Попадают ли отзывы в AI-ответы и что важно проверить бизнесу

Редакция «Текстерры»

Все чаще, выбирая товары и услуги, мы просим AI подобрать несколько подходящих вариантов. В такой короткий список могут попасть модели и компании с описанием достоинств и недостатков, собранным по отзывам с публичных сайтов. Поэтому содержание отзывов способно повлиять на то, как AI опишет товар или компанию.

При этом люди по-прежнему читают отзывы сами. В исследовании BrightLocal 2026 года 97 % опрошенных из США сообщили, что читают отзывы о локальных компаниях. В том же опросе 45 % респондентов назвали ChatGPT и другие генеративные сервисы источником рекомендаций о локальных компаниях. Эти цифры относятся к американской аудитории, поэтому переносить их на российский рынок напрямую нельзя — но все же они показывают, что отзывы остаются привычным источником информации, а AI-системы опираются на них, когда формируют рекомендации и короткие списки товаров и компаний.

Как отзывы влияют на AI-ответы и локальный поиск

Отзывы могут использоваться в AI-сценариях по-разному. ChatGPT может учитывать их при подборе товаров, Google — создавать сводки отзывов о местах, а Яндекс описывал использование отзывов в нейросетевом геопоиске.

Подбор товаров

При подборе товаров ChatGPT может учитывать запрос и контекст покупателя, цену, отзывы и удобство использования. Он также может показывать сводки отзывов с публичных сайтов, но OpenAI предупреждает, что не проверяет сами отзывы и оценки.

Поиск организаций

Отзывы используются и при поиске организаций. В 2022 году команда Яндекса рассказала, как модель для геопоиска анализирует тексты отзывов и помогает отсеивать неподходящие заведения. В результате по запросу «торты в Рязани» из выдачи исчезли некоторые заведения быстрого питания.

Этот пример показывает, что содержание отзывов может влиять на состав локальной выдачи. Правда, для современных генеративных ответов Алисы таких подтверждений нет, поэтому влияние отзывов на ответы Алисы пока остается гипотезой, хотя и достаточно логичной и убедительной.

AI-сводки отзывов

В Google Maps Platform доступны AI-сводки мест, созданные на основе пользовательских отзывов. Документация Google описывает эту функцию на примере Ferry Building в Сан-Франциско: сводка передает впечатления посетителей о магазинах, ресторанах, видах на залив и атмосфере. Функция доступна для определенных стран и языков через Places API.

Такой пересказ может включать и похвалы, и претензии. Если в отзывах часто упоминают долгое ожидание, эта проблема может попасть в описание места. Поэтому бизнесу полезно проверять, какие сведения AI извлекает из отзывов и насколько точно их передает.

Рейтинг и ограничения его влияния

Google относит количество отзывов и положительные оценки к факторам, которые могут помогать локальному ранжированию. Правда, это относится к локальной выдаче Google — о AI-выдаче поисковик, как и его российский аналог, молчит.

Подробнее о подготовке локального бизнеса к подобным сценариям мы писали в статье «Как локальному бизнесу подготовиться к выбору и записи через AI».

При проверке AI-ответов смотрите на конкретные детали: каким товаром или услугой пользовались, в каких условиях, что понравилось и с какой проблемой столкнулись. Такие сведения помогают понять, какие стороны клиентского опыта система может извлекать из отзывов, но подробность и свежесть отзывов сами по себе нельзя считать универсальными факторами попадания в AI-рекомендации.

Публичный отзыв и ответ компании на него, таким образом, могут стать источниками для AI-ответов, однако нет никакой гарантии, что система их увидит и учтет.

Где искать отзывы и как проверять их использование в AI

Одного запроса к AI мало для полноценного аудита: результат зависит от формулировки, сервиса, даты и контекста. Сначала проверьте, что о компании уже можно узнать в интернете и где именно опубликованы эти сведения.

Для мониторинга AI-видимости заранее составьте промпт-сет, то есть набор типовых запросов. Фиксируйте, какие факты и отзывы появляются в ответах и на какие источники ссылаются сервисы.

Поиск и анализ отзывов связаны с SERM — управлением репутацией в поиске — и ORM, более широким управлением онлайн-репутацией. Сюда относятся сбор отзывов, ответы клиентам и анализ жалоб. Отзывы сотрудников изучайте отдельно: они описывают опыт работы в компании.

Составьте список запросов. Включите в него название компании, название компании с городом или филиалом, название с добавлением слова «отзывы». Для товаров используйте название конкретной модели со словами «отзывы» или «обзор». Проверьте разные варианты написания бренда.

Яндекс Вордстат поможет оценить спрос на такие запросы в поиске Яндекса. Он не показывает, как часто пользователи формулируют запросы в ChatGPT и других AI-сервисах.

Проверьте поисковую выдачу, карты, маркетплейсы, сайты с отзывами, социальные сети и тематические сообщества. Приоритет зависит от бизнеса: для кафе важны карты и отзывы посетителей, для производителя техники — карточки конкретных моделей и обсуждения покупателей.

