每周对比iOS与安卓应用差评关键词

原文要点

原模板每周一08:00定时触发，用Apify的两个actor（Google Play Reviews Scraper与App Store Scraper）按配置的maxItems抓取评论，合并后统一字段并标注Android或iPhone来源。仅保留超过40字符、评分3星及以下的差评，并跳过历史执行已处理过的评论。每条剩余评论交给OpenAI聊天模型提炼2到4词的吐槽标签，非吐槽输出none；随后按平台统计各主题数量，计算每个主题在两端的偏向程度，把排行结果追加到Google Sheets表格。配置项包括Google Play包名、App Store数字ID、应用名与maxItems；可选接入Slack和Notion。

这次做成什么

在n8n中复刻一个每周自动运行的双平台差评主题对比流程，产出一张按平台分列吐槽主题占比的Google Sheets表，并先用合成评论数据离线演练筛选与打标签逻辑，不依赖真实应用也可验证整条链路。

准备什么

• n8n实例（云端或自托管均可），能创建定时触发器与凭据
• Apify账号与API令牌，且两个评论抓取actor的用量在套餐限额内
• OpenAI API密钥，可调用任一聊天模型
• Google账号，用于Google Sheets OAuth连接，并已建好目标电子表格
• 练习阶段可用本站提供的合成CSV代替真实抓取结果

具体怎么做

1. 创建每周触发与配置节点

   在n8n新建工作流，添加Schedule Trigger，设置为每周一08:00运行。其后放一个Set节点作为配置区，写入四个字段：playPackageName（如com.example.fitcoach）、appStoreId（如6471234567）、appName（如FitCoach）、maxItems（如100）。这些值会被后续抓取与写入步骤引用，界面字段名以原模板为准需核对。

2. 抓取并合并双平台评论

   添加两个Apify节点分别连接Google Play Reviews Scraper和App Store Scraper凭据，输入上一步的包名/应用ID与maxItems。两个节点输出汇入一个Merge节点，再用Code节点做字段归一：把两端评论统一为{platform, reviewId, rating, text, date}，platform按来源写Android或iPhone。

3. 筛选差评并去重

   在Code节点内过滤：仅保留text.length>40且rating<=3的记录；同时读取n8n的静态工作流数据（getWorkflowStaticData）中已处理的reviewId集合，跳过出现过的ID，并把新ID写回集合。这样重复执行不会重复统计同一条评论。

4. 用OpenAI提炼吐槽标签

   添加OpenAI Chat节点，系统消息使用下方材料中的提示词，用户消息传入单条评论text。输出应是2到4词的短标签或none。对每条评论循环调用，得到带label字段的记录；label为none的记录在后续统计中剔除。

5. 按平台统计偏向并写入表格

   用Code节点按label分组，分别统计Android与iPhone数量，计算偏向值（如androidShare = androidCount/(androidCount+iphoneCount)），按总量降序排列。最后用Google Sheets节点以Append模式把每周结果写入目标sheet，建议列结构：weekOf、theme、androidCount、iphoneCount、androidShare、skewNote（当androidShare>=0.7时写Android集中，<=0.3写iPhone集中，否则写两端均衡）。

可直接复制的材料

你是一名应用评论分析员。用户会给你一条应用商店的差评原文（可能是中文或英文）。
请完成以下任务：
1. 判断这条评论是否在抱怨一个具体问题。
2. 如果是，用2到4个词的短语概括吐槽主题，使用评论原文的语言，例如"频繁闪退"、"subscription billing"。同类问题要归并到同一个固定短语，不要每次发明新说法。
3. 如果评论只是泛泛表达不满、没有具体可归类的问题，输出 none。
只输出标签本身，不要解释、不要标点、不要换行。

platform,reviewId,rating,text,date
Android,a001,1,更新到3.2版本之后每次打开训练计划就闪退，重装也没用，完全没法记录数据,2026-08-25
Android,a002,2,会员自动续费没有任何提醒就扣了钱，取消入口藏得特别深，找了好久才关掉,2026-08-26
Android,a003,5,好用,2026-08-26
Android,a004,1,同步手表数据经常失败，跑步记录丢失了好几次，客服也没有回复我的邮件,2026-08-27
iPhone,i001,1,The app crashes every time I open my training plan after the 3.2 update, totally unusable now,2026-08-25
iPhone,i002,2,界面还行,2026-08-26
iPhone,i003,1,Notification badge never clears even after I read everything, and support ignored my emails,2026-08-27
iPhone,i004,2,Charged my card for renewal without any warning and the cancel button is buried in settings,2026-08-28

输入与输出示例

本站虚构演示，标签归并为本站设定的参考口径，非原模板实际运行结果。

输入

使用上方合成CSV作为抓取结果的替代输入，共8条评论，其中Android端4条、iPhone端4条，评分与长度各异。

对应输出

过滤后剩余6条差评：闪退主题Android 1条、iPhone 1条；续费扣费主题Android 1条、iPhone 1条；数据同步失败Android 1条；通知角标不消失iPhone 1条。写入表格的示意首行：weekOf=2026-08-24, theme=闪退崩溃, androidCount=1, iphoneCount=1, androidShare=0.50, skewNote=两端均衡；末行如 数据同步失败, 1, 0, 1.00, Android集中。

做完检查这些

• Schedule Trigger的下次执行时间显示为周一08:00，手动执行一次能走完全流程
• 合成数据中5星短评a003和中文短评i002被过滤，最终参与统计的记录恰好6条
• 同一批数据重复执行第二次时不产生新增表格行，说明reviewId去重生效
• Google Sheets中新追加的行包含weekOf、theme、androidCount、iphoneCount、androidShare五列且数值与统计一致

容易卡住的地方

• Apify两个actor按抓取量计费，maxItems设大且每周运行会持续消耗额度，先用小量试跑
• OpenAI每次调用处理一条评论，评论多时调用次数多，需关注模型费用与速率限制
• 中英评论混用时若不约束标签语言，同一主题会生成中英文两种标签导致统计拆分
• 界面字段名、节点名称以原模板为准，本指南结构为按描述复刻，导入模板后需逐项核对
• 差评筛选阈值（40字符、3星）写死在逻辑中，改口径需同步修改练习数据的预期结果