DEV Community: René Del Valle

Cómo bajar las opiniones de un producto de Mercado Libre a Excel (y encontrar las quejas escondidas)

René Del Valle — Thu, 29 Oct 2026 13:12:29 +0000

Para quién: vendedores de Mercado Libre, marcas, agencias y cualquiera que quiera saber qué dicen los compradores de un producto (el suyo o el de la competencia) sin leer opinión por opinión.

1. El problema. Mercado Libre muestra un promedio de estrellas y unas pocas opiniones a la vez. No hay un botón para descargarlas, y el promedio casi siempre es 4,5 o más, así que no sirve para comparar.

2. La herramienta. Mercado Libre Reviews & Questions Scraper en Apify. Crea una cuenta gratis en apify.com; el plan gratis trae crédito mensual que alcanza para probar.

3. Configura la búsqueda. Abre el actor y en Input pega la URL del producto:

{
  "startUrls": [
    { "url": "https://www.mercadolibre.cl/audifonos-bluetooth-in-ear-tws-buds10-master-g/p/MLC37981310" }
  ],
  "maxReviews": 100,
  "includeQuestions": false,
  "aiInsights": false
}

Sirve la URL de catálogo (/p/MLC...) o la de publicación (articulo.mercadolibre.cl/MLC-...), o solo el ID en itemIds.
country elige el sitio para IDs numéricos: MLC (Chile), MLA (Argentina), MLM (México), MCO (Colombia), MLU (Uruguay), MPE (Perú).
includeQuestions: true agrega las preguntas y respuestas; necesita tu propia app gratis de developers.mercadolibre.com (Client ID y Secret).
aiInsights: true agrega una fila de resumen por producto (sentimiento, pros, contras, temas) con tu propia clave de Gemini u OpenAI.

4. Corre y exporta. Dale Start. En Storage → Dataset descarga Excel/CSV/JSON, o conéctalo a Google Sheets. Cada fila trae rating, text, date, likes, photoCount y el ID del producto.

5. Analiza. Esto salió al correrlo hoy con esos audífonos. Mercado Libre entregó 40 opiniones en 26 segundos:

Dato	Resultado
Opiniones	40 (37 de 5★, 3 de 4★)
Promedio	4,9
Con fotos	29
Mencionan sonido o audio	19
Mencionan comodidad	13
Mencionan precio	8

Con un filtro de texto en Excel (=ESNUMERO(HALLAR("precio";B2))) cuentas los temas en un minuto. Lo más útil fue leer los "peros" dentro de las opiniones de 5 estrellas: la caja con imán no cierra firme, la voz que avisa "conectado" suena de mala calidad, y un comprador encontró que el balance entre agudos y graves no es tan bueno. Ninguna de esas cosas se ve en el promedio.

6. Automatiza. En Schedules crea una corrida semanal sobre tus productos o los de tu competencia, y con la integración de Google Sheets o un webhook tienes un monitor de opiniones nuevas.

7. Ideas. Compara dos productos parecidos y mira qué temas se repiten en las de 3 estrellas o menos. Revisa las preguntas sin respuesta de tus publicaciones. O usa el resumen con IA para tener pros y contras en un párrafo.

Costo: US$1 por 1.000 opiniones. Esta corrida de 40 opiniones costó US$0,04.

Cómo sacar precios de Portal Inmobiliario y TocToc a Excel (con precio por m2) sin programar

René Del Valle — Mon, 26 Oct 2026 15:54:24 +0000

Para quién: corredores, tasadores, inversionistas o cualquiera que quiera comparar precios por comuna en Chile. Aviso: el actor «Chile Real Estate Scraper» lo construí yo.

1. El problema. Portal Inmobiliario y TocToc no tienen una API pública para descargar avisos. Copiar a mano no escala, y el arriendo está en CLP mientras la venta está en UF.

2. La herramienta. Chile Real Estate Scraper en Apify. Crea una cuenta gratis en apify.com; el plan gratis trae crédito mensual que alcanza para probar.

3. Configura la búsqueda. Abre el actor y en Input pon:

{
  "comunas": ["Ñuñoa", "Providencia"],
  "operation": "arriendo",
  "propertyType": "departamento",
  "sources": ["portalinmobiliario", "toctoc"],
  "maxItemsPerComuna": 40,
  "includeNewProjects": false,
  "maxItems": 80
}

operation: venta o arriendo.
includeNewProjects: false saca los "desde" de proyectos nuevos.
maxItemsPerComuna reparte los resultados parejo entre comunas.
includeDetails: true (solo Portal Inmobiliario) agrega m² totales, estacionamientos, coordenadas y fotos.

4. Corre y exporta. Dale Start. En Storage → Dataset descarga Excel/CSV/JSON, o conéctalo a Google Sheets.

5. Analiza. Cada fila trae priceUF, priceCLP, pricePerM2UF y comuna. En Excel, una tabla dinámica por comuna con la mediana del precio por m² ya es un benchmark. Esto salió al correrlo hoy para departamentos en arriendo, 40 avisos por comuna, sin proyectos nuevos (80 avisos):

Comuna	Avisos	Mediana arriendo	Mediana $/m²	Mediana 2 dormitorios
Ñuñoa	40	$575.000	$13.415	$655.000 (16 avisos)
Providencia	40	$1.040.264	$15.137	$1.243.316 (14 avisos)

Por m² la diferencia es de un 13%, pero en el arriendo total Providencia casi duplica, porque los deptos que salieron eran más grandes. Por eso conviene mirar el m² y no solo el precio. (En esta muestra los 80 avisos vinieron de Portal Inmobiliario.)

Ojo: es una muestra pequeña (40 avisos por comuna, todos de Portal Inmobiliario), así que la mediana es solo orientativa y TocToc no quedó probado en esta corrida.

6. Automatiza. En Schedules crea una corrida diaria o semanal, y con la integración de Google Sheets o un webhook tienes un monitor de mercado.

7. Ideas. Calcula el cap rate = (arriendo mensual por m² × 12) ÷ precio de venta por m², en la misma comuna. También puedes armar listas de corredoras activas por zona o alertas de avisos nuevos bajo cierto UF/m².

Antes de automatizar, revisa los términos de uso de cada portal, respeta sus límites y usa los datos de forma responsable.

Costo: US$3 por 1.000 avisos. Esta corrida de 80 avisos costó unos US$0,24.

¿Qué otra comuna o portal te gustaría que compare? Cuéntamelo en los comentarios.