Соберите таблицу аудита. Для каждого источника укажите:

• ссылку на источник и конкретный объект, к которому относится отзыв: компанию, филиал или товар;

• рейтинг объекта на площадке, количество оценок и текстовых отзывов;

• период, за который собраны отзывы, их количество, основные темы и тональность;

• был ли ответ компании и чем завершилось разбирательство, если это известно;

• возможные действия: ответить, исправить сведения в карточке, обратиться к модератору.

Оценок со звёздами может быть больше, чем текстовых отзывов. Рейтинг объекта на площадке тоже не всегда рассчитывается как простое среднее: Яндекс учитывает количество оценок и отзывов, достоверность и влиятельность авторов, а также результаты сравнений.

Затем проверьте AI-сервисы, которыми пользуется ваша аудитория. Для начала подойдут три типа запросов:

• «Что покупатели хвалят и критикуют в [модели товара]?»

• «Стоит ли обращаться в [компанию] в [городе]?»

• «Подбери [услугу] в [городе] с учетом [важного условия]».

Сохраните точную формулировку запроса, дату, сервис, используемую модель или режим работы, регион, ответ и ссылки на источники. Откройте эти источники и проверьте, подтверждают ли они утверждения из ответа. Если источник не указан или недоступен, отметьте это отдельно: происхождение ответа в таком случае остаётся предположительным.

Повторите запросы несколько раз в новых чистых диалогах. При сравнении сохраняйте один и тот же регион, язык и режим работы сервиса. Отдельно фиксируйте, появляется ли бренд среди рекомендаций и насколько точно описан клиентский опыт.

Какие сервисы помогают собирать и анализировать отзывы

Отзывы публикуют на картах, сайтах с отзывами, маркетплейсах и в социальных сетях. Если отзывов и упоминаний немного, достаточно уведомлений от самих площадок и простой таблицы. При большом числе источников пригодятся специализированные сервисы.

Перед подключением проверьте, собирает ли сервис отзывы с нужных площадок и по вашим товарам, различает ли филиалы и компании с одинаковыми названиями. На тесте посмотрите, находит ли он заранее известные отзывы, с какой задержкой появляются новые сообщения и можно ли отвечать на отзывы из его интерфейса. Уточните стоимость, глубину архива, возможность экспорта данных и ограничения тарифа.

Как анализировать отзывы и выбирать улучшения

Соотношение положительных и отрицательных отзывов показывает распределение мнений, но не объясняет их причины. Разделяйте сообщения по темам и этапам взаимодействия: выбор, оплата, доставка, использование, поддержка. Один отзыв может относиться сразу к нескольким темам.

Разделяйте впечатления о товаре и качество обслуживания. Жалоба на задержку курьера сама по себе не позволяет судить о надежности кофемашины. Для сетей анализируйте филиалы отдельно: общий рейтинг может скрывать проблему одной точки.

Например, таблица может выглядеть так (числа тут, разумеется, условные).

Для каждой проблемы назначьте ответственного, укажите срок и статус решения. Учитывайте частоту и серьезность проблемы: единичная жалоба на опасный дефект может требовать более быстрой реакции, чем десятки замечаний к упаковке.

AI-инструменты помогают классифицировать большой массив сообщений по темам и тональности. Проверяйте результаты вручную хотя бы на выборке: сарказм, смешанные оценки и похожие названия могут приводить к ошибкам. Положительные отзывы тоже стоит разбирать: по ним видно, какие свойства продукта клиенты замечают и ценят.

Если в отзывах или AI-ответах встречаются старые цены и условия, сверьте их с информацией на сайте и в актуальных карточках компании. Подробнее о проверке таких сведений мы писали в статье «Контентная гигиена: как проверить факты о компании в AI-ответах».

Как отвечать на положительные, нейтральные и негативные отзывы

Отвечайте по существу: читатель должен видеть, что компания заметила конкретную ситуацию. Одинаковая благодарность под каждым сообщением быстро начинает выглядеть формальной.

Положительные и нейтральные отзывы

В положительном отзыве отметьте конкретную деталь и поблагодарите клиента за уделенное время. Например, если покупатель похвалил упаковку: «Спасибо, что отметили упаковку. Рады, что посуда приехала целой».

Нейтральный отзыв может сочетать похвалу и претензию: товар понравился, но доставка задержалась. Упомяните, что устроило клиента, и отдельно разберитесь с задержкой. Если подробностей мало, задайте один-два уточняющих вопроса.

Негативные отзывы

Публичный ответ помогает клиенту и показывает другим читателям, как компания разбирается с проблемами. Даже резкий тон отзыва не отменяет необходимости проверить описанную ситуацию.

Для обработки жалобы используйте такой порядок:

• Покажите, что поняли проблему. Коротко назовите ее своими словами и выразите сожаление, что клиент столкнулся с такой ситуацией.

• Проверьте обстоятельства. При необходимости запросите сведения о заказе в личной переписке.

