As avaliações serviam para convencer um visitante a comprar. Agora servem para convencer um sistema de IA a recomendar-te.
Quando um potencial cliente pede a um sistema de IA uma recomendação de produto, o sistema não te classifica pela receita nem pela quota de mercado. Classifica-te pelas avaliações. Em concreto, pelo volume, pela atualidade, pelo sentimento e pela presença em várias plataformas. É assim que os sistemas de IA aprendem o que os clientes realmente pensam.
Um produto com cinco avaliações sólidas em três plataformas diferentes é recomendado com mais frequência do que um produto com 200 avaliações antigas numa só plataforma. A atualidade e a diversidade sinalizam que os clientes continuam a importar-se contigo. A IA aprende isso.
Esta mudança altera por completo o que importa para a visibilidade na IA. Precisas de avaliações. Não para otimizar a taxa de conversão. Para as citações de IA.
Porque é que os sistemas de IA dão tanto peso às avaliações nas recomendações
As avaliações resolvem um problema de credibilidade que os sistemas de IA enfrentam: como saber se uma marca é boa de facto sem a experimentar.
Os sistemas de IA conseguem ler o que uma marca diz sobre si própria. Conseguem verificar o que dizem as principais publicações. Mas um utilizador que pergunta "que produto devo comprar" precisa de saber o que pensam os clientes reais. As avaliações dão esse sinal.
As plataformas de avaliações estão entre as cinco fontes mais citadas nas Visões Gerais de IA. O Google e várias plataformas de avaliações de software são consideradas fontes de autoridade para avaliar produtos, porque as avaliações foram escritas por clientes. Sem departamento de marketing envolvido. Apenas utilização real e opiniões.
Um sistema de IA que cita avaliações está a dizer "eis o que pensam os clientes reais". É o sinal mais credível disponível para recomendações de produtos.
Como a IA avalia as avaliações de forma diferente dos humanos
Quando um humano lê avaliações, percorre algumas e forma uma opinião. "A maioria das pessoas gosta disto. Algumas tiveram problemas. Parece bom."
Os sistemas de IA avaliam as avaliações de forma sistemática. Medem:
Volume
Quantas avaliações tem o produto. Uma avaliação é um dado. Dez avaliações são um padrão. Cem avaliações são um sinal estabelecido.
Atualidade
Quando foram escritas as avaliações. As avaliações do último mês pesam mais do que as de há um ano. Os sistemas de IA dão prioridade ao feedback recente, porque reflete a qualidade atual do produto.
Sentimento
O que dizem realmente as avaliações. São esmagadoramente positivas, mistas ou negativas. O padrão geral de sentimento determina a força com que a IA recomenda o produto.
Distribuição das classificações
Todas as avaliações têm cinco estrelas (suspeito, provavelmente filtradas) ou há variação normal. Os sistemas de IA reconhecem que classificações perfeitas indicam muitas vezes enviesamento ou remoção de avaliações negativas.
Presença em várias plataformas
O produto tem avaliações numa plataforma ou em cinco. A presença em vários sites de avaliações sinaliza credibilidade genuína. Um produto avaliado por clientes em várias plataformas independentes de avaliações de software é mais fiável do que um produto avaliado apenas no website da própria marca.
Qualidade das respostas
A empresa responde às avaliações. As avaliações negativas com respostas ponderadas da empresa são ponderadas de forma diferente de queixas ignoradas. A resposta mostra responsabilidade.
Porque é que a atualidade das avaliações importa mais do que o volume total
Uma marca com 200 avaliações de há três anos tem menos visibilidade na IA do que uma marca com 50 avaliações recentes. Isto surpreende a maioria das empresas.
A atualidade sinaliza relevância contínua. Se os clientes deixaram de te avaliar há anos, isso sugere que o produto está parado ou já não é competitivo. As avaliações recentes sinalizam que os clientes continuam a usar o produto e a importar-se com ele.
Além disso, os mercados de produtos mudam depressa. Uma avaliação de cinco estrelas de 2022 pode não refletir a qualidade atual do produto. Uma avaliação de cinco estrelas da semana passada provavelmente reflete.
O padrão de avaliações ideal para a visibilidade na IA
O padrão ideal para a visibilidade na IA não são 500 avaliações antigas. É um fluxo constante de 5 a 10 avaliações novas por mês. O sinal de consistência importa mais do que o total.
Como a presença em várias plataformas multiplica o efeito das avaliações
Cem avaliações numa só plataforma é bom. Cinquenta avaliações em cada uma de duas plataformas é melhor. Vinte e cinco avaliações em cada uma de quatro plataformas é o melhor.
Isto surpreende as pessoas, mas os sistemas de IA avaliam assim: se clientes de várias plataformas independentes te avaliam positivamente, isso é uma prova mais forte do que avaliações concentradas num só sítio.
A presença em várias plataformas expõe também a tua marca a mais visibilidade. Um cliente que pesquisa numa plataforma de avaliações encontra-te lá. Um cliente que pesquisa noutra encontra-te lá também. Um cliente que pesquisa numa terceira encontra-te igualmente. A presença distribuída pelas plataformas significa que mais pessoas veem as tuas avaliações.
