Erase.comのクリエイティブディレクター、ビクトリア・マーシャル氏。
かつてブランドのオンライン評判は検索結果や星評価に左右されていたが、今日ではAIシステムの要約があなたについて何を語っているかにも依存している。この変化は諸刃の剣だ。AIは人間のチームだけでは対応できないスピードで評判問題を検出し、選別し、さらには解決する助けになる一方で、時代遅れの、周辺的な、あるいは捏造された情報をマッハ20の速さで拡散することもある。
私は両方を経験している。あるケースでは、全国展開するホスピタリティ企業のクライアントが、「返金不可」ポリシーが絶対的なものだとするバイラル投稿の後に予約が減少するのを目の当たりにした。私たちのレビュー監視モデルは、そのポリシーが数カ月前に緩和されていたにもかかわらず、AIの要約にその主張が表示されていることを検出した。モデルの出力（ソーシャルメディアの話題だけでなく）を追跡していたため、同日中にウェブサイト、FAQページ、主要なレビュープロフィールに修正された情報を掲載した。1週間以内にAIの概要は更新された現実を反映し始め、予約の減少は止まった。
以下は、AIがオンライン評判管理（ORM）を再形成する中で、私が頼りにしている実践方法と回避すべき落とし穴だ。
機会：より速い洞察、よりスマートなカバレッジ
「AI概要」を新しいフロントページとして扱う。
検索エンジンは現在、経験と信頼に関連する信号を使用してブランド情報を評価し、時には統合している。グーグルのガイダンスは明確だ：コンテンツ（AIを活用したコンテンツを含む）は、人間第一で、オリジナルで、スパムポリシーに準拠していれば問題ない。大規模な薄っぺらい自動化は認められない。実際の経験を示し、明確なポリシー、名前の記載された著者、引用、役立つFAQを備えたページを構築することは二重の効果がある：ユーザーと、あなたを要約するシステムの両方に対して。
AIを使って聴取を強化する（置き換えではなく）。
現代のORMは単一プラットフォームでの星評価の監視だけではない。多くの消費者は地元企業を選ぶ前に複数のサイトを確認し、回答への期待は依然として高い。BrightLocalの調査によると、回答者の40%が2つ以上のレビューサイトを参照し、わずか7%だけがレビューへの返信を期待していないという結果が出ている。これは対応の良さが今や最低限の要件であることを示している。グーグル、業界サイト、ソーシャルビデオにわたるモニターを構築し、「重要な変更」（例えば、古い苦情と矛盾するポリシーの更新）がどのようなものかをモデルに教えよう。
レビューの速度と新しさを戦略の一部にする。
消費者は依然として詳細を読み、多くの人が決断する際にレビューの新しさを重視している。新鮮で具体的なフィードバックを安定したペースで得ることを目指そう。最前線のチームに、自然なタイミング（例：サービス後のテキスト、レシートのQRコードなど）で倫理的にレビューを依頼するよう訓練し、招待状がどこに送られたかを記録してプラットフォームを多様化しよう。新しさとクロスプラットフォームの一貫性が信頼を形成する。
AIのための「真実の源」レイヤーを構築する。
オンラインに虚偽の主張が投稿されると、AIシステムがそれを繰り返す可能性がある。公開されリンク可能な真実の源、例えばポリシーハブ、日付入りのFAQ、一般的な誤解を平易な言葉で説明する解説投稿などで対抗しよう。これはSEOの見せかけではなく、評判の回復力だ。私のチームでは、ウェブ、ソーシャルバイオ、ビジネスプロフィール、プレスノートにわたる迅速な修正をサポートするために、正規のコピー、引用、最終更新日を含む「事実パック」を維持している。
リスク：合成ノイズ、法的リスク
偽のレビューには手を出さない。
