Az értékelések korábban arról szóltak, hogy meggyőzzenek egy látogatót a vásárlásról. Most arról szólnak, hogy meggyőzzenek egy AI-rendszert, hogy ajánljon téged.
Amikor egy potenciális ügyfél termékajánlást kér egy AI-rendszertől, a rendszer nem bevétel vagy piaci részesedés szerint rangsorol. Értékelések szerint rangsorol. Konkrétan az értékelések mennyisége, frissessége, hangulata és több platformon való jelenléte alapján. Így tanulják meg az AI-rendszerek, mit gondolnak valójában az ügyfelek.
Az a termék, amelynek öt szilárd értékelése van három különböző platformon, gyakrabban kerül ajánlásra, mint az, amelynek 200 régi értékelése van egyetlen platformon. A frissesség és a változatosság jelzi, hogy az ügyfelek továbbra is törődnek veled. Az AI megtanulja ezt.
Ez az eltolódás alapvetően megváltoztatja, mi számít az AI-láthatóságban. Értékelésekre van szükséged. Nem a konverziós arány optimalizálásához. Az AI-hivatkozásokhoz.
Miért súlyozzák olyan erősen az AI-rendszerek az értékeléseket az ajánlásokhoz
Az értékelések megoldanak egy hitelességi problémát, amellyel az AI-rendszerek szembesülnek: honnan tudod, hogy egy márka valóban jó-e, kipróbálás nélkül.
Az AI-rendszerek el tudják olvasni, mit mond egy márka önmagáról. Meg tudják nézni, mit mondanak a nagy kiadványok. De aki azt kérdezi, „melyik terméket vegyem”, annak tudnia kell, mit gondolnak a tényleges ügyfelek. Az értékelések adják ezt a jelet.
Az értékelő platformok az AI-áttekintésekben az öt leggyakrabban idézett forrás közé tartoznak. A Google és a nagy értékelő platformokat a termékértékelés hiteles forrásainak tekintik, mert az ügyfelek írták ezeket az értékeléseket. Marketingosztály nélkül. Csak tényleges használat és vélemények.
Az értékeléseket idéző AI-rendszer azt mondja: „itt van, mit gondolnak a valódi ügyfelek”. Ez a legmegbízhatóbb jel a termékajánlásokhoz.
Hogyan értékeli az AI másképp az értékeléseket, mint az emberek
Amikor egy ember értékeléseket olvas, átfut néhányat, és véleményt alkot. „A legtöbb embernek tetszik. Néhányuknak voltak problémái. Jónak tűnik.”
Az AI-rendszerek rendszerezetten értékelik az értékeléseket. Ezeket mérik:
Mennyiség
Hány értékelése van a terméknek. Egy értékelés adat. Tíz értékelés minta. Száz értékelés megalapozott jel.
Frissesség
Mikor íródtak az értékelések. Az elmúlt hónapból származó értékelések nagyobb súlyúak, mint az egy évvel ezelőttiek. Az AI-rendszerek a friss visszajelzést részesítik előnyben, mert az az aktuális termékminőséget tükrözi.
Hangulat
Mit mondanak valójában az értékelések. Elsöprően pozitívak, vegyesek vagy negatívak. Az általános hangulatminta határozza meg, mennyire erősen ajánlja az AI a terméket.
Értékelési megoszlás
Minden értékelés ötcsillagos (gyanús, valószínűleg szűrt), vagy van normális szórás. Az AI-rendszerek felismerik, hogy a tökéletes értékelések gyakran elfogultságot vagy negatív értékelések eltávolítását jelzik.
Több platformon való jelenlét
A terméknek egy platformon vannak értékelései, vagy ötön. A több értékelő oldalon való jelenlét valódi hitelességet jelez. Az a termék, amelyet az ügyfelek több független értékelő platformon értékeltek, megbízhatóbb, mint az, amelyet csak a márka saját weboldalán értékeltek.
A válaszok minősége
Válaszol-e a cég az értékelésekre. A megfontolt céges válaszokkal ellátott negatív értékeléseket másképp súlyozzák, mint a figyelmen kívül hagyott panaszokat. A válasz felelősségvállalást mutat.
