HAMMAD YOUSUF

LEAD GENERATION // عرض تجريبي مجاني

وكيل تحليل التقييمات

الشركة التي لديها مئات التقييمات على Google ليس لديها أي طريقة واقعية لقراءتها كلها — لذا تبقى الشكاوى والإشادات المتكررة غير مرئية حتى تظهر في التقييم العام.

ما هو وكيل تحليل التقييمات؟

وكيل تحليل التقييمات بالذكاء الاصطناعي يقرأ دفعة من تقييمات العملاء ويُرجع توزيعًا للمشاعر الإيجابية مقابل السلبية، درجة مشاعر إجمالية، جدولًا بالمواضيع المتكررة على الجانبين، وإصلاحًا واحدًا مرتبًا حسب أثره المتوقع على التقييم — وهي القراءة المتعمقة التي لا يجد صاحب العمل وقتًا لإجرائها يدويًا بعد الصفحة الأولى من التقييمات.

كيف يعمل

يُقيّم الوكيل مشاعر كل تقييم على حدة بدلاً من الاكتفاء بمتوسط النجوم، لأن تقييمًا من 3 نجوم قد يحمل شكوى محددة وقابلة للإصلاح يخفيها المتوسط الخام. يجمّع هذه الدرجات الفردية في مواضيع متكررة — الشكوى أو الإطراء نفسه الذي يظهر عبر تقييمات متعددة يُمنح وزنًا أعلى من ذكر عابر — ويُوجَّه لترتيب الإصلاح الواحد الأكثر ترجيحًا لتحريك التقييم الإجمالي، لا مجرد سرد كل موضوع بوزن متساوٍ.

هذا يعكس نفس المنطق الذي يطبقه وكيل التقارير على هذا الموقع على الأرقام الخام للأداء: لا تكتفِ بعرض البيانات، بل رتّب ما يستحق التصرف عليه. بالنسبة للتقييمات تحديدًا، هذا يعني فصل مشكلة هيكلية (سرعة التوصيل، مذكورة باستمرار) عن الضوضاء (شكوى عميل واحد بشأن حجم الوجبة لم يذكرها أحد غيره).

Gemini 2.0 FlashStructured JSON outputSynthetic GCC review dataset
system-prompt.md
You are a customer review analyst for a Dubai-based growth agency. Given a business name and a batch of review text, produce: a positive-vs-negative mention chart, an overall sentiment score out of 100, a table of the top recurring themes, and one fix ranked by likely rating impact. Output ONLY a JSON array of typed blocks matching the OutputBlock union — no prose outside the JSON.

حالات الاستخدام

متابعة أسبوعية للسمعة

شغّل أحدث تقييمات الشركة عبر الوكيل كل أسبوع بدلاً من تصفح Google Maps أملًا في ملاحظة نمط ما بالعين.

تدقيق السمعة قبل الحملة

قبل الإنفاق على الإعلانات، تأكد أن تجربة المنتج الأساسية لا تُفقد العملاء بصمت عبر شكوى قابلة للإصلاح مثل بطء التوصيل.

مقارنة متعددة الفروع

مجموعة مطاعم لديها خمسة فروع تشغّل تقييمات كل فرع عبر الوكيل لمعرفة أي فرع لديه موضوع لا تشاركه الفروع الأخرى.

مدخل لصياغة الردود

غذِّ المواضيع المرتبة في مسار صياغة الردود ليتناول رد التقييم القضية المتكررة الفعلية بدلاً من شكر عام.

النتائج والمعايير

Review read-through time

~2h/week → ~30 sec

متوقع (نموذجي)

Themes surfaced vs. spot-checking manually

consistent, every review scored

متوقع (نموذجي)

عرض تجريبي مباشر

جرّبه الآن

FAQ

Common questions

كيف يختلف تحليل التقييمات بالذكاء الاصطناعي عن مجرد قراءة تقييم النجوم؟

متوسط النجوم يخفي التفاصيل — تقييم من 3 نجوم قد يحمل شكوى واضحة وقابلة للإصلاح. يقيّم الوكيل مشاعر كل تقييم على حدة ويجمّع المواضيع المتكررة، فتظهر مشكلة هيكلية (مثل بطء التوصيل) حتى لو بدا متوسط التقييم جيدًا.

هل يقرأ التقييمات بالعربية كما يقرأها بالإنجليزية؟

يُوجَّه الوكيل للعمل على أي نص تقييمات يُلصق فيه، بما في ذلك الدفعات متعددة اللغات — تقييم المشاعر ليس مقتصرًا على لغة واحدة.

ما الشيء الوحيد الذي يجب التصرف عليه فعليًا من المخرجات؟

الإصلاح المرتب — يُوجَّه الوكيل تحديدًا لتسمية التغيير الواحد الأكثر ترجيحًا لتحريك التقييم الإجمالي، لا مجرد سرد كل موضوع يجده.

Hammad Yousuf

بُني بواسطة Hammad YousufAI Marketing Automation Engineer, 540K+ YouTube subscribers.

اطّلع على المهام الإنتاجية التي تعمل عليها هذه الأنماط، أو استئجار النظام بأكمله.