D16 已經成功串接 Google Places API，讓網站可以搜尋店家，也可以讓使用者從搜尋結果中選擇正確的分店。
不過目前網站雖然可以找到店家，還沒有真正取得「評論」。
而「評論」其實就是我的 AI 避雷探針最重要的資料來源，所以今天就繼續往下一步做：取得店家的評論資料，準備交給 Gemini 進行分析。
所以在讓 Gemini 開始分析之前，我必須先解決一個問題：
「我要怎麼把 Google Maps 上的評論拿到我的網站裡？」

今天的實作方式

昨天搜尋店家時，Google Places API 會回傳店家的 Place ID。
例如使用者搜尋「鼎泰豐」，選擇其中一間分店後
網站會先記錄：店家名稱、店家地址、Place ID
今天就利用這個 Place ID，再透過 Google Places API 的 Place Details 功能取得這間店的詳細資料。
簡單來說就是：
店家名稱
↓
搜尋店家
↓
選擇正確分店
↓
取得 Place ID
↓
利用 Place ID 查詢店家資料
↓
取得評論

這樣就可以把 D16 和 D17 的功能串起來。

取得評論後做什麼？

Google API 回傳的評論資料不只是單純的一段文字，還會包含其他資訊。
所以我先把真正需要分析的評論文字抽取出來。
例如原本取得的資料可能包含很多欄位，但我目前最需要的是評論內容：
「餐點很好吃，但是假日排隊時間很久。」
整理之後，就可以變成比較單純的評論文字陣列。
之後再把這些評論暫存在網站中，讓下一階段的 Gemini 可以直接取得。

今天遇到的問題

實作過程中也發現，API 串接並不是只要把網址貼上去就可以。
需要確認 API Key 是否正確、請求的方法是否正確，以及 FieldMask 有沒有設定需要的資料欄位。
另外也要注意 API 回傳的資料格式。
一開始如果直接把整個 API 回傳結果丟給後面的功能，資料會比較複雜，所以我先把需要的評論內容整理出來，讓後面的 AI 分析比較容易處理。
一開始一直撈不到評論，查了才知道是因為 Google Cloud Billing 權限：知道了（Reviews）必須有有效帳單帳戶，才能真正撈出真實評論，並善用了免費試用額度。
這也讓我發現，實際做網站時，取得資料只是第一步，如何整理資料其實也很重要。

今天完成的功能

✅ 使用 D16 取得的 Place ID
✅ 串接 Google Places API 的店家詳細資料
✅ 將評論文字整理成比較容易處理的格式
這是抓取到的評論

這是GOOGLE搜尋的評論，可以看到有成功抓到

✅ 取得店家評論

✅ 暫存評論資料
✅ 為 Gemini AI 分析準備資料

目前整個網站的流程已經慢慢變得完整：
輸入店家 → 搜尋店家 → 選擇分店 → 取得 Place ID → 取得評論
前面幾天主要是在建立網站介面和串接 Google API，今天完成評論資料取得後，下一步就可以正式進入這個專題最重要的部分。
下一步準備開始串接 Gemini API，今天有嘗試一下但失敗了，明天繼續串接。
到時候就可以把今天取得的評論交給 Gemini，請 AI 幫忙分析評論內容，並按照我前面設計好的分類整理。
希望最後可以做到：
Google Maps 店家 → 取得評論 → Gemini 分析 → 產生 AI 避雷報告
這樣「AI 避雷探針」才算真正開始使用 AI 來分析資料。