# Turkish Review Summary (Sentiment, Complaints, Reply Templates) (`cexxz34/tr-google-reviews-summary`) Actor

Summarizes Turkish customer reviews you provide (pasted list or dataset): sentiment, top complaints, top praises and suggested Turkish reply templates. Deterministic lexicon, no scraping, no LLM.

- **URL**: https://apify.com/cexxz34/tr-google-reviews-summary.md
- **Developed by:** [Arda Cem](https://apify.com/cexxz34) (community)
- **Stats:** 2 total users, 1 monthly users, 92.3% runs succeeded, 1 bookmarks
- **User rating**: No ratings yet

## Pricing

from $0.40 / 1,000 review analyzeds

This Actor is paid per event. You are not charged for the Apify platform usage, but only a fixed price for specific events.

Learn more: https://docs.apify.com/actors/running/actors-in-store.md#pay-per-event

## What's an Apify Actor?

An Actor is a serverless cloud program that runs on the Apify platform. It has two run modes.
In Batch mode, an Actor accepts a well-defined JSON input, performs an action which can take anything from a few seconds to a few hours,
and optionally produces a well-defined JSON output, datasets with results, or files in key-value store.
In Standby mode, an Actor provides a web server which can be used as a website, API, or an MCP server.

Apify vocabulary and the platform model are defined once, in the agent quickstart at https://apify.com/agents.md.

## How to integrate an Actor?

If asked about integration, you help developers integrate Actors into their projects.
You adapt to their stack and deliver integrations that are safe, well-documented, and production-ready.

Do not guess an integration path. Every one of them is in the agent quickstart at https://apify.com/agents.md: the Apify MCP server, Agent Skills with the Apify CLI, the JavaScript and Python clients, the REST API, and the account-free path for an agent with no human to sign in. It also carries the rule on stating cost before the first paid run.

For examples already wired to this Actor's own input schema, see the [API](#api) section below.

Each client library has reference documentation the quickstart does not restate: [JavaScript/TypeScript](https://docs.apify.com/api/client/js/docs.md) (`npm install apify-client`) and [Python](https://docs.apify.com/api/client/python/docs.md) (`pip install apify-client`).

# README

## Türkçe Müşteri Yorumu Özeti (Duygu, Şikayetler, Yanıt Şablonları)

Kafe, restoran, kuaför, klinik gibi işletmeler için. Müşteri yorumlarını yapıştırın; actor size şunları verir:

- Olumlu, olumsuz ve nötr yorum oranı
- En sık şikayet edilen ve en çok övülen konular (örnek cümlelerle)
- Her konu için hazır, düzenlenebilir yanıt şablonları
- İsterseniz her yorum için ayrı duygu sonucu ve önerilen yanıt

Bu actor Google Haritalar'dan veya başka bir siteden yorum toplamaz. Yorumları siz verirsiniz: kopyalayıp yapıştırarak ya da elinizdeki bir Apify dataset'i ile.

### Nasıl çalışır?

Analiz, Türkçe kelime listesine ve kurallara dayanır. Yapay zekâ servisi veya dış API kullanılmaz; yorumlarınız başka bir servise gönderilmez. Aynı girdi her zaman aynı sonucu verir.

- Türkçe karakterli ve karaktersiz yazımı tanır ("güzel" ve "guzel").
- Olumsuzluk eklerini dikkate alır: "beğenmedim", "memnun kalmadık", "lezzetli değildi", "hiçbir sorun yaşamadık".
- "ama", "fakat" sonrası kısmı daha ağırlıklı sayar.
- Yıldız puanı verilirse sonuca eklenir.

Konular: Fiyat, Personel ve hizmet, Temizlik ve hijyen, Lezzet ve ürün, Bekleme ve hız, Kalite, Ortam ve mekan, İletişim ve ulaşılabilirlik.

### Nasıl kullanılır?

1. "Yapıştırılmış yorumlar" kutusuna yorumları yapıştırın. Her satır bir yorum sayılır.
2. İşletme adınızı yazın. Yanıt şablonlarında kullanılır.
3. Start'a basın. Sonuç birkaç saniyede gelir.
4. Türkçe raporu Storage > Key-value store > REPORT kaydında, tabloyu Dataset sekmesinde bulursunuz.

