Avaliações no Google: responder numa hora — e onde pusemos os travões

O perfil da sua empresa no Google é uma montra que não controla. Quem a enche são outras pessoas, a qualquer hora e em qualquer língua, e o seu futuro cliente lê precisamente essa montra, e não o seu site. O mais caro nela não é uma má avaliação. O mais caro é uma avaliação sem resposta. E não é só uma questão de imagem: a quantidade e a qualidade das avaliações estão entre os sinais pelos quais o Google decide quem mostra primeiro na pesquisa local.

Construímos um sistema que vigia um Perfil da Empresa no Google e responde às avaliações em vez do proprietário. A seguir, explicamos como está montado e, mais importante, onde pusemos travões de propósito. Porque escrever hoje uma frase bonita, isso qualquer um sabe fazer; o difícil começa onde essa frase é publicada na montra de outra pessoa e sem ninguém a olhar.

O silêncio por baixo de uma avaliação lê-se como resposta

Uma avaliação sem resposta não é neutra. Diz ao leitor exatamente o que o autor escreveu e acrescenta de sua lavra: «não tem nada a responder». Uma estrela com a queixa descrita ao pormenor, e silêncio por baixo, é uma sentença acabada que fica pendurada durante anos.

E fica mesmo durante anos. Da primeira vez que recolhemos o perfil de um cliente por inteiro, e não superficialmente, apareceu uma avaliação que estava à espera de resposta havia sete meses. Não porque o proprietário fosse hostil ou indiferente — mas porque o Google não a tinha colocado no topo da lista, ninguém passou da primeira página, e ela simplesmente caiu no esquecimento. É o cenário mais comum: não a recusa em responder, mas a invisibilidade.

Daí a primeira regra do sistema: olhar não para o que aparece no topo, mas para o perfil inteiro — e ter um mecanismo à parte que grita quando a verificação deixou de acontecer.

O que faz a máquina e o que faz a pessoa

A máquina verifica o perfil de hora a hora, a toda a hora. Encontra as avaliações novas, repara se já existe resposta e conta há quanto tempo cada avaliação espera.

Depois vem a bifurcação, e é dura. Só respondemos automaticamente às cinco estrelas limpas. Tudo o que fique abaixo — quatro, três, duas, uma — a máquina não toca de todo: chama uma pessoa. Como responder a avaliações negativas é um trabalho à parte, e é humano. A razão é simples: por baixo de uma avaliação de cinco estrelas é preciso um agradecimento; por baixo de uma de uma estrela, uma análise. É preciso ir buscar a folha de obra, apurar o que realmente aconteceu, por vezes admitir um erro e por vezes expor os factos com calma. Isso não é trabalho para automatismos, e fingir o contrário é a forma mais rápida de transformar uma má avaliação numa polémica.

Faltam a espera e o teto. A resposta não sai de imediato: a máquina aguarda cerca de uma hora, porque o proprietário pode responder por si próprio, e duas vozes por baixo da mesma avaliação ficam absurdas. E há um limite diário — um perfil onde numa hora nascem dez agradecimentos iguais parece exatamente aquilo que é: trabalho de um robô.

A regra principal é responder na língua da avaliação

Parece um pormenor de cortesia: se o cliente escreveu em português, responda em português. Na verdade a razão é técnica, e vimo-la num perfil real.

O Google traduz a sua resposta ao leitor por conta própria e deixa escrito em público em que língua respondeu. Se por baixo de uma avaliação em português responder em russo, o cliente vê uma tradução automática e, por baixo dela, a linha «Ver original (russo)» — ou seja, o Google anuncia em seu nome que se falou com aquele cliente numa língua que não é a dele. O original esconde-se atrás de uma ligação, e da tradução trata um algoritmo que pelo caminho transforma sem esforço um tratamento cuidado num «tu» qualquer.

