Estrazione dati Tripadvisor

A chi si rivolge

Catene alberghiere e di ristorazione che tracciano la reputazione su più location, tool PropTech e HospitalityTech che alimentano motori di review intelligence, enti turistici locali che misurano l'attrattività della destinazione, scout M&A che valutano target di acquisizione hospitality, e brand travel che conducono analisi sentiment.

Cosa estraiamo per scheda

• Identità: nome, ID Tripadvisor, URL, categoria (ristorante, hotel, attrazione), ranking nella destinazione ("#17 di 1.240 ristoranti").
• Contatti: indirizzo completo, telefono, sito, email quando esposta.
• Classificazione: cucine (per ristoranti), stelle (per hotel), sottocategoria attrazione, fascia prezzo ($, $$, $$$, $$$$).
• Contenuto: descrizione, orari apertura, numero immagini, URL menu quando disponibile.
• Rating: rating aggregato, breakdown rating (cibo, servizio, rapporto qualità-prezzo, atmosfera per ristoranti; pulizia, località, valore per hotel).
• Recensioni: storico completo con data, rating, handle recensore, paese recensore, titolo, testo completo, contesto visita (coppia, famiglia, business).
• Dati recensore: livello contributor, totale recensioni, paese di origine.

Scenari di estrazione tipici

• Reputazione catena hospitality: tutte le recensioni su 50 hotel di una catena, mensile, con sentiment scoring e alert di drift.
• Market intel ristorazione: ogni ristorante in top-100 di 10 capitali europee, con cucina, fascia prezzo e densità recensioni.
• Benchmark destinazione: numero recensioni e rating medio su tutte le attrazioni di una data regione, per dashboard KPI degli enti turistici.
• Audit competitor: 20 hotel competitor diretti con pull recensioni settimanale e tracking sentiment.
• Scoping M&A: ristoranti indipendenti con 500+ recensioni e rating 4,5+ in una città target, per shortlist di acquisizione.

Come funziona la consegna

1. Brief: destinazione, categoria, soglie di rating e numero recensioni, filtro lingua sulle recensioni.
2. Estrazione: iterazione sulla ricerca Tripadvisor + dettaglio per scheda + paginazione recensioni.
3. Arricchimento: analisi sentiment per recensione (positivo/negativo/neutro + aspect scoring), topic modelling sul testo delle recensioni, cross-match con Google Maps per copertura massima.
4. Dedup: su ID Tripadvisor e sulla combinazione nome + indirizzo.
5. Consegna: CSV / Google Sheet / BigQuery / S3 entro 48-72h, oppure feed reputazione mensile programmato.

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