ChatGPT ile yorumlardaki kalıpları keşfedin Yorumları kazıyın, sonra da bırakın Yapay zekânız hepsini okudu

Yapay zekânızı gerçek yorum verileriyle besleyin

Tek bir Google yorumu bir anekdottur. Bir düzine rakip firmanın iki yüz yorumu ise bir veri kümesidir ve veri kümelerinin kalıpları vardır: tekrar tekrar ortaya çıkan şikayet, müşterilerin sürekli övdüğü özellik, piyasadaki kimsenin doldurmadığı boşluk. Yorumlar gerçek satın alma davranışını yönlendirir yerel tüketici araştırması Bu durum, insanların büyük çoğunluğunun bir işletme seçmeden önce bu yorumları okuduğunu gösteriyor. Sorun şu ki, hiçbir insan iki yüz yorumu okuyup da bunları sayabilecek kadar iyi hatırlayamaz.

Büyük dil modelleri tam olarak bunu yapar Yapay zekânızı verilerle besleyin Yaklaşım basit. Modele temiz bir yorum dosyası veriyorsunuz, belirli bir soru soruyorsunuz ve model size yapıyı geri döndürüyor. Eskiden zor olan tek kısım, yorumları Google Haritalar'dan modelin okuyabileceği bir formatta almaktı. Vonsel uzantısının kaldırdığı kısım işte bu..

Capture bir tarayıcı görevidir. Google Haritalar'ı açın, aramanızı yapın ve uzantı her işletmeyi puanı, yorum sayısı ve yorum metninin tamamıyla birlikte çeker. Ardından dışa aktarırsınız. Buradan itibaren yorumlar bir elektronik tabloda veya JSON dosyasında yer alır ve kullanıma hazırdır duygu analizi veya tercih ettiğiniz yapay zeka ile tema kümeleme.

Google Haritalar'dan dört adımda desen raporuna

Tüm süreç dakikalar sürer, bir öğleden sonrayı değil. İşte pratik sıra, ister bir restoranı ister bir şehirdeki yüz diş hekimini değerlendiriyor olun, aynı sıra.

Yorumlar düzensiz, serbest metin halinde olduğundan format önemlidir. Hızlı ve tek seferlik yüklemeler için CSV uygundur. Üzerinde kod yazmak istediğiniz her şey için JSON, yorumları her işletmenin altında iç içe yerleştirir; bu nedenle kod için daha iyi bir veri akışıdır. Bu iki uç nokta arasındaki dengeyi daha sonra ele alacağız Yapay zeka analizi için JSON ve CSV karşılaştırması..

Özetle: tek işletme, tek yükleme

Başla ChatGPT Yanıtı önümüzdeki otuz saniye içinde almak istediğinizde, dışa aktarılan CSV dosyasını sohbete sürükleyin ve modele tam olarak hangi şekli geri istediğinizi belirten bir komut yapıştırın. Belirsiz komutlar belirsiz özetler verir, bu nedenle sayım konusunda spesifik olun.

İşe yarayan bir komut istemi: "İşte bir işletmeye ait yorumlar. Her şikayeti temalar halinde gruplandırın. Her tema için sayısını, yorumlarda görünme yüzdesini ve iki adet birebir alıntıyı verin. Ardından müşterilerin en çok övdüğü üç şeyi listeleyin. Son olarak da karşılanmamış en büyük ihtiyacı belirtin."

ChatGPT dosyayı okur ve üzerinde işlem yapabileceğiniz bir tablo döndürür. Değer özet değil, sıralamadır. "Yavaş hizmet" yorumların %40'ında, "kaba personel" ise %6'sında yer alıyorsa, hangi açıdan yaklaşmanız gerektiğini bilirsiniz. Bu doğrudan şunlarla eşleşir müşteri sorunlarını tespit etmek, Bu da, gerçekten de hedef kitleye ulaşan bir soğuk e-postanın ham maddesidir.

