Содержание
Как Яндекс Карты с помощью отзывов улучшают поиск организаций / Хабр
Раньше Карты, Поиск и Алиса отвечали на запросы об организациях, во многом основываясь на данных от самих организаций. Это был нормальный компромисс, но всегда можно сделать лучше.
Теперь учитываются ещё и реальные отзывы людей. Тем самым запросы, по которым раньше выдача была менее релевантной, обрабатываются качественнее, и мы можем решить больше пользовательских задач. Давайте расскажу, как мы к этому шли, и покажу примеры.
Пара слов о геопоиске
Все запросы про адреса, местоположения объектов и организации в Яндекс Картах, Навигаторе и Поиске обрабатываются специальным внутренним компонентом — геопоиском. Геопоиск основан на базе организаций, которая читателям Хабра лучше всего знакома как Справочник. Владелец организации может указать в своей карточке информацию с помощью «рубрик» и «признаков».
И ещё не так давно поиск по организациям основывался исключительно на текстовом поиске по названию и фильтрации по рубрикам и признакам. Для этого в процессе поиска слова запроса сопоставляются с данными об организациях из Яндекс Бизнеса и обогащаются синонимами. Например, для запроса [кафе] выделяются рубрики «Кафе», «Ресторан», «Кофейня». Дальше геопоиск находит все организации с необходимыми характеристиками в нужной части карты. Чтобы облегчить пользователю задачу выбора, мы показываем ему только несколько десятков лучших организаций.
Чтобы из десятков тысяч отобранных на первой стадии заведений выбрать лучшие, мы используем библиотеку CatBoost. Модель работает на основе нескольких сотен самых разных признаков: рейтинга организации, расстояния до пользователя и так далее. Такой подход хорошо работает на простых запросах вроде [кафе] или [магазин продуктов], при этом большинство пользовательских запросов гораздо сложнее.
Рубрики и признаки — довольно сильное упрощение реального мира. Например, в запросе [уютное кафе] уютное — это признак? Не очень понятно, по какому критерию его нужно ставить. Такой признак очень сложно формализовать, и он будет иметь низкое качество.
К тому же текущие признаки оптимизированы для отображения в карточке организации, а не для поиска. Пользователи в поиске могут интерпретировать рубрику не так, как владелец организации, когда он её ставит. К примеру, популярная сеть закусочных отмечена как ресторан, имеется в виду «ресторан быстрого питания», а пользователь по запросу [ресторан] ожидает увидеть дорогие места с хорошим обслуживанием. В результате по сложным запросам мы можем не находить всех нужных организаций или в некоторых случаях показывать нерелевантные места — пользователю такие ошибки могут показаться глупыми.
Мы никогда не покроем всего многообразия запросов признаками и не сможем вручную поправить всевозможные расхождения. Но это и не нужно: наши пользователи уже описали в отзывах всевозможные аспекты, которые могут быть им интересны.
Мы хотим искать организации по смыслу. В качестве первого шага решили использовать отзывы на финальных стадиях поиска: когда мы выбираем, какие именно заведения из найденных стоит показать пользователю.
Нейросети для поиска организаций
Классический способ использовать неструктурированные тексты в машинном обучении — это нейросети. В Яндексе есть несколько стандартных архитектур, которые очень удобно использовать в поиске. Для начала мы попробовали применить DSSM. Это достаточно старая архитектура, её устройство подробно описано в постах про «Палех» и «Королёв».
Если коротко, DSSM — сиамская сеть, в которой есть две независимые «башни»: одна, как правило, используется для представления запроса, другая — для представления документа. На вход башням подается «мешок слов», состоящий из слов запроса, словесных биграмм и буквенных триграмм. На выходе каждой башни получается слой эмбеддингов. Косинус вектора-эмбеддинга запроса и вектора-эмбеддинга документа — это и есть выход сети. По сравнению с современными большими нейросетями DSSM — более простая модель, её всё ещё можно применять на CPU за адекватное время, к тому же учить её гораздо быстрее, чем трансформеры. Именно поэтому мы начали с DSSM.
Какой же датасет подать на вход, чтобы сеть научилась «искать» по отзывам? Для обучения сетей настолько большого размера нужны миллионы примеров. В качестве источника данных такого объёма часто используют клики: в нашем случае мы могли бы по всем показам выдачи геопоиска пользователям собирать пары запрос-организация там, где пользователь кликнул на эту организацию. Но кликовый датасет обладает очевидным недостатком: данные в нём очень сильно смещены в наше текущее ранжирование. Если мы сейчас не очень хорошо умеем отвечать на запрос [уютное кафе], то способность предсказывать клики здесь не поможет.
Поэтому вместо кликов мы решили начать с редакторских подборок мест, размещённых в Яндекс Картах. Чтобы подготовить данные для обучения, мы сопоставили организации из подборок с запросами пользователей в веб-поиске Яндекса, по которым эта подборка показывалась хотя бы несколько раз. При этом в качестве данных про организацию использовали топ отзывов.