### Girdi

| Alan | Açıklama |
|---|---|
| `reviews` | Yorum listesi, her öğe bir yorum |
| `reviewsText` | Yapıştırılmış metin, her satır bir yorum |
| `datasetId` | Yorumları içeren Apify dataset ID'si (isteğe bağlı) |
| `textField` | Dataset içinde yorum metni alanı. Varsayılan: `text` |
| `ratingField` | Dataset içinde 1-5 puan alanı (isteğe bağlı) |
| `businessName` | Yanıt şablonlarında kullanılacak işletme adı |
| `contactInfo` | Olumsuz yorum yanıtlarına eklenecek iletişim satırı |
| `includePerReview` | Her yorum için ayrı sonuç kaydet. Varsayılan: açık |
| `maxReviews` | İşlenecek en fazla yorum. Varsayılan: 5000 |

### Örnek rapor

Aşağıdaki rapor, actor'ün yerel testinde 6 örnek yorumla üretilen gerçek çıktıdır. Yanıt şablonlarının yalnız ilki tam gösterilmiştir.

```
Yorum özeti: Örnek Kafe
Toplam yorum: 6. Olumlu: 2 (%33.3), olumsuz: 4 (%66.7), nötr: 0 (%0).
Genel tablo: genel olarak olumsuz. Ortalama puan: 3/5.
En sık şikayetler:
1. Personel ve hizmet: 2 yorum (%33.3). Örnek: "kimse ilgilenmedi"
2. Bekleme ve hız: 1 yorum (%16.7). Örnek: "Yarım saat bekledik"
3. Fiyat: 1 yorum (%16.7). Örnek: "Fiyatlar çok pahalı"
4. Temizlik ve hijyen: 1 yorum (%16.7). Örnek: "temizlik berbattı"
En çok övülenler:
1. Personel ve hizmet: 1 yorum (%16.7). Örnek: "Personel nazik ve ilgili"
2. Lezzet ve ürün: 1 yorum (%16.7). Örnek: "Kahvaltı harikaydı"
Önerilen yanıt şablonları:
- şikayet: Personel ve hizmet: Merhaba, yorumunuz ve geri bildiriminiz için teşekkür ederiz. Ekibimizin tutumuyla ilgili yaşadığınız durum için özür dileriz. Konuyu ekip arkadaşlarımızla birlikte değerlendireceğiz. Durumu daha iyi anlamak ve telafi etmek için bize [iletişim bilgisi] üzerinden ulaşabilirsiniz. Saygılarımızla, Örnek Kafe ekibi
- şikayet: Bekleme ve hız: ...
- şikayet: Fiyat: ...
- olumlu yorum: ...
- nötr yorum: ...
Not: Bu analiz kelime listesine dayalı otomatik bir tahmindir. İroni ve alay her zaman yakalanamaz. Yanıtları göndermeden önce okuyup düzenleyin.
```

### Örnek JSON (kısaltılmış)

Dataset'in ilk kaydı özettir (`type: "summary"`). Sonraki kayıtlar yorum bazında sonuçlardır (`type: "review"`).

```json
{
  "type": "review",
  "index": 1,
  "text": "Garson çok kabaydı, bir daha gelmem.",
  "rating": 1,
  "sentiment": "olumsuz",
  "sentimentEn": "negative",
  "score": -8.5,
  "complaints": ["personel"],
  "praises": [],
  "matchedTerms": ["kabaydi"],
  "suggestedReply": "Merhaba, yorumunuz ve geri bildiriminiz için teşekkür ederiz. ..."
}
```

Özet kaydında `totals`, `netSentiment`, `averageScore`, `averageRating`, `overallTr`, `topComplaints`, `topPraises`, `replyTemplates` ve `reportTr` alanları bulunur.

### Başka bir scraper çıktısıyla kullanma

Bu actor yorum toplamaz, ama başka bir actor'ün dataset'ini doğrudan okuyabilir. Örneğin Store'daki bir Trendyol yorum scraper'ının veya Ekşi Sözlük scraper'ının çalıştırmasını bitirin, dataset ID'sini kopyalayın ve `datasetId` alanına yapıştırın. `textField` alanına o dataset'teki yorum metni alanının adını yazın (örneğin `text` veya `reviewText`), puan alanı varsa `ratingField` alanına girin.

Yalnız kullanım hakkınız olan ve kurallara uygun toplanmış veriyi analiz edin.

