Scrape Trustpilot Reviews with DeepSeek, Analyze Sentiment with OpenAI
该工作流实现了自动化抓取Trustpilot上的客户评价，并利用AI技术提取评价的关键信息和进行情感分析。通过将评价数据结构化并分析情感倾向，企业能够快速洞察客户反馈，监控品牌口碑，同时将结果实时更新至Google Sheets，提升了数据采集与分析的效率，支持市场调研、客户服务改进及决策制定。
流程图
工作流名称
Scrape Trustpilot Reviews with DeepSeek, Analyze Sentiment with OpenAI
主要功能和亮点
该工作流自动抓取Trustpilot网站上的客户评价，利用DeepSeek模型精准提取评价信息（包括作者、评分、日期、标题、内容、用户国家及用户评价数量等），并结合OpenAI的情感分析模型对评价文本进行情感分类（正面、中性、负面）。最终所有结构化的评价数据及情感分析结果同步更新至Google Sheets，实现数据的自动化采集、分析与存储。
解决的核心问题
- 高效抓取大量客户评价，避免手动爬取和整理的繁琐工作
- 精准提取评价关键信息，保证数据结构化和准确性
- 自动进行情感分析，帮助企业快速洞察客户反馈的情绪倾向
- 自动去重和更新评价数据，保障数据的实时性和完整性
应用场景
- 企业品牌和产品口碑监控，及时捕捉客户真实声音
- 市场调研与竞争分析，了解用户评价趋势和反馈重点
- 客户服务改进，识别负面评论，快速响应和处理
- 数据驱动的决策支持，辅助营销和产品优化策略制定
主要流程步骤
- 设置目标公司名称和抓取页数参数
- 通过HTTP请求分页抓取Trustpilot上的评价列表链接
- 提取评价链接并拆分处理，限制抓取数量
- 检查Google Sheets中是否已有该评价，避免重复抓取
- 抓取单条评价详细页面HTML内容
- 使用DeepSeek模型提取评价结构化信息
- 通过OpenAI模型对评价文本进行情感分析
- 将完整评价信息和情感结果更新或新增至Google Sheets表格
涉及的系统或服务
- Trustpilot（数据源）
- DeepSeek（AI信息提取模型）
- OpenAI（情感分析模型）
- Google Sheets（数据存储及去重校验）
- n8n自动化平台（工作流编排）
适用人群或使用价值
- 市场分析师和品牌经理：快速获得客户评价数据和情绪趋势
- 客户服务团队：及时发现负面反馈，提升客户满意度
- 产品经理和运营人员：基于真实评价数据做产品和服务优化
- 自动化爱好者和数据工程师：构建高效的评价抓取与分析流程，提高工作效率和数据质量
该工作流通过结合强大的AI信息提取与情感分析能力，自动完成从数据抓取、结构化处理到智能分析的全链路操作，为企业提供精准、实时且可操作的客户评价洞察。