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Use when you want to understand what real buyers think of an Amazon product before selling, sourcing, or comparing it. Amazon product URL(s) -> CSV of reviews (note, texte, achat vérifié, votes utiles, variante).
Install with Codex or Claude Copy this prompt, paste it into Codex, Claude, or another assistant, and let it review the skill page and install it for you.
Based on SOC occupation classification
Use when you want to find the ad angles that actually convert in a market - the pubs that have been running for months (a competitor only keeps paying for what works). Meta Ad Library search URL -> CSV of ads sorted by longevity.
Use when you want a snapshot of one or several Instagram accounts (yours, a prospect's, a competitor's) - audience, bio, positioning. Liste de usernames -> CSV d'audit.
Use when you want all the Google Maps reviews of one place in one shot - to read the verbatim, spot recurring complaints, or mine testimonials. Place URL -> CSV of reviews.
Use when you want the recurring complaints across a set of Amazon products - to turn pain points into marketing angles or product improvements. Amazon product URL(s) + rating filter 1-2 stars -> CSV of negative reviews à regrouper en pain points.
Use when a post (yours, a competitor's, an influencer's) sparks an engaged audience you want to capture - lead gen, community outreach, sentiment. URLs de posts -> CSV des commentateurs.
Use when you want to size up every competitor on Google Maps for a trade in a given area - their ratings, review counts, price level and coordinates. Search term + location -> CSV of competitors ranked.
| name | apify-avis-produit-amazon |
| description | Use when you want to understand what real buyers think of an Amazon product before selling, sourcing, or comparing it. Amazon product URL(s) -> CSV of reviews (note, texte, achat vérifié, votes utiles, variante). |
One-shot : tu veux la voix client d'un produit Amazon - la note, ce que les acheteurs aiment, ce qui les déçoit, sur quelle variante. Utile avant de sourcer un produit, de le comparer à un concurrent, ou de rédiger une fiche produit qui répond aux vraies objections. Les avis Amazon sont publics ; cet Actor les lit à ta place et te sort un tableau exploitable.
APIFY_TOKEN (gratuit pour démarrer).CONNECTING-MCP.md).junglee/amazon-reviews-scraper (https://apify.com/junglee/amazon-reviews-scraper) - extrait les avis d'un ou plusieurs produits Amazon (note, titre, texte, date, achat vérifié, votes utiles, variante) à partir d'URLs produit.
config.example.yaml)| Champ | Rôle |
|---|---|
productUrls | URL(s) des produits Amazon à analyser (une entrée {url: ...} par produit) |
maxReviews | nombre max d'avis par produit (borne le coût) |
sort | tri des avis : helpful (plus utiles) ou recent (plus récents) |
scrapeProductDetails | joindre les infos produit (note globale, prix) au résultat |
https://www.amazon.fr/dp/B0EXAMPLE1).junglee/amazon-reviews-scraper avec l'input de config.example.yaml (tool call-actor).get-dataset-items).Fallback via lib/apify_helpers.py :
from lib import apify_helpers as a
reviews = a.run_actor("junglee/amazon-reviews-scraper", {
"productUrls": [{"url": "https://www.amazon.fr/dp/B0EXAMPLE1"}],
"maxReviews": 100,
"sort": "helpful",
"scrapeProductDetails": True,
}, cap=100)
Ou lancer l'Actor depuis la console Apify (bouton Start) avec le même input.
CSV : rating, title, review_text, date, verified_purchase, helpful_votes, variant.
Pay-per-result : ~$0.005 / avis (+ ~$0.001 par lancement d'Actor). Max ~100 avis par produit et par niveau d'étoile. Données publiques. Le champ maxReviews borne la dépense.
examples/avis-produit-amazon.csv (données fictives, schéma réel).