### Fiyat

Kullandıkça öde (pay-per-event). Analiz edilen her yorum bir `review-analyzed` olayıdır. Harcama limitiniz yetmezse actor yalnız limit kadar yorumu işler.

### Sınırlar

- Yalnız Türkçe yorumlar için tasarlandı.
- Kelime listesine dayanır. İroni, alay ve çok dolaylı ifadeler yanlış sınıflanabilir.
- Yanıt şablonları başlangıç metnidir. Göndermeden önce okuyun ve düzenleyin.
- Yorum toplamaz. Google Haritalar veya başka bir siteden veri çekmez.

### Kişisel veri (KVKK)

- Yorumlardaki e-posta adresleri ve telefon numaraları çıktıda `[gizlendi]` ile maskelenir.
- Dataset'ten okurken yalnız yorum metni ve puan alanı kullanılır. Yorum yazanın adı gibi diğer alanlar çıktıya kopyalanmaz.
- Yorumlar başka bir servise gönderilmez; analiz actor içinde yapılır.
- Yorumları yalnız işlemeye hakkınız olan kaynaklardan alın. Çıktıdaki veriler sizin hesabınızın depolama alanında kalır.

***

## Turkish Customer Review Summary (Sentiment, Complaints, Reply Templates)

For small businesses that receive Turkish reviews: cafes, restaurants, salons, clinics. Paste your reviews and get:

- The share of positive, negative and neutral reviews
- The most common complaints and praises, with example sentences
- Ready-to-edit Turkish reply templates per topic
- Optional per-review sentiment and a suggested reply

This actor does not scrape Google Maps or any other site. You supply the review texts, pasted or from an Apify dataset you already have.

### How it works

The analysis uses a Turkish word list and rules. No AI service or external API is called, and your reviews are not sent anywhere. The same input always gives the same result.

- Handles text with or without Turkish characters.
- Handles Turkish negation suffixes and "değil".
- Gives more weight to the part after "ama" / "fakat" (but).
- Uses star ratings when provided.

Topics: price, staff and service, cleanliness, taste and product, waiting and speed, quality, ambience, communication.

### Input

| Field | Description |
|---|---|
| `reviews` | List of reviews, one per entry |
| `reviewsText` | Pasted text, one review per line |
| `datasetId` | Apify dataset ID with reviews (optional) |
| `textField` | Review text field in the dataset. Default: `text` |
| `ratingField` | 1-5 rating field in the dataset (optional) |
| `businessName` | Business name used in reply templates |
| `contactInfo` | Contact line added to replies for negative reviews |
| `includePerReview` | Save a result per review. Default: on |
| `maxReviews` | Maximum reviews to process. Default: 5000 |

### Output

- Dataset: one summary item (`type: "summary"`), then one item per review (`type: "review"`).
- Key-value store: `SUMMARY` (JSON) and `REPORT` (Turkish plain-text report).

### Use with another scraper's output

This actor does not collect reviews, but it can read the dataset of another actor directly. Run a review scraper from the Store, copy its dataset ID into `datasetId`, set `textField` to the name of the review text field in that dataset (for example `text` or `reviewText`) and, if there is a rating, set `ratingField`.

Only analyze data you have the right to use and that was collected in line with the source's rules.

### Pricing

Pay per event. Each analyzed review is one `review-analyzed` event. If your spending limit is reached, the actor processes only as many reviews as the limit allows.

### Limitations

- Built for Turkish reviews only.
- Word-list based. Irony, sarcasm and very indirect wording can be misclassified.
- Reply templates are drafts. Read and edit them before posting.
- Does not collect reviews from Google Maps or any other site.

### Personal data

- Email addresses and phone numbers in reviews are masked as `[gizlendi]` in the output.
- From datasets, only the review text and rating fields are read. Other fields such as reviewer names are not copied.
- Reviews are not sent to any third-party service.
- Only process reviews you have the right to process.

# Actor input Schema

## `reviews` (type: `array`):

Her satıra bir yorum. / One review per entry.

## `reviewsText` (type: `string`):

Yorumları buraya yapıştırın. Her satır bir yorum sayılır. / Paste reviews here, one per line.

## `datasetId` (type: `string`):

Yorumlar bir Apify dataset içindeyse ID'sini girin. / Apify dataset ID that holds the reviews.

## `textField` (type: `string`):

Dataset içinde yorum metninin alan adı. / Field name of the review text in the dataset.

