ตัวรีวิวเอง
แต่ละรีวิวจะกลับมาเป็นเรกคอร์ดของตัวเอง: ข้อความ ดาว วันที่ ชื่อสาธารณะของผู้รีวิวและจำนวนรีวิว รูปภาพใด ๆ และลิงก์กลับไปยังรีวิวนั้น
API ของ Google มอบรีวิวให้คุณห้ารีวิว AllyHub เก็บทุกสิ่งที่หน้าเว็บแสดง: รีวิวแต่ละรายการและคำตอบใต้รีวิว สำหรับทุกสาขาที่คุณระบุ
ค่าเฉลี่ยดาวคือตัวเลขที่ธุรกิจได้รับเมื่อสองปีก่อน AllyHub เก็บรีวิวที่อยู่เบื้องหลังมัน — แต่ละรีวิวพร้อมคำตอบ เกินกว่าหยิบมือที่ API จะมอบให้ ตัดมาเฉพาะส่วนที่คุณต้องการ ครอบคลุมทุกสาขาที่คุณระบุ ในรูปแบบใดก็ตามที่คุณใช้งาน
แต่ละรีวิวจะกลับมาเป็นเรกคอร์ดของตัวเอง: ข้อความ ดาว วันที่ ชื่อสาธารณะของผู้รีวิวและจำนวนรีวิว รูปภาพใด ๆ และลิงก์กลับไปยังรีวิวนั้น
ในกรณีที่ธุรกิจตอบกลับ คำตอบจะมาพร้อมกับรีวิว — ทั้งถ้อยคำและวันที่ — ดังนั้นข้อร้องเรียนที่ไม่ได้รับคำตอบกับข้อร้องเรียนที่จัดการได้ดีจะไม่ดูเหมือนดาวหนึ่งดวงเดียวกันอีกต่อไป
Places API ของ Google หยุดที่ห้ารีวิวต่อธุรกิจ AllyHub อ่านหน้าต่างรีวิวเหมือนที่คุณทำ — เลื่อนไปเรื่อย ๆ จนกว่าสถานที่นั้นจะไม่แสดงรีวิวเพิ่ม — เพื่อให้ตัวอย่างมีค่าพอที่จะหาค่าเฉลี่ย
ขอเฉพาะรีวิวหนึ่งและสองดาว หรือรีวิวตั้งแต่วันที่ที่กำหนด หรือรีวิวที่พูดถึงที่จอดรถ — ตัวกรองจะถูกใช้ขณะเก็บข้อมูล ไฟล์จึงเปิดมาที่ชุดย่อยนั้น
ป้อนทั้งเครือให้มัน — รายการลิงก์ Maps หรือแค่ชื่อธุรกิจกับชื่อเมือง — และแต่ละแถวจะมีสถานที่ที่ข้อมูลนั้นมาจาก การเปรียบเทียบสาขาต่อสาขาจึงเป็นแค่การจัดเรียง
ข้อมูลสามารถลงใน Google Sheet หรือดาวน์โหลดเป็น CSV, JSON หรือ Excel หรือข้ามไฟล์ไปเลย: อยู่ในรอบการทำงานนั้นและให้ AllyHub จัดกลุ่มสิ่งที่เกิดซ้ำและนับสิ่งที่ไม่ได้รับคำตอบ
จากลิงก์ Maps สู่ไฟล์รีวิวที่แนบคำตอบมาด้วย — สามขั้นตอน ไม่ต้องใช้ API key
วาง URL ของ Maps หนึ่งอัน รายการของ URL เหล่านั้น หรือชื่อธุรกิจกับเมืองของมัน ระบุสิ่งที่คุณต้องการจำกัดให้แคบลง — ช่วงดาว วันที่ คำที่ต้องตรงกัน
มันเลื่อนดูรีวิวของแต่ละสถานที่และบันทึกข้อความ คะแนน วันที่ ชื่อผู้รีวิวและจำนวนรีวิว รูปภาพ ลิงก์รีวิว และคำตอบของเจ้าของในกรณีที่มี
นำไฟล์ไปใช้ หรือขอธีมต่าง ๆ และรีวิวที่ไม่ได้รับคำตอบ เก็ปรอบการทำงานไว้เป็น Playbook เพื่อให้การตรวจสอบรายไตรมาสเป็นการรันซ้ำ ไม่ใช่การสร้างใหม่
API ของ Google ให้รีวิวห้ารีวิว เครื่องมือดึงข้อมูลส่วนใหญ่ผ่านจุดนั้นได้แล้วก็หยุดแค่ที่ข้อความ
รีวิวหนึ่งดาวที่ไม่ได้รับคำตอบมาแปดเดือนกับรีวิวหนึ่งดาวที่ผู้จัดการแก้ไขภายในวันอังคารได้คะแนนเท่ากันแต่มีความหมายตรงกันข้าม การส่งออกที่ตัดคำตอบทิ้งคือการโยนครึ่งที่คุณลงมือทำได้ และครึ่งที่ลูกค้าที่กำลังพิจารณาอ่านก่อนตัดสินใจไปทิ้ง

