Reclame Aqui Complaints & Reputation Scraper

O Reclame Aqui Scraper transforma dados públicos de Reclame Aqui em registros estruturados e prontos para análise. Organize reclamações públicas de empresas brasileiras em um dataset pesquisável. Use o conteúdo para identificar temas recorrentes, acompanhar status de atendimento e apoiar análises de experiência do cliente e risco reputacional.

O que você pode extrair com Reclame Aqui Scraper

• Empresa, identificador, título e relato da reclamação.
• Status do caso e texto de data publicado na página.
• Posição e página para preservar o contexto da pesquisa.
• Link direto da reclamação e data de coleta.

Os registros incluem source_url para conferência. Campos que não aparecem na fonte permanecem vazios; o actor não inventa valores para completar o dataset.

Casos de uso para dados de Reclame Aqui

• Monitorar reclamações de uma marca ou concorrente.
• Classificar motivos de contato e temas de experiência do cliente.
• Criar indicadores de reputação, atendimento e risco de fornecedores.
• Preparar datasets de voz do cliente para BI, pesquisa e NLP em português.

Como usar o Reclame Aqui Scraper

1. Abra a aba Input e informe os termos, locais, filtros ou URLs necessários.
2. Para a primeira execução, use um limite pequeno se quiser validar rapidamente o formato.
3. Clique em Start e acompanhe a execução no Console da Apify.
4. Abra o dataset para revisar e exportar os resultados.

Principais campos de entrada

Campo	Nome no formulário	Finalidade	Padrão
companySlugs	Empresas	Nomes curtos presentes na URL publica da empresa.	["nubank"]
startPage	Pagina inicial	Primeira pagina consultada.	1
maxItems	Maximo de reclamacoes	Opcional. Se omitido, entrega todos os resultados encontrados no escopo da busca.	opcional
maxPages	Maximo de paginas	Opcional. Se omitido, continua ate a fonte nao retornar novos resultados.	opcional

Limites como maxItems e maxPages só restringem a coleta quando recebem um valor. Quando ficam vazios, o actor continua enquanto a fonte fornecer novos resultados dentro do escopo informado.

Exemplo de entrada

{
  "companySlugs": [
    "nubank"
  ],
  "startPage": 1
}

Dados de saída do Reclame Aqui Scraper

• Caso: complaint_id, title, description e source_url.
• Empresa: company_slug.
• Situação: complaint_status e published_text.
• Contexto: page, rank, scraped_at e error_message.

Cada linha usa status=success quando contém um reclamação entregue. Pesquisas válidas sem correspondência podem gerar no_results; indisponibilidades controladas aparecem como blocked ou failed. Essas linhas operacionais tornam a execução auditável e não são cobradas como resultado.

O dataset pode ser baixado em JSON, CSV ou Excel. Você também pode consultar os registros pela API da Apify sem alterar o formato definido pelo actor.

API, integrações e automações para Reclame Aqui

Execute o actor por Python, JavaScript, cURL, MCP ou pela API da Apify. Para acompanhar Reclame Aqui continuamente, salve a entrada como tarefa e conecte agendamentos ou webhooks ao destino usado pela sua equipe.

Quanto custa usar o Reclame Aqui Scraper?

O preço atual é USD 0.005 por reclamação entregue; 1.000 resultados bem-sucedidos representam USD 5.00 em eventos de resultado. Linhas no_results, blocked e failed não são cobradas. O usuário assume o custo de uso da plataforma e pode definir limites durante os testes.

Perguntas frequentes sobre Reclame Aqui

Como informar uma empresa do Reclame Aqui?

Use o slug presente na URL pública do perfil da empresa. Você pode enviar vários slugs na mesma execução.

Posso usar os dados para análise de sentimento?

Sim. Título e descrição podem alimentar classificação de temas ou sentimento, respeitando finalidade legítima, legislação e termos aplicáveis.

Outros scrapers de dados do Brasil

• Brazil CNPJ Company Lookup & Registry Data
• Americanas Brazil Product & Price Scraper
• Amazon Brazil Product & Price Data Scraper

Independência e uso responsável

Este actor independente da Latin America Data não é afiliado nem operado por Reclame Aqui. Use os dados com finalidade legítima, respeite a legislação e os termos aplicáveis, e valide decisões importantes nos links de origem.