IA para monitorear reseñas de Google Play

Esta es una participación para el reto AI Agents Challenge powered by n8n and Bright Data ver el desafío

Qué construí

Diseñé un flujo en n8n que toma reseñas de una app en Google Play, ejecuta análisis de sentimiento y enruta cada reseña según el resultado. Las reseñas positivas se registran para seguimiento y las negativas se marcan para acciones del equipo. El objetivo es automatizar la comprensión del sentimiento de los usuarios sin leer cientos de reseñas una por una. Para las pruebas utilicé la app Temu.

Demo ver el video

n8n workflow ver el Gist en GitHub

Implementación técnica

Comencé conectando el nodo Web Scraper de Bright Data en n8n a Google Play. El primer reto fue dar con la URL correcta para extraer reseñas. La solución fue raspar a partir de la URL de la app y crear un nodo de dataset para estructurar los datos de las reseñas.

Una vez recibidos los datos, necesité tratarlos de forma individual. Usé el nodo Split Out Items de n8n para separar el dataset en objetos de reseña. Al inicio dudé sobre qué campos incluir, pero limitarme al texto de la reseña resolvió el problema. Más tarde descubrí dentro de las acciones de Bright Data la opción Split snapshots data to parts by snapshot id, que habría hecho exactamente ese trabajo de división.

Para el análisis de sentimiento conecté el nodo AI Agent de n8n con OpenAI GPT 4.1 MINI. El mensaje guía indicaba esencialmente tomar la reseña y devolver un JSON estructurado con las claves sentiment, summary y key_issue. Funcionó bien, aunque ajusté el manejo de salida para garantizar que el JSON fuera válido y n8n pudiera parsearlo sin errores.

Después construí la lógica de enrutamiento. Quería que las reseñas negativas se enviasen al equipo para actuar y que las positivas se registrasen. Con un nodo IF definí la condición usando expresiones, por ejemplo comparando $json.message.content.sentiment con el valor Negative. Al principio tuve ramas falsas por no usar bien las expresiones, pero tras corregirlas el flujo funcionó como esperaba.

Finalmente guardé todo en Google Sheets, una fila por reseña con las columnas Sentiment, Summary y Key Issue.

Nodo verificado de Bright Data

El nodo verificado de Bright Data hizo posible todo el flujo. Al principio no tenía claro qué era Bright Data ni cómo aprovecharlo. Tras una sesión en vivo obtuve algunas pistas, pero la claridad llegó con un video que lo explicaba paso a paso. Si eres nuevo en Bright Data, te recomiendo verlo primero. Aquí está la referencia en YouTube ver guía.

Una vez configurado el nodo, fue directo obtener reseñas desde la página de Google Play. El dataset resultante salió limpio y fácil de conectar con el resto de n8n, lo que simplificó dividir, analizar y enrutar.

Aprendizajes del proceso

Fue mi primera experiencia real combinando Bright Data con n8n y no todo salió perfecto a la primera. Invertí tiempo en entender las URLs, cómo funcionan los datasets y cómo manejar correctamente la salida de IA. Hubo momentos en los que pensé que había roto el flujo, pero cada obstáculo me ayudó a comprender cómo operan los nodos de n8n en la práctica.

Los mayores hallazgos fueron la función de dividir snapshots de Bright Data, que simplifica mucho la estructura de datos, y la importancia de las expresiones en n8n. Si no se configuran bien, las condiciones y los mapeos no se comportan como esperas. Si tuviera que rehacerlo, empezaría por un esquema claro del flujo de datos antes de construir el workflow. Aun así, el proceso demostró lo potente que es la combinación de Bright Data y n8n.

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