К сожалению, таким методом у нас получилось сгенерировать лишь несколько сотен тысяч обучающих примеров. Для качественного обучения DSSM этого недостаточно, архитектура требует на несколько порядков больше данных на входе.
Тогда мы решили попробовать другой подход. В веб-поиске активно используются трансформеры на основе YATI, вот хабрапост про эту технологию. Для дообучения модели YATI достаточно всего нескольких тысяч примеров, это позволило бы нам обойти лимиты на обучение DSSM.
Мы взяли Large BERT, который был обучен по запросам пользователя в веб-поиск предсказывать, выбрал бы он этот документ в выдаче или нет. Такая модель уже достаточно хорошо умеет понимать тексты запросов. К тому же за счёт особенностей архитектуры она неплохо умеет работать с неизвестными словами. Это важное свойство модели, потому что в геозапросах пользователи часто используют названия населённых пунктов, мало встречающиеся в обычных текстах, к примеру, [почта в Урюпинске].
На нашем датасете подборок организаций мы дообучили Large BERT определять, входит ли организация в подборку по данному запросу. Для обучения к такой задаче нам нужны не только настоящие примеры из подборок («позитивы»), но и достаточно много примеров организаций, которые не входят в подборку («негативы»). При этом недостаточно взять в качестве негативов случайные организации, иначе сеть не сможет выучить тонкие различия между запросами.
Мы попробовали несколько вариантов генерации примеров организаций, не входящих в подборку. Например, брали близкие организации в той же рубрике или просто случайные организации в том же регионе. В результате каждый раз у нас неплохо получалось обучить сеть. На части пула, которую она не видела в обучении, мы оценили precision — долю верно классифицированных позитивных примеров из всех, и recall — долю верно найденных позитивных примеров среди всех позитивных примеров. Для обеих метрик значения получились более 95%, что достаточно хорошо.
Как понять, будет ли такой BERT помогать ранжированию? Для оценки качества поиска по смыслу мы скачиваем поисковую выдачу по определённому набору запросов и просим экспертов оценить, является ли каждая организация в выдаче релевантной данному запросу. То есть — помогает ли она пользователю решить свою задачу. Мы добавили BERT в качестве признака в ранжирующий CatBoost геопоиска. К сожалению, ни один вариант BERT в качестве фичи не показывал существенных улучшений релевантности нашей выдачи. Кажется, предсказание подборок — это всё-таки неподходящая задача, надо было использовать какие-то другие данные.
Тогда мы попробовали дообучить тот же Large BERT отличать релевантные документы от нерелевантных прямо по нашей экспертной разметке. На этот раз датасет получился совсем небольшой, у нас были опасения, что его не хватит для обучения такой модели. Но мы решили попробовать.
Чтобы не попасть в режим переобучения и сохранить способность наших офлайн-метрик качественно оценивать выдачу, для обучения сети мы брали оценки на «отложенном» множестве запросов — тех, которые не участвовали в оценке качества. Обучив BERT, мы снова оценили его в качестве фичи CatBoost’а. И на этот раз получилось хорошо! Фича с предсказанием BERT входила в топ-5 по feature importance и статистически значимо улучшала loss.
Но нельзя просто взять и внедрить трансформер в рантайм. На CPU такая модель будет применяться слишком долго. Запрос в поиск с включённым подсчётом фичи для лучших найденных документов стал обрабатываться за несколько минут! И даже на GPU применение модели такого размера очень сильно увеличило бы время ответа поиска. К тому же нам хотелось бы перенести как можно больше тяжёлых вычислений на этап подготовки данных. Этого можно достичь с помощью DSSM, предпосчитав удобное для сети представление организаций, а в рантайме обчитывать только запросы. Поэтому мы приступили к дистилляции BERT в DSSM.
Дистилляция — процесс, позволяющий получить более простую модель, которая решает задачу практически с тем же качеством, что и тяжёлая. Для этого на гигантском пуле простую модель-«пародию» обучают предсказывать результаты работы тяжёлой модели. Мы собрали все наши выдачи по всем запросам из логов за год, для каждой пары (запрос — организация) посчитали скор BERT’а — его оценку, насколько организация релевантна запросу. У нас получилось около 300 миллионов примеров в обучающем пуле. Мы подали на вход DSSM ровно те же данные, что использовались трансформером: запрос и топ отзывов про организацию, а в качестве таргета — скор Large BERT с предыдущего шага.
Модель-пародия оказывалась в топе по feature importance основного ранжирующего CatBoost’а, но loss уже не улучшался.
Небольшие изменения loss очень трудно интерпретировать, поэтому мы начали сравнивать вердикты BERT и DSSM на проблемных выдачах. Оказалось, что небольшое количество запросов типа [где поесть] и [кафе] занимают в обучающем пуле огромную долю. При этом на таких запросах наше ранжирование прекрасно справляется и без использования отзывов. А вот более сложных и проблемных запросов в пуле оказывалось гораздо меньше.
