Reviewaantallen samenvoegen: voorkom dubbeltellingen

Een reviewtotaal klinkt objectief, maar het tellen van losse reviews is iets anders dan het tellen van klanten. Een klant kan na één bezoek een review op Google en op een tweede platform plaatsen. Die twee reviews gaan over één ervaring. Telt je die als twee, dan overschat je zowel het aantal tevreden klanten als de spreiding van je feedback.

Daar komt de context van het platform bij. Google schrijft in zijn beleid (https://support.google.com/contributionpolicy/answer/7400114) dat bijdragen aan Maps een echte ervaring moeten weerspiegelen en noemt onder valse betrokkenheid onder meer content die vanuit meerdere accounts is geplaatst door of op verzoek van één persoon. Het gaat hier om een beleid over manipulatie, niet over de rekenwijze van jouw interne register. Dat meerdere accounts binnen Maps worden gebruikt om betrokkenheid te manipuleren, is iets anders dan dezelfde echte ervaring vrijwillig op verschillende platformen bespreken. Uit deze beleidsbron volgt geen verbod op dat laatste. Onze ontdubbelmethode is een afzonderlijk redactioneel voorstel voor interne rapportage.

Dit artikel geeft geen juridisch advies en bepaalt niet wat toegestaan is op een bepaald platform. Raadpleeg daarvoor de actuele voorwaarden van elk platform.

Begin met een eenvoudig overzicht, bijvoorbeeld in een spreadsheet. Elke review krijgt één rij. De kolommen hieronder zijn een voorstel, geen verplichte indeling.

• Platform: waar de review staat (bijvoorbeeld Google, een vakplatform, je eigen site).
• Datum van plaatsing: de datum die het platform toont, plus de datum waarop jij de review noteerde.
• Weergegeven naam of alias: zoals publiek zichtbaar. Gebruik niet meer persoonsgegevens dan nodig.
• Korte inhoudssamenvatting: één zin over de ervaring, zodat je overlap herkent.
• Gekoppelde ervaring: een intern referentienummer van de afzonderlijke ervaring, dienst, offerte of bestelling als je dat legitiem kunt koppelen.
• Vermoedelijke overlap: ja, nee of onzeker, met een korte reden.
• Status: uniek, mogelijk dubbel of bevestigd dubbel.

Denk aan privacy. Leg niet meer klantgegevens vast dan je voor deze taak nodig hebt en bewaar het register niet breder toegankelijk dan nodig. Of je een specifieke koppeling met klantgegevens mag maken, hangt van je eigen situatie af en valt buiten dit artikel.

Je kunt zelden met zekerheid vaststellen dat twee reviews van dezelfde persoon komen. Werk daarom met signalen en benoem de onzekerheid.

1. Gelijke of bijna gelijke tekst: bijna woordelijk dezelfde review op twee platformen wijst op dezelfde bron, hoewel een klant ook bewust kopieert.
2. Dichte datums: twee reviews binnen dezelfde dagen, met dezelfde inhoudelijke details.
3. Dezelfde unieke details: een specifieke medewerker, projectnaam of bijzonderheid die in beide staat.
4. Eigen koppeling: kun je beide reviews aan dezelfde specifieke ervaring koppelen, dan is overlap aannemelijk. Alleen dezelfde klant of hetzelfde brede klantdossier is onvoldoende: één klant kan meerdere afzonderlijke diensten afnemen.

Een gelijkaardige naam alleen is zwak bewijs, want veel mensen delen een naam en een alias zegt weinig. Markeer onzekere gevallen daarom als "onzeker" in plaats van ze zonder meer weg te strepen of als unieke klant te tellen. Stel dat je een review niet kunt koppelen, dan blijft de status onzeker en rapporteer je dat zo.

Beslis vooraf welk getal je rapporteert. Voor deze voorgestelde rapportage zijn twee cijfers zinvol: het totaal aantal gepubliceerde reviews per platform, en een voorzichtige schatting van het aantal unieke ervaringen. Vermeld het verschil niet als vaststaand feit.

Stel dat je een register invult met onderstaande, volledig fictieve getallen. Ze dienen alleen om de berekening te tonen en zeggen niets over een echt bedrijf.

• Platform A: 12 reviews.
• Platform B: 7 reviews.
• Eigen website: 5 reviews.

Het naïeve totaal is 12 + 7 + 5 = 24. Daarna ga je het register doorlopen. Veronderstel voor deze rekensom dat je drie overtollige vermeldingen van al getelde ervaringen bevestigt. Er zijn daarnaast twee andere mogelijke overtollige vermeldingen, die niet bij die eerste drie horen. Veronderstel dat alle overige vermeldingen aantoonbaar afzonderlijke ervaringen beschrijven; zonder die aanname kun je uit deze telling geen volledige ondergrens afleiden.

• Bevestigd dubbel: 24 - 3 = 21 overblijvende vermeldingen vóór beoordeling van de twee onzekere gevallen.
• Onzeker: nog 2 mogelijke overlappen. Zijn beide ook dubbel, dan blijven 19 unieke ervaringen over.

Je rapporteert dan: "24 gepubliceerde reviews op drie plekken, en binnen de expliciete aannames van dit voorbeeld tussen 19 en 21 afzonderlijke ervaringen, afhankelijk van twee onzekere overtollige vermeldingen." Let op: dit is een rekenmethode, geen uitkomst. Het bereik hangt af van wat je kunt aantonen, en het getal van 24 blijft een ander cijfer dan het aantal klanten. Stuur zulke cijfers niet de wereld in als "aantal tevreden klanten" als je overlap niet gecontroleerd hebt.

Na het samenvoegen controleer je het register nog één keer voor je het gebruikt.

1. Tel per platform opnieuw het aantal rijen en vergelijk het met wat het platform zelf toont. Verschillen kunnen komen doordat reviews verwijderd of nog niet zichtbaar zijn.
2. Controleer of elke onzekere rij een korte reden heeft.
3. Controleer of je geen tekst hebt aangepast. Bewaar een bronverwijzing en onderscheid een eigen samenvatting van een letterlijk citaat. Presenteer een bewerkte samenvatting niet als de oorspronkelijke reviewtekst.
4. Leg vast wanneer je het register voor het laatst bijwerkte, want aantallen veranderen.

Over het verkrijgen van nieuwe reviews meldt Google in zijn tips (https://support.google.com/business/answer/3474122) dat het aanbieden van beloningen in ruil voor een review, of voor het wijzigen of verwijderen van een negatieve review, als valse betrokkenheid wordt beschouwd en streng verboden is. Houd je opvolging dus bij een neutrale vraag om een eerlijke ervaring. Wil je zien welke publieke signalen je website nu toont, kijk dan via Marketing Scan. Een publieke scan meet wat zichtbaar is en bewijst niet hoe je reviews intern zijn geregistreerd.