“Crashes every time I open it after 4.2.1. Unusable on iPhone 15.”
crashesloginiPhone 15v4.2.1
Extracción de palabras clave y temas con NLP para reseñas de apps
El pipeline de NLP de AppReviewBot lee cada reseña al llegar y extrae las palabras clave, temas y entidades ocultas en el texto — para que trabajes con etiquetas estructuradas en lugar de un muro de texto sin procesar, en iOS, Google Play y a través de todos los idiomas.
Extracción de palabras clave y temasMultiplataforma: iOS y Google PlayComprensión multilingüe
Palabras clave extraídas
Texto sin procesar de la reseña
“App crashes on login after the update. Also got charged after I cancelled.”
NLP extract
Las palabras clave se extraen automáticamente al llegar las reseñas
Keyword extraction
Turn raw review text into tags you can filter on.
Every App Store and Google Play review is scanned as it arrives. AppReviewBot pulls out meaningful keywords automatically — crash, login, refund, billing, sync — so you are not maintaining keyword lists by hand or reading every review to spot the pattern.
- ✓Automatic keyword extraction on every new review
- ✓No manual tagging queues or brittle keyword lists to maintain
- ✓Use the same tags for search, Slack routing, and reports
Extraction preview
Review → structured tags
“Still being charged after cancelling Pro. Need a refund.”
billingcancelrefund
Topics & entities
Cluster themes and recognize what users name.
Related reviews group into topics so you can see which themes are rising across a release — not one complaint at a time. Entity recognition picks up feature names, device models, and error terms so you can filter for exactly what people are talking about.
- ✓Topic and theme clustering across the review set
- ✓Entities for features, devices, and error language
- ✓Consistent extraction across iOS and Google Play
Themes this week
FitLife · App Store + Play
Login / crash
48 · 22%
splash screeniPhone 15v4.2.1
Billing / refund
31 · 14%
Pro plancancelcharged twice
Dark mode praise
27 · 13%
dark modeworkout plans
Powers the rest of the product
Structured tags feed routing, sentiment, and the API.
NLP is the extraction layer underneath AppReviewBot. The same keywords and topics power Slack/Teams filters (crash, refund, login), sentiment trends, and custom pipelines via the API — so you are not running a separate tagging tool.
- ✓Route high-risk keywords into eng or support channels
- ✓Feed sentiment analysis and theme reporting with the same tags
- ✓Pull keywords, topics, and entities through the API
Where tags go next
One pipeline · multiple outcomes
Routing rule
keyword: crash OR login → #eng-alerts
Sentiment slice
Negative + topic: billing → support queue
API export
GET reviews with keywords[], topics[], entities[]
Qué se extrae de cada reseña
Extracción automática de palabras clave
Cada reseña se analiza al llegar y las palabras clave relevantes se extraen automáticamente — sin etiquetado manual ni listas de palabras clave que mantener.
Agrupación por tema y tendencia
Las reseñas relacionadas se agrupan por tema, para que veas qué tendencias aparecen en todo un conjunto de reseñas en lugar de leerlas una por una.
Reconocimiento de entidades
Nombres de funciones, modelos de dispositivo y términos de error se reconocen como entidades, para que filtres exactamente de qué se está hablando.
Comprensión multirregional
La comprensión funciona en distintas regiones e idiomas sin necesidad de configurar un paso de traducción manual primero.
Alimenta el sentimiento y el enrutamiento
El mismo pipeline de extracción impulsa las tendencias de sentimiento y las reglas de enrutamiento usadas en el resto de AppReviewBot — es la capa que hay debajo de ambos.
Disponible por API
Obtén las palabras clave, temas y entidades extraídos a través de la API para construir tus propios pipelines e informes.
Obtén las palabras clave, temas y entidades extraídos a través de la API para construir tus propios pipelines e informes. Ver la documentación de la API →
Pipeline de extracción en 3 pasos
01
Las reseñas se ingieren
Las reseñas llegan desde iOS App Store y Google Play a medida que se publican — sin necesidad de exportación manual.
02
El NLP extrae la estructura
El pipeline lee cada reseña y extrae automáticamente palabras clave, temas y entidades.
03
Las etiquetas impulsan el resto del producto
Las etiquetas estructuradas alimentan los filtros, reglas de enrutamiento y tendencias de sentimiento que usas en el resto de AppReviewBot.
¿Quieres ver la tendencia que alimentan esas palabras clave? Ver análisis de sentimiento →
Preguntas frecuentes
¿Qué extrae realmente la herramienta de NLP de una reseña?+
Cada reseña se descompone en palabras clave, grupos de temas y entidades con nombre — como nombres de funciones, modelos de dispositivo y términos de error — para que obtengas etiquetas estructuradas en lugar de texto sin procesar para revisar.
¿Funciona con reseñas que no están en inglés?+
Sí. La comprensión funciona directamente en distintas regiones e idiomas, así que la extracción no depende de configurar antes un paso de traducción aparte.
¿En qué se diferencia del análisis de sentimiento?+
El análisis de sentimiento muestra la tendencia emocional a lo largo del tiempo — si las reseñas tienden a ser más positivas o negativas. Este conjunto de herramientas NLP es la capa de extracción subyacente: es lo que convierte el texto sin procesar de las reseñas en las palabras clave, temas y entidades sobre los que realmente se construyen las tendencias de sentimiento, los filtros y las reglas de enrutamiento.
¿Puedo acceder a las palabras clave extraídas por API?+
Sí. Las palabras clave, temas y entidades extraídos están disponibles a través de la API de AppReviewBot, para que integres datos estructurados de reseñas en tus propios informes y pipelines.
Stop reading every review. Start acting on themes.
Extract keywords, topics, and entities automatically — then route, analyze sentiment, or pull the structured data through the API.