Além disso, quando os sistemas de IA geram recomendações, muitas vezes fazem link para várias fontes de avaliações. "Este produto tem boa classificação em várias plataformas de avaliações." A presença em várias plataformas dá ao sistema de IA várias fontes credíveis para citar.
O que acontece quando as avaliações são negativas
As avaliações negativas afetam as recomendações da IA, mas o efeito é mais subtil do que um simples prejuízo. Um sistema de IA que vê apenas avaliações positivas fica desconfiado. Procura enviesamento ou filtragem.
Um sistema de IA que vê avaliações maioritariamente positivas, com algumas negativas ponderadas, interpreta isso como feedback honesto. As avaliações negativas sinalizam que o produto é real, e não publicidade exagerada.
Responder às avaliações negativas importa mais do que removê-las
A estratégia não é esconder nem remover avaliações negativas. É responder-lhes com ponderação. Uma avaliação negativa com uma resposta genuína da empresa a dizer "eis como corrigimos isto" é ponderada de forma diferente de uma queixa ignorada.
O sentimento geral e o padrão de respostas determinam a recomendação da IA. Uma avaliação negativa escondida entre positivas quase não afeta a visibilidade. Mas dez avaliações negativas sem resposta da empresa reduzem de forma significativa a força da recomendação.
O papel das classificações agregadas nas recomendações da IA
As classificações agregadas são o que os sistemas de IA mostram nas respostas. Quando pesquisas um produto, a IA mostra-te a classificação média e as principais conclusões das avaliações.
Isto significa que a classificação visível é o que importa para as recomendações. Uma média de quatro estrelas em 100 avaliações é recomendada com mais frequência do que uma média de 4,9 estrelas em dez avaliações. O volume e a consistência importam.
O que a distribuição das classificações sinaliza aos sistemas de IA
Além disso, a distribuição das classificações importa. Os produtos com classificações distribuídas entre duas e cinco estrelas parecem mais credíveis do que os produtos com 95 por cento de classificações de cinco estrelas e 5 por cento de uma estrela. Essa distribuição parece manipulada.
O objetivo não são classificações perfeitas. São classificações credíveis e distribuídas, que reflitam a experiência genuína dos clientes.
Como o ritmo das avaliações afeta o momento da visibilidade na IA
Quando lanças um produto novo, zero avaliações significam zero recomendações da IA. Quando acumulas as tuas primeiras dez avaliações, entras na visibilidade na IA para algumas pesquisas. Quando chegas às cinquenta avaliações, tornas-te competitivo nas recomendações da tua categoria.
Cada novo lote de avaliações dá aos sistemas de IA a oportunidade de atualizar a sua avaliação. O crescimento constante de avaliações acelera o caminho até uma visibilidade sustentada.
É por isso que as empresas devem concentrar-se em gerar avaliações logo a seguir aos momentos de sucesso do cliente. O ritmo das avaliações afeta diretamente a rapidez com que a visibilidade na IA se constrói.
Perguntas frequentes
Preciso de avaliações no meu próprio website ou só em plataformas de avaliações de terceiros?
As plataformas de terceiros têm muito mais peso para a IA. As avaliações no teu próprio website sinalizam que foram filtradas por ti. As avaliações em plataformas independentes sinalizam feedback genuíno dos clientes. Recolhe avaliações nos dois, mas prioriza as plataformas de terceiros. Os sistemas de IA citam quase só essas. Com o criador de websites da WEMASY, podes configurar isto diretamente no teu website.
Quantas avaliações preciso antes de os sistemas de IA começarem a recomendar-me?
Procura ter no mínimo cinquenta avaliações para estabelecer credibilidade. Cem ou mais maximiza o potencial de citação pela IA. Mas a atualidade importa mais do que o total. Um fluxo constante de cinco a dez avaliações novas por mês vale mais do que avaliações antigas. Começa a gerar avaliações já. O volume virá a seguir.
Devo responder a avaliações negativas se isso puder baixar a minha classificação média?
Sim. Os sistemas de IA avaliam não só as classificações, mas também a qualidade das respostas. Uma avaliação negativa com uma resposta ponderada da empresa sinaliza responsabilidade. Uma avaliação negativa ignorada sinaliza indiferença. Responde com autenticidade às avaliações negativas. Isso melhora a perceção que a IA tem da tua marca.
As avaliações no website da minha empresa contam para a visibilidade na IA?
Não. Os sistemas de IA dão prioridade a plataformas de avaliações independentes. As avaliações no teu próprio website são consideradas potencialmente enviesadas. Concentra os esforços de geração de avaliações em plataformas independentes, onde os sistemas de IA as citam de facto.
Que plataformas de avaliações importam mais para as recomendações da IA?
As cinco principais plataformas de avaliações de software e de empresas representam 88 por cento das citações de avaliações. Começa pelas plataformas relevantes para a tua categoria. Para software, concentra-te nas plataformas de avaliações de software. Para serviços, nas plataformas de avaliações de clientes e nas Avaliações do Google. Para B2B, nas plataformas de avaliações entre pares e de avaliações empresariais.
Um fluxo constante de avaliações é melhor do que um grande esforço pontual?
Sim. Cinco a dez avaliações por mês, de forma constante, sinalizam um envolvimento contínuo dos clientes. Um pico repentino de cem avaliações numa semana parece suspeito. O ritmo consistente é o sinal em que os sistemas de IA confiam.