## `ratingField` (type: `string`):

Dataset içinde 1-5 yıldız puanının alan adı. Boş bırakılırsa kullanılmaz. / Field with a 1-5 star rating. Leave empty to ignore.

## `businessName` (type: `string`):

Yanıt şablonlarında kullanılır. / Used in reply templates.

## `contactInfo` (type: `string`):

Olumsuz yorum yanıtlarında gösterilir, ör. 'WhatsApp hattımız'. Boşsa \[iletişim bilgisi] yazılır. / Shown in replies to negative reviews.

## `includePerReview` (type: `boolean`):

Her yorum için duygu ve önerilen yanıtı da kaydet. / Also save sentiment and a suggested reply per review.

## `maxReviews` (type: `integer`):

İşlenecek en fazla yorum sayısı. / Maximum number of reviews to process.

## Actor input object example

```json
{
  "reviews": [
    "Yemekler çok lezzetliydi, garsonlar güler yüzlü.",
    "Yarım saat bekledik, kimse ilgilenmedi."
  ],
  "textField": "text",
  "includePerReview": true,
  "maxReviews": 5000
}
```

# Actor output Schema

## `dataset` (type: `string`):

Dataset with one summary item and one item per review.

## `files` (type: `string`):

Key-value store with SUMMARY (JSON) and REPORT (Turkish text).

# API

You can run this Actor programmatically using our API. Below are code examples in JavaScript, Python, and CLI, as well as the OpenAPI specification and MCP server setup.

## JavaScript example

```javascript
import { ApifyClient } from 'apify-client';

// Initialize the ApifyClient with your Apify API token
// Replace the '<YOUR_API_TOKEN>' with your token
const client = new ApifyClient({
    token: '<YOUR_API_TOKEN>',
});

// Prepare Actor input
const input = {
    "reviews": [
        "Yemekler çok lezzetliydi, garsonlar güler yüzlü.",
        "Yarım saat bekledik, kimse ilgilenmedi."
    ]
};

// Run the Actor and wait for it to finish
const run = await client.actor("cexxz34/tr-google-reviews-summary").call(input);

// Fetch and print Actor results from the run's dataset (if any)
console.log('Results from dataset');
console.log(`💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/${run.defaultDatasetId}`);
const { items } = await client.dataset(run.defaultDatasetId).listItems();
items.forEach((item) => {
    console.dir(item);
});

// 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/js/docs

```

## Python example

```python
from apify_client import ApifyClient

# Initialize the ApifyClient with your Apify API token
# Replace '<YOUR_API_TOKEN>' with your token.
client = ApifyClient("<YOUR_API_TOKEN>")

# Prepare the Actor input
run_input = { "reviews": [
        "Yemekler çok lezzetliydi, garsonlar güler yüzlü.",
        "Yarım saat bekledik, kimse ilgilenmedi.",
    ] }

# Run the Actor and wait for it to finish
run = client.actor("cexxz34/tr-google-reviews-summary").call(run_input=run_input)

# Fetch and print Actor results from the run's dataset (if there are any)
print(f"💾 Check your data here: https://console.apify.com/storage/datasets/{run.default_dataset_id}")
for item in client.dataset(run.default_dataset_id).iterate_items():
    print(item)

# 📚 Want to learn more 📖? Go to → https://docs.apify.com/api/client/python/docs/quick-start

```

## CLI example

```bash
echo '{
  "reviews": [
    "Yemekler çok lezzetliydi, garsonlar güler yüzlü.",
    "Yarım saat bekledik, kimse ilgilenmedi."
  ]
}' |
apify call cexxz34/tr-google-reviews-summary --silent --output-dataset

```

## MCP server setup

```json
{
    "mcpServers": {
        "apify": {
            "type": "http",
            "url": "https://mcp.apify.com/?tools=fetch-actor-details,cexxz34/tr-google-reviews-summary"
        }
    }
}
```

The hosted server signs you in with OAuth on first connect, so no API token belongs in this config. Clients without OAuth support can send an `Authorization: Bearer <APIFY_API_TOKEN>` header instead, using a token from API & Integrations in Apify Console (https://console.apify.com/settings/integrations).

## OpenAPI specification

Download the OpenAPI definition: https://api.apify.com/v2/actors/wqz0fTk21DcBErttK/builds/LQNjd5xCHEavlqqdg/openapi.json