Le recensioni dei clienti influenzano davvero la visibilità nell’AI? Sto cercando di costruire una strategia di recensioni efficace per la ricerca AI

Le recensioni contano eccome per l’AI, ma la questione è più sfumata rispetto alle sole stellette.

Come l’AI usa le recensioni:

1. Valutazioni aggregate “[Prodotto] ha un punteggio di 4.5/5 su G2 con oltre 200 recensioni”

2. Feedback sintetizzato “Gli utenti lodano [Prodotto] per la facilità d’uso ma segnalano una curva di apprendimento per le funzionalità avanzate”

3. Abbinamento ai casi d’uso “In base alle recensioni, [Prodotto] è ideale per team di medie dimensioni”

4. Contesto di confronto “I recensori spesso confrontano [Prodotto] con [Concorrente], preferendo [Prodotto] per X”

Da quali piattaforme attinge l’AI:

Software B2B:

• G2 (più rilevante)
• Capterra
• TrustRadius
• Gartner Peer Insights
• GetApp

B2C/Generale:

• Google Reviews
• Trustpilot
• Discussioni su Reddit
• Forum di settore

Cosa conta per la citazione AI:

Non solo la quantità. L’AI cerca:

• Recensioni dettagliate con casi d’uso specifici
• Recensioni recenti (entro 12 mesi)
• Recensioni che menzionano funzionalità specifiche
• Recensioni che fanno confronti con alternative
• Badge di acquirente verificato

Approfondimenti specifici su G2:

A quali dati di G2 accedono i sistemi AI:

• Valutazione complessiva e numero di recensioni
• Posizionamento nelle categorie (“Leader in [Categoria]”)
• Punteggi delle singole funzionalità
• Soddisfazione suddivisa per segmento
• Estratti di testo dalle recensioni
• Dati di confronto (vs concorrenti specifici)

Cosa aiuta a emergere nell’AI:

1. Leadership di categoria Essere “Leader” o “High Performer” nelle griglie G2 viene segnalato. Punta al posizionamento in griglia, non solo alle recensioni.

2. Recensioni sulle funzionalità Recensioni che valutano funzionalità specifiche aiutano l’AI a collegarti a richieste precise. “Il migliore per l’automazione” richiede recensioni che menzionino l’automazione.

3. Copertura dei segmenti G2 suddivide le recensioni per dimensione aziendale. L’AI può raccomandarti per “enterprise” se le recensioni di quel segmento sono forti, anche se il punteggio complessivo è misto.

4. Recensioni comparative Le recensioni che ti confrontano direttamente con i concorrenti sono preziosissime. L’AI le usa quando qualcuno chiede “X vs Y?”

Strategia:

Non chiedere solo recensioni. Chiedile a clienti di segmenti diversi e che usano funzionalità differenti. La copertura conta.

Non sottovalutare Reddit per la visibilità nell’AI.

Perché Reddit conta:

• I sistemi AI danno molto peso alle discussioni su Reddit
• Esperienze utente autentiche
• Il formato domanda-risposta si adatta alle query AI
• Validazione della community tramite upvote

Cosa funziona:

• Partecipazione genuina nei subreddit rilevanti
• Rispondere a domande sulla tua categoria (non solo sul tuo prodotto)
• Utenti che ti raccomandano organicamente
• Post dettagliati di esperienza

Cosa non funziona:

• Promozione palese
• Account brand che si autopromuovono
• Testimonianze finte
• Spam o menzioni ripetitive

Strategia:

Fai partecipare i clienti soddisfatti alle discussioni Reddit sulla tua categoria. Quando qualcuno chiede “Che strumento usate per X?”, utenti reali che condividono la loro esperienza positiva sono molto persuasivi.

Abbiamo visto che le menzioni su Reddit sono fortemente correlate alle raccomandazioni AI. L’AI si fida delle esperienze validate dalla community.

