Trustpilot Scraper : avis entreprises et scores de confiance

Extraire les fiches d'entreprises et avis consommateurs depuis Trustpilot, la plateforme mondiale d'avis couvrant chaque grande industrie. Deux types de sortie dans un run : fiches entreprises (nom, domaine, site web, score de confiance, note moyenne, total d'avis, catégories, pays, logo) et avis individuels (note 1 à 5 étoiles, titre, texte complet, nom de l'auteur, pays de l'auteur, total d'avis de l'auteur, date de publication, date d'expérience, statut d'achat vérifié, texte et date de réponse entreprise, source comme Organic ou Invited). Chercher par mot-clé ou coller des URLs d'entreprise. Filtrer par note d'étoiles, trier par date ou pertinence. Nous extrayons uniquement les pages d'avis publiquement visibles, sans contournement de connexion.

Ce que vous pouvez extraire

• Fiche entreprise : company_name, domain, website, trust_score, average_rating, total_reviews, categories, country, logo
• Avis : star_rating (1 à 5), titre, texte d'avis complet, source (Organic, Invited, ...)
• Auteur : nom, pays, total d'avis de l'auteur
• Dates : date de publication et date d'expérience
• Statut : booléen d'achat vérifié
• Réponse entreprise : texte et date de réponse si présents

Principaux cas d'usage

• Surveillance de la réputation de marque. Suivre la dérive du score de confiance et du volume d'avis semaine après semaine, alerter sur les baisses de note
• Analyse de sentiment concurrent. Comparer les thèmes d'avis (pour, contre, plaintes fréquentes) entre entreprises rivales
• Renseignement confiance e-commerce. Vérifier le passé Trustpilot d'un vendeur avant achat ou partenariat
• Mining de la voix client. Tirer les avis 1 et 5 étoiles dans un pipeline NLP pour extraction de thèmes et recherche CX
• Audit du taux de réponse. Mesurer à quelle fréquence un concurrent répond aux avis et à quelle vitesse

Exemple API

# Lancer un run via l'API Apify
curl -X POST "https://api.apify.com/v2/acts/santamaria-automations~trustpilot-scraper/runs?token=YOUR_TOKEN" \
 -H "Content-Type: application/json" \
 -d '{
 "urls": ["https://www.trustpilot.com/review/amazon.com"],
 "maxReviewsPerBusiness": 50,
 "sortBy": "recency"
 }'

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

Intégrations

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

Champs de sortie (item avis)

Notes et limites

• Données publiques uniquement. Trustpilot a des clauses anti-scraping dans ses CGU. Nous extrayons uniquement les pages d'entreprise et d'avis publiquement visibles, sans contournement de connexion, sans accès aux avis privés
• Filtres pris en charge. Trier par recency ou relevance, filtrer sur une note d'étoiles précise pour isoler les avis 1 ou 5 étoiles
• Mode entreprise seule. Régler maxReviewsPerBusiness: 0 pour n'obtenir que le résumé entreprise, utile pour des balayages de profils en masse à bas coût

Scrapers liés

• Clutch.co Scraper : avis et notes d'agences B2B
• Kununu Scraper : avis employeurs DACH + salaires
• Glassdoor Scraper : avis employeurs + emplois + salaires mondiaux
• Google Maps Scraper : enrichir les entreprises avec avis et notes Google

Exécutez cet actor directement sur Apify (sans code)

Cliquez sur Ouvrir sur Apify ci-dessus pour lancer trustpilot-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 — à 0,001$ par résultat, c'est environ 5 000 résultats gratuits chaque mois.

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~trustpilot-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/trustpilot-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/trustpilot-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/trustpilot-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/trustpilot-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/trustpilot-scraper

Exemple de prompt une fois connecté :

"Utilise trustpilot-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.