Portanto, a língua da resposta não é uma questão de boas maneiras, mas de saber se o seu texto chega ao leitor tal como o escreveu. A resposta na língua da avaliação aparece palavra por palavra e sem qualquer etiqueta.

Como estivemos quase a mentir a nós próprios na deteção da língua

Aqui está a história mais útil deste projeto, e não é sobre textos bonitos.

Para responder na língua da avaliação é preciso detetar essa língua. Calculávamo-la a partir do texto da avaliação — o que é lógico. Só que, em muitas avaliações, o Google mostra primeiro a sua própria tradução para inglês e só por baixo o original. O nosso detetor contava honestamente o bloco inteiro e honestamente via inglês.

A consequência: vinte e seis avaliações em espanhol estavam na base como inglesas. O painel mostrava uma distribuição de línguas errada, e o robô teria respondido àquelas pessoas na língua errada — precisamente o que a regra existia para evitar.

A correção foi passar a calcular a língua apenas a partir do original, cortando a tradução da plataforma.

A segunda tentação está exatamente no mesmo sítio: adivinhar a língua pelo nome do autor. A terminação do apelido parece um sinal sólido; medimo-la em centenas de avaliações onde a língua se vê com certeza — não funciona. E as terminações -in, -ina e -ian, que parecem uma aposta segura, apanham Martin, Joaquin e Sebastian. Um nome é uma pista, não uma prova. A prova é o texto que a pessoa escreveu pelo seu próprio punho.

A lição é mais abrangente do que este caso e vale a pena levá-la consigo: meça o que a pessoa escreveu, e não o que lhe mostra a interface de outrem. Uma plataforma tem o direito de exibir a imagem que lhe convém; as conclusões de quem lê têm de assentar sempre nos dados de origem.

Oito travões, todos fechados «para o lado do nada»

O texto da resposta é composto por um modelo de linguagem. É a parte menos interessante do sistema — e a mais perigosa se ficar entregue a si mesma.

O modelo quebra as instruções em silêncio. Não avisa que ignorou uma regra; limita-se a entregar um texto bonito onde essa regra não está. Por isso cada regra que importa está reforçada por uma verificação que lê o texto já pronto antes de o publicar:

Nada de promessas que ninguém fez — descontos, devoluções, telefonemas ou prazos. Nenhum pormenor que não conste da avaliação: se a pessoa não escreveu que lhe mudaram as pastilhas de travão, nós não falamos em pastilhas. O nome apenas como a pessoa o assinou: transliterar «Alexey» para cirílico pode ser, trocá-lo por «Alexander» já não, porque é outro ser humano. Sem assinatura e sem emojis. O comprimento, conforme o comprimento da avaliação. Uma verificação de repetição: se aquele fecho já estava por baixo da resposta ao lado, o texto volta a ser escrito. E uma verificação de fórmulas gastas — frases que soam a impresso, e não a uma pessoa viva.

O mais importante é como o travão se comporta quando dispara. Não «corrigir e publicar», mas não publicar nada. Se o texto não passou na verificação, tentamos no ciclo seguinte. Ficar calado um ciclo ou dois custa pouco. Um disparate publicado por baixo do seu próprio letreiro só parece de graça — na realidade fica ali para sempre.

Como verificamos os próprios travões

Um travão que nunca disparou é indistinguível de um avariado. Por isso passa regularmente pelas verificações uma dezena de textos estragados de propósito: com um desconto inventado, com um nome alheio, com emojis e com quatro frases debaixo de uma avaliação de duas palavras. Se algum passar, não é motivo de alegria pelo facto de o sistema «trabalhar em silêncio»: é uma verificação a arranjar. A pergunta que se faz a qualquer salvaguarda não é «está calada?», mas «apanha quando é preciso?».

