Ekositistem perjalanan Trip.com Group menyimpan dua tambang data ulasan hotel yang terpisah namun saling berkaitan. Platform internasional Trip.com dan saudara perempuannya di China, hotels.ctrip.com (携程), sering menampilkan jumlah ulasan yang sangat berbeda untuk properti yang sama. Bagi tim riset pasar, analis sentimen pelanggan, atau pengembang aplikasi perjalanan, mengandalkan hanya satu sumber berarti melewatkan separuh gambaran — terutama ulasan dari pengguna domestik China yang volumenya cenderung lebih besar.
Keterbatasan akses data menjadi hambatan utama karena Trip.com Group tidak menyediakan API ulasan publik. Tim teknis terpaksa membangun scraper sendiri yang harus menangani dua arsitektur situs berbeda, proteksi bot, dan kebutuhan menerjemahkan ribuan ulasan Mandarin. Proses ini memakan waktu berhari-hari hanya untuk satu properti, dan sulit diskalakan untuk portofolio hotel yang diperbarui secara berkala.
Latar belakang teknisnya rumit: ulasan di Trip.com dimuat melalui endpoint internal yang tidak terlihat di HTML statis, sedangkan Ctrip memiliki struktur respons JSON yang berbeda. Pengembang yang mencoba permintaan HTTP sederhana dengan library seperti httpx hanya menerima halaman tantangan atau shell JavaScript kosong. Reverse-engineering endpoint internal per locale, menormalkan dua bentuk respons berbeda, lalu menambahkan lapisan terjemahan mesin menjadi beban kerja yang tidak efisien untuk tim kecil.
Solusi tanpa kode kini hadir melalui actor Apify bernama Trip.com & Ctrip Reviews Scraper yang dikembangkan Factden. Alat ini membaca kedua feed dalam satu eksekusi dan mengembalikan JSON terstruktur dengan 23 bidang per ulasan. Bidang inti mencakup rating keseluruhan, sub-rating kebersihan-lokasi-pelayanan-fasilitas, teks asli dan terjemahan, tipe perjalanan, nama kamar, bulan check-in, detail penulis hingga tingkatan bintang ulasan dan provinsi asal untuk penulis Ctrip.
Keunggulan utama terletak pada normalisasi skema: baik URL Trip.com maupun hotels.ctrip.com dapat dicampur dalam satu masukan, dan keluaran menggunakan struktur identik yang ditandai kolom "source". Parameter seperti sortBy (mostRelevant, mostRecent, ratingHighToLow, ratingLowToHigh), rentang tanggal, dan filter rating memungkinkan pengambilan data yang terarah. Setiap ulasan Mandarin dilengkapi reviewTextTranslated dan bendera isMachineTranslated sehingga tim analisis bisa memisahkan teks asli dan hasil terjemahan.
Contoh data nyata menunjukkan ulasan Ctrip dengan rating 5 bintang, label "Outstanding", sub-rating sempurna 5.0 keempat kategori, tipe perjalanan "Family", dan respons manajer hotel berbahasa Mandarin beserta terjemahannya. Bidang markdownContent yang siap LLM memudahkan pemrosesan lanjutan oleh model bahasa besar untuk ringkasan otomatis atau klasifikasi sentimen tanpa pra-pemrosesan tambahan.
Bagi industri hospitalitas dan travel-tech Indonesia, ketersediaan data ulasan Ctrip yang sudah diterjemahkan membuka peluang baru. Wisatawan China merupakan segmen inbound terbesar untuk Bali, Jakarta, dan destinasi prioritas lainnya sebelum pandemi, dan pulihnya arus perjalanan membuat pemahaman preferensi tamu Mandarin menjadi krusial. Data ulasan domestik China sering mengungkap detail spesifik — seperti preferensi sarapan, kebisingan kamar, atau aksesibilitas transportasi — yang jarang muncul di ulasan internasional.
Namun, aspek hukum dan etis tetap perlu diperhatikan. Meskipun ulasan terlihat publik, Terms of Service kedua platform melarang scraping otomatis tanpa izin. Tim hukum disarankan mengevaluasi risiko kepatuhan di yurisdiksi masing-masing, termasuk UU Perlindungan Data Pribadi (UU PDP) di Indonesia jika data penulis ulasan diproses lebih lanjut. Penggunaan proxy residensial dan penundaan permintaan (rate limiting) merupakan praktik standar untuk mengurangi risiko pemblokiran IP.
Perbandingan biaya menunjukkan trade-off yang jelas: pendekatan DIY memerlukan investasi waktu insinyur dan biaya proxy berkelanjutan, sedangkan model bayar-per-hasil Apify menghilangkan overhead infrastruktur. Untuk proyek sekali jalan atau tim tanpa kapabilitas backend scraping, jalur no-code menawarkan time-to-value dalam hitungan menit. Sebaliknya, organisasi yang butuh kontrol penuh pada logika pengambilan dan penyimpanan data mentah mungkin tetap memilih membangun pipeline internal.
Ketersediaan sampel dataset gratis di factden.com/sample-trip memungkinkan evaluasi cepat sebelum komitmen penuh. Sampel mencakup ulasan bahasa Inggris dan Mandarin yang berbahasa Inggris serta ulasan Mandarin yang sudah diterjemahkan, menunjukkan bentuk data aktual termasuk ownerResponse dengan tanggal. Transparansi ini membantu tim data menilai kelengkapan bidang dan kualitas terjemahan mesin sebelum mengintegrasikan ke warehouse analitik.
Ke depan, tekanan untuk standarisasi data ulasan lintas platform akan semakin kuat seiring adopsi AI generatif untuk analisis sentimen skala besar. Kemampuan mengakses kedua sisi ekosistem Trip.com Group — internasional dan domestik China — dalam satu skema terpadu menjadi keunggulan kompetitif bagi platform perjalanan, OTA, dan brand hotel yang ingin memahami suara tamu secara holistik. Integrasi dengan pipeline LLM via markdownContent mempercepat siklus dari data mentah ke wawasan actionable.