API Reclame Aqui: extraia reclamações e reputação em JSON

Quem pesquisa por API Reclame Aqui, scraper Reclame Aqui, web scraping Reclame Aqui ou como extrair reclamações do Reclame Aqui normalmente precisa transformar informações públicas de empresas e consumidores em dados estruturados para um sistema.

O objetivo pode ser acompanhar a reputação de uma marca, identificar reclamações não respondidas, comparar concorrentes, analisar os problemas mais citados ou alimentar um dashboard de atendimento. Em todos esses casos, copiar páginas manualmente ou manter um robô de navegador próprio aumenta o custo da operação.

A API para Reclame AQUI da GeckoAPI oferece uma alternativa pronta: você envia uma requisição HTTP e recebe empresas, indicadores de reputação, reclamações, respostas e avaliações em JSON normalizado. O conector funciona como uma camada de scraping via API para dados públicos, com quatro tipos de extração e um contrato consistente.

A GeckoAPI é uma solução independente e não é afiliada, patrocinada ou endossada pelo Reclame AQUI. O conector descrito neste artigo consulta dados públicos e não permite responder reclamações. Use os dados de acordo com as regras, permissões, finalidade legítima e termos aplicáveis ao seu caso.

TL;DR: como extrair dados do Reclame Aqui por API

Para usar o scraper do Reclame Aqui via API, faça um POST para:

https://api.geckoapi.com.br/v1/extract

No corpo da requisição, envie target: "reclameaqui.com.br" e escolha um tipo:

plp para buscar empresas por nome ou palavra-chave;
pdp para extrair o perfil e os indicadores de reputação de uma empresa;
ilp para listar reclamações com filtros, busca e paginação;
idp para carregar uma reclamação completa, incluindo respostas, réplicas e avaliação.

Cada request custa 1 crédito. A resposta inclui requestId, executionId, data da extração, URL da fonte e um objeto data pronto para integração.

O que é uma API Reclame Aqui?

Uma API Reclame Aqui é uma interface que permite consultar ou operar dados relacionados ao Reclame AQUI de forma programática. Em vez de um analista abrir uma página, copiar números e preencher uma planilha, um sistema envia parâmetros e recebe uma resposta estruturada.

É importante separar duas necessidades diferentes que aparecem com o mesmo termo de busca:

A API oficial do Reclame AQUI é uma solução comercial voltada a empresas que desejam integrar a leitura e a resposta das próprias reclamações ao seu CRM. O Reclame AQUI explica essa integração com sistemas de atendimento.
A API Reclame Aqui da GeckoAPI é uma camada independente para consultar e estruturar dados públicos de busca, perfis, reputação e reclamações. Ela é indicada para monitoramento, pesquisa, BI, benchmark e aplicações de dados — não para responder ou administrar reclamações.

Se o seu objetivo é responder clientes dentro do CRM, procure a solução oficial. Se você precisa extrair dados públicos do Reclame Aqui em JSON, acompanhar reputação ou analisar reclamações de diferentes empresas, o conector da GeckoAPI foi criado para esse cenário.

API, scraper ou web scraping do Reclame Aqui: qual é a diferença?

Os termos são usados como sinônimos nas buscas, mas representam camadas diferentes:

Web scraping Reclame Aqui é a técnica de coletar e interpretar informações exibidas nas páginas públicas.
Scraper Reclame Aqui é o robô ou serviço que executa essa coleta.
API de scraping é uma interface HTTP que esconde a complexidade do scraper e entrega dados normalizados.
API oficial é uma integração fornecida pela própria plataforma, geralmente com autenticação e permissões ligadas à empresa contratante.

Na prática, a GeckoAPI funciona como uma API scraper para Reclame Aqui: seu sistema não precisa controlar navegador, HTML, seletores, proxy, retry ou normalização. Ele envia um payload JSON e recebe outro JSON com campos previsíveis.

Como funciona a API Reclame Aqui da GeckoAPI

O fluxo básico tem cinco etapas:

Crie uma conta no dashboard da GeckoAPI e gere sua chave.
Escolha o tipo de extração de acordo com a etapa do seu pipeline.
Envie uma requisição autenticada para POST /v1/extract.
Receba os dados públicos normalizados em JSON.
Armazene o snapshot, a data de extração e os identificadores da execução.

O primeiro teste pode ser uma busca de empresa por palavra-chave:

curl -X POST https://api.geckoapi.com.br/v1/extract \
  -H "Authorization: Bearer SUA_CHAVE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target": "reclameaqui.com.br",
    "type": "plp",
    "keyword": "nubank",
    "pageSize": 10
  }'

Não é necessário executar Selenium, Playwright ou um navegador headless na sua infraestrutura. A autenticação, o endpoint base e o envelope da resposta seguem o mesmo padrão de outras fontes disponíveis na GeckoAPI.

