Faut-il savoir coder ?

Non. On lance l'outil depuis Claude via le connecteur Apify, ou on exécute le script fourni. Un compte Apify gratuit suffit pour démarrer. Tout est expliqué dans le repo.

Peut-on cibler certains avis seulement ?

Oui, sans changer d'outil. Vous pouvez faire remonter d'abord les avis négatifs (les reproches à corriger) ou les meilleurs (les témoignages à recycler), ne garder que les avis récents (utile après un changement de menu ou de gérant), ou n'afficher que ceux qui contiennent un mot précis (accueil, livraison, délai...).

Combien ça coûte, et est-ce légal ?

Vous payez au résultat, une fraction de centime par avis : 200 avis reviennent à environ 10 centimes, borné par un plafond que vous fixez. Les avis sont publics ; les noms d'auteurs restent des données personnelles, à n'exploiter qu'avec un motif légitime (RGPD).

Analyse & décision Apify 7 juillet 2026 · 1 min de lecture

Récupérez tous les avis clients d'un lieu

Extrayez d'un coup tous les avis Google Maps d'un lieu (le vôtre, un client ou un concurrent), filtrables par note, période ou mot-clé, pour analyser le verbatim et repérer ce qui revient.

Outil

Apify

En bref

Les avis Google Maps d'un lieu sont une mine : ils disent noir sur blanc ce qu'on adore et ce qu'on reproche. Mais les lire un par un dans l'appli, sans pouvoir les trier ni les filtrer, est décourageant passé quelques dizaines. Ce cas d'usage extrait d'un coup tous les avis d'un lieu (le vôtre, un client à auditer ou un concurrent à décortiquer), avec la note, le texte complet, la date et la réponse du gérant. Vous pouvez cibler les avis négatifs, ne garder que les récents, ou isoler ceux qui parlent d'un sujet précis. Exemple de sortie : un tableau d'avis prêt à analyser, une ligne par avis.

Le problème

Les avis d’un lieu sur Google Maps sont une mine d’or. Ils disent, sans filtre, ce que les clients adorent et ce qui les agace. C’est vrai pour votre établissement, pour un client que vous auditez, ou pour un concurrent que vous décortiquez.

Sauf que les lire un par un dans l’application, sans pouvoir les trier ni les rassembler, devient vite ingérable. Passé quelques dizaines d’avis, vous abandonnez avant d’avoir vu ce qui revient vraiment.

Ce que vous obtenez

Tous les avis d’un lieu dans un tableau : nom de l’auteur, note, date, texte complet de l’avis, réponse du gérant et nombre de « j’aime ». Une ligne par avis, prête à analyser (repérer les points forts, les reproches récurrents, piocher des témoignages).

Et vous pouvez cibler la lecture : faire remonter les avis les plus négatifs, ne garder que ceux des trois derniers mois, ou n’afficher que ceux qui mentionnent un sujet précis - le service, un produit, un délai.

Comment vous en servir

Tout est prêt dans un repo public sur GitHub (un dossier de fichiers déjà configurés).

Récupérez le dossier (lien ci-dessous).
Connectez votre compte Apify (une bibliothèque d’outils de collecte de données prêts à l’emploi ; un compte gratuit suffit pour démarrer).
Donnez le lien du lieu (son adresse sur Google Maps) à votre assistant IA (Claude, avec le connecteur Apify) et demandez-lui ses avis - ou lancez le script fourni.

L’adapter à votre métier

Audit d’e-réputation : analysez les avis d’un prospect pour arriver au rendez-vous avec un diagnostic précis de ses points faibles.
Amélioration produit : isolez les avis qui parlent d’un plat, d’un service ou d’un délai pour savoir exactement quoi corriger.
Contenu et témoignages : récupérez vos meilleurs avis pour les recycler en publications, pages de vente ou pages d’accueil.

Le kit

Tout est dans le repo public Apify : le skill, sa configuration et un exemple de sortie reelle.

Acceder au repo sur GitHub →

Vous voulez aller plus vite ?

On branche ça sur vos vraies données
et on le déploie chez vous.

Vos sources, vos cas d'usage, intégrés à vos outils. Des résultats tangibles, chaque semaine.

Déployer ça chez vous →