Мы подправили пул, устранив перекос в частотные запросы. В результате дистиллированный DSSM стал улучшать loss ранжирующей формулы.
При этом поначалу модель не оказывала существенного влияния на порядок в выдаче. Причина была в том, что для обучения нашего ранжирующего CatBoost’а используется комбинация сигналов разной степени сложности и чистоты. В итоге отзывы неплохо помогали на начальном этапе, но добиться большого улучшения было сложно. Тогда мы обратили внимание, что DSSM можно использовать и более просто — для фильтрации нерелевантных результатов из выдачи. С этим модель справлялась достаточно хорошо — ведь ровно на такой задаче дообучался исходный Large BERT. И вот в этой конфигурации наконец-то получилось увидеть улучшение в эксперименте и выкатить модель в продакшен.
Ниже пара примеров применения модели.
Скажем, раньше по запросу [торты Рязань] мы показывали сеть пиццерий «Ташир» и KFC. С помощью новой модели на базе отзывов нам удалось убрать нерелевантные результаты:
По запросу [кальянные в СПб] среди наших результатов был суши-бар «Токио Сити», а после внедрения модели в выдаче остались только кальян-бары.
Что в итоге?
У нас получилась модель, которая улучшает ранжирование геопоиска на основании отзывов пользователей Яндекс Карт. В дополнение к упрощённой модели признаков, проставляемых вручную владельцами или редакторами, мы можем использовать всё многообразие свойств организаций, добывая нужную нам информацию из текстов отзывов.
Мы попробовали множество разных вариантов обучения и применения модели. Изначально мы опасались, что небольшого количества экспертной разметки будет недостаточно для обучения, поэтому пробовали учить модели на данных из подборок организаций. К тому же нам хотелось получить более простую архитектуру, которую можно применять в рантайме. Но в итоге с помощью YATI и дистилляции в DSSM мы пришли к предсказанию экспертной разметки.
Текущая отзывная нейросеть, конечно, не идеальна. Например, из-за ограничений по длине текста обрабатывается только часть отзывов — а ведь про вкусный фалафель могут писать и не в самом первом из них. У нас на подходе новые модели, которые способны учитывать больше отзывов в Картах, а также включают в себя другие сигналы, полезные при определении релевантности документа. Важный итог: по офлайн-замерам релевантности дистиллированная модель на отзывах в одиночку дала такое же улучшение качества поиска, как все внедрения нашей команды за предыдущий квартал.
как разместить, ответить от лица компании или удалить
Яндекс.Карты — один из самых популярных геолокационных сервисов в России, который позволяет не только найти необходимый адрес, но и получить подробную информацию об интересующем месте: адрес, номер телефона, время работы, способы оплаты и другие дополнительные данные. С помощью Яндекс.Карт можно оценить длину пробок на московских дорогах, проложить оптимальный маршрут к искомому адресу, прочитать отзывы пользователей, предварительно сформировав мнение об организации.
Компании с позитивными откликами и высоким рейтингом выглядят надежными в глазах потенциальных клиентов, а также выше ранжируются в поисковой выдаче. Чем выше позиция компании находится в поисковой выдаче, тем больше переходов на ее сайт и, соответственно, потенциальных продаж. Таким образом позитивные отзывы о местах, о компаниях и о магазинах на Яндекс Картах непосредственно влияют на их репутацию и продажи.
Как оставить отзыв на Яндекс Картах?
Отзывы можно оставлять самостоятельно или обратиться к клиенту с просьбой написать свое мнение об организации. Если Вы хотите сами размещать отклики, придется зарегистрировать большое количество аккаунтов Яндекс, но написание отзывов от «нулевых» аккаунтов может не увенчаться успехом. Сервис имеет сложный алгоритм модерации и жесткие требования к размещению. К тому же публикации отзывов на Яндекс.Картах от таких аккаунтов могут показаться подозрительными реальным пользователям и вызвать негативную реакцию. Но не все довольные клиенты готовы потратить своё время на размещение отклика, поэтому можно придумать небольшие бонусы. Например, если Вы владеете кофейней, предложите бесплатную выпечку к кофе за написание положительного отзыва.
Как самому добавить отзыв на Яндекс Картах?
- Авторизуйтесь в Яндекс.
- Откройте страницу Яндекс Карты.
- В поисковой строке введите название компании и перейдите на вкладку «Отзывы», либо пролистайте информацию об объекте до раздела «Все отзывы».
- На вопрос «Вы посещали это место?» ответьте «Да».
- Оцените организацию от 1 до 5 звезд.
- Напишите отзыв о компании. При желании прикрепите фотографии.
Аналогично можно оставить отзыв на Яндекс.Картах об организации через поисковую строку Яндекса.
