客户评论真的会影响 AI 能见度吗？尝试制定有助于 AI 搜索的评论策略

评论对 AI 绝对重要，但不仅仅是星级评分那么简单。

AI 如何利用评论：

1. 汇总评分 “[产品] 在 G2 上有 4.5/5 评分，200+ 条评论”

2. 综合反馈 “用户称赞 [产品] 易于使用，但指出高级功能有学习曲线”

3. 场景匹配 “根据评论，[产品] 最适合中型团队”

4. 对比语境 “评论者常将 [产品] 与 [竞品] 对比，更喜欢 [产品] 的 X”

AI 抓取哪些平台：

B2B 软件：

• G2（权重最高）
• Capterra
• TrustRadius
• Gartner Peer Insights
• GetApp

B2C/通用：

• Google 评论
• Trustpilot
• Reddit 讨论
• 行业特定论坛

AI 引用看重什么：

不仅仅是数量。AI 注重：

• 有具体使用场景的详细评论
• 近 12 个月内的新评论
• 提及具体功能的评论
• 有对比内容的评论
• 已验证购买者标识

G2 相关见解：

AI 系统能获取哪些 G2 数据：

• 总评分和评论数
• 分类排名（“[分类] 领导者”）
• 功能评分（单项功能评分）
• 分段满意度评分
• 评论文本摘录
• 对比数据（与特定竞品）

有助于在 AI 中浮现的因素：

1. 分类领导地位 成为 G2 方格“领导者”或“高绩效者”更易被提及。要争取榜单位置，而不仅是评论数量。

2. 功能相关评论 评分具体功能的评论有助于 AI 针对具体查询匹配你。例如“自动化最佳”需要评论明确提及自动化。

3. 细分覆盖 G2 按公司规模分评论。如果企业客户评论强劲，AI 可能在“企业推荐”时优先考虑你，即使整体分数一般。

4. 对比评论 直接将你与竞品对比的评论非常宝贵。用户问“X vs Y?”时，AI 会引用这些内容。

策略：

别只追求评论数量。要让不同类型客户、用不同功能的客户都来评。覆盖面很重要。

别低估 Reddit 对 AI 能见度的影响。

Reddit 重要原因：

• AI 系统高度重视 Reddit 讨论
• 用户体验真实可信
• 问答格式契合 AI 查询
• 社区点赞验证

有效做法：

• 真诚参与相关 subreddit
• 回答关于你所属品类的问题（不只自家产品）
• 用户自然推荐你
• 发布详细体验帖

无效行为：

• 明显自吹自擂
• 品牌账号自我宣传
• 虚假用户证言
• 垃圾信息或重复刷屏

策略：

让满意的客户参与 Reddit 相关讨论。当有人问“你用什么工具做 X？”时，真实用户分享正面体验会非常有影响力。

我们发现 Reddit 被提及的频率和 AI 推荐高度相关。AI 更信任社区验证的体验。

关于评论特征与 AI 引用的数据：

对 100 款产品在评论平台上的分析：

主要见解：

• 超过 200 条后，数量影响不大，质量更重要
• 详细评论比星级评分更关键
• 对比语境极具价值
• 新鲜度信号非常重要

建议：

不要只追求“更多评论”，而要追求“对的评论”：

• 来自不同客户群体
• 详细具体的使用场景
• 持续且新近（不是一次性冲量）
• 包含与竞品对比

B2C 视角：

Google 评论影响 AI：

对本地商家而言，Google 评论至关重要。当有人问 AI“[城市] 最佳披萨店”，AI 常会综合 Google 评论数据。

有效做法：

1. 数量门槛 评论数达 50+ 时，才会稳定出现在 AI 本地推荐中。

2. 关键词出现 评论中提及具体特点（如“无麸质选择”、“户外座位”）有助于匹配具体查询。

3. 商家回复质量 你对评论的回复显示了重视，AI 可能会纳入考量。

4. 带照片的评论 Google 带照片的评论在其系统中排名更高，可能也会影响 AI。

Trustpilot 对电商的作用：

对于线上零售，Trustpilot 被大量引用。AI 在讨论电商品牌时常提及 Trustpilot 评分。

平台因行业而异。 了解你所在品类对应的主要评论网站。

你自己网站上的评论 schema 也很重要。

聚合评论 Schema：

如果你在网站展示评论，要实现 AggregateRating schema：

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

其作用：

• Google 可将其纳入 AI 概览
• 为产品质量创建结构化数据
• 将你的网站与评论指标关联

嵌入第三方评论：

在你的网站展示 G2 徽章、Capterra 评分，并加上合适的标记。这为 AI 提供了额外的评论数据来源。

掌控你的评论叙事：

创建“评论”或“证言”页面，包含：

• 多个平台的汇总评分
• 精选详细引述
• 跳转到完整评论资料的链接

这样 AI 会有更多来源确认你的评论可信度。

这串讨论让我调整了策略。主要收获：

AI 关注点：

• 详细评论 > 大量简短评论
• 新鲜度（持续获取，不是一次性集中）
• 明确提及功能和使用场景
• 有对比竞品的语境
• 平台地位（如 G2 方格排名）

更新后的评论策略：

1. 注重质量而非数量

• 提供带提示的评论模板
• 提问具体而非泛泛地“请留评论”
• 在积极时机请求

2. 平台多元化

• 继续主攻 G2（已有优势）
• 增加 Capterra 活动（补足不同 AI 数据源）
• 鼓励核心用户参与 Reddit

3. 评论内容引导

• 鼓励客户写出他们实际用到的功能
• 鼓励如果有转用经历，提及与竞品对比
• 要求描述具体使用场景和成果

4. 自有站点优化

• 增加 AggregateRating schema
• 创建多平台评论集成页面
• 用标记展示评论数据

核心洞见：

AI 不只是数星星，更会综合评论内容。描述具体体验、功能、对比的评论，对 AI 可见度最有价值。

感谢大家的各平台实操经验分享！