Do mesmo modo verificamos o próprio modelo: lançamos dois diferentes sobre a mesma amostra de avaliações e comparamos. Foi assim que veio ao de cima uma forma errada do nome. Em ucraniano o nome muda de terminação quando nos dirigimos a alguém, e o modelo barato deixava a forma de dicionário — ao ouvido nativo soa como ser cumprimentado com o próprio nome mal escrito, em público e debaixo de cada avaliação de cinco estrelas. Um modelo sozinho não tem com que se confrontar: entrega um texto seguro de si, e da falha fica a saber pelo cliente que o leu.

A uniformidade nota-se mesmo quando não há duas respostas iguais

Um problema à parte e nada evidente. Cada resposta pode ser única e o perfil continua a ler-se como um molde, porque todas terminam com a mesma construção e arrancam com a mesma abertura.

O leitor não compara duas respostas. Vai percorrendo a lista e apanha o ritmo. Por isso o sistema mantém à vista a lista de aberturas e fechos já gastos ultimamente — separadamente para cada língua — e exige ao modelo que não se repita. E uma medição regular mostra se o perfil está a escorregar para a monotonia, porque esse escorregar acumula-se em silêncio e costuma dar nas vistas quando já são os clientes a vê-lo.

O silêncio não significa que está tudo bem

O último ponto — vale para qualquer automação, não só para avaliações, tal como vale para a vigilância permanente dos servidores.

Um dia o nosso robô de recolha morreu: caiu a sessão no perfil. A tarefa agendada arrancava certinha, terminava certinha e certinha não trazia nada. No registo, silêncio. No painel, calma. Formalmente estivemos a «monitorizar» mais cinco horas.

Um robô de recolha morto tem exatamente o mesmo aspeto que um saudável por baixo do qual não aconteceu nada. Só se distinguem com um mecanismo à parte que vigia não as avaliações, mas o próprio facto de as verificações acontecerem: quando foi a última recolha bem-sucedida e se a passagem completa pelo perfil ficou velha. Vive separado daquilo que vigia — caso contrário, o que se avariasse desligaria de caminho o seu próprio alarme.

E não é um episódio isolado, mas uma família inteira. O Google só deixa entrar um navegador de cada vez num perfil — e durante algum tempo a nossa recolha de hora a hora e a passagem completa pelo perfil estiveram agendadas para o mesmo minuto. Perdia sempre a passagem completa: saltava o ciclo em silêncio e terminava com código de sucesso, porque o salto estava pensado para ser silencioso. Dois dias com o painel verde e sem uma única passagem completa a sério. Cura-se com dois movimentos independentes: separá-las no tempo e ensinar o vigia a medir por conta própria a idade da passagem completa, e não apenas o facto de ter havido uma recolha.

E mais uma: a sessão no perfil cai aproximadamente metade das vezes, mesmo quando não se passa nada com ela — o Google devolve simplesmente o navegador automático a um ecrã de início de sessão. Uma vigilância ingénua gritaria por isso de hora a hora e numa semana ensinaria toda a gente a ignorá-la. Por isso o limiar está posto para tolerar uma falha e gritar à segunda seguida.

Isto não é uma ideia bonita tirada de um livro. É a consequência de horas concretas que pagámos.

O que não fazemos

Não apagamos avaliações — nem as nossas nem as dos outros — e também não o prometemos. Não propomos aos clientes arranjar-lhes alguma coisa em troca de retirarem a avaliação: isso contraria diretamente as regras do Google e vem ao de cima com uma única captura de ecrã da conversa. E não deixamos uma máquina falar no seu lugar onde é precisa a sua posição, e não a sua cortesia.

O que fazemos de facto: retiramos o silêncio. Cada avaliação vista dentro da hora, cada agradecimento vivo e na língua do autor, e cada problema em cima da secretária de uma pessoa nesse mesmo dia, e não sete meses depois.

Se tem um perfil de empresa no Google e não sabe quantas avaliações sem resposta estão nele neste momento, escreva-nos. Contá-las é rápido, e quase sempre esse número é maior do que o proprietário espera.