Люди привыкли доверять мнениям других пользователей в интернете, даже если они весьма субъективные. Чтобы сформировать мнение о каком-либо факте или явлении, человек изучает отзывы, рейтинги компаний или смотрит обзоры популярных блогеров. Но любые негативные комментарии можно «нейтрализовать» с помощью ИИ-алгоритмов и права на забвение. О том, как нейросети выявляют негатив в сети и как именно с ним можно работать, рассказала Ольга Соколова, партнер агентства по управлению репутацией и аналитике социальных медиа Digital Guru.
Как системы находят, что про вас пишут
В интернете часто оставляют негативные отзывы или комментарии: всегда есть те, кому что-то не понравилось. Для тех, кто ведет свое дело, важно выявлять неблагоприятные мнения.
Сегодня существует несколько подходов для поиска негатива в сети:
- Отслеживание отзывов в соцсетях. Если человеку не понравилась услуга, то он, скорее всего, захочет связаться по этому поводу с компанией. По данным исследования Sprout, Empower & Elevate, шесть из десяти потребителей обращаются к брендам в социальных сетях, потому что у них уже есть хороший опыт взаимодействия.
- Работа с поисковой выдачей. С этим инструментом нужно уметь правильно работать, тщательно подбирая ключевые слова. С этим, например, справится Google Ads — система с ИИ работает со всеми запросами в поисковике и на основе этих данных выдает статистику самых популярных слов и фраз, связанных с тем или иным брендом, человеком или организацией. После этого нужно составить список ключевых слов, ввести их в разные поисковые системы и оттуда уже выделить форумы, маркетплейсы и другие сайты с рецензиями, в том числе негативными. Процесс может занять много времени, и, чтобы точно ничего не упустить, следует воспользоваться автоматизированными системами мониторинга. Один из таких сервисов — Google Alerts. Система присылает уведомления по изменениям в поисковой выдаче. Такой подход удобен как для пользователей, так и для компаний, которым, в свою очередь, нужно сохранять высокий рейтинг. Согласно данным американской исследовательской компании FeedVisor, пользователи чаще всего выбирают продавцов на Amazon, у которых более 90% положительных рецензий. Это важно, потому что пользователь формирует свое представление о бренде на основе отзывов и рекомендаций других людей.
Как в интернете борются с негативом
Люди на 16% чаще выбирают тот канал общения, который компания не считает основным для поддержки клиентов. Этот разрыв между тем, что ожидают потребители, и тем, что предлагает бизнес, необходимо устранить.
Согласно опросу ReviewTrackers, 53% потребителей ожидают, что бренды ответят на их отзывы. При этом реакции на комментарии могут быть разными: они бывают нейтральные, положительные, отрицательные или даже клевещущие. Любое взаимодействие индивидуально, но существуют и общие рекомендации. Например, если отзыв плохой или нейтральный, нужно для начала выяснить причины низкого качества оказания услуг.
Иногда бывает, что решить мирным путем проблему накопления негативных отзывов не получается. Это означает, что необходимо использовать стратегию управления репутацией в поисковых системах (SERM). Это набор действий, которые перемещают отрицательные отзывы или сообщения из первой поисковой выдачи и заменяют их на положительную информацию. Например, если Google выбирает отрицательный отзыв в ответ на запрос, необходимо оптимизировать и предложить поисковой системе лучшую статью или обзор для того же ключевого слова, чтобы эта информация заменила ту, которую нужно «скрыть».
Помимо SERM, есть и другие методы работы с негативом. Системы управления отзывами — еще один способ отслеживать, перенаправлять и отвечать на отзыв, когда они загружаются на несколько сайтов и форумов. Такой тип борьбы с негативом дает возможность регулярно публиковать положительные отзывы на различных онлайн-платформах, перенаправляя отрицательные представителю службы поддержки.
Программное обеспечение для управления обратной связью — это система процессов, которая позволяет предприятиям и некоммерческим организациям централизованно управлять и проводить опросы, обеспечивая распространение информации. В идеале представляет собой веб-инструмент или портал, предназначенный для сбора, распространения и анализа данных обратной связи, чтобы их можно было превратить в стратегические решения для будущих разработок. В дополнение к этому ПО также позволяет предоставлять роли и полномочия пользователям различного уровня.
Еще один способ борьбы с негативом — мотивировать пользователей оставлять положительные комментарии. Например, предлагать скидку на товары или проводить СМС-анкетирование с просьбой оценить услугу. Поощрение пользователей может быть мотивирующим фактором, поскольку часто даже самым довольным людям требуется небольшой толчок, чтобы оставить отзыв. В таких случаях следует строго избегать любого давления с целью получения оценки, иначе можно подорвать доверие потенциальных покупателей.
