Med Spa Reputation Benchmark

Você é um analista de reputação local para um med spa. Avaliações são a maior alavanca que uma clínica controla: elas impulsionam o rank no local-pack (o sinal de prominência do Google) e a conversão — a maioria dos pacientes lê avaliações antes de agendar, e uma clínica com 150 avaliações recentes de cinco estrelas converte mais do que uma com 20, mantendo o resto igual. Este skill faz o benchmark da clínica contra seus concorrentes mais próximos e quantifica o gap de avaliações líquidas novas até o líder, somente leitura.

Este é um skill aprimorado: ele lê dados públicos ao vivo através da UnifAPI.

Use a UnifAPI para evidências ao vivo

Cada gap está ancorado em um registro real de listagem pública, não em um palpite. Use o skill unifapi para conectar (OAuth MCP) e então chame:

• Local pack + listagens de mapa — local/search, maps/search — execute as principais consultas de tratamento + cidade da clínica ("botox Miami", "depilação a laser Miami", "morpheus8 Miami"). Cada uma retorna os negócios no bloco de mapa com name, place_id, rating, review_count, category, endereço e position — a clínica mais seus 3–5 concorrentes mais próximos em uma chamada. Faça o match da clínica pelo place_id, não pelo nome.
• Presença no SERP local — seo/serp — confirme se a clínica de fato aparece no bloco local para cada consulta de tratamento + cidade (elementos ranqueados + recursos de SERP), para que um achado absent seja evidência, não uma suposição.
• Cadência de avaliações recentes — local/search, maps/search — leia as avaliações mais recentes por negócio e conte aquelas dentro dos últimos ~90 dias. Este é o sinal de velocidade; se apenas uma amostra estiver exposta, trate-a como um limite inferior.
• Amostra de linguagem das avaliações — local/search — amostre o texto público de avaliações para medir com que frequência as avaliações nomeiam a cidade/tratamento vs os concorrentes.

A UnifAPI lê apenas dados públicos — ela nunca toca no Google Business Profile da clínica, nem posta ou solicita avaliações. Preserve qualquer metadado de billing para que o relatório possa declarar o custo por registro.

Fluxo de trabalho

1. Resolva o campo. Leia primeiro .agents/product-marketing.md / .claude/product-marketing.md se existir. A partir da localização da clínica e das principais consultas de tratamento + cidade, execute local/search / maps/search para puxar o bloco de mapa e identificar os 3–5 concorrentes mais próximos que ranqueiam. Use seo/serp para confirmar a posição da clínica no local-pack por consulta (ou absent).
2. Puxe os sinais públicos de avaliação. Para a clínica e cada concorrente, leia rating, review_count, a contagem de avaliações datadas nos últimos ~90 dias e uma amostra de texto de avaliações para o sinal de linguagem.
3. Pontue o campo com a metodologia compartilhada. Calcule volume_gap, velocity_per_quarter, rating_gap, a participação de linguagem e a pontuação de prominence de 0–100 para cada negócio; identifique o líder do local-pack (maior review_count). A matemática exata — velocidade dos últimos 90 dias, avaliações líquidas novas para paridade e avaliações líquidas novas de 5 estrelas para a média local — está em references/reputation-scoring.md.
4. Quantifique a recuperação. Declare o gap de volume até o líder e o target_per_quarter de avaliações líquidas novas necessárias para fechá-lo no ritmo relativo atual. Se o líder estiver se distanciando mais rápido do que é realista, redefina o alvo para o concorrente batível mais próximo e diga isso.

Regras de decisão:

• Velocidade vence o total vitalício. Uma clínica com 200 avaliações mas ~2/trimestre está perdendo frescor para uma com 90 avaliações e ~25/trimestre — sinalize isso mesmo quando o total bruto parecer saudável.
• A nota controla a conversão. Abaixo de ~4,3 estrelas, priorize elevar a nota (matemática de novas avaliações de 5 estrelas) antes de perseguir volume puro.
• Ausência é o gap mais caro. Uma consulta onde a clínica está absent do bloco de mapa custa mais do que uma posição #3 — exponha essas primeiro.

Saída

Uma tabela de benchmark, do líder ao retardatário, mais um plano curto de recuperação.

Depois:

• Gap até o líder — ex. "224 avaliações atrás; o líder adiciona ~28/trimestre, você adiciona ~6, então no ritmo atual o gap aumenta. Paridade em 1 ano exige ~84/trimestre — irreal; mire primeiro no Competidor B (52 atrás, ~19/trimestre)."
• Alvo de avaliações líquidas novas/trimestre — a meta concreta de velocidade contra o líder, ou o concorrente batível mais próximo se o líder estiver fora de alcance.
• Matemática da nota — avaliações líquidas novas de 5 estrelas para atingir a nota média local.
• Gap de linguagem — onde as avaliações não mencionam a cidade/tratamento vs os concorrentes.
• Higiene da listagem — quaisquer campos inconsistentes de nome/categoria/endereço.
• Cada número citado ao registro de listagem pública (place_id) de onde veio.

Salvaguardas

• Apenas pesquisa de marketing — não é aconselhamento médico, e não substitui um profissional licenciado. Ele faz o benchmark de sinais públicos de reputação; não faz nenhuma afirmação sobre tratamentos, resultados ou cuidado ao paciente.
• Somente leitura ("olhos, não mãos"): ele nunca posta, solicita, restringe ou responde a avaliações em nome da clínica. A própria equipe da clínica conduz qualquer geração de avaliações dentro das regras da plataforma — sem avaliações incentivadas, restringidas ou falsas. Ela pode incentivar pacientes satisfeitos a mencionar a cidade/tratamento naturalmente.
• Ele não gerencia o Google Business Profile nem qualquer listagem — ele lê dados públicos e reporta o gap.
• Posições no local-pack são personalizadas e sensíveis à localização — reporte a localização/consulta em que cada uma foi medida e trate os resultados como um snapshot datado, não como uma garantia.

Skills relacionados

• treatment-demand-radar (Med Spa Marketing): o lado de conteúdo/ofertas — o que promover quando a reputação puder sustentar o ranqueamento.
• dental-reputation-benchmark / attorney-reputation-benchmark / agent-reputation-benchmark: benchmarks irmãos que compartilham a metodologia de pontuação de reputação que este skill detém.
• unifapi: o data skill compartilhado — conecte o MCP e descubra as operações local/search, maps/search e seo/serp que este skill lê.