20 % di sconto su tutti i piani a pagamento con il codice

Shopping · Walmart

API recensioni Walmart

API recensioni Walmart: ricevi dati Walmart live nel momento in cui li chiedi, in forma pulita e strutturata – pronti per la tua app, un foglio di calcolo o un assistente AI. Niente scraping, niente da mantenere.

100 richieste gratuite ogni mese · nessuna carta di credito · una chiave API per tutte le piattaforme

Dati chiave

Aggiornato il

Le recensioni dei prodotti Walmart sono una delle fonti gratuite più ricche di feedback sui prodotti nel retail statunitense: milioni di recensioni da acquisti verificati, ognuna associata al venditore che ha venduto l'articolo e agli aspetti di cui parla chi recensisce. L'API recensioni Walmart di everydata.io le restituisce in JSON strutturato per qualsiasi usItemId su walmart.com o walmart.ca: elenchi di recensioni paginati, la distribuzione completa delle stelle, il riepilogo delle recensioni generato dall'AI di Walmart e l'elenco degli aspetti su cui si basano i filtri "frequently mentioned" della pagina.

Piattaforma
Walmart
Endpoint principale
/walmart-lookup-reviews
Quota per chiamata
1 richiesta
Piano gratuito
100 rich. / mesepoi da 30 € / mese
Cosa ottieni

Dati Walmart pronti all'uso

La risposta riporta i filtri applicati (productId, page, sort, domainCode, ratings, vp) e poi restituisce un oggetto reviews. customerReviews è la pagina di recensioni: rating, reviewTitle, reviewText, reviewSubmissionTime, userNickname, un array badges che include VerifiedPurchaser, i voti positiveFeedback / negativeFeedback, sellerName e fulfilledBy per la transazione alla base della recensione, itemName e itemId per la variante esatta acquistata, features come Color, media e foto, e reviewAspects, che collega la recensione agli id degli aspetti con una polarità.

Sopra l'elenco trovi i valori aggregati: totalReviewCount, averageOverallRating, recommendedPercentage, da ratingValueOneCount a ratingValueFiveCount con le relative percentuali, reviewsWithTextCount e totalMediaCount. Due blocchi generati da Walmart semplificano l'analisi: reviewSummary è il paragrafo di riepilogo AI con un summaryTitle e summaryAspects a livello di frase, e bulletReviewSummary elenca gli aspetti con aspectName, aspectPillText, aspectPolarity e un aspectSummary di una riga. Sono inclusi anche topPositiveReview e topNegativeReview.

  • customerReviews paginate con valutazione, titolo, testo, data, nickname e badge VerifiedPurchaser
  • sellerName, fulfilledBy, itemId e itemName per ogni recensione: sai a quale venditore e variante si riferisce
  • Distribuzione delle stelle (ratingValueOneCount … ratingValueFiveCount), averageOverallRating e recommendedPercentage
  • aspects[] con id, name e snippetCount; filtra le recensioni per id dell'aspetto
  • reviewSummary AI di Walmart e bulletReviewSummary con la polarità per ogni aspetto
  • Filtri: sort (relevancy, submission-desc, helpful, rating-desc, rating-asc), vp solo acquisti verificati, ratings "1,2,5"
  • domainCode com o ca per walmart.com e walmart.ca
Casi d'uso

Cosa costruiscono i team

Analisi della voce del cliente

I brand aggregano le proprie recensioni per aspetto e polarità per individuare i difetti e i punti di forza più citati dai clienti, usando gli id degli aspetti di Walmart invece di addestrare prima un classificatore.

Controllo qualità per i venditori del marketplace

I venditori del marketplace filtrano le recensioni negative (ratings=1,2) che riportano il loro sellerName per distinguere i reclami sul prodotto dai problemi di spedizione e rispondere in fretta.

Ricerca prodotti e sourcing

Prima di mettere in vendita un prodotto, confronta distribuzione delle stelle, recommendedPercentage e riepilogo AI degli articoli concorrenti per valutare domanda e rischi di qualità.

Monitoraggio delle recensioni e alert

Interroga ogni giorno con submission-desc, confronta i reviewId e avvisa il tuo team di nuove recensioni a una stella o con foto sugli articoli chiave.

Come funziona

Richiesta e risposta di esempio

Chiama GET /wlm/walmart-lookup-reviews con productId impostato sull'usItemId, cioè il numero alla fine dell'URL del prodotto o il campo usItemId di un risultato di ricerca. Aggiungi page e sort per scorrere le recensioni, ratings per limitarti a determinate stelle, vp=true per i soli acquisti verificati e aspect con un id da reviews.aspects per vedere solo le recensioni su un tema, ad esempio Charging. L'esempio qui sotto è ridotto a due aspetti e una recensione.

GET /wlm/walmart-lookup-reviews

curl "https://api.everydata.io/wlm/walmart-lookup-reviews?productId=5364974201&domainCode=com&page=1&sort=relevancy" \
  -H "x-api-key: YOUR_API_KEY"

Risposta (abbreviata)

