“Crashes every time I open it after 4.2.1. Unusable on iPhone 15.”
crashesloginiPhone 15v4.2.1
Видобування ключових слів і тем за допомогою NLP для відгуків про додатки
Конвеєр NLP від AppReviewBot читає кожен відгук одразу після надходження та витягує ключові слова, теми й сутності, приховані в тексті — тож ви працюєте зі структурованими тегами замість суцільної стіни сирого тексту, на iOS, Google Play та різними мовами.
Видобування ключових слів і темМіжплатформно: iOS і Google PlayБагатомовне розуміння
Витягнуті ключові слова
Сирий текст відгуку
“App crashes on login after the update. Also got charged after I cancelled.”
NLP extract
Ключові слова витягуються автоматично, щойно надходять відгуки
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[]
Що витягується з кожного відгуку
Автоматичне видобування ключових слів
Кожен відгук сканується одразу після надходження, і значущі ключові слова автоматично витягуються — без ручного маркування чи списків ключових слів, які треба підтримувати.
Кластеризація за темами й тенденціями
Пов'язані відгуки групуються за темою, тож ви бачите, які тенденції з'являються в усьому наборі відгуків, замість читати їх по одному.
Розпізнавання сутностей
Назви функцій, моделі пристроїв і терміни помилок розпізнаються як сутності, тож ви можете фільтрувати саме за тим, про що йдеться.
Міжрегіональне розуміння
Розуміння працює в різних регіонах і мовах без потреби спершу налаштовувати ручний етап перекладу.
Живить настрої й маршрутизацію
Той самий конвеєр видобування живить тренди настроїв і правила маршрутизації, що використовуються в інших частинах AppReviewBot — це базовий шар для обох.
Доступно через API
Отримуйте видобуті ключові слова, теми й сутності через API, щоб будувати власні конвеєри та звіти.
Отримуйте видобуті ключові слова, теми й сутності через API, щоб будувати власні конвеєри та звіти. Переглянути документацію API →
3-етапний конвеєр видобування
01
Відгуки надходять
Відгуки надходять з iOS App Store і Google Play одразу після публікації — ручний експорт не потрібен.
02
NLP видобуває структуру
Конвеєр читає кожен відгук і автоматично витягує ключові слова, теми й сутності.
03
Теги живлять решту продукту
Структуровані теги живлять фільтри, правила маршрутизації та тренди настроїв, які ви використовуєте в інших частинах AppReviewBot.
Хочете побачити тренд, який живлять ці ключові слова? Переглянути аналіз настроїв →
Часті запитання
Що саме інструмент NLP витягує з відгуку?+
Кожен відгук розкладається на ключові слова, кластери тем і названі сутності — такі як назви функцій, моделі пристроїв і терміни помилок — тож ви отримуєте структуровані теги замість сирого тексту для перегляду.
Чи працює це з відгуками не англійською мовою?+
Так. Розуміння працює напряму в різних регіонах і мовах, тож видобування не залежить від окремого попередньо налаштованого етапу перекладу.
Чим це відрізняється від аналізу настроїв?+
Аналіз настроїв показує емоційний тренд у часі — чи відгуки стають дедалі позитивнішими або негативнішими. Цей набір інструментів NLP — базовий шар видобування під ним: саме він перетворює сирий текст відгуків на ключові слова, теми й сутності, на яких насправді побудовані тренди настроїв, фільтри та правила маршрутизації.
Чи можу я отримати доступ до витягнутих ключових слів через API?+
Так. Витягнуті ключові слова, теми й сутності доступні через API AppReviewBot, тож ви можете передавати структуровані дані відгуків у власні звіти й конвеєри.
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.