Henüz yorum toplamadıysanız, yorum toplama kılavuzumuza göz atabilirsiniz Google yorumlarını nasıl kazıyabilirim Bu eklenti, baştan sona tüm özellikleriyle size rehberlik eder. Ayrıca, daha önce kaydettiğiniz işletmelere yorumlar ekleyebilir, böylece eski bir liste baştan başlamaya gerek kalmadan yeni bir yapay zeka akışı haline gelir.

Ölçeklendirilmiş okuma: bir kerede koca bir pazar

Tek bir yükleme işlemi, elli JSON dosyasına ulaştığınızda ölçeklendirmeyi durdurur. İşte bu noktada devreye giriyor Claude Kodu Yerini hak ediyor. Terminalinizde çalışır, dışa aktarılan dosyaların klasörünü okur ve hiçbir şeyi yeniden yapıştırmanıza gerek kalmadan aynı analizi her işletme için tekrarlar.

Komutu ilgili dizine yönlendirin ve işi açıklayın: "/reviews klasöründeki tüm JSON dosyalarını okuyun. Her işletme için en çok şikayet edilen üç yorumu ve en çok övgü alan üç yorumu çıkarın. Ardından tüm işletmelerde bu verileri toplayın ve şehir genelinde en çok işletmede görünen şikayetleri sıralayarak market-patterns.md dosyasını oluşturun." Claude Code dosyaları açar, işler ve raporu diske yazar.

Sonuç, tek bir profil değil, bir pazar haritasıdır. Hangi sorun noktasının kategori genelinde sistemik olduğunu ve hangisinin tek bir kötü işletmeciye özgü olduğunu öğrenirsiniz. Bu, "bu diş hekiminde bekleme süreleri uzun" ile "bu şehirdeki diş hekimleri için en büyük şikayet uzun bekleme süreleri" arasındaki farktır ve ikinci bilgi çok daha değerlidir. Bakınız Claude Code ile potansiyel müşterileri analiz edin kurulum için.

Eğer kullandığınız teknoloji yığını Codex ve diğer kodlama ajanları ise aynı deseni izler; inceleme verileri uyumluluk nedenleriyle makinenizden dışarı çıkarılamıyorsa, Llama veya Mistral varyantı gibi yerel bir model de işe yarar. Dosya formatı değişmez. Bir kez yakalayın, uygun olan motoru besleyin.

İnceleme kalıpları için ChatGPT ve Claude Code karşılaştırması

Desenler girdi, eylem ise hedeftir

Markdown formatındaki bir rapor faydalı olsa da, yine de üzerinde çalışmanız gereken bir belgedir. Bunu yapmanın asıl nedeni bir şey satmaktır: bir web sitesi, bir SEO danışmanlığı, itibar düzeltme, yorumlarda sürekli belirtilen şikayeti tam olarak çözen bir ürün. Son aşama ise bu kalıbı iletişime dönüştürmektir.

Vonsel kontrol paneli işte bunun için var. Eklenti ona veri sağlıyor ve kontrol paneli her işletmeyi bir arada tutuyor eşlenmiş CRM İncelemeleri zaten analiz edilmiş halde sunan İnceleme Zekası, sorunlu noktaları ortaya çıkarırken, E-posta Zekası ise müşterilerinin şikayet ettiği belirli konuya atıfta bulunan, işletmeye özel bir mesaj taslağı oluşturuyor. Ham incelemelerden kişiselleştirilmiş bir e-postaya, araçtan ayrılmadan ulaşabiliyorsunuz.

İşte bir veri kazıyıcı ile bir sistem arasındaki fark budur. Herkes yorumları bir CSV dosyasına aktarabilir. Değer ise şudur bağlamlandırılmış veritabanı Her bir potansiyel müşteri, onu arama nedenini de beraberinde getiriyor. ChatGPT ve Claude Code, bu kalıpları keşfetmenizi sağlıyor. Kontrol paneli ise bunları gelire dönüştürmenizi sağlıyor.