Размещенный отзыв на Яндекс.Картах автоматически проверяется, после чего может быть одобрен и опубликован, либо отклонен и удален, если он покажется модераторам недостоверным.
Пока ваш отзыв не прошёл модерацию он имеет статус «на модерации» и не виден никому, кроме вас. Другим пользователям отображаются только одобренные отзывы.
Активному пользователю сервиса в зависимости от области, в которой были опубликованы отзывы, может быть присвоено звание «Знаток города», «Геймер», «Кинокритик», «Знаток интернета», «Покупатель» и «Меломан». У каждого звания есть уровень, который будет повышаться с количеством новых оценок и откликов. А высокий уровень влияет на позицию среди остальных отзывов и мнение такого аккаунта является более весомым среди других авторов. Чтобы узнать свой рейтинг перейдите во вкладку «Достижения» в личном кабинете Яндекс Справочника.
Как Яндекс Карты рассчитывают рейтинг объектов?
Рейтинг компании рассчитывается на основании всех отзывов и зависит от множества параметров. Он не равен среднему арифметическому всех оценок, как можно подумать. Для его расчета используются специальные сложные алгоритмы. Каждая оставленная оценка анализируется, после чего вычисляется вес, с которым она будет влиять на рейтинг. Отзывы с маленьким весом влияют на рейтинг меньше, чем такие же с бóльшим весом.
На рейтинг также влияет количество оставляемых отзывов — пользователи скорее предпочтут организацию, где есть большое количество обратной связи, чем компанию с несколькими откликами. Поэтому компании с высокой активностью на своем объекте, как правило, имеют рейтинг выше.
Также Яндекс позволяет показывать рейтинг компании прямо на вашем сайте, разместив бейдж с оценкой и ссылку на форму для сбора отзывов. Код для его размещения находится в Яндекс Справочнике. Такой бейдж привлечет внимание пользователей и может ускорить принятие решения о покупке. Рейтинг на сайте будет обновляться автоматически. Кроме рейтинга можно отображать и сами отзывы с Яндекс.Карт на сайте. Для этого на нужной компании откройте окно «Поделиться» через боковую панель и скопируйте код виджета отзывов.
Как ответить от лица владельца компании на отзыв?
Чтобы отвечать на отзывы, оставленные пользователями, нужно быть владельцем данной организации на Яндекс.Картах. Для этого необходимо через Поисковую строку Яндекс.Карт найти название вашей компании и нажать кнопку «Стать владельцем в Яндекс.Картах».
- Авторизуйтесь в аккаунте Яндекс, на котором у Вас подтвержден статус владельца организации.
- Перейдите в Яндекс Справочник.
- В разделе Отзывы найдите нужный отклик и напишите свой ответ. Для отзывов с оценками в 4 и 5 баллов можно воспользоваться шаблонными ответами.
- Нажмите Отправить.
Сервис Яндекс.Карты предоставляет платную услугу «Приоритетное размещение в Яндекс.Справочнике», которая поднимает вашу карточку на более высокую позицию среди других организаций. Ее можно найти в разделе «Реклама» Яндекс Справочника. Также в аккаунте Справочника можно найти макеты для печати визитки и пирамидки: с информацией об организации, QR-кодом и ссылкой на форму с обратной связью. Пирамидку можно положить, например, на стойке в салоне красоты, на ресепшене в отеле или на столике в кафе. Просканировав QR-код на пирамидке, клиент может быстро найти вашу организацию на Яндекс.Картах и написать своё мнение. Визитку можно оставить клиенту, предложив поделиться впечатлением о товаре или услуге в любой удобный момент.
Как удалить отзыв с сервиса Яндекс Карты?
Свой опубликованный отзыв можно удалить самостоятельно. Также отклик о своей компании может убрать владелец организации несколькими способами: сформировать жалобу, договориться с автором и попросить удалить комментарий, обратиться в суд.
- Авторизуйтесь в Яндекс.
- Откройте страницу Яндекс Карты.
- Введите название компании в поиске либо перейдите в раздел «Мои Отзывы».
- Под нужным отзывом нажмите кнопку «Удалить».
Чтобы пожаловаться на отзыв, необходимо собрать доказательства того, что правила Яндекса были нарушены. Самый простой способ — указать на некорректную информацию в отзыве.
Как отправить жалобу?
- Авторизуйтесь в Яндекс Справочник вашей компании.
- В Личном кабинете кликните на вкладке «Отзывы» и найдите тот самый негативный отзыв.
- В правом верхнем углу расположена кнопка «Пожаловаться» в виде восклицательного знака в кружке.
- Опишите, какое правило нарушил автор в тексте своего отзыва и приложите доказательства его неправоты.
- Нажмите Отправить.
Заявка обычно рассматривается в течение трех дней. Но вероятность того, что жалоба будет рассмотрена в вашу сторону крайне мала, так как отзыв уже прошел модерацию Яндекса и был опубликован.
