Google permet de faire une recherche par mot-clé sur chaque liste, et ça marche bien. Ouvre la liste, clique sur l'icône de recherche à côté du menu de tri et tape un nom ou un mot. Google montre uniquement les avis contenant cette expression exacte, en la mettant en gras. Il prend aussi en compte les opérateurs basiques comme Vin OU Sommelier.

Trois limites à cette recherche. Elle correspond au mot exact que tu écris, et dans la langue d'origine de l'avis, donc un avis en français sur "vin" ne s'affichera pas si tu cherches "wine". Les dates sont affichées de manière relative, tu ne peux donc pas savoir quand un sujet a commencé à être mentionné. Le résumé des sujets de l’IA ignore ta recherche, donc pas possible de les croiser.

Reviewflowz apporte une solution à ces trois problèmes. En plus, il propose deux fonctionnalités inédites : des tags qui identifient un concept et un système d'attribution qui associe un avis à la personne concernée, même lorsqu'aucun nom n'est cité.

Va sur ta liste dans Google Maps et clique sur l'icône de recherche à côté du menu de tri.

Google filtre la liste pour n'inclure que les avis contenant ton mot-clé, qu'il met en gras dans le texte.

Il supporte la plupart des opérateurs avancés de Google, y compris les basiques ET et OU. Ainsi, pour voir tous les avis mentionnant "vin" ou "sommelier", cherche Vin OU Sommelier.

Elle dépend de la langue. Google scanne le texte original de l'avis pour ton mot-clé exact. Si le mot n'apparaît que dans la version traduite, tu ne le trouveras pas dans ta recherche. Tu peux contourner cela avec "Vin" OU "Wine", mais il faut connaître toutes les langues de tes clients et bien tout orthographier.

Les dates sont floues. "Il y a 3 mois" n'est pas précis, donc tu ne peux pas savoir quand un problème a été mentionné pour la première fois ou compter les mentions mensuelles. C'est un problème à part avec son propre article.

Le résumé des sujets passe à côté de ta recherche. L'IA de Google montre les sujets les plus mentionnés, sans les croiser avec ta recherche, empêchant ainsi de creuser un sujet spécifique.

La même recherche mais sur toutes les plateformes en même temps, avec la vraie date pour chaque avis.

Avec deux mots-clés, 102 avis correspondants, et la répartition des plateformes : 63 sur Tripadvisor, 14 sur Consumer Affairs, 11 sur Smart Customer, 10 sur Better Business Bureau, 4 sur Booking. Google se limite toujours à une seule liste.

La colonne "Date" affiche une vraie date, et pas "il y a 3 mois", ce qui te permet de trier, compter par mois, ou voir quand quelque chose a été évoqué pour la première fois. Le téléchargement permet de siphonner directement tes résultats filtrés dans Excel.

Une recherche par mot-clé repère le mot que tu tapes. Un tag détecte le sujet de l'avis.

Tu crées un tag, active l'option Appliqué par l'IA, et chaque avis est analysé. Le tag est appliqué quand il évoque le concept, pas uniquement quand il contient le mot en question. Ainsi, un tag temps d'attente repérera "nous avons attendu quarante minutes dehors", ce qui échapperait à une recherche par mot-clé.

Il est indépendant de la langue car l'avis est interprété, pas comparé à une chaîne de caractères. Par exemple, un avis en français sur le "vin" sera classé sous vin sans avoir besoin de taper un mot-clé en français. La limitation de Google sur l’exploitation des avis n’existe plus.

Ensuite, les tags fonctionnent comme tous les autres filtres : filtre la liste des avis par un tag, visualise-le dans le temps ou regroupe-le par note.

Quand tu cherches un nom, c'est souvent pour trouver les avis destinés à un membre de ton équipe. Une simple recherche par mot-clé n'est pas assez précise, car elle ne repère que les avis où le nom est correctement orthographié.

L'attribution s'occupe de ça. Chaque avis est vérifié en fonction de ta liste d'équipe, surnoms inclus, donc "Alex" pourrait bien signifier Alexandre. Un avis n'est attribué qu'avec une certitude de plus de 95 %, tout le reste va dans une file d'attente pour que tu vérifies, allégeant ainsi ton travail.

Elle repère aussi ce qui échappe à une simple recherche par nom. Si tes réservations passent par un système intégré, un avis de ce client sera crédité à l'équipe de cette réservation même si l'avis ne nomme personne directement.

Le résultat est un compteur par personne, pas juste une série de références issues d'une recherche.