AllyHub
Trends Monitoring

TripAdvisor 数据抓取器

TripAdvisor 页面发布的不止是星级平均值。AllyHub 返回平均值所隐藏的部分,并附带排名读取日期。

在下方输入内容

TripAdvisor 数据抓取器能做什么

一个商家页面带有排名、五分制评分、一组类别分数,以及可按六种维度切分的评论列表——而多数导出工具只返回前两项。AllyHub 则从页面往下处理:获取列表、其下的评论、拆分后的分数、你要求的切片,覆盖你指定的每一个商家。

列表本身

某个城市或某个类别下的酒店、餐厅或景点,每项都包含气泡评分、评论数量、排名字符串、地址和价格区间。

各条目下的评论

评论在其所属商家下方以一行呈现:客人写了什么、给出的气泡评分,以及评论实际描述的旅程。

分项评分拆解

当商家拥有这些数据时,TripAdvisor 发布的类别评分会作为独立列返回——位置、卫生、服务、性价比、客房、睡眠质量——同时还有各类旅行者对其的评分。

抓取前筛选

从一开始就指定切片,其余部分就不会被获取:星级档次、某种旅行者类型、人们实际访问的月份、语言,或者你需要查找的关键词。

十个商家,一张表

一次运行你的竞争组合、城市中的整个类别,或某个集团旗下的商家集群;商家名称会随每一行一起出现。

更进一步

可以将其保存为 CSV、JSON 或 Excel,也可以保持本次运行状态,询问哪些投诉反复出现,或在控制旅行者类型的情况下比较两个商家的差异。

如何使用 AllyHub 提取 TripAdvisor 数据

输入地点名称或粘贴链接,说明需要哪些评论,即可将 TripAdvisor 数据以行形式获取。

01

定位目标业务或类别

一个城市和一个类别、一个商家 URL,或一个竞争对手列表。然后说明你需要哪些评论以及需要回溯多远的记录。

02

AllyHub 提取评论数据

对于每个地点:名称、评分、评论数量、排名字符串、地址、价格区间。对于每条评论:文本、气泡评分、出行月份、发布日期、语言、旅行者类型、分项评分,以及任何商家回复。

03

分析并构建竞争情报

取得文件,或继续针对同一次抓取发问。将商家集合保存为 Playbook,下个季度的基准已在构建中。

为什么选择 AllyHub 的 TripAdvisor 数据抓取器

大多数 TripAdvisor 导出数据提供的只是一个平均值和一个计数。而数据源自的页面所包含的信息远比这些丰富。

#1 不是评分

该排名是根据评论质量、新鲜度和数量构成的人气位置,TripAdvisor 不会公布其权重。从第 4 名跌至第 7 名,也许意味着竞争对手获得了更多评论,而不是你的表现变差;因此每个排名都会附上其类别、总数和读取日期。

Extract More Than Text

评分早已拆分

一个五分制数字是把不同需求的人的评分平均了。当一个商家拥有这些数据时,TripAdvisor 已将各部分拆分——清洁度与性价比分开、家庭旅行者与商务旅行者分开——但每次导出又将它们折回成一个数字。保留这些列,投诉就有了明确的归处。

Bulk Extraction, Any Scale

出行先于评论

TripAdvisor 会记录出行时间和发布日期,两者间隔可达数月。3 月发布的评论可能描述的是 8 月的住宿,而那次住宿发生在你想评估效果的翻新之前。两个日期都会被返回,因此你可以按其中任意一个来分析。

From Extraction to Action

不断变化的类别

季度之间,类别本身也在移动:新商家开业、排名重排、评论数猛增。将你的命名集合和筛选条件钉在 Playbook 里,对比就依然成立;而且既然你的 AllyHub 不再从零开始,重复运行只是省力的一半。

Workflows That Compound

谁在使用 AllyHub 的 TripAdvisor 数据抓取器

酒店和物业运营商、餐饮集团、酒店业研究人员,以及需要解释某个排名位置而不仅仅是报告数字的顾问。

酒店及物业运营商

你已经下降了三位,而业主大会就在星期四。平均值几乎没有变动,所以答案不在平均值里。带上标注日期的排名,并连同你竞争对手的类别评分,让你带着原因而不是截图到场。

餐厅及餐饮集团

整体看起来健康,是因为气泡评分平均数是累计的。某个门店最近六个月的糟糕表现可能要在总评分上很久才能显露。对每个门店单独查看其近期片段,就能让下滑门店不再被自身历史掩盖。

旅游与酒店市场研究员

目的地研究需要以统一方式记录 200 个商家,而手动复制评分和排名恰恰会产生同行评审者会发现的问题。用一次运行获取它们,每一行都带有类别和读取日期,这个数据集就可以放心交给别人。

酒店业咨询顾问

客户问为何路对面的商家胜过他们,而“更好的评论”并不是发现。将两套类别评分并排摆放,按出行者类型拆分,差距就会显现在家庭客对性价比或情侣客对服务的评价上——这是他们可以着手处理的。

关于 TripAdvisor 数据抓取器的常见问题

人们在进行 TripAdvisor 数据基准分析之前会问:返回什么、这些数字实际上意味着什么,以及一次运行在哪里结束。

什么是 TripAdvisor 抓取器?

它将 TripAdvisor 页面变成记录——某个地点的商家及其评分和排名,以及它们下方的评论——因此你可以排序和比较,而不是逐一点击。AllyHub 用普通句子接受请求,一次运行可覆盖竞争组或整个类别,并保留简单复制粘贴时会丢失的类别分数和出行日期。

AllyHub 的 TripAdvisor 抓取器免费吗?

是的。免费方案可以处理一家商户,字段为标准列表和评论字段。更大的任务需要付费方案:整个类别或竞争组、更深入的评论拉取、采集时筛选、计划每季度重复运行,以及基于同一数据的分析处理。

我可以只抓取某些评论吗?

可以,且在运行前决定胜过事后筛选。您可以按星级档次、旅行者类型、出行月份、语言或关键字缩小范围,程序只采集匹配的评论。评论者的显示名称会按 TripAdvisor 发布的原样返回,因此请将此文件视为个人数据,只存储完成工作所必需的内容。

如果一条列表没有所有这些信息怎么办?

较小的餐厅和景点所发布的信息少于大型酒店:没有类别评分,很少或没有旅行者类型细分,有时没有价格区间。这些字段会返回为空而不是猜测填充,这样你可以看到数据在哪里变稀疏,而不会把缺失误读为零。

“#1 of 342” 到底意味着什么?

它是 TripAdvisor 针对该城市和类别的人气排名中的位置,而非对质量的评判。它反映了评论的质量、新鲜度和数量,当其他商家获得评论时会发生变化。放在评分和评论数旁边看才有意义;单独看它只是一个标题数字。

它能一次覆盖整个城市或竞争组吗?

可以,这正是它的常规任务。给它一个类别和一个城市,或指定你在关注的商家,它就会一次运行全部,并在每行带上商家名称。将集合和筛选保存为 Playbook,季度基准就会自动重跑。