Еще один способ, с помощью которого можно удалить отзыв на Яндекс.Картах — обратиться в суд. В случае положительного решения в вашу сторону Яндекс удалит комментарий. Но к данному способу стоит прибегать в крайнем случае, так как для его реализации понадобится много ресурсов.
Другой вариант — связаться с автором негативного мнения и решить его проблему. Для этого нужно подобрать подходящую стратегию переговоров, к примеру, сделать скидку недовольному клиенту. Есть вероятность, что автор удалит свой отзыв.
Если перечисленные варианты вам не подходят, еще один способ убрать негатив — перекрыть их положительными отзывами от реальных пользователей.
Как написать отзыв на Яндекс Картах, чтобы его он прошел модерацию?
- Важным критерием является срок жизни аккаунта и его активность в сервисах Яндекс: количество отзывов, история поиска, диалоги в почте, поиск маршрутов.
- Регион вашего IP-адреса должен быть таким же, как и регион объекта, на который будет публиковаться текст.
- Опишите как можно подробнее опыт взаимодействия с компанией. Чем больше конкретики, тем лучше. Ваш опыт должен быть актуальным, не следует описывать то, что было год назад.
- Пишите без грубостей и ненормативной лексики.
- Пишите грамотно, без орфографических и пунктуационных ошибок, на русском языке на кириллице.
- Не обращайтесь к другим пользователям и не анализируйте их отзыв, только ваш личный опыт.
- Пользователь может оставлять один отзыв на одну компанию.
- Не упоминайте персональные данные людей.
При несоблюдении этих правил ваш текст не будет опубликован. Как правило, модерация длится несколько дней. Но на некоторых ветках отзыв может быть размещен в течении нескольких недель. При принятии решения о добавлении отзыва Яндекс руководствуется не только этими правилами, о которых сообщает официально. Немало случаев, когда достоверные отзывы реальных клиентов не проходят модерацию, а редактирование такого отклоненного отзыва и его повторная модерация чаще всего не заканчивается успехом.
Даже после успешной модерации через некоторое время отзыв может пропасть. Это может произойти по нескольким причинам:
- Автор удалил оставленный отзыв.
- Сайт-партнер прекратил подтягивать отзывы.
- Отзыв отклонен после дополнительной проверки на соответствие правилам Яндекса.
Если у вашего объекта есть физический адрес, то все пользователи картографических сервисов — уже ваши потенциальные клиенты.
Сервис Яндекс.Карты уверенно набирает популярность, став хорошей альтернативой отзовиков и одним из важных инструментов в продвижении сайтов. Хорошая репутация компании на Яндекс.Картах — отличная возможность для привлечения потенциальных клиентов. Высокие баллы и положительные отклики несомненно влияют на выбор клиентов в пользу вашей компании.
Руководство: Оптимизация для Яндекс.Карт — RSN
tКаждый месяц более 50 миллионов пользователей делают более 210 миллионов запросов на Яндекс.Карты, ища компании непосредственно по названию, но чаще всего ищут продукты и услуги по их результатам. , например [хорошее кафе рядом со мной] или [авторемонтная мастерская рядом со мной].
Это значительное количество пользователей, предпочитающих не использовать традиционный интерфейс поиска Яндекса, и то, что — если вы полагаетесь на посещаемость и/или местных клиентов — вам необходимо оптимизировать.
Первый шаг к тому, чтобы оптимизировать свои объявления на Яндекс.Картах, — это сначала понять, какие переменные сильнее всего коррелируют с самыми эффективными объявлениями, и с этим пониманием взять их контрольный показатель и разработать стратегию, как это сделать +1.
Яндекс.Карты Коррелирующие факторы ранжирования
Четыре приведенных ниже элемента продемонстрировали корреляцию с эффективностью Яндекс.Карт на протяжении многих лет. Этими элементами являются:
- Близость пользователя, выполняющего поиск, к коммерческому предприятию
- Баланс отзывов (количество положительных отзывов, свежесть, частота и отрицательные отзывы, ответы владельцев бизнеса)
- Рейтинг карт
- Сигналы бренда (бренд фактически занимается маркетингом, его присутствие создается за счет традиционного маркетинга — это может быть связано с цитированием, канал Zen)
Пользовательский интерфейс Яндекс. Карт
User Proximity
Если вы не являетесь мультисетевым заведением, вряд ли вы сможете оптимизировать его напрямую, однако вы все равно сможете выделиться на картах, оптимизировав другие коррелятивные факторы.
Яндекс.Карты могут, делают и часто будут отдавать приоритет местоположению, которое находится немного дальше от пользователя, чем другие, если у него действительно хорошие отзывы и взаимодействие, высокий рейтинг карты и много положительных сигналов бренда.
Однако это может стать камнем преткновения, если пользовательские сигналы подсказывают Яндексу среднее расстояние в пути для конкретных продуктов и услуг или если расстояние в целом слишком велико/превышает разумное ожидание путешествия.