200 OK · application/json
{
  "responseStatus": "PRODUCT_FOUND_RESPONSE",
  "responseMessage": "Product successfully found!",
  "productId": 5364974201,
  "page": 1,
  "sort": "relevancy",
  "domainCode": "com",
  "ratings": [],
  "vp": false,
  "reviews": {
    "activeSort": "relevancy",
    "aspects": [
      {
        "id": "6051",
        "name": "Charging",
        "snippetCount": 140
      },
      {
        "id": "160",
        "name": "Led Light",
        "snippetCount": 107
      }
    ],
    "reviewSummary": {
      "summaryTitle": "Compact and rechargeable fan offers impressive speed and convenience",
      "summary": "Customers praise the product's speed, power level, and charging features, highlighting its strong air current, multiple speed settings, and quick charging.",
      "summaryAspects": [
        {
          "aspectId": 184,
          "aspectStart": 31,
          "aspectEnd": 35,
          "aspectSentiment": "positive"
        }
      ]
    },
    "bulletReviewSummary": {
      "bulletSummaryAspects": [
        {
          "aspectId": "180",
          "aspectName": "noise level",
          "aspectPillText": "Super quiet noise level",
          "aspectRank": 7,
          "aspectPolarity": "Positive",
          "aspectSummary": "Operates at a barely audible sound level."
        }
      ]
    },
    "averageOverallRating": 4.4,
    "totalReviewCount": 2054,
    "reviewsWithTextCount": 670,
    "recommendedPercentage": 87,
    "ratingValueOneCount": 176,
    "ratingValueTwoCount": 67,
    "ratingValueThreeCount": 83,
    "ratingValueFourCount": 143,
    "ratingValueFiveCount": 1585,
    "totalMediaCount": 35,
    "customerReviews": [
      {
        "reviewId": "393593280",
        "rating": 5,
        "recommended": true,
        "reviewTitle": "great deal!",
        "reviewText": "This fan was a lifesaver to survive in hot camping tent! ...",
        "reviewSubmissionTime": "7/28/2025",
        "userNickname": "colette",
        "badges": [
          {
            "badgeType": "Custom",
            "contentType": "REVIEW",
            "id": "VerifiedPurchaser"
          }
        ],
        "userBadges": [
          {
            "badgeId": "TOP_REVIEWER",
            "badgeValue": "TOP_REVIEWER"
          }
        ],
        "positiveFeedback": 0,
        "negativeFeedback": 0,
        "sellerName": "GVDV Hub",
        "fulfilledBy": "Walmart",
        "itemId": "14779413575",
        "features": [
          {
            "name": "Color",
            "value": "Yellow/Black"
          }
        ],
        "externalSource": "bazaarvoice"
      }
    ]
  }
}

La paginazione si basa sul numero di pagina. Mantieni sort invariato mentre scorri le pagine: submission-desc è la scelta più sicura per le sincronizzazioni incrementali, perché le nuove recensioni finiscono sempre in prima pagina e puoi fermarti appena incontri un reviewId già salvato. totalReviewCount conta tutte le valutazioni; reviewsWithTextCount è il numero che puoi effettivamente paginare, perché le valutazioni con sole stelle non hanno testo.

Gli aspetti sono i tag tematici di Walmart. Recupera la prima pagina senza filtri, leggi reviews.aspects per vedere cosa citano i clienti (Charging, Led Light …) e con che frequenza, poi richiedi aspect=<id> per isolare quelle recensioni; il campo reviewAspects di ogni recensione indica la polarità per ogni aspetto toccato. Combinalo con ratings=1,2 per far emergere rapidamente i feedback negativi su un tema specifico.

Walmart raggruppa le recensioni di tutte le varianti e, per gli articoli del marketplace, di tutti i venditori: sellerName, fulfilledBy, itemId e itemName su ogni recensione ti dicono esattamente quale offerta ha acquistato l'autore. reviewSubmissionTime è una data in formato statunitense (M/D/YYYY): convertila in modo esplicito.

Endpoint correlati

GET/wlm/walmart-lookup-reviews

Recensioni. Recensioni dei clienti paginate per un prodotto.

GET/wlm/walmart-lookup-product

Dettagli prodotto. Pagina prodotto tramite URL.

GET/wlm/walmart-search-by-keyword

Cerca prodotti. Ricerca per parola chiave con paginazione e ordinamento.

API reference completa
Prezzi

Paghi a richiesta, tutte le piattaforme incluse

Una pagina di recensioni è una richiesta, qualunque siano i filtri applicati. Monitorare ogni giorno 200 articoli per nuove recensioni costa circa 6.000 richieste al mese, che rientrano nel piano Production (50.000 richieste, 80 €) con margine per recuperare interi storici; un primo crawl di un articolo con 2.000 recensioni richiede circa 70 pagine. Le risposte 5xx upstream non vengono mai addebitate.

Free
100 rich. / mese
Starter
5000 rich. · 30 €
Production
50.000 rich. · 80 €
Business
300.000 rich. · 300 €

API recensioni Walmart: domande frequenti

Che cos'è il parametro productId?

È l'usItemId di Walmart, il numero alla fine di un URL prodotto come /ip/<slug>/5364974201, restituito anche come usItemId nei risultati di ricerca.

Posso recuperare solo le recensioni da acquisti verificati?

Sì, imposta vp=true. Ogni recensione riporta anche un badge VerifiedPurchaser in badges[], così puoi verificare il flag direttamente nei dati.

Come filtro per numero di stelle?

Passa ratings come elenco separato da virgole, ad esempio ratings=1,2,5. La risposta riporta l'elenco applicato nel campo ratings.

Che cos'è il riepilogo AI delle recensioni?

reviewSummary è il riepilogo che Walmart stessa genera e mostra sulla pagina prodotto, con un titolo e porzioni di testo per aspetto con il relativo sentiment. bulletReviewSummary contiene le pillole più brevi per aspetto, ognuna con una polarità e un riepilogo di una frase.

Funziona anche con walmart.ca?

Sì. Imposta domainCode=ca con l'usItemId canadese; il valore predefinito è com.

Quante recensioni per pagina?

Walmart restituisce la sua dimensione di pagina standard, in genere 20 recensioni con testo. Usa reviewsWithTextCount per calcolare quante pagine ti servono.

Inizia ad analizzare le recensioni Walmart

Registrati gratis, prendi un usItemId qualsiasi e chiama l'endpoint delle recensioni: aspetti e riepilogo AI inclusi in ogni risposta.