Os quatro endpoints para extrair dados do Reclame Aqui

O conector separa descoberta, perfil, listagem e detalhe para que cada consulta faça somente o trabalho necessário.

Tipo	O que faz	Entrada principal	Dados retornados
`plp`	Busca empresas	`keyword` ou URL de busca	empresa, site, CNPJ público, localização e resumo de reputação
`pdp`	Consulta o perfil da empresa	`company` ou URL do perfil	identidade, contatos públicos, segmentos e histórico de reputação
`ilp`	Lista reclamações	`company` ou URL da lista	reclamações, status, filtros, facets e paginação
`idp`	Abre uma reclamação	`complaintId` ou URL	relato, classificação, respostas, réplicas e avaliação

Esse desenho também ajuda a economizar créditos. Você pode buscar a empresa uma vez, acompanhar o perfil em uma frequência definida, percorrer somente as páginas relevantes de reclamações e abrir o detalhe apenas dos casos que exigem análise.

1. Buscar empresas no Reclame Aqui com PLP

O endpoint plp é o ponto de entrada para quem ainda não conhece o slug usado no perfil da empresa. Ele aceita uma palavra-chave e, opcionalmente, filtros de estado, cidade e quantidade de resultados.

{
  "target": "reclameaqui.com.br",
  "type": "plp",
  "keyword": "empresa de pagamentos",
  "state": "SP",
  "city": "São Paulo",
  "pageSize": 10
}

O pageSize pode variar de 1 a 50. Como alternativa à palavra-chave, você pode enviar uma URL pública no formato /busca/?q=....

Uma resposta resumida tem esta estrutura:

{
  "data": {
    "source": "reclameaqui.com.br",
    "type": "plp",
    "query": "empresa de pagamentos",
    "count": 1,
    "companies": [
      {
        "id": "ID_DA_EMPRESA",
        "name": "Empresa Exemplo",
        "shortname": "empresa-exemplo",
        "profileUrl": "https://www.reclameaqui.com.br/empresa/empresa-exemplo/",
        "website": "https://www.exemplo.com.br",
        "documents": ["CNPJ_PUBLICO"],
        "verified": true,
        "reputation": {
          "status": "STATUS_DA_REPUTACAO",
          "score": 8.2,
          "complaintsCount": 1200,
          "solvedPercent": 91.4
        },
        "location": {
          "city": "SAO PAULO",
          "state": "SP"
        }
      }
    ]
  }
}

O PLP é útil para resolver nomes ambíguos, localizar o perfil correto, obter o shortname e montar uma lista inicial de empresas para monitoramento.

Veja todos os parâmetros na documentação da busca de empresas do Reclame AQUI.

2. Extrair reputação e perfil da empresa com PDP

Depois de identificar a empresa, use type: "pdp" para carregar o perfil público e os indicadores detalhados de reputação.

curl -X POST https://api.geckoapi.com.br/v1/extract \
  -H "Authorization: Bearer SUA_CHAVE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target": "reclameaqui.com.br",
    "type": "pdp",
    "company": "nubank"
  }'

Também é possível enviar diretamente a URL pública /empresa/{shortname}/. A resposta pode incluir:

nome, nome fantasia, descrição, site, logotipo e data de cadastro;
documentos empresariais e contatos públicos disponíveis no perfil;
localização, segmentos, categorias e status de verificação;
nota média e nota do consumidor;
total de reclamações, respondidas, não respondidas e avaliadas;
percentual de resposta e de solução;
percentual de consumidores que voltariam a fazer negócio;
tempo médio de resposta;
período de referência e histórico de reputação.

Um recorte útil para um dashboard pode ser normalizado assim:

{
  "company": "Empresa Exemplo",
  "capturedAt": "2026-07-18T15:00:00.000Z",
  "period": "SIX_MONTHS",
  "reputationStatus": "STATUS_DA_REPUTACAO",
  "averageScore": 8.2,
  "complaintsCount": 1200,
  "answeredPercent": 98.5,
  "solvedPercent": 91.4,
  "wouldDoBusinessAgainPercent": 79.3
}

Indicadores de reputação mudam ao longo do tempo. Por isso, armazene extractedAt, startAt e endAt junto com as métricas. Sem o período de referência, uma comparação histórica pode levar a conclusões erradas.

Consulte o schema completo na documentação do perfil e reputação do Reclame AQUI.