Управление обзорами
Обзоры являются важным инструментом маркетинга и продаж, независимо от их коррелятивного влияния на эффективность обычного поиска.
Они играют важную роль в общем «путешествии» и могут влиять на все этапы того, что в продажах называется «воронкой». Отзывы могут помочь в обнаружении (благодаря влиянию на SEO), а затем в качестве механизма для укрепления доверия и легитимности по мере того, как пользователь приближается к конверсии.
Они также являются одной из лучших форм обратной связи с пользователем, если и когда они правильно управляются и анализируются. Они могут сказать вам:
- Как и где опыт наиболее силен и наиболее слаб
- УТП и атрибуция ценности, которые ваши конечные пользователи применяют к вашей компании
- Как вас воспринимают в связи с конкуренцией, т.е. если ваш сервис считается медленным, означает ли это, что конкурент устанавливает эталон и работает быстрее?
- Потенциальные области развития продуктов/услуг
- Как конечные пользователи на самом деле взаимодействуют с вашим предложением и используют его
- Когда, где и как можно закрыть пробелы в опыте
В этих пунктах я много говорю об опыте и пробелах в опыте, но опыт не является линейным, и с одним продуктом/услугой конечный пользователь может иметь несколько вариантов опыта.
Brand Experience (BX)
Этот тип обзора часто имеет непосредственное отношение к компании и часто подробен и сосредоточен на конкретном филиале/магазине.
Эти обзоры могут включать самые разные вещи, от их ожиданий от ассортимента вашей продукции до температуры в кафе или магазине. Помимо того, что они помогают определить тенденции в том, что клиенты ожидают и ценят, они могут помочь вам получить обзор отношения к вашему бренду и те эмоции, которые вызывает ваш бренд.
Клиентский опыт (CX)
Всегда полезно помнить, что опыт вашего клиента так же важен, как и качество вашего продукта/услуги.
Никто не поставит оценку вашему ресторану, если ваш персонал грубит и швыряет столовое серебро, несмотря на то, что еда отмечена звездой Мишлен.
Обзоры CX, скорее всего, будут касаться своевременности и дружелюбия персонала с точки зрения как обслуживания, так и решения проблем, а также степени уверенности клиента в том, что его потребности были удовлетворены. В некоторых случаях будет невозможно удовлетворить их потребности или решить их проблему, и в качестве символа они могут оставить отрицательный отзыв CX.
Отрицательные обзоры CX являются чрезвычайно полезными механизмами обратной связи, и их следует приветствовать и тепло реагировать на них, и, если возможно, получить еще больше информации по частному каналу, независимо от того, насколько тяжело или обескураживающе это может быть.
При правильной обработке эти данные обратной связи могут помочь вам определить потенциальные проблемы в процессах или внедрить более совершенные внутренние функции, чтобы оставить клиентов с этими общими проблемами, выходящими из взаимодействия с более высоким уровнем удовлетворенности, что снижает вероятность их ухода. отрицательный обзор CX.
Product Experience (PX)
Для меня это было причиной краха многих предприятий. Отзывы о продукте/услуге великолепны, а просмотры PX при отображении могут помочь повысить доверие пользователей и коэффициент конверсии.
Они также могут помочь определить проблемы с маркетинговыми сообщениями и разрывы между ожиданиями пользователей и удовлетворением от продукта.
Чтение обзоров PX продуктов конкурентов также может помочь вам определить потенциальные маркетинговые сообщения и даже разработки продукта, чтобы помочь вашему продукту либо лучше находить отклик у целевой потребительской базы, либо даже развивать желаемые конкурентные преимущества для конечного пользователя.
Как Яндекс оценивает качество отзывов
Существует ряд платных сервисов, которые опубликуют положительные отзывы о ваших картах или отрицательные о ваших конкурентах, если вы того пожелаете – однако Яндекс знает об этом и имеет меры для оценки и добавления веса к общему качеству обзора.
Мы установили два ключевых коррелирующих фактора, которые могут влиять на показатели качества обзора: география пользователя и возраст/активность учетной записи пользователя.
Для физических магазинов и кафе пользователь оставит след данных, чтобы показать, где они находятся географически (через свой смартфон), поэтому кто-то, оставивший отзыв о ресторане в Москве, не имеет следа данных, указывающего, что он когда-либо был в Москве ( или примерно во время обзора) будет иметь меньше авторитета, чем настоящий местный житель.
Точно так же старые учетные записи с большей активностью и отзывами, как правило, вызывают больше доверия, чем новые учетные записи.
Другие факторы карты
Чтобы еще больше повысить свои шансы на хорошие результаты в Яндекс Картах (с вашими объявлениями), вам необходимо:
- Загрузите как можно больше релевантных и полезных фотографий, чтобы улучшить показатели вовлеченности пользователей.
