (alta capacidad de compartirse)?

5. Identificar a tus usuarios más comprometidos a partir de los comentarios

No analices solo el texto: analiza quién está comentando.

Si el scraper captura los nombres de usuario, puedes identificar a los miembros más activos y comprometidos de tu comunidad. Revisa sus perfiles:

• ¿Qué otros canales siguen?
• ¿Qué tipo de contenido crean?

Esta capa cualitativa aporta profundidad a los datos cuantitativos.
Por ejemplo, podrías descubrir que los comentarios negativos se concentran en un grupo demográfico específico (usuarios de una región concreta) o que tus mayores defensores comparten intereses comunes (por ejemplo, entusiastas de la tecnología menores de 30 años).

6. Cómo priorizar a qué comentarios responder

Clasifica los comentarios por tipo: preguntas, quejas, elogios o spam.
Esta segmentación te permite asignar mejor los recursos de respuesta.

Si el 30 % de los comentarios repite la misma pregunta (“¿Dónde puedo comprar esto?”), necesitas un comentario fijado o un enlace claro en la descripción.
Si el 15 % reporta el mismo error, tu equipo de desarrollo ya tiene una prioridad clara.

Incluso puedes crear disparadores automáticos:
por ejemplo, si un comentario contiene “no funciona” junto al nombre del producto, se puede marcar automáticamente para seguimiento por atención al cliente.

7. Usar comentarios de YouTube para analizar a tus competidores

Al extraer comentarios de videos de la competencia, estás leyendo feedback real de sus clientes… gratis.

Busca patrones en las quejas (por ejemplo, “su envío tarda demasiado”) que representen oportunidades para tu negocio.
Observa también qué funciones reciben elogios: esos son los mínimos que tu producto debe igualar o superar.

Compara niveles de interacción:
si un video de lanzamiento tiene 500 comentarios, pero solo 50 son sustanciales (el resto es spam o respuestas de una palabra), su engagement real es bajo, pese a métricas superficiales.

8. Usar datos de comentarios para entrenar modelos de IA

Grandes volúmenes de comentarios pueden utilizarse para entrenar modelos de clasificación personalizados.

Si trabajas en un nicho específico (fitness, gaming, belleza, etc.), miles de comentarios sobre productos de tu sector pueden servir para clasificar automáticamente nuevos comentarios sin revisión manual.

Por ejemplo, una marca de belleza podría entrenar un modelo con 50.000 comentarios para detectar si una queja está relacionada con el envase, la fórmula o el precio, agilizando los flujos de control de calidad.

9. Qué te dicen los comentarios sobre el tema de tu próximo video

Los comentarios revelan claramente qué quiere ver tu audiencia.

Si los videos tutoriales generan 3 veces más comentarios que los videos de producto, sabes qué formato funciona mejor.
Si aparecen repetidamente preguntas como “¿Puedes hacer un video sobre X?”, has identificado vacíos de contenido.

Analiza qué videos generan más comentarios en relación con las visualizaciones.
Un video con 10.000 vistas y 500 comentarios (5 % de engagement) ha funcionado mejor que uno con 50.000 vistas y 500 comentarios (1 %).

Conclusión

Ahora ya sabes cómo exportar todos los comentarios de YouTube, tanto con código como sin programación.

• La primera opción es utilizar el scraper online gratuito de comentarios de YouTube de Octoparse, ideal para obtener resultados rápidos sin configuración.
• La segunda consiste en usar Octoparse Desktop y crear tu propio flujo de extracción, una solución más flexible para escenarios complejos.
• La tercera opción es hacerlo mediante scripts en Python, que ofrecen mayor personalización, pero requieren conocimientos de programación y mantenimiento técnico.

Elige el método que mejor se adapte a tus necesidades, a tu nivel técnico y al volumen de datos que deseas analizar.

Si quieres probar Octoparse, puedes crear una cuenta gratuita y utilizar la prueba de 14 días para explorar todas sus funcionalidades sin compromiso.

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