Glassdoor Scraper : avis, emplois, salaires, entretiens

Extraire les données employeur depuis Glassdoor, une plateforme d'avis employeurs avec une portée globale aux États-Unis, en Europe et au-delà. Six modes de scraping dans un actor : avis (note, pour, contre, statut d'emploi, poste, dates), emplois (postes ouverts, estimations salariales, descriptions), salaires (base et total par poste), entretiens (questions, difficulté, résultats), vue d'ensemble (note, taille, CEO, siège) et avantages (avantages employés notés). Nous extrayons uniquement les pages Glassdoor publiquement visibles, sans contournement de connexion.

Ce que vous pouvez extraire

• Avis : review_title, rating, pros, cons, job_title, employment_status, review_date, recommend, ceo_approval
• Emplois : title, location, salary_estimate, description, posted_date
• Salaires : job_title, base_pay, total_pay, count
• Entretiens : questions, difficulté, résultat, processus
• Vue d'ensemble : rating, taille, secteur, CEO, headquarters, année de création
• Avantages : nom de l'avantage, note, description

Principaux cas d'usage

• Benchmark RH. Suivre la rémunération concurrente, les notes et l'approbation CEO dans le temps pour orienter la stratégie de rétention
• Intelligence concurrentielle. Cartographier les postes ouverts, les salaires et le sentiment des avis par concurrent et par marché
• Due diligence M&A. Tirer le sentiment employé agrégé, les signaux de leadership et les fourchettes salariales sur les cibles
• Sourcing talent. Trouver les entreprises qui recrutent pour un poste précis dans une ville précise, avec estimations salariales intégrées
• Recherche investisseur. Utiliser la dérive du volume d'avis et l'approbation CEO comme signaux proxy de santé organisationnelle

Exemple API

# Lancer un run via l'API Apify
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~glassdoor-scraper/runs?token=YOUR_TOKEN" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "searchQueries": [
  "software engineer"
 ],
 "sortBy": "newest"
}'

# Ou utiliser avec des agents IA via MCP :
# https://mcp.apify.com?tools=santamaria-automations/glassdoor-scraper

Intégrations

• n8n, Make, Zapier : déclencher les runs et traiter les avis ou salaires via webhook
• Agents IA (MCP) : Claude Desktop, Cursor, VS Code, LangChain, LlamaIndex
• Python, Node.js : SDK Apify pour l'accès programmatique
• BigQuery, Snowflake, Tableau : pousser les jeux de données avis et salaires dans les entrepôts analytics

Champs de sortie (mode avis)

Notes et limites

• Données publiques uniquement. Glassdoor a des clauses anti-scraping dans ses CGU. Nous extrayons uniquement les pages publiquement visibles d'avis, emplois et salaires, sans contournement de connexion, sans accès aux données privées
• Proxy résidentiel recommandé. Glassdoor limite agressivement les IP datacenter. L'actor utilise par défaut Apify Résidentiel avec correspondance pays
• Le format URL compte. Chaque mode nécessite le modèle d'URL Glassdoor correspondant (Reviews-E{id}, Jobs-E{id}, Salary-E{id}, Interview-Questions-E{id}, EI_IE{id})

Scrapers liés

• Kununu Scraper : avis employeurs DACH + salaires
• Trustpilot Scraper : avis consommateurs mondiaux pour entreprises
• LinkedIn Scraper : champs de profil entreprise et effectif
• Indeed Scraper : offres d'emploi en complément des emplois Glassdoor

Exécutez cet actor directement sur Apify (sans code)

Cliquez sur Ouvrir sur Apify ci-dessus pour lancer glassdoor-scraper dans votre navigateur – sans code, sans installation. Dans la console Apify, vous obtenez :

• Test en un clic – remplissez le formulaire d'entrée ou collez l'exemple JSON ci-dessus dans l'onglet Éditeur JSON, puis cliquez sur Start.
• Sortie en direct – regardez les lignes défiler dans un tableau Output interactif, ou basculez vers la vue JSON / Log brute.
• Exportez dans n'importe quel format – téléchargez le dataset en un clic au format JSON, CSV, XML, Excel, tableau HTML, RSS ou JSONL.
• Planifications – lancez cet actor quotidiennement, hebdomadairement, toutes les heures ou avec un cron personnalisé. Apify gère le timing et stocke chaque dataset.
• Intégrations & webhooks – déclenchez un webhook en cas de succès/échec, ou connectez Zapier, n8n, Make, Airbyte, Google Sheets, Slack, S3, Postgres et plus depuis l'onglet Actions.
• Coûts transparents – suivez l'usage exact face à votre quota gratuit de 5$/mois avant de dépenser un centime.

Obtenez votre jeton API Apify

Pour lancer cet actor depuis votre propre code, il vous faut un jeton API Apify. Environ une minute :

1. Inscrivez-vous gratuitement à Apify (Google, GitHub ou e-mail).
2. Allez dans Paramètres → Intégrations → Jetons API.
3. Cliquez sur Créer un nouveau jeton API. Copiez et gardez-le secret.

Quota gratuit : Apify crédite votre compte de 5$ d'usage plateforme par mois, sans carte bancaire. Assez pour tester n'importe quel actor. Le nombre de résultats couverts dépend du prix par résultat de l'actor.

Appeler depuis votre code

Lancez cet actor depuis n'importe quel langage via l'API REST Apify. Remplacez YOUR_TOKEN par votre jeton API et adaptez le JSON d'entrée.

curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~glassdoor-scraper/run-sync-get-dataset-items?token=YOUR_TOKEN" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{}'

// npm install apify-client
import { ApifyClient } from 'apify-client';

const client = new ApifyClient({ token: 'YOUR_TOKEN' });
const run = await client.actor('santamaria-automations/glassdoor-scraper').call({});
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
console.log(items);

# pip install apify-client
from apify_client import ApifyClient

client = ApifyClient('YOUR_TOKEN')
run = client.actor('santamaria-automations/glassdoor-scraper').call(run_input={})
items = list(client.dataset(run['defaultDatasetId']).iterate_items())
print(items)

// dotnet add package Apify.Client
using Apify.Client;

var client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
var run = await client.Actor("santamaria-automations/glassdoor-scraper").CallAsync(new { });
var items = await client.Dataset(run.DefaultDatasetId).ListItemsAsync();

// Maven: com.apify:apify-client
import com.apify.client.ApifyClient;

ApifyClient client = new ApifyClient("YOUR_TOKEN");
ActorRun run = client.actor("santamaria-automations/glassdoor-scraper").call(Map.of());
List<Map<String,Object>> items = client.dataset(run.getDefaultDatasetId()).listItems();

Utiliser avec des agents IA (MCP)

Cet actor est disponible sur le serveur MCP Apify, vous pouvez donc le piloter depuis n'importe quel client IA compatible MCP – Claude Desktop, Claude.ai, Cursor, VS Code, LangChain, LlamaIndex ou un agent maison – sans écrire de code.

https://mcp.apify.com?tools=santamaria-automations/glassdoor-scraper

Exemple de prompt une fois connecté :

"Utilise glassdoor-scraper pour lancer un scrape et donne-moi les résultats sous forme de tableau."

Les clients avec découverte dynamique des outils (Claude.ai, VS Code) reçoivent le schéma d'entrée complet automatiquement via add-actor.

Utiliser avec des plateformes no-code

Déclenchez cet actor depuis votre outil d'automatisation. Toutes les plateformes ci-dessous peuvent appeler l'API Apify en quelques clics — sans code.