Sur Google, tu peux rechercher par mot-clé dans chaque fiche, c'est efficace. Ouvre la fiche, clique sur l'icône de recherche près du menu de tri, et tape un nom ou un mot. Google ne te montre que les avis qui contiennent exactement cette expression, surlignée en gras. Tu peux aussi utiliser des opérateurs simples comme Vin OU Sommelier.
Mais, il y a trois limites. Google correspond strictement au mot que tu as entré, dans la langue de l'avis. Par exemple, un avis français sur ta carte des vins ne sortira pas si tu cherches "vin" en anglais. Les dates sont relatives, donc impossible de savoir quand un mot a commencé à être utilisé. De plus, le résumé thématique de l'IA ignore ta recherche, donc pas possible de combiner les deux.
Reviewflowz résout ces points. Et il propose deux trucs qu'une simple recherche par mot-clé ne peut pas : les tags, qui repèrent un concept plutôt qu'un mot, et l'attribution, qui relie un avis à la bonne personne, même si elle n'est pas mentionnée.
Utiliser le filtre de Google
Va sur ta fiche dans Google Maps et clique sur l'icône de recherche, près du menu de tri.
Google filtre la liste pour garder seulement les avis qui contiennent ton mot-clé, en le mettant bien en évidence dans le texte.
Les opérateurs avancés de Google, comme AND et OR, sont pris en charge. Donc, pour faire apparaître chaque avis mentionnant soit le vin, soit un sommelier, utilise Vin OU Sommelier.
Ce que Google ne peut pas faire
Spécifique à la langue. Google cherche dans le texte original de l'avis, donc si le mot n'est présent que dans la traduction, il ne ressortira pas. Tu peux contourner ça avec "Vin" OU "Wine", mais il faut connaître chaque langue que tes clients utilisent.
Les dates flottantes. "Il y a 3 mois", ce n'est pas une date, donc tu ne peux pas déterminer quand un problème a émergé ou compter les mentions mensuelles. C'est un souci distinct avec son propre article.
Résumé thématique abscent. L'IA de Google sélectionne les sujets fréquents, mais ne les combine pas avec ta recherche par mot-clé, donc tu ne peux pas explorer un sujet en profondeur.
Recherche avec Reviewflowz
Même recherche, mais sur toutes les plateformes à la fois, et chaque avis avec sa date exacte.
Deux mots-clés, 102 avis trouvés, et la répartition par plateforme : 63 sur Tripadvisor, 14 sur Consumer Affairs, 11 sur Smart Customer, 10 sur Better Business Bureau, 4 sur Booking. La recherche sur Google ne concerne qu'une seule fiche à la fois.
La colonne Date montre une date précise, pas "il y a 3 mois", donc tu peux trier les résultats, les compter par mois, ou voir quand un sujet a été abordé pour la première fois. L'exportation transfère le jeu de données filtré directement vers Excel, et exporter des avis vers CSV ou Excel explique les étapes pour toutes les plateformes.
Tags : pour un concept, pas un mot
La recherche par mot-clé trouve le mot exact que tu as tapé. Un tag trouve de quoi parle l'avis.
Tu crées un tag, actives Appliqué par IA, et chaque avis est lu en tenant compte de ce tag. Le tag s'ajoute quand l'avis parle du concept, et non pas uniquement du mot. Par exemple, un tag pour délai d'attente capte "nous avons attendu dehors pendant quarante minutes", ce qu'une recherche par mot-clé ne te ramènerait pas.
Il est indépendant de la langue. L'avis est interprété, non comparé simplement à une chaîne de caractères, donc un avis français sur la carte de vins est reconnu sous vin, sans que tu aies à écrire un mot-clé en français. C'est là que la recherche de Google atteint sa limite.
Ensuite, les tags se comportent comme n'importe quel autre filtre : filtre la liste des avis par tag, trace-le au cours du temps ou décompose-le par note.
Les tags sont disponibles dans Reviewflowz. Active-en un, il s'applique aux nouveaux avis qui arrivent et tu peux l'appliquer à ton historique en un clic. Voilà comment configurer les tags d'avis.
Attribution : quand le nom compte vraiment
Si tu recherches par nom, c'est sûrement pour savoir quels avis concernent une personne de ton équipe. La recherche par mot-clé n'est pas très efficace, elle ne trouve que les avis qui épellent correctement le nom et elle ne fait aucun suivi.
L'attribution fait les choses bien. Chaque avis est évalué par rapport à ta liste d'équipe, avec les surnoms inclus, donc "Alex" correspond à Alessandro. Seuls les matches avec une certitude de plus de 95 % sont retenus, et ce qui est en-dessous est mis en attente pour ta confirmation, donc tu vérifies la machine au lieu de faire le travail toi-même.
Cela capte aussi ce qu'aucune recherche par nom ne peut attraper. Si tes réservations apparaissent depuis un système connecté, un avis de ce client est crédité à l'équipe derrière cette réservation même si l'avis ne mentionne personne.
Ainsi, tu obtiens un comptage continu par personne, plutôt qu'une simple liste de résultats de recherche.
L'attribution transforme "qui reçoit des avis" en une donnée exploitable : un classement par personne ou par équipe et pour n'importe quelle période, sur toutes les plateformes que nous suivons. La configuration complète est décrite dans comment voir quel membre de l'équipe reçoit vos avis.