“Crashes every time I open it after 4.2.1. Unusable on iPhone 15.”
crashesloginiPhone 15v4.2.1
Extraction de mots-clés et de sujets par NLP pour les avis d'applis
Le pipeline NLP d'AppReviewBot lit chaque avis à son arrivée et en extrait les mots-clés, sujets et entités enfouis dans le texte — pour travailler avec des tags structurés plutôt qu'un mur de texte brut, sur iOS, Google Play, et toutes les langues.
Extraction de mots-clés et de sujetsMultiplateforme : iOS et Google PlayCompréhension multilingue
Mots-clés extraits
Texte brut de l'avis
“App crashes on login after the update. Also got charged after I cancelled.”
NLP extract
Les mots-clés sont extraits automatiquement à l'arrivée des avis
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[]
Ce qui est extrait de chaque avis
Extraction automatique de mots-clés
Chaque avis est scanné à son arrivée et les mots-clés pertinents en sont extraits automatiquement — pas de balisage manuel ni de listes de mots-clés à maintenir.
Regroupement par sujet et thème
Les avis apparentés sont regroupés par sujet, pour voir quels thèmes ressortent sur l'ensemble d'un jeu d'avis plutôt que de les lire un par un.
Reconnaissance d'entités
Noms de fonctionnalités, modèles d'appareils et termes d'erreur sont reconnus comme entités, pour filtrer exactement ce dont on parle.
Compréhension multirégionale
La compréhension fonctionne dans toutes les régions et langues sans étape de traduction manuelle à mettre en place au préalable.
Alimente le sentiment et le routage
Le même pipeline d'extraction alimente les tendances de sentiment et les règles de routage utilisées ailleurs dans AppReviewBot — c'est la couche sous-jacente aux deux.
Disponible via l'API
Récupérez les mots-clés, sujets et entités extraits via l'API pour construire vos propres pipelines et rapports.
Récupérez les mots-clés, sujets et entités extraits via l'API pour construire vos propres pipelines et rapports. Voir la documentation API →
Pipeline d'extraction en 3 étapes
01
Les avis sont ingérés
Les avis arrivent depuis l'iOS App Store et Google Play au fil de leur publication — aucun export manuel nécessaire.
02
Le NLP extrait la structure
Le pipeline lit chaque avis et en extrait automatiquement mots-clés, sujets et entités.
03
Les tags alimentent le reste du produit
Les tags structurés alimentent les filtres, règles de routage et tendances de sentiment que vous utilisez ailleurs dans AppReviewBot.
Envie de voir la tendance alimentée par ces mots-clés ? Voir l'analyse de sentiment →
Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'outil NLP extrait réellement d'un avis ?+
Chaque avis est décomposé en mots-clés, groupes de sujets et entités nommées — comme des noms de fonctionnalités, modèles d'appareils et termes d'erreur — pour obtenir des tags structurés plutôt qu'un texte brut à parcourir.
Est-ce que ça fonctionne sur les avis non anglophones ?+
Oui. La compréhension fonctionne directement dans toutes les régions et langues, l'extraction ne dépend donc pas d'une étape de traduction séparée à mettre en place au préalable.
En quoi est-ce différent de l'analyse de sentiment ?+
L'analyse de sentiment montre la tendance émotionnelle dans le temps — si les avis deviennent plus positifs ou plus négatifs. Cette boîte à outils NLP est la couche d'extraction sous-jacente : c'est elle qui transforme le texte brut des avis en mots-clés, sujets et entités sur lesquels s'appuient réellement les tendances de sentiment, les filtres et les règles de routage.
Puis-je accéder aux mots-clés extraits via l'API ?+
Oui. Les mots-clés, sujets et entités extraits sont disponibles via l'API d'AppReviewBot, pour intégrer des données d'avis structurées dans vos propres rapports et 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.