> ## Documentation Index > Fetch the complete documentation index at: https://www.octoparse.com/docs/llms.txt > Use this file to discover all available pages before exploring further. # Comment scraper Yelp > Découvrez comment extraire les établissements, profils, avis, notes, catégories et coordonnées Yelp pour la recherche locale et l’analyse des avis. Yelp est une excellente source d’informations sur les entreprises locales et les avis. La plateforme est particulièrement utile pour les restaurants, services à domicile, professionnels de santé, instituts de beauté, établissements de nuit et autres catégories dans lesquelles les avis influencent les décisions d’achat. Le scraping de Yelp poursuit généralement deux objectifs : collecter les établissements d’une catégorie et d’un lieu, ou collecter les avis et les informations détaillées d’établissements connus. Gardez ces Flux de travail séparés. ## Types de pages | Type de page | Utilisation recommandée | Champs courants | | ---------------------- | ----------------------------------- | --------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Résultats de recherche | Découverte d’établissements | Nom, URL, catégorie, note, nombre d’avis, adresse, téléphone, niveau de prix | | Profil d’établissement | Contexte complet de l’établissement | Horaires, photos, site web, équipements, services, informations du propriétaire, emplacement sur la carte | | Avis | Sentiment et qualité du service | Texte, note et date de l’avis, informations sur l’auteur, photos, réponses du propriétaire | Les acteurs Yelp d’Apify et les outils de Bright Data consacrés à Yelp suivent cette répartition : les données des établissements et les avis constituent souvent des cibles d’extraction distinctes. Les Flux de travail de Génération de leads restent ainsi plus légers, tandis que ceux d’analyse des avis sont plus complets. ## Flux de travail de recherche Commencez par une catégorie et un lieu : ```text theme={null} plumbers in Phoenix coffee shops in Brooklyn dentists in Toronto ``` Collectez les éléments suivants : * Nom de l’établissement * URL Yelp de l’établissement * Catégorie * Note * Nombre d’avis * Niveau de prix * Adresse * Quartier * Numéro de téléphone * Site web, s’il est visible * Mot-clé et lieu de la recherche * Position dans les résultats Le mot-clé et la position dans les résultats sont importants. Un restaurant classé premier pour `brunch near me` et dixième pour `coffee shop` n’envoie pas le même signal sur le marché. ## Flux de travail pour les profils Les profils d’établissement fournissent des informations plus détaillées : * Horaires d’ouverture * Photos * Équipements et options de service * Indications de livraison, de vente à emporter ou de réservation pour les restaurants * Moyens de paiement, stationnement, accessibilité ou Wi-Fi, s’ils sont indiqués * Description du propriétaire ou de l’établissement * Coordonnées cartographiques ou quartier * Liens vers le site web ou le menu Toutes les catégories ne possèdent pas les mêmes champs. Une page de restaurant et celle d’un artisan présentent des attributs différents. Concevez des schémas qui acceptent les champs manquants. ## Flux de travail pour les avis Les avis Yelp sont utiles pour l’analyse du sentiment, l’étude de la concurrence et la surveillance de la qualité du service. Collectez les éléments suivants : * Note de l’avis * Texte de l’avis * Date de l’avis * Nom d’affichage ou URL du profil public de l’auteur * Lieu de l’auteur, s’il est visible * Photos * Réponse du propriétaire * Nombres de mentions « Utile », « Amusant » et « Cool », s’ils sont visibles L’écosystème d’avis de Yelp applique ses propres méthodes de filtrage et de classement. Ne supposez pas que l’ensemble visible constitue un échantillon complet ou neutre de toutes les expériences client. Pour l’analyse, enregistrez le mode de tri, la date de collecte et l’URL de la page d’avis. ## Cas d’usage ### Génération de leads locaux Collectez les établissements d’une ville et d’une catégorie, puis enrichissez les sites web avec les adresses e-mail publiques ou les formulaires de contact. Évaluez les leads en fonction du nombre d’avis, de la note, de la qualité du site web et de l’adéquation à la catégorie. ### Surveillance des concurrents Suivez les établissements concurrents dans le temps : variations des notes, nouveaux avis, sentiment exprimé, changements d’horaires et positionnement dans les catégories. ### Étude de marché Comparez la densité des établissements, le volume d’avis et les notes moyennes entre les quartiers ou les villes. ### Analyse des avis Extrayez le texte des avis afin de modéliser les sujets : temps d’attente, qualité du service, plaintes concernant les prix, mentions du personnel, qualité de la nourriture ou problèmes récurrents liés aux produits. ## Considérations techniques Les pages Yelp peuvent présenter les éléments suivants : * Pagination * Contenu dynamique * Mises en page propres aux catégories * Tri et filtrage des avis * Vérifications anti-bot * Champs manquants selon le type d’établissement ou la région Commencez par une petite combinaison de lieu et de catégorie, puis validez la sortie avant de passer à de nombreuses villes. Pour les tâches couvrant plusieurs villes, divisez le travail par catégorie et par ville afin de faciliter les nouvelles tentatives en cas d’échec. ## Limites de conformité Scrapez uniquement les données publiques que vous êtes autorisé à utiliser, respectez les conditions du site et `robots.txt`, évitez de collecter des données personnelles inutiles et stockez avec prudence les informations sur les auteurs d’avis. Yelp propose également des API officielles pour les entreprises dans certains cas d’usage ; privilégiez les voies officielles lorsqu’elles répondent à vos besoins. ## Modèle ou Flux de travail personnalisé Les modèles conviennent aux tâches courantes : établissements Yelp, détails des profils d’établissement et avis. Ils gèrent la Pagination, le rendu du navigateur, le mappage des champs et les exports. Les Flux de travail personnalisés sont pertinents si vous avez besoin d’une taxonomie de catégories particulière, d’un pipeline d’analyse du sentiment, d’un enrichissement CRM ou d’une surveillance ville par ville. Pour la plupart des projets Yelp, la meilleure architecture est simple : scrapez les pages de recherche pour découvrir les établissements, leurs profils pour obtenir tout le contexte, et les avis uniquement lorsque l’analyse du sentiment ou de la réputation le nécessite. Conservez les horodatages des sources afin de suivre les changements au fil du temps.