理解社群平台的演算法運作與網路評論的影響力，對於品牌曝光與流量提升至關重要。Google評論是使用者對產品或服務的直接回饋途徑，它影響搜尋引擎排名，也間接影響社群平台上的內容推送。正面且活躍的評論能提升品牌信任度，使用者更願意在IG與Threads上互動，這些互動數據進而成為演算法評估內容價值的重要依據。 IG演算法以互動率、使用者興趣和內容相關性為核心。貼文的點讚、留言、分享及停留時間越高，演算法便會將內容推薦給更多潛在受眾。品牌Google評論若反應良好，使用者在社群平台上分享或討論相關體驗，也會增加貼文的互動數據，進一步提高曝光率。策略性地將評論內容融入貼文或限時動態，也能引導更多互動。Threads演算法注重新鮮度與相關性，推薦系統會將近期且具討論價值的貼文優先推送。利用Google評論中的使用者回饋，製作貼近受眾需求的內容，能增加Threads上互動量和可見度。鼓勵使用者在Threads分享心得或回應評論，也能促進討論度，增加品牌訊息的傳播效率。透過評論與演算法互動，便能在多平台同時擴大影響力，提升社群行銷成效。Google評論、IG演算法與Threads演算法之間有密切關聯。評論提供社會信任與口碑支撐，演算法透過互動數據決定內容觸及範圍。整合評論策略與社群內容規劃，將評論活躍度、貼文互動與演算法推薦結合，除了能提升品牌在社群平台的曝光率，也帶動評論數量與質量提升，形成口碑與流量雙重增長。品牌可持續追蹤Google評論，即時回應使用者反饋，並將高互動評論整合至IG與Threads貼文，提升內容相關性與互動率。藉此增強品牌可信度，也可有效掌握演算法運作邏輯，將網路評論與社群流量轉化為實際行銷效益，達成全方位的曝光與品牌影響力擴展。