รีวิวห้ารีวิวไม่ใช่ตัวอย่าง แต่เป็นเกร็ดเรื่องเล่า และ API อย่างเป็นทางการก็ไม่ได้ให้มากกว่านั้นนับตั้งแต่ที่นักพัฒนาเริ่มขอในปี 2015 การอ่านหน้าเว็บแทนคือความแตกต่างระหว่างคะแนนที่คุณปกป้องได้ในที่ประชุมกับคะแนนที่คุณอ้างแบบยักไหล่

เครื่องมืออื่นสัญญาว่าจะจับรีวิวที่จัดฉากได้ แต่จากภายนอก Google คุณยืนยันไม่ได้ว่าใครมาใช้บริการจริง และการติดป้ายอย่างมั่นใจบนลูกค้าจริงก็แย่กว่าไม่ติดป้ายเลย AllyHub ให้สิ่งที่มองเห็นได้: จำนวนรีวิวของบัญชีนั้น เวลาที่รีวิวกลุ่มหนึ่งเข้ามา และมีใครตอบกลับหรือไม่ การตัดสินใจยังเป็นของคุณ

งานด้านชื่อเสียงคือคิวรีเดิมทุกไตรมาส — เป็นงานที่ควรเลิกเสียเวลาตั้งค่าไปเลย เมื่อเก็บไว้เป็น Playbook การดึงครั้งต่อไปก็แค่พูดประโยคเดียว และเพราะ AllyHub ไม่เริ่มจากศูนย์อีกต่อไป ไตรมาสที่ห้าจึงใช้ความสนใจของคุณน้อยกว่าไตรมาสแรก

ผู้ประกอบการที่มีมากกว่าหนึ่งสาขา หัวหน้าฝ่ายปฏิบัติการและประสบการณ์ลูกค้า เอเจนซีด้านชื่อเสียง และนักวิจัยที่อ่านคุณภาพบริการจากคำพูดของลูกค้าเอง
คุณมีสี่สิบสาขาแต่มีตัวเลขรวมเพียงตัวเดียว สาขาที่เริ่มแย่จึงปรากฏเป็นแค่การปัดเศษในค่าเฉลี่ยระดับภูมิภาค ช้ากว่าความจริงประมาณสองเดือน ดึงรีวิวทุกสาขาในรอบเดียวแล้วค่าที่ผิดปกติจะกลายเป็นแถวข้อมูลแทนที่จะเป็นแค่ความสงสัย พร้อมประโยคที่อธิบายมันอยู่ข้าง ๆ
คะแนนบอกว่า 4.2 และสิ่งที่ต้องแก้ไขอาจเป็นอะไรก็ได้ — คิวตอนเที่ยง พนักงานคนหนึ่ง เครื่องรูดบัตรที่เสียซ้ำ ๆ มันอยู่ในข้อความ ไม่เคยอยู่ในตัวเลข อ่านข้อความจำนวนมากแล้วสิ่งเฉพาะเจาะจงเดิม ๆ จะโผล่ขึ้นมาสิบเอ็ดครั้ง ซึ่งเป็นสิ่งที่การเปลี่ยนตารางกะหรือใบสั่งซ่อมต้องการจริง ๆ
ลูกค้าถามว่าการตอบรีวิวคุ้มค่ากับความพยายามหรือไม่ และคุณมีแต่ปรัชญาไม่ใช่ตัวเลข ดึงรีวิวพร้อมคำตอบของทั้งลูกค้าและคู่แข่ง แล้วคุณจะแสดงได้ว่าสัดส่วนเท่าไรที่ได้รับการตอบ ตอบเร็วแค่ไหน และรีวิวที่ตอบแล้วอ่านเทียบกับที่ถูกละเลยเป็นอย่างไร
งานด้านคุณภาพบริการต้องการสิ่งที่ลูกค้าพูดจริง ๆ และค่าเฉลี่ยดาวก็ไม่ใช่หลักฐานของอะไรที่เฉพาะเจาะจง นำรีวิวของกลุ่มคู่แข่งพร้อมวันที่และคะแนนที่แนบมาด้วย แล้ววลีที่ลูกค้าพูดซ้ำจะนับได้ แทนที่จะถูกยกมาอ้างแบบสุ่ม
สำรวจเครื่องมือที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพิ่มเติมครอบคลุมการวิจัย เนื้อหา และข้อมูล

