ある朝食店には「おいしい、店主が親切」というレビューが二百件ある。別の店には数十件しかないが、こんな投稿がある。「朝七時に受け取れる。ベビーカーでも階段を上らずに入れるけれど、店内で食べるとかなりうるさい。」
顧客が AI に「二歳の子どもを連れて朝食を食べたい。八時の出勤に間に合わせたいんだけど、どこが便利？」と聞いたら、あなたはどちらに賭ける？
星の数で賭けるのは、まだ早い。ここには、よくしれっと持ち込まれる前提がある。**人間が満足を示すための点数は、AI が適しているかを判断するための情報と同じだ。**両者には重なる部分があるが、同じものではない。
私は、向き不向きが明確な四つ星レビュー一件が、中身のない五つ星レビュー十件よりも、推薦の材料として価値を持つことがあると思う。推薦には理由が必要で、「みんなが褒めている」は、その一つにすぎないからだ。
星は明るくても、中身は暗いかもしれない
「トークンを大量に消費する」といった業界の語り口を入り口に、私がさらに問いかけたいのは、店がより多くの文章を生み出すことに忙しいとき、どの文章が本当に判断に使える情報を増やしているのか、ということだ。
「プロフェッショナル、丁寧、おすすめできる」は、歯科医、写真家、自動車整備工場、さらには朝食店のレビューにも貼り付けられる。こうした言葉は、必ずしも嘘ではない。ただ、違いを見分ける力がとても弱い。
こんなふうに変えてみよう。「写真家は、子どもの気持ちが落ち着くまで待ってから撮ってくれる。笑顔を急かさない。仕上がりは自然光を生かした雰囲気で、華やかなスタジオ撮影を求める人には向かない。」
このレビューからは、サービスの進め方、向いている人、制約がわかる。AI 検索がこれを取得して使えれば、「どんな人がこの写真家に依頼するとよいか」に答える材料が増える。採用するかどうか、どう順位をつけるかは、依然としてシステム、情報源、そのときの質問次第だ。ひとつの文章だけで推薦を保証できる人はいない。
レビューの価値は、店に拍手を送ることから、ニーズの境界を描くことへと移りつつあるのかもしれない。
悪いレビューも、あなたに合う人を見つけてくれるかもしれない
静かな小さなバーに、三つ星のレビューが届いたとしよう。「大声で話せないし、十人での会食も受け付けない。決まりが多い。」
店主はそれを読んで血圧が上がる。だが、別の顧客は「一人で座れて、大人数の集まりに出くわさないバー」を探している。同じ不満の言葉が、思いがけず相性を見極める手がかりになった。
これは、悪いレビューが多いほどよいという意味ではない。食品の安全性への懸念、不当な請求、サービスのミスを、「客層が違う」という言葉で特色にすり替えることはできない。本当に興味深いのは、低評価の中には、品質の問題ではなく、好みの衝突を描写しているものがあるという点だ。
マーケティングが、あらゆる不満をならすことだけを追い求めれば、店は自分の輪郭まで削り落としてしまうかもしれない。最後にはどの店も親切で、プロフェッショナルで、コスパが高くなり、同じ顔で看板だけを掛け替えたようになる。
誰なら、明確に書いてもらえるのか？
ここには、少し居心地の悪い格差もある。顧客に具体的なレビューを残してもらうのがうまい店は、ひたすらよいサービスを提供していても、文章の活用に疎い人より、AI が使える手がかりを残しやすいかもしれない。
では、推薦されているのはサービスの質なのか、それともサービスを描写する質なのか？両者をそのまま同じものと見なすことはできない。
地域の店や専門職にとって、より現実的なデジタルマーケティングの見直しは、レビューの依頼を「五つ星をつけてください」から、「今回は、どんな問題を解決するお手伝いができましたか？期待に合わなかったことはありますか？」に変えることだ。顧客には自分の言葉で語ってもらい、キーワードを盛り込んだ原稿を渡して丸写しさせない。
店側も返信の中で、予約方法、バリアフリーの入口、サービスの範囲など、確認できる情報を補足できる。こうした情報は、公式サイトでも一致させておく必要がある。レビューに、サービスの詳しい説明の代わりを無理に担わせるべきではない。
カウンターには、レビューをお願いするカードが二枚置かれている。一枚には「五つ星で小鉢をサービス」、もう一枚には「今日、私たちを選んだ理由は何ですか？」と書かれている。子どもの迎えに急ぐ客がスマートフォンを手に取り、ひと言残す。「スープを別の容器に入れてくれるのは、この店だけ。家に帰っても麺がのびていなかった。」