Безопасно размещаем отзывы и Работаем с репутацией!
🛠 Методы и схемы
Рабочие методы и пошаговые схемы GEO, AEO, LLMO и AIO-оптимизации
Статьи раздела
83 статьи
Нейропрозвон: как регулярно проверять, что говорят нейросети о компании
Ответы ассистентов меняются без предупреждения, а проверка «по случаю» пропускает ошибки. Как собрать набор вопросов, выбрать ассистентов, вести таблицу и как часто делать нейропрозвон.
Сезонка: как учитывать сезонные колебания отзывов
В пик спроса отзывов больше и жалоб на очереди тоже, в межсезонье карточка «стареет». Как увидеть сезонный рисунок в данных, не принять его за проблему и…
Нишевая норма рейтинга: как оценить свой рейтинг относительно конкурентов
Рейтинг 4,5 в одной категории — хороший результат, в другой — повод насторожиться. Как посчитать среднюю оценку конкурентов, читать своё положение относительно неё и не гнаться…
Дуэльный запрос: как нейросети сравнивают компанию с конкурентами
Вопрос «N или M — что лучше» задают, когда выбор почти сделан, и ответ ассистента часто решает дело. Как собрать дуэльные запросы, проверить ответы и дать…
Крайностный перекос: почему отзывы не отражают типичный опыт клиентов
Пишут в основном очень довольные и очень недовольные, а средний клиент молчит. Как распознать J-образное распределение оценок у себя и почему регулярная просьба об отзыве его…
Фактовая сходимость: аудит согласованности данных о компании
Если адрес, часы и услуги в разных источниках расходятся, нейросеть выбирает версию наугад. Как за два часа построить матрицу «факт — источник», посчитать сходимость и исправить…
Полузвёздный порог: как округление рейтинга влияет на выбор клиентов
Клиент видит не точное среднее, а округлённое значение. Разбираем, где проходит граница округления, сколько оценок нужно до следующей ступени и почему важно не сползти вниз.
Ответный дивиденд: как измерить пользу ответов на отзывы
Ответы на отзывы не меняют старые оценки, но меняют поведение следующих авторов и читателей. Как посчитать этот отложенный эффект за квартал и почему шаблоны его не…
Брендовая выдача и мнение клиента: как первая страница поиска формирует выбор
Порядок результатов в поиске сдвигает мнение людей, которые ещё не определились, и они этого не замечают. Как провести аудит первой десятки по запросу с названием компании.
Местный бизнес в нейросетях: проверка локального разрыва источников
ИИ-поиск и обычные карты по местным запросам опираются на разные источники. Как проверить 15 локальных вопросов, найти площадки, которых не хватает, и закрыть разрыв.
Термины раздела
192 термина из глоссария