Miért számít jobban az értékelések frissessége az összmennyiségnél
Az a márka, amelynek 200 három évvel ezelőtti értékelése van, kisebb AI-láthatósággal bír, mint az, amelynek 50 friss értékelése. Ez meglepi a legtöbb vállalkozást.
A frissesség folyamatos relevanciát jelez. Ha az ügyfelek évekkel ezelőtt abbahagyták az értékelésedet, az azt sugallja, hogy a termék vagy stagnál, vagy már nem versenyképes. A friss értékelések jelzik, hogy az ügyfelek továbbra is használják és törődnek a termékkel.
Ráadásul a termékpiacok gyorsan változnak. A 2022-es ötcsillagos értékelés lehet, hogy nem tükrözi az aktuális termékminőséget. A múlt heti ötcsillagos valószínűleg igen.
Az optimális értékelési minta az AI-láthatósághoz
Az AI-láthatóság optimális mintája nem 500 régi értékelés. Hanem havi 5-10 új értékelés egyenletes folyama. A következetességi jel többet számít az összmennyiségnél.
Hogyan szorozza meg az értékelési hatást a több platformon való jelenlét
Száz értékelés egy platformon jó. Ötven értékelés két platformon külön-külön jobb. Huszonöt értékelés négy platformon külön-külön a legjobb.
Ez meglepi az embereket, de az AI-rendszerek így értékelik: ha az ügyfelek több független platformon mind pozitívan értékelnek, az erősebb bizonyíték, mint az egy helyen koncentrált értékelések.
A több platformon való jelenlét több láthatóságnak is kiteszi a márkádat. Az az ügyfél, aki az egyik értékelő platformon keres, ott talál rád. Az, aki egy másikon keres, ott talál rád. Az elosztott jelenlét a platformokon azt jelenti, hogy több ember látja az értékeléseidet.
Ráadásul amikor az AI-rendszerek ajánlásokat generálnak, gyakran több értékelési forrásra linkelnek. „Ezt a terméket magasra értékelik több értékelő platformon.” A több platformon való jelenlét több hiteles forrást ad az AI-rendszernek az idézéshez.
Mi történik, ha az értékelések negatívak
A negatív értékelések befolyásolják az AI-ajánlásokat, de a hatás árnyaltabb az egyszerű kárnál. Az az AI-rendszer, amely csak pozitív értékeléseket lát, gyanakvóvá válik. Elfogultságot vagy szűrést keres.
Az az AI-rendszer, amely többnyire pozitív értékeléseket lát néhány megfontolt negatív értékeléssel, ezt őszinte visszajelzésként értelmezi. A negatív értékelések jelzik, hogy a termék valódi, nem marketinghájp.
A negatív értékelésekre való válaszadás többet számít az eltávolításuknál
A stratégia nem a negatív értékelések elrejtése vagy eltávolítása. Hanem a megfontolt válaszadás rájuk. A valódi céges válasszal ellátott negatív értékelést, amely azt mondja: „így javítottuk ezt ki”, másképp súlyozzák, mint a figyelmen kívül hagyott panaszt.
Az általános hangulat és a válaszminta határozza meg az AI-ajánlást. A pozitívak közé temetett egyetlen negatív értékelés alig érinti a láthatóságot. De tíz céges válasz nélküli negatív értékelés jelentősen csökkenti az ajánlás erejét.
Az értékelési minősítés-összesítők szerepe az AI-ajánlásokban
Az értékelési minősítés-összesítőket jeleníti meg az AI a válaszokban. Amikor egy termékre keresel, az AI megmutatja az átlagos minősítést és az értékelések kulcstanulságait.
Ez azt jelenti, hogy a látható minősítés számít az ajánlásokhoz. A 100 értékelésen át négycsillagos átlag gyakrabban kerül ajánlásra, mint a tíz értékelésen át 4,9 csillagos átlag. A mennyiség és a következetesség számít.