- Будьте внимательны с информацией и по возможности указывайте такие вещи, как цены и список продуктов/услуг. Любой текст, который вы предоставляете, принимается во внимание при оценке листинга, и в системе поиска простого текста, чем больше информации вы предоставляете, тем больше совпадений при поиске пользователей.
- Делитесь новостями и обновлениями с помощью функции сообщений для дальнейшего улучшения показателей вовлеченности и повышения текстовой/семантической релевантности листинга для поиска пользователей.
- Используйте Яндекс. Диалог и активно общайтесь с пользователями.
положительных и отрицательных отзывов: Яндекс Навигатор — от Intertech Services AG — приложение № 19 в категории «GPS и навигация — путешествия и местная жизнь» — 10 похожих приложений, 40 функций, 2 основных отзыва и 1 648 789 отзывов
14.1.0
21 ноября 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
7.17
21 октября 2022 г.
Яндекс Карты в Android Auto теперь распознают жесты. Вам достаточно одного движения, чтобы увидеть маршрут в деталях или весь маршрут. Вы также можете увеличивать и уменьшать масштаб карты, если вы путешествуете без маршрута.
Доступно в России с подпиской Яндекс Плюс.
7.15
23 сентября 2022 г.
Яндекс Карты в Android Auto теперь распознают жесты. Вам достаточно одного движения, чтобы увидеть маршрут в деталях или весь маршрут. Вы также можете увеличивать и уменьшать масштаб карты, если вы путешествуете без маршрута.
Доступно в России с подпиской Яндекс Плюс.
7.10
15 сентября 2022 г.
Яндекс Карты в Android Auto теперь распознают жесты. Вам достаточно одного движения, чтобы увидеть маршрут в деталях или весь маршрут. Вы также можете увеличивать и уменьшать масштаб карты, если вы путешествуете без маршрута.
Доступно в России с подпиской Яндекс Плюс.
6,95
17 августа 2022 г.
Добавлены два сервиса для тех, кто предпочитает все делать онлайн:
Теперь вы можете заказывать еду на вынос из кафе и ресторанов: нажмите «Где поесть» в строке поиска и выберите «На вынос». Выберите ресторан и оплатите заказ. Яндекс Навигатор сообщит, когда его забрать.
Вы также можете записаться на прием в салон красоты. Введите в поиске «салон красоты», «парикмахерская» или «парикмахерская». Нажмите «Записаться на прием» и выберите салон. Затем выберите службу, исполнителя, дату и время.
6,90
8 августа 2022 г.
Добавлены две услуги для тех, кто предпочитает все делать онлайн:
Теперь вы можете заказывать еду на вынос из кафе и ресторанов: нажмите «Где поесть» в строке поиска и выберите «На вынос». Выберите ресторан и оплатите заказ. Яндекс Навигатор сообщит, когда его забрать.
Вы также можете записаться на прием в салон красоты. Введите в поиске «салон красоты», «парикмахерская» или «парикмахерская». Нажмите «Записаться на прием» и выберите салон. Затем выберите службу, исполнителя, дату и время.
6,86
4 августа 2022 г.
Добавлены две услуги для тех, кто предпочитает все делать онлайн:
Теперь вы можете заказывать еду на вынос из кафе и ресторанов: нажмите «Где поесть» в строке поиска и выберите «На вынос». Выберите ресторан и оплатите заказ. Яндекс Навигатор сообщит, когда его забрать.
Вы также можете записаться на прием в салон красоты. Введите в поиске «салон красоты», «парикмахерская» или «парикмахерская». Нажмите «Записаться на прием» и выберите салон. Затем выберите службу, исполнителя, дату и время.
6,80
1 июля 2022 г.
Добавлены два сервиса для тех, кто предпочитает все делать онлайн:
Теперь можно заказывать еду на вынос из кафе и ресторанов: нажмите «Где поесть» в строке поиска и выберите «На вынос». Выберите ресторан и оплатите заказ. Яндекс Навигатор сообщит, когда его забрать.
Вы также можете записаться на прием в салон красоты. Введите в поиске «салон красоты», «парикмахерская» или «парикмахерская». Нажмите «Записаться на прием» и выберите салон. Затем выберите службу, исполнителя, дату и время.
6,75
6 июня 2022 г.
Добавлены две услуги для тех, кто предпочитает все делать онлайн:
Теперь вы можете заказывать еду на вынос из кафе и ресторанов: нажмите «Где поесть» в строке поиска и выберите «На вынос». Выберите ресторан и оплатите заказ. Яндекс Навигатор сообщит, когда его забрать.
Вы также можете записаться на прием в салон красоты. Введите в поиске «салон красоты», «парикмахерская» или «парикмахерская». Нажмите «Записаться на прием» и выберите салон. Затем выберите службу, исполнителя, дату и время.
