Попробуйте задать нейросети вопрос про свою компанию не общий, а оценочный: стоит ли к ним обращаться, какие есть минусы, что пишут клиенты. Ответ придёт уверенный. И почти всегда он будет пересказом трёх-четырёх источников, которые вы никогда не считали важными.
Модель не имеет своего мнения
Это ключевая вещь для понимания. Когда сеть говорит, что у компании быстрая доставка, но встречаются жалобы на сроки монтажа, она не вывела это из данных - она сжала в одну фразу несколько текстов, которые прочитала. Обычно это карточка на картах, пара отзовиков, обсуждение на форуме и обзор в каком-нибудь подборочном материале.
Отсюда следует неочевидное: борьба за репутацию в ответах моделей ведётся не звёздами, а текстами. Оценка 4,8 против 4,6 модели ничего не говорит, ей нечего процитировать. А вот отзыв, где написано, что замерщик приехал в тот же день и цена не выросла после замера, - готовый материал для ответа.
Где живёт мнение, которое пересказывает модель
Расклад отличается от привычного репутационного менеджмента. Площадка может быть посещаемой, но бесполезной для моделей, если её содержимое закрыто от индексации или подгружается скриптом.
Карты и справочники - самый читаемый слой для локальных вопросов, потому что там факты стоят структурированно: адрес, часы, категория, отзывы с датами. Крупные отраслевые агрегаторы и каталоги - основа для вопросов вида кого посоветуете. Обзоры и подборки в отраслевых изданиях - материал для вопросов про сравнение. Форумы и сообщества - источник для вопросов про подводные камни.
Свой сайт в этом списке занимает скромное место. Модель понимает, что компания пишет о себе сама, и в оценочных вопросах опирается на него в последнюю очередь. Механику отбора источников мы подробно разбирали отдельно.
Проверка, которая занимает десять минут и отрезвляет. Задайте модели с веб-поиском три вопроса: что пишут о компании клиенты, какие у неё недостатки, кого выбрать вместо неё. Выпишите все ссылки, которые она даст в ответах. Это и есть ваш реальный репутационный контур - обычно там половина площадок, которыми никто в компании не занимается, и нет половины тех, куда вкладывались деньги.
Что делает отзыв полезным для модели
Полезен отзыв, из которого можно достать факт. Дата, город, что именно заказывали, сколько ждали, что пошло не так и как решили. Такой текст модель цитирует почти дословно.
Бесполезен отзыв из пяти слов про то, что всё понравилось. Он поднимает средний балл и не влияет ни на одну формулировку.
Вреден - и это отдельный сюжет - массив одинаковых отзывов, написанных в одну неделю в одной интонации. Помимо санкций площадок, это создаёт для модели однородный шум без деталей: она не найдёт в нём ничего, что можно сказать про вас конкретного, и в ответе останется общая фраза, где вас упомянут вместе со всеми.
Ответ компании на отзыв - тоже текст, и его тоже читают. Публичный разбор претензии с указанием, что сделали, работает вдвойне: успокаивает человека и даёт модели материал для фразы о том, что компания решает проблемы.
Негатив: чего нельзя, а что можно
Нельзя обратиться в поддержку нейросети и попросить убрать плохое мнение. Механизма нет, и это не бюрократия - модель не хранит ответ про вас в виде записи, которую можно отредактировать.
Что реально работает - смена материала, на котором строится ответ. Претензия, закрытая публично на самой площадке, свежие материалы с датами, обновлённые страницы с конкретикой перевешивают старую жалобу просто потому, что их больше и они новее. Для поисковых каналов это вопрос недель.
Отдельный случай - когда модель приписывает вам чужие грехи из-за совпадения названий. Тут дело не в репутации, а в идентификации, и лечится оно связками sameAs, единообразием реквизитов и присутствием на площадках под точным названием. Разбор всех четырёх типов ошибок - в материале про то, когда нейросеть говорит неправду.
Порядок работ, если начинать с нуля
Сначала выясните фактический контур: какие площадки модели реально цитируют в ответах на ваши коммерческие вопросы. Не гипотетический список из статьи, а свой.
Дальше приведите в порядок карточки на этих площадках - название строго как на сайте, категория, адрес, часы, ссылка на сайт, описание с фактами. Потом наладьте поток живых отзывов с деталями: просьба через неделю после сделки, с конкретным вопросом вместо просьбы поставить оценку.
И только потом имеет смысл вкладываться в обзоры и подборки. Работать с внешними площадками системно мы разбирали в плане на внешнее присутствие.
Измерить, что из этого дало результат
Проблема репутационных работ известная: денег уходит много, а связь с результатом не прослеживается. В ответах нейросетей она прослеживается лучше, чем где-либо, потому что можно измерить прямо интересующую вещь - в какой доле ответов вас называют, кого называют вместо вас и на какие источники ссылаются.
Первый замер бесплатный: вопросы ваших клиентов, девять сетей, разбор по каждой. Регулярное наблюдение с еженедельным прогоном начинается с 5 900 рублей - на этой дистанции видно, как меняется картина после работы с площадками. Что показывает собранный кабинет, можно посмотреть в демо без регистрации.
вопросы
Частые вопросы
01Считает ли нейросеть средний балл отзывов?
Нет. Она читает текст - и отдельные отзывы, и обзорные статьи, где о компании написано словами. Поэтому три развёрнутых отзыва с конкретикой влияют на формулировку ответа сильнее, чем сотня оценок без текста.
02Один плохой отзыв испортит ответ модели?
Единичный - обычно нет, он теряется среди остальных. Опасны повторяющиеся сюжеты: если в пяти разных местах жалуются на одно и то же, модель обобщит это как свойство компании.
03Помогают ли купленные отзывы?
Они дают короткий эффект на площадке и почти никакого - в ответах моделей. Одинаковые по интонации тексты без деталей не дают модели материала, из которого строится содержательная фраза о компании.
04Что делать, если о компании вообще нет отзывов?
Начинать с площадок, которые модели читают чаще всего - карты, крупные отраслевые каталоги, профильные сообщества. Пустая карточка на видном месте лучше, чем отсутствие компании: у модели появляется хотя бы факт существования.
05Можно ли удалить негатив из памяти модели?
Из памяти - нет. Можно изменить то, что модель находит сейчас: закрыть претензию публично на самой площадке, добавить свежие материалы с фактами. Ответы поисковых сетей перестроятся за недели, ответы из памяти - только со следующим обучением.