Dati sulle caratteristiche delle recensioni e citazioni AI:

Analisi su 100 prodotti e varie piattaforme:

Principali spunti:

• Dopo 200 recensioni, conta più la qualità che la quantità
• Le recensioni dettagliate sono più importanti delle stelle
• Il contesto di confronto è molto prezioso
• La recentezza è molto significativa

Raccomandazione:

Invece di “avere più recensioni”, punta a “ottenere le recensioni giuste”:

• Da segmenti di clientela diversi
• Dettagliate con casi d’uso specifici
• Recenti e costanti (non solo una tantum)
• Che includano confronto con alternative

Prospettiva B2C:

Google Reviews e impatto AI:

Per le attività locali, Google Reviews è fondamentale. Quando qualcuno chiede all’AI “miglior pizza a [città]”, l’AI spesso sintetizza i dati di Google.

Cosa ha funzionato per noi:

1. Soglia di volume Servono almeno 50 recensioni per comparire con costanza nelle raccomandazioni AI locali.

2. Presenza di parole chiave Recensioni che menzionano attributi specifici (“opzioni senza glutine”, “posti all’aperto”) aiutano ad abbinare query specifiche.

3. Qualità delle risposte Le risposte che dai alle recensioni mostrano coinvolgimento. L’AI può tenerne conto.

4. Recensioni con foto Le recensioni Google con foto hanno più peso nello stesso ecosistema Google. Potrebbe influire anche sull’AI.

Trustpilot per l’e-commerce:

Per la vendita online, Trustpilot viene molto citato. L’AI spesso menziona i punteggi Trustpilot parlando di brand e-commerce.

La piattaforma varia a seconda del settore. Individua quali siti di recensioni contano per la TUA categoria.

Anche lo schema delle recensioni sul tuo sito è importante.

Aggregate Review Schema:

Se mostri recensioni sul tuo sito, implementa lo schema AggregateRating:

{
  "@type": "Product",
  "aggregateRating": {
    "@type": "AggregateRating",
    "ratingValue": "4.5",
    "reviewCount": "200",
    "bestRating": "5"
  }
}

Perché è utile:

• Google può includerlo nelle AI Overviews
• Crea dati strutturati sulla qualità del prodotto
• Collega il tuo sito alle metriche di recensione

Incorpora recensioni di terze parti:

Mostra badge G2, punteggi Capterra sul sito con il giusto markup. Questo crea un ulteriore punto di contatto dove l’AI può vedere i tuoi dati recensione.

Gestisci tu la narrazione sulle recensioni:

Crea una pagina “Recensioni” o “Testimonianze” che:

• Mostra punteggi aggregati da più piattaforme
• Include citazioni dettagliate selezionate
• Rimanda ai profili recensione completi

Così offri all’AI un’ulteriore fonte che conferma la credibilità delle tue recensioni.

Questa discussione ha cambiato la mia strategia. Principali takeaway:

Cosa conta per l’AI:

• Recensioni dettagliate > quantità di recensioni brevi
• Recentenza (flusso costante, non spinta una tantum)
• Funzionalità e casi d’uso specifici menzionati
• Contesto di confronto con alternative
• Leadership di piattaforma (status G2 Grid)

Strategia recensioni aggiornata:

1. Qualità > quantità

• Fornire template di recensione con suggerimenti
• Fare domande specifiche, non generici “lascia una recensione”
• Chiedere dopo momenti positivi

2. Diversificare le piattaforme

• Continuare il focus su G2 (già forte)
• Aggiungere campagna su Capterra (altre fonti AI)
• Incentivare la partecipazione su Reddit per utenti avanzati

3. Guida sui contenuti delle recensioni

• Chiedere ai clienti di menzionare funzionalità specifiche che usano
• Incoraggiare il contesto di confronto se hanno cambiato da un concorrente
• Richiedere dettagli su caso d’uso e risultati

4. Ottimizzazione sul proprio sito

• Aggiungere schema AggregateRating
• Creare pagina recensioni con widget delle piattaforme
• Mostrare i dati recensione con markup

Insight chiave:

L’AI non conta solo le stelle. Sintetizza ciò che dicono i recensori. Le recensioni che descrivono esperienze, funzionalità e confronti specifici sono le più preziose per la visibilità nell’AI.

Grazie a tutti per gli spunti specifici sulle piattaforme!