3. Extrair a lista de reclamações com ILP

O endpoint ilp funciona como um scraper de reclamações do Reclame Aqui. Ele lista os casos públicos de uma empresa e aceita busca textual, status, página e filtros de classificação.

{
  "target": "reclameaqui.com.br",
  "type": "ilp",
  "company": "nubank",
  "keyword": "pix",
  "complaintStatus": "unanswered",
  "page": 1
}

Os aliases aceitos em complaintStatus são:

latest para as reclamações mais recentes;
unanswered para reclamações não respondidas;
answered para casos respondidos;
evaluated para reclamações avaliadas;
resolved para problemas resolvidos;
unresolved para problemas não resolvidos.

Cada página retorna 5 reclamações, e a fonte suporta até a página 100. O JSON informa totalCount, totalPages, hasPreviousPage, hasNextPage e maxSupportedPage, evitando que o seu coletor avance no escuro.

Além da lista, a resposta traz facets de categorias, produtos e tipos de problema. Você pode reutilizar esses IDs em categoryId, productTypeId e problemTypeId para refinar consultas posteriores.

Cada reclamação da lista pode conter:

identificador público;
título e descrição;
URL canônica;
data de publicação;
status bruto e status normalizado;
indicação de avaliação e solução.

Veja exemplos de filtros na documentação da lista de reclamações do Reclame AQUI.

4. Carregar respostas e avaliação da reclamação com IDP

Quando a listagem identifica um caso relevante, use type: "idp" para extrair o detalhe completo. Você pode enviar o complaintId ou a URL pública da reclamação.

curl -X POST https://api.geckoapi.com.br/v1/extract \
  -H "Authorization: Bearer SUA_CHAVE" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "target": "reclameaqui.com.br",
    "type": "idp",
    "complaintId": "ID_PUBLICO_DA_RECLAMACAO"
  }'

O retorno detalhado pode incluir:

título e relato público do consumidor;
data de publicação e status;
cidade e estado públicos associados ao caso;
empresa, categoria, produto e tipo de problema;
histórico cronológico de respostas e réplicas públicas;
indicação de problema resolvido;
nota do atendimento;
resposta sobre voltar a fazer negócio;
prazo de avaliação, quando disponível.

As interações retornam um authorRole, como company ou consumer, além de tipo, mensagem e data. Isso permite reconstruir a linha do tempo pública sem depender de parsing manual do HTML.

A estrutura completa está na documentação de detalhes da reclamação do Reclame AQUI.

Quais dados do Reclame Aqui podem ser extraídos?

Somando os quatro endpoints, a API pode estruturar diferentes grupos de dados públicos:

dados da empresa: nome, slug, perfil, site, CNPJ público, localização, segmentos e verificação;
reputação: nota, faixa de reputação, volume de reclamações, resposta, solução, intenção de novo negócio e tempo médio de resposta;
reclamações: título, descrição, data, status, URL, avaliação e solução;
taxonomia: categoria, produto, serviço e tipo de problema;
interações: respostas da empresa, réplicas do consumidor e sequência cronológica;
metadados: URL da fonte, instante de extração, paginação e identificadores da execução.

Nem todo campo estará presente em todo perfil ou reclamação. Trate valores opcionais como null, preserve o JSON bruto para auditoria e só exponha no seu produto o que for necessário para a finalidade informada.

Casos de uso para uma API ou scraper Reclame Aqui

Monitoramento de reputação de marca

Empresas e agências podem salvar snapshots periódicos da nota, percentual de solução, volume de reclamações e tempo de resposta. Uma série histórica mostra tendência, sazonalidade e mudanças que uma consulta isolada não revela.

Benchmark de concorrentes

Um pipeline pode consultar empresas do mesmo segmento e comparar indicadores dentro do mesmo período. O benchmark ajuda times de CX, produto e inteligência de mercado a entender onde uma marca se diferencia ou fica atrás da categoria.

Voz do consumidor e análise de problemas

Títulos, relatos e classificações públicas podem alimentar análises de frequência, clusters de temas, busca semântica e modelos de linguagem. O objetivo não deve ser apenas contar reclamações, mas descobrir problemas recorrentes em produto, cobrança, entrega, suporte ou cancelamento.

Alertas de reclamações e risco reputacional

O filtro unanswered permite identificar novos casos ainda não respondidos. Uma rotina pode publicar um alerta interno quando o volume cresce, um termo sensível aparece ou um problema específico se repete.

A GeckoAPI não responde à reclamação. O alerta deve encaminhar o caso ao fluxo autorizado de atendimento da empresa.

