評論洞察平台 · 跨行業
我們讀完跨 8 國、49 萬則 Google 評論,把它拆解成你可以做決策的管理資訊——五個維度看見真實體質、領先訊號比星等早半年、AI 用公關策略擬回覆。
為什麼評論值錢
訂購前的 90 秒
每位客人在按下「預約 / 下單」前,都會滑到 Google 評論看星等、看負評。這 90 秒,決定他選你,還是選隔壁那間。
客人要的不是精美少數
跨國實證(越南、斯里蘭卡、9 國 10,611 則):評論的「數量」「真實性」「評分穩定度」顯著影響選擇;少數幾篇超長超精美——不顯著。
我們的護城河
月評論量崩塌,比 Google 星等下跌早 6 個月以上反映(領先訊號,171 間驗證)。等你看到星等掉,人潮已經走了半年。
與其經營少數精緻評論,不如穩定累積大量真實評論——這正是系統化做得到、而人工做不到的事。
研究來源:Cornell University(Chris Anderson)、跨國訂房實證研究;領先訊號為 h-ok 自家 49 萬則分析。各行業換算基準不同,詳見下方行業別。
我們做什麼
每則評論拆成五個維度,雷達圖 + 高頻關鍵字地圖,直接指出正在擴散的痛點——在它變成公關危機之前。
飯店:客房 / 餐點 / 硬體 / 服務 / 性價比
醫美:諮詢 / 效率 / 態度 / 設備隱私 / 價格透明
你和同區主要競爭對手的五維對比 + 月星等趨勢。你的優勢在哪、弱勢在哪,一眼——還有多少定價空間,數字說話。
進階方案 · 飯店 / 醫美適用
不是套話。先診斷評論(期待落差 / 事實澄清 / 天然限制),再用對應的公關策略擬草稿——你改完、複製、自己貼上 Google。
系統不會替你回覆任何一則。
五維分析
本店 vs 同區同業(示意)
五維度月趨勢 ⓘ5 個維度各自的月平均分變化,找出哪個面向在改善或惡化。
真實飯店案例 · 13 個月五維變化 · 點維度切換、按「動態 ▶」看演進
行業別
五個維度、回覆語氣、用詞,都是為每個行業獨立打造——不是把飯店的做法換個標籤。
訂房前的 90 秒決定選你還是隔壁。 Cornell 實證:評分 +1 星 → 房價 +11.2%(同入住率)。我們看的是客房 / 餐點 / 硬體 / 服務 / 性價比。
療程前客人爬評論比你想得久。我們看諮詢品質 / 服務效率 / 人員態度 / 設備隱私 / 價格透明——把「不敢說的疑慮」變成可處理的訊號。
產後媽咪的評論,字字是信任。把照護、餐點、環境、性價比等回饋,變成可處理的訊號。
回客與口碑決定檔期。施工品質、服務態度、價格透明、交車準時,看見客人願不願再來。
導入之後
簽約 → 15 天。你不用開 Google 權限、不用接 API、不用給後台——評論是公開資料,我們自己抓。你只需確認店家資訊、看一次示範對齊用語。
負評自動立案、專人審核,不漏任何該處理的。每則回覆草稿由你確認才走下一步。每則評論都有對應的 Google 連結,點下去就到回覆頁。
系統只做三件事:擬草稿、給你公關策略、給你該則評論的連結。送出那一刻永遠是你在 Google 上自己按的——它只有建議權,沒有發出權。AI 講錯事實的草稿會被攔下,到不了你手上。
導入流程、責任歸屬、AI 回覆的 6 種公關策略拆解——留 email 看 demo 與完整說明。
看 demo
demo 用真實飯店資料,完整展示五維分析、同業對比、AI 策略回覆。留 email 驗證後即可觀看——不用綁約、不用開任何權限。