ดึงข้อมูลรายชื่อธุรกิจ รีวิว และข้อมูลติดต่อจาก Google Maps ในวงกว้าง AllyHub จัดโครงสร้างข้อมูลท้องถิ่นสำหรับการสร้างลีดและการวิจัยคู่แข่ง ลองใช้ฟรี

ดึงรีวิวสินค้า Amazon ในวงกว้าง AllyHub ดึงคะแนนและข้อความรีวิวจาก ASIN ใดก็ได้ เพื่อการวิจัยคู่แข่งและการวิเคราะห์ความรู้สึก ลองใช้ฟรี

การวิเคราะห์ความรู้สึกบน YouTube ของ AllyHub เปลี่ยนความคิดเห็นให้เป็นชีพจรที่วัดได้ — บวก ลบ เป็นกลาง และปัจจัยขับเคลื่อนเบื้องหลังการเปลี่ยนอารมณ์แต่ละครั้ง ลองใช้ฟรี
สิ่งที่ผู้คนถามก่อนดึงรีวิว Google Maps — ได้ข้อมูลกลับมาเท่าไร หนึ่งแถวมีอะไรบ้าง และคำตอบเพิ่มอะไรเข้ามา
มันเก็บรีวิวบนหน้าประกาศธุรกิจใน Google Maps — ข้อความ คะแนน วันที่ และคำตอบด้านล่าง — แล้วคืนกลับมาเป็นตารางที่คุณจัดเรียงได้ แทนที่จะเป็นหน้าต่างที่คุณต้องเลื่อนไปเรื่อย ๆ AllyHub รับลิงก์ Maps หรือชื่อธุรกิจในภาษาธรรมชาติ ทำงานครอบคลุมทุกสาขาในครั้งเดียว และจัดกลุ่มสิ่งที่เกิดซ้ำได้ในรอบการทำงานเดียวกัน
ใช่ — รีวิวของหนึ่งสถานที่พร้อมฟิลด์มาตรฐานอยู่ในแผนฟรี ทั้งเครือในงานเดียว การดึงที่ลึกกว่า การรันซ้ำตามกำหนดเวลา และขั้นตอนการจัดกลุ่มและนับ เป็นสิ่งที่แผนแบบเสียเงินครอบคลุม
ได้ — เพดานนั้นเป็นของ Places API ไม่ใช่ของหน้าเว็บ AllyHub อ่านข้อมูลจากหน้าประกาศเองและเลื่อนไปเรื่อย ๆ จนกว่าสถานที่นั้นจะไม่แสดงรีวิวเพิ่ม คุณจึงหาค่าเฉลี่ยจากสิ่งที่ธุรกิจสะสมมาจริง ชื่อผู้รีวิวเป็นข้อมูลส่วนบุคคลภายใต้กฎความเป็นส่วนตัวหลายฉบับ การจัดเก็บและระยะเวลาเก็บรักษาจึงเป็นการตัดสินใจของคุณ
ได้ — ระบุระดับดาว ช่วงวันที่ หรือคำอย่าง “รอ” หรือ “ที่จอดรถ” ตอนเริ่ม แล้ว AllyHub จะเก็บเฉพาะรีวิวเหล่านั้น เป็นวิธีที่เร็วที่สุดในการสร้างไฟล์ข้อร้องเรียนสำหรับสาขาหนึ่งโดยไม่ต้องอ่านผ่านคนสี่ร้อยคนที่บอกว่ากาแฟอร่อย
ได้ ให้รายการลิงก์ Maps แก่มัน หรือแค่แบรนด์กับชื่อเมือง แล้วทุกสาขาจะรันในงานเดียวกันโดยมีที่อยู่ในทุกแถว — คุณจึงจัดอันดับสาขาตามค่าเฉลี่ยดาว ตามปริมาณข้อร้องเรียน หรือตามจำนวนที่ไม่ได้รับคำตอบได้
ส่วนขยายทำงานในเบราว์เซอร์ของคุณ ทีละสถานที่ และหยุดแค่ CSV AllyHub รับทั้งเครือในงานเดียว เก็บคำตอบไว้คู่กัน จัดกลุ่มสิ่งที่เกิดซ้ำ เก็บการตั้งค่าเป็น Playbook และสั่งสมคุณค่ากับทุกงาน — การดึงข้อมูลชื่อเสียงรายไตรมาสจึงเลิกเป็นโปรเจกต์ที่ต้องมีคนจำวิธีทำได้