Mit jelez az értékelési megoszlás az AI-rendszereknek
Ráadásul az értékelési megoszlás számít. A két- és ötcsillag között elszórt minősítésekkel rendelkező termékek hitelesebbnek tűnnek, mint azok, amelyeknek 95 százaléka ötcsillagos és 5 százaléka egycsillagos. Az a megoszlás manipuláltnak tűnik.
A cél nem a tökéletes minősítés. Hanem a hiteles, elosztott minősítés, amely valódi ügyfélélményt tükröz.
Hogyan hat az értékelési sebesség az AI-láthatóság időzítésére
Amikor új terméket indítasz, a nulla értékelés nulla AI-ajánlást jelent. Amikor összegyűjtöd az első tíz értékelést, bekerülsz az AI-láthatóságba néhány lekérdezésnél. Amikor eléred az ötven értékelést, versenyképessé válsz az ajánlásokban a kategóriádban.
Az értékelések minden új köteg lehetőséget teremt az AI-rendszereknek az értékelésük frissítésére. Az egyenletes értékelésnövekedés felgyorsítja a tartós láthatósághoz vezető idővonalat.
Ezért kell a vállalkozásoknak az értékelések generálására összpontosítaniuk közvetlenül az ügyfélsiker-pillanatok után. Az értékelések sebessége közvetlenül befolyásolja, milyen gyorsan épül az AI-láthatóság.
Gyakori kérdések
Kellenek értékelések a saját weboldalamon, vagy csak a harmadik fél értékelő platformjain?
A harmadik fél platformjai sokkal nagyobb súlyt hordoznak az AI-nak. A saját weboldaladon lévő értékelések azt jelzik, hogy szűrted őket. A független platformokon lévő értékelések valódi ügyfélvisszajelzést jeleznek. Gyűjts értékeléseket mindkettőn, de a harmadik fél platformjait részesítsd előnyben. Az AI-rendszerek szinte kizárólag azokat idézik. A WEMASY weboldalépítőjével ezt közvetlenül a weboldaladon beállíthatod.
Hány értékelés kell, mielőtt az AI-rendszerek elkezdenek ajánlani?
Célozz minimum ötven értékelést a hitelesség megalapozásához. A száz vagy több maximalizálja az AI-hivatkozási potenciált. De a frissesség többet számít az összmennyiségnél. A havi öt-tíz új értékelés egyenletes folyama értékesebb a régi értékeléseknél. Kezdj el azonnal értékeléseket generálni. A mennyiség követni fogja.
Válaszoljak a negatív értékelésekre, ha az csökkentheti az átlagos minősítésemet?
Igen. Az AI-rendszerek nem csak a minősítéseket, hanem a válaszok minőségét is értékelik. A megfontolt céges válasszal ellátott negatív értékelés felelősségvállalást jelez. A figyelmen kívül hagyott negatív értékelés közönyt. Válaszolj hitelesen a negatív értékelésekre. Ez javítja az AI észlelését a márkádról.
Számítanak az AI-láthatóságnál a cégem weboldalán lévő értékelések?
Nem. Az AI-rendszerek a független értékelő platformokat részesítik előnyben. A saját weboldaladon lévő értékeléseket potenciálisan elfogultnak tekintik. Az értékelésgenerálási erőfeszítéseket a független platformokra összpontosítsd, ahol az AI-rendszerek ténylegesen idéznek.
Mely értékelő platformok számítanak a legtöbbet az AI-ajánlásoknál?
Az első öt nagy platform az értékelés-hivatkozások 88 százalékát adja. Kezdd a kategóriádhoz releváns platformokkal. Szoftvernél a nagy szoftverértékelő platformokra összpontosíts. Szolgáltatásoknál az általános értékelő platformokra és a Google Értékelésekre. B2B-nél a vállalati szoftverértékelő platformokra.
Jobb az egyenletes értékelésfolyam, mint egy nagy értékelési hajrá?
Igen. A havi öt-tíz értékelés egyenletes folyama folyamatos ügyfél-elköteleződést jelez. A száz értékelés hirtelen megugrása egy hét alatt gyanúsnak tűnik. A következetes sebesség az a jel, amelyben az AI-rendszerek megbíznak.