米国では、FTCが2024年に最終規則を発表し、偽のレビューの売買を禁止し、違反者に民事罰を科すことを可能にした。これにはAIで生成された証言や、ネガティブなレビューを削除するための脅迫戦術も含まれる。今すぐ内部ガイダンスを構築しよう：誠実さを制限するインセンティブ付きレビュー、偽装工作はなし、明確なモデレーションルールを設ける。代理店やアフィリエイトにも教育を行おう。あなたのブランドは彼らの行為に対しても責任を負う可能性がある。
過度にパーソナライズされた、過度に宣伝的な返信に注意する。
AIに陽気で営業色の強いレビュー返信を大量生産させたくなる誘惑がある。それはやめよう。読者は一般的または過度に宣伝的な言葉を見抜くことができ、それは信頼性を損なう。返信は短く、人間味があり、具体的であるべきだ：詳細を認め、あなたが行ったこと、または行う予定のことを述べ、適切な場合にのみ、レビュアーにプライベートで会話を続けるよう招待する。消費者は詳細で本物の体験と、それをサポートする写真やビデオを重視している。あなたの返信もその真正性を反映すべきであり、それと戦うべきではない。
信頼の逆風に備える。
機関への信頼は依然として脆弱であり、イノベーション自体が精査の対象となっている。私たちは「イノベーションのパラドックス」の時代にあり、人々は進歩を望みながらもそれを常に信頼しているわけではない。このような環境では、強引な言い繕いは逆効果になる。AIを使って聴取や説明を助けることはできるが、正当な懸念を覆い隠すために使うべきではない。
修正における沈黙を前提としない。
あるリテールクライアントは、サプライヤーの欠陥の後に星1つのレビューの波に直面した。私たちの本能は、すべての投稿に即座に返信することだった。しかし、私たちは一旦立ち止まった。ポリシーハブに1つの透明性のある日付入りの更新（返金オプションとバッチ番号を含む）を発行し、プロフィール全体にピン留めした。そして、新しい事実を提起したレビューにのみ返信し、ハブを指し示した。この抑制と積極的な返金の組み合わせにより、一貫した説明が維持された。数日以内に、新しいレビューは自発的に解決手順に言及し始めた。
今四半期から始められる実践的なプレイブック
• 評判の表面をマッピングする。 顧客があなたの評判を目にする上位5つの場所（例：検索要約、グーグルプロフィール、トップの専門レビューサイト、TikTok/YouTube、あなたのFAQ）などをリストアップしよう。それぞれが現在のポリシーを反映し、明確な人間の著者性を含んでいることを確認しよう。これはグーグルの人間第一のガイダンスに沿っている。
• 72時間レビュー対応を制度化する。 すべてのネガティブレビューに3日以内に具体的に対応し、許可されている場合はポジティブなレビューに感謝し、タグ付けし、テーマを記録しよう。
• AI監査の儀式を確立する。 毎月、AIの概要があなたのブランドのポリシー、価格設定、差別化要因をどのように要約しているかをチェックしよう。不正確さを発見した場合は、メディアにアプローチする前に情報源（あなたのサイト、プロフィール、構造化データ）を修正しよう。
• 法的ラインを成文化する。 チームとパートナーにFTCの偽レビュールールについて訓練し、レビュー依頼の適切なフローと、不正な活動が疑われる場合のエスカレーションパスを文書化しよう。
• 磨き上げではなく証拠を集める。 具体的な内容（「私たちはどんな問題を解決しましたか？」）とユーザーの写真を含むレビューを奨励しよう。これらはまさに消費者が信頼を高めると言っている信号だ。
まとめ
AIは評判管理に取って代わるのではなく、あなたの評判管理が本物かどうかを明らかにしている。人間のフィードとAIの要約の両方で可視性を獲得しているブランドは、古風なことを例外的にうまくやっている—明確なポリシー、誠実な修正、タイムリーな対応—そしてAIを使って問題をより早く発見し、よりクリーンで迅速な更新を調整している。
一つだけ覚えておくべきことがあるとすれば、それはこうだ：AIを使って真実を高めよ、それを作り出すためではなく。前者は信頼を複合的に高め、後者はアルゴリズム的にも規制的にもリスクを伴う。