BI, ETL e dashboards de atendimento

Os dados em JSON podem ser carregados em PostgreSQL, BigQuery, Snowflake, Power BI, Looker Studio ou outra ferramenta analítica. Como os campos já chegam estruturados, o time reduz a etapa de limpeza de HTML e consegue concentrar esforço no modelo de dados.

Due diligence e enriquecimento de empresas

Plataformas B2B podem combinar sinais públicos de reputação com dados cadastrais, geolocalização e outras fontes. A GeckoAPI também oferece conectores de dados empresariais, como Casa dos Dados e Google Places.

Chatbots e agentes de IA

Um agente pode consultar dados atuais antes de responder perguntas como:

“Qual é a reputação pública desta empresa?”
“Quais problemas aparecem com mais frequência nas reclamações recentes?”
“Liste casos não respondidos sobre cobrança.”
“Compare solução e tempo de resposta entre estas marcas.”

O uso da API reduz alucinações porque o modelo recebe evidência estruturada. Ainda assim, datas, período de cálculo e links da fonte devem acompanhar a resposta.

Como montar um pipeline de monitoramento do Reclame Aqui

Uma arquitetura de produção pode seguir este fluxo:

1. Resolva a identidade da empresa

Use PLP para encontrar o perfil correto e salvar id, shortname, profileUrl e documentos públicos. Não dependa apenas do nome comercial, que pode ter variações ou empresas homônimas.

2. Capture o snapshot de reputação

Consulte PDP na frequência compatível com o seu produto. Salve as métricas junto com os períodos startAt e endAt e com extractedAt.

3. Busque somente as reclamações necessárias

No ILP, combine status, palavra-chave e facets. Evite percorrer todas as páginas se o caso de uso exige apenas reclamações recentes ou não respondidas.

4. Abra detalhes sob demanda

Use IDP para casos selecionados por regra, usuário ou modelo. Essa separação reduz custo e evita coletar conteúdo que não será utilizado.

5. Normalize sem perder a origem

Crie tabelas próprias para empresa, snapshot de reputação, reclamação e interação, mas preserve IDs, URL canônica e JSON bruto. Esses campos facilitam deduplicação, atualização e auditoria.

6. Aplique cache, retry e observabilidade

Registre requestId e executionId, use backoff em falhas transitórias e evite repetir a mesma consulta sem necessidade. Métricas de latência, erro e consumo de créditos ajudam a manter o pipeline previsível.

API pronta vs. scraper Reclame Aqui próprio

É possível criar um scraper Reclame Aqui em Python, Node.js, Selenium, Playwright ou BeautifulSoup. A escolha depende de quanto tempo e manutenção sua equipe aceita assumir.

Critério	Scraper próprio	GeckoAPI
Primeira integração	exige pesquisa, código e infraestrutura	chamada HTTP pronta
Formato de saída	HTML ou schema criado pela equipe	JSON normalizado
Mudanças de página	manutenção interna	abstraídas pelo serviço
Browser e proxy	responsabilidade da sua infraestrutura	não são necessários no cliente
Observabilidade	precisa ser construída	`requestId` e `executionId` por chamada
Escopo	totalmente customizável	quatro fluxos documentados
Custo	engenharia e operação	1 crédito por request

Um scraper próprio pode fazer sentido quando existe uma necessidade muito específica fora do contrato disponível e uma equipe dedicada à coleta. Uma API pronta costuma ser melhor quando velocidade de entrega, estabilidade do schema e manutenção reduzida são mais importantes.

Exemplo de API Reclame Aqui em JavaScript

Este exemplo usa o fetch nativo para consultar o perfil e imprimir os indicadores atuais de reputação:

const response = await fetch("https://api.geckoapi.com.br/v1/extract", {
  method: "POST",
  headers: {
    Authorization: `Bearer ${process.env.GECKOAPI_KEY}`,
    "Content-Type": "application/json",
  },
  body: JSON.stringify({
    target: "reclameaqui.com.br",
    type: "pdp",
    company: "nubank",
  }),
});

if (!response.ok) {
  throw new Error(`Falha na extração: ${response.status}`);
}

const payload = await response.json();
const company = payload.data.company;
const reputation = company.reputation.current;

console.log({
  company: company.name,
  score: reputation.averageScore,
  complaints: reputation.complaintsCount,
  answeredPercent: reputation.answeredPercent,
  solvedPercent: reputation.solvedPercent,
  periodStart: reputation.startAt,
  periodEnd: reputation.endAt,
});

Mantenha a chave no backend. Não coloque o token em JavaScript enviado ao navegador.