6,70
11 мая 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,65
22 апреля 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,60
18 апреля 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,55
10 февраля 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,50
29 декабря 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,45
1 декабря 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,35
17 ноября 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6.30
22 октября 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6,25
11 октября 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
6.16
23 сентября 2021 г.
Яндекс.Нави теперь доступен в Android Auto. Вы можете транслировать его на экран вашего автомобиля во время поездок. Находите за рулем все, что вам нужно: поиск мест, маршруты объезда пробок, голосовые подсказки с указаниями и предупреждениями о ваших камерах контроля скорости и трафика, а также быстрый доступ к вашим закладкам.
Чтобы использовать эти функции, ваш автомобиль и телефон должны поддерживать Android Auto. Вы также должны быть в России и иметь подписку Яндекс Плюс. Зарегистрируйтесь через Яндекс.Нави и получите 3 месяца бесплатно.
6.10
8 сентября 2021 г.
Яндекс.Нави теперь доступен в Android Auto. Вы можете транслировать его на экран вашего автомобиля во время поездок. Находите за рулем все, что вам нужно: поиск мест, маршруты объезда пробок, голосовые подсказки с указаниями и предупреждениями о ваших камерах контроля скорости и трафика, а также быстрый доступ к вашим закладкам.
Чтобы использовать эти функции, ваш автомобиль и телефон должны поддерживать Android Auto. Вы также должны быть в России и иметь подписку Яндекс Плюс. Зарегистрируйтесь через Яндекс.Нави и получите 3 месяца бесплатно.
6.00
22 июля 2021 г.
Яндекс.Нави теперь доступен в Android Auto. Вы можете транслировать его на экран вашего автомобиля во время поездок. Находите за рулем все, что вам нужно: поиск мест, маршруты объезда пробок, голосовые подсказки с указаниями и предупреждениями о ваших камерах контроля скорости и трафика, а также быстрый доступ к вашим закладкам.
Чтобы использовать эти функции, ваш автомобиль и телефон должны поддерживать Android Auto. Вы также должны быть в России и иметь подписку Яндекс Плюс. Зарегистрируйтесь через Яндекс.Нави и получите 3 месяца бесплатно.
5,70
15 июля 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,65
17 июня 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,60
3 июня 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,51
18 мая 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,45
21 апреля 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,40
7 апреля 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,35
25 марта 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.31
11 марта 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,30
9 марта 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,25
12 февраля 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.20
8 февраля 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.16
25 января 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.12
11 января 2021 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.10
23 декабря 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5,05
14 декабря 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.03
10 декабря 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
5.02
2 декабря 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,93
20 октября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,91
4 октября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,88
25 сентября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,87
25 сентября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,86
18 сентября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,84
14 сентября 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,77
20 августа 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,75
13 августа 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,71
1 августа 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,70
23 июля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,66
10 июля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,62
21 июня 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,61
11 июня 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,53
8 мая 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,52
30 апреля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,48
20 апреля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,47
13 апреля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.42
30 марта 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.41
25 марта 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,40
18 марта 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,39
13 марта 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,36
2 марта 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.33
20 февраля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.31
5 февраля 2020 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,27
27 декабря 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4,25
23 декабря 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.24
17 декабря 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.23
12 декабря 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.20
29 ноября 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
4.17
14 ноября 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
4.10
9 октября 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,95
17 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,95
17 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,91
2 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,91
2 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,91
2 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,91
2 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,91
2 июля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,90
28 июня 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,86
30 мая 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
1
15 декабря 2022 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,86
30 мая 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,85
16 мая 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,81
13 мая 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,85
16 мая 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,81
30 апреля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,76
12 апреля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,75
2 апреля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,74
26 марта 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,73
15 марта 2019 г.
— при поиске места вам больше не нужно вводить его название или адрес — вместо этого коснитесь его на карте. Вы увидите его контакты и часы работы и сразу сможете проложить маршрут.
3,71
4 марта 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,70
25 февраля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,68
6 февраля 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,65
29 января 2019 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,61
30 декабря 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,60
28 декабря 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,57
21 декабря 2018 г.
— Оплатить заправку в Яндекс.Навигаторе теперь можно не выходя из машины: введите необходимое количество топлива, номер вашей бензоколонки и оплатите банковской картой в приложении. Список заправок, которые принимают данный вид оплаты, вы найдете в разделе «Партнерские заправки».
— Вы можете узнать больше о бизнесе или здании, открыв его карточку, на которой указаны входы, часы работы и фотографии.
3,53
6 декабря 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,52
2 декабря 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,50
26 ноября 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.
3,47
7 ноября 2018 г.
– Смотрите платные дороги по маршруту: приложение теперь показывает, где они начинаются и заканчиваются.
— Жест для изменения масштаба карты: дважды коснитесь карты и проведите пальцем вверх, чтобы уменьшить масштаб, или вниз, чтобы увеличить масштаб.
3.42
23 октября 2018 г.
Наслаждайтесь улучшенной производительностью приложения.