• Предложите решение. Если ошибка подтверждена, прямо признайте ее и объясните дальнейшие действия.

• Назовите срок. Если разбирательство продолжается, сообщите, когда вернетесь с ответом.

• Опубликуйте результат. Если итог можно раскрыть без персональных данных, кратко расскажите, что удалось исправить.

Условный пример первого ответа:

Здравствуйте! Вы пишете, что заказ не был доставлен в обещанный день. Нам жаль, что вам пришлось ждать. Пришлите номер заказа в личные сообщения — проверим статус доставки и вернемся с ответом до 18:00 сегодня.

Указывайте только тот срок, который сможете выдержать.

Предложите клиенту продолжить разговор в личной переписке. Если он предпочитает обсуждать ситуацию публично, соберите необходимые уточнения в одном сообщении. Номер телефона, адрес доставки и другие персональные сведения запрашивайте через закрытый канал.

Если в отзыве есть фактические ошибки, спокойно укажите на них и объясните свою позицию, но избегайте насмешек, обвинений и публичных обещаний наказать сотрудника. Ответ должен просто помогать понять, что произошло и как компания решает вопрос.

О порядке разбора жалоб подробнее мы писали в статье «Правила подготовки ответов на жалобы клиентов. Советы и полезные алгоритмы».

Компенсации и спорные ситуации

Определите, какие решения сотрудник может предложить самостоятельно и когда нужно подключать руководителя. Отдельно учитывайте обязательства по договору и закону: их выполнение нельзя подменять бонусом или скидкой. Добровольную компенсацию можно предложить дополнительно, но связывать ее с удалением жалобы или высокой оценкой не следует.

Если отзыв вызывает сомнения, сначала проверьте обстоятельства. Отсутствие имени автора в CRM не доказывает, что взаимодействия не было. Подавайте жалобу по основаниям, предусмотренным правилами площадки. Например, Яндекс принимает жалобы на отзывы о другой организации, спам и публикацию персональных данных.

В жалобе укажите конкретное нарушение: само по себе недовольство клиента основанием для удаления не считается.

Как получать новые отзывы с учетом правил площадок

Если отзывов мало, сначала просто попросите клиента поделиться опытом. Дайте ему время воспользоваться товаром или получить услугу, и только затем предложите оставить отзыв — соответственно, для доставки еды и сложной бытовой техники подходящий момент будет разным.

Приглашайте к отзыву всех клиентов по одному понятному правилу — например, после завершения услуги. Просьбы только к тем, кто заранее сообщил, что остался доволен, создают одностороннюю картину. Больше того, правила того же Google запрещают выборочно просить положительные отзывы и предлагать вознаграждение за публикацию, изменение или удаление отзыва. Бонус за «честный отзыв» с любой оценкой тоже нарушает это правило.

У Яндекс Бизнеса похожие ограничения. Правила сервиса запрещают платить за отзыв, подсказывать оценку или содержание, обещать скидку за положительный комментарий и просить показать опубликованный отзыв. Для остальных площадок проверьте отдельные правила.

Сделайте так, чтобы клиенту было проще оставить отзыв:

• отправьте прямую ссылку на форму отзыва о нужном филиале или товаре;

• разместите QR-код в подходящем месте — например, на памятке после оказания услуги;

• сформулируйте нейтральную просьбу: «Поделитесь впечатлениями о заказе. Ваш опыт поможет другим покупателям, а нам — понять, что можно улучшить»;

• не требуйте определенной оценки, упоминания сотрудника или ключевых слов для продвижения.

Если правила площадки допускают подсказки в форме вопросов, предложите клиенту вспомнить, чем он пользовался, что ему понравилось и какие сложности возникли. Готовый хвалебный текст для копирования делает отзыв менее самостоятельным.

Как оценивать результаты работы с отзывами

Подключите уведомления, назначьте ответственных и договоритесь о сроках ответа. Регулярно проверяйте новые жалобы. Раз в месяц подводите итоги и обновляйте данные по площадкам.

Оценивайте три группы показателей:

После изменения процесса сравните количество жалоб по тому же типу проблемы до и после изменений, учитывая объем заказов. После исправления неверных сведений повторите запросы к AI в сопоставимых условиях. Старый отзыв может по-прежнему появляться в ответах даже после решения проблемы. Проверяйте, учитывает ли система опубликованный результат разбирательства.

Если одновременно выросли количество отзывов и частота появления компании в рекомендациях AI, этого недостаточно для вывода о причинной связи: за тот же период могли измениться сайт, карточки компании, внешние публикации и сама система.

Получайте отзывы, разбирайте причины недовольства и показывайте, как компания исправляет проблемы. Так клиентам будет проще понять, чего ждать от бизнеса, а AI-системам — извлечь из публичных источников конкретные сведения о продукте и обслуживании.

Читайте также:

Как готовить ответы на жалобы клиентов: готовый алгоритм

Контентная гигиена для AI-ответов: как навести порядок в фактах о компании

Как локальному бизнесу попасть в выбор AI и довести клиента до записи