Exemplo de scraper Reclame Aqui em Python via API

Em Python, a biblioteca requests é suficiente. O exemplo abaixo lista reclamações não respondidas:

import os
import requests

response = requests.post(
    "https://api.geckoapi.com.br/v1/extract",
    headers={
        "Authorization": f"Bearer {os.environ['GECKOAPI_KEY']}",
        "Content-Type": "application/json",
    },
    json={
        "target": "reclameaqui.com.br",
        "type": "ilp",
        "company": "nubank",
        "complaintStatus": "unanswered",
        "page": 1,
    },
    timeout=60,
)
response.raise_for_status()

payload = response.json()

for complaint in payload["data"]["complaints"]:
    print(complaint["createdAt"], complaint["title"], complaint["canonicalUrl"])

Assim, o seu código Python consome uma API em vez de automatizar navegador ou interpretar o HTML do Reclame AQUI.

Boas práticas para extrair reclamações e reputação

Use apenas os campos necessários: minimizar dados reduz risco e simplifica a operação.
Preserve o contexto temporal: reputação e status mudam; salve data e período de referência.
Não exponha sua chave: faça as chamadas no servidor, em uma função ou em um worker.
Use cache: evite consultar repetidamente o mesmo perfil em intervalos muito curtos.
Deduplicate por ID: use IDs e URLs canônicas, não apenas título ou nome.
Trate campos opcionais: perfis e casos podem ter estruturas públicas diferentes.
Mantenha rastreabilidade: registre URL de origem, requestId, executionId e instante da coleta.
Evite decisões automáticas injustas: reclamações públicas são sinais, não uma conclusão isolada sobre uma empresa ou pessoa.
Revise privacidade e finalidade: aplique LGPD, termos de uso, políticas internas e orientação jurídica adequada ao seu projeto.
Deixe a fonte clara: em dashboards, relatórios e respostas de IA, informe de onde veio o dado e quando foi consultado.

Perguntas frequentes sobre API e scraper Reclame Aqui

Existe uma API do Reclame Aqui?

Sim. Existe uma API oficial voltada à integração das reclamações da própria empresa com sistemas de CRM e atendimento. A GeckoAPI oferece uma solução independente para extrair e estruturar dados públicos de empresas, reputação e reclamações em JSON.

Como extrair dados do Reclame Aqui?

Na GeckoAPI, envie um POST para /v1/extract com target: "reclameaqui.com.br". Use plp para buscar empresas, pdp para reputação, ilp para a lista de reclamações e idp para o detalhe completo.

É possível fazer scraping do Reclame Aqui sem Selenium?

Sim. Ao consumir uma API de scraping pronta, seu sistema faz uma requisição HTTP e recebe JSON. Você não precisa executar Selenium, Playwright, Chrome ou navegador headless no seu ambiente.

Posso extrair reclamações do Reclame Aqui com Python?

Sim. Python pode chamar a API com requests ou httpx. A resposta já contém arrays e objetos JSON, o que facilita salvar os dados em CSV, banco de dados ou data warehouse.

A API retorna a nota e a reputação da empresa?

Sim. O endpoint PDP pode retornar nota média, status de reputação, volume de reclamações, percentual respondido, índice de solução, intenção de voltar a fazer negócio, tempo médio de resposta e histórico, quando esses campos estiverem disponíveis publicamente.

É possível filtrar reclamações não respondidas?

Sim. No ILP, envie complaintStatus: "unanswered". Também existem filtros para respondidas, avaliadas, resolvidas, não resolvidas e mais recentes.

A API permite baixar reclamações em CSV?

O endpoint de extração retorna JSON. Você pode transformar o array complaints em CSV no seu backend, ETL, script Python ou ferramenta de automação. Para conjuntos maiores, percorra a paginação dentro dos limites documentados.

A GeckoAPI permite responder uma reclamação?

Não. O conector é de leitura de dados públicos. Para responder e operar o atendimento da sua própria empresa, use os canais autorizados ou a API oficial do Reclame AQUI.

Quanto custa cada consulta ao Reclame Aqui?

Cada request nos endpoints PLP, PDP, ILP ou IDP custa 1 crédito na GeckoAPI.

Comece a usar a API Reclame Aqui

Se você procurava uma API Reclame Aqui, um scraper de reclamações, uma forma de fazer web scraping do Reclame Aqui ou um endpoint para monitorar reputação de empresas, comece escolhendo o fluxo certo:

PLP para descobrir a empresa;
PDP para acompanhar o perfil e a reputação;
ILP para pesquisar e filtrar reclamações;
IDP para analisar respostas, réplicas e avaliações.

Crie sua conta na GeckoAPI e teste com créditos grátis. Para ver os campos aceitos e exemplos completos, acesse a documentação da API Reclame AQUI.