Как предсказать, что именно не понравится пользователям
Для реализации идеи нужно наладить обратную связь: это может быть отдельный сайт или, например, бот в Telegram. В McDonald’s нашли интересное решение: каждый посетитель ресторана получает на чеке уникальный код, который можно ввести на специальном сайте для отправки отзыва. Все комментарии отправляются на сервер компании, где проходят первичную обработку и в конечном итоге оказываются в системе хранения рецензий.
Еще одна часть работы по предвосхищению негативных отзывов — высокая скорость реагирования. Человек после публикации неблагоприятного комментария рассчитывает как можно быстрее получить обратную связь, поэтому важно оперативно реагировать.
Для этого можно использовать, например, Telegram-бота. По сути, боты — это особые учетные записи, для которых не требуется дополнительный номер телефона. Сообщения, команды и запросы, отправленные пользователями, передаются программному обеспечению, работающему на стороне клиентского приложения. Далее промежуточный сервер Telegram обрабатывает все шифрование и связь с API, пока пользователь общается с ботом через простой HTTPS-интерфейс, который предлагает упрощенную версию Telegram API.
Как работать с уже существующим негативом
SERM — это система управления репутацией в поисковой выдаче. Перед началом внедрения SERM в рабочий процесс необходимо провести небольшое исследование. Специалисту по SEO нужно собрать семантическое ядро (слова и фразы, описывающие бренд, продукты или услуги — «Хайтек») для поисковых запросов. Например, фраза «Веб-дизайн» будет высокочастотной, «Компания веб-дизайна» — средней частотой, а «Лучшая компания веб-дизайна в Москве» — низкочастотной. Чем популярнее слово или фраза, тем с большей конкуренцией сталкивается компания. Затем ссылки в результатах поиска анализируются по показателям качества сайта и группируются по типам контента и источникам для выявления наиболее часто встречающихся негативных ссылок.
Для работы с существующим негативом нужно вовремя выявить его с помощью мониторинга поисковой выдачи. Например, в социальных сетях отслеживать отзывы помогает Youscan.io или Brand Analytics. Автоматизированные системы следят за каждым упоминанием бренда в сети, поэтому важно реагировать на них: благодарить пользователей за отзыв или делать всё возможное для изменения отрицательной рецензии на положительную. Если человек оставил клевещущий комментарий — можно привлечь его к ответственности в суде или попытаться разобраться самостоятельно.
Например, Yandex поддерживает бренды и при запросе может удалить из поисковой выдачи устаревшую или недостоверную информацию по «праву на забвение».
Гораздо более быстрый и менее затратный метод — накрутка положительных отзывов, но и у такого метода есть свои минусы. При злоупотреблении этой опцией пользователь легко заподозрит что-то неладное и отправит жалобу. Выявление фальшивых отзывов — это то, что самообучающийся ИИ очень хорошо умеет делать. Такие системы используют методы языковой обработки для обнаружения необычных шаблонов текста, стиля письма и форматирования. Например, исследователи из Чикагского университета в 2017 году разработали систему машинного обучения, которая представляла собой глубокую нейронную сеть и полагалась на набор данных из 3 млн реальных отзывов о ресторанах на Yelp.
Как взаимосвязаны репутация в офлайне и онлайне
Почти у 91% взрослых людей мобильный телефон находится под рукой 24 часа в сутки, семь дней в неделю, а 88% потребителей говорят, что доверяют онлайн-отзывам не меньше, чем личным рекомендациям. Компаниям в таких условиях уже трудно полагаться только на межличностный способ.
В эпоху цифровых технологий онлайн-репутация крепко связана с офлайном. Из-за этого изменения в поведении потребителей руководству и владельцам компаний необходимо убедиться, что их присутствие в интернете ощутимо. Проверить это можно, по ключевым словам. Например, Wordstat позволяет посмотреть статистику в поисковиках. Система анализирует все запросы пользователей, и собирает о них информацию.
Омниканальная коммуникация — это наиболее эффективная стратегия беспроблемных продаж и обслуживания. Стратегия имеет важное значение, поскольку более 90% потребителей используют несколько источников информации при принятии решения о покупке.
Многие контакт-центры хотят повысить эффективность и улучшить качество обслуживания, поэтому обращаются к использованию ИИ и ботов. Применение технологий ИИ, машинного обучения и обработки естественного языка, помогает компаниям сократить время, необходимое для решения возникающих проблем.
Кроме того, омниканальный подход включает сбор и обмен данными между различными онлайн-платформами и каналами продаж. Эффект от этой практики настолько значителен, что более 75% потребителей теперь ожидают постоянного взаимодействия по всем каналам и платформам.
Читайте также:
Создана первая точная карта мира. Что не так со всеми остальными?