위젯 미리보기
별표, 평점, 리뷰 수, 소스 링크 및 마지막으로 확인된 메모가 포함된 깔끔한 웹사이트 배지를 생성하세요.
목적
증거를 과장하지 않고 리뷰 위젯 게시
리뷰 위젯은 신뢰를 강화할 수 있지만 등급이 오래되거나 지점 범위가 불분명하거나 선택한 긍정적인 리뷰만 표시되는 경우 오해의 소지가 있는 광고, 개인 정보 보호 또는 증거 문제를 일으킬 수도 있습니다.
스니펫 삽입
출판 전에 검토할 수 있는 간단한 HTML 및 CSS 조각을 생성합니다.
공개 청구 통제
등급, 볼륨, 지점 범위 및 리뷰 선택이 방문자에게 표시된 주장을 뒷받침하는지 확인하십시오.
법적 위험 점수
위젯이 활성화되기 전에 소스 증명, 최신성, 조정, 개인 정보 보호 및 마케팅 사용 위험에 대한 점수를 매깁니다.
왜 중요한가요?
리뷰 위젯은 공공 광고 주장입니다
기업이 자체 웹사이트에 등급을 표시할 때 주장은 정확하고 비선택적이며 확인하기 쉬워야 합니다. 이는 추천서가 결과나 고객 관계를 암시할 수 있는 법률 회사 및 민감한 서비스에 특히 중요합니다.
오래된 평가
몇 달 전에 복사된 등급은 실시간 Google 프로필이 변경된 경우 방문자를 오도할 수 있습니다.
선택적 표시
긍정적인 인용문만 표시하는 것은 추천 필터링이나 리뷰 체리 따기처럼 보일 수 있습니다.
잘못된 지점
위젯은 실수로 지점, 실무자 또는 법인 전체에 걸쳐 리뷰를 집계할 수 있습니다.
비공개 세부정보
리뷰 발췌문을 통해 고객, 환자, 문제, 약속, 지불 또는 분쟁 세부 사항이 드러날 수 있습니다.
위젯 작업공간
빌드 및 위험 점수 A Google 리뷰 위젯
표시하려는 등급 주장, Google 소스, 페이지 컨텍스트 및 거버넌스 제어를 입력하세요. 이 도구는 미리보기, 포함된 조각 및 출판 위험 점수를 생성합니다.
이 도구는 정보 거버넌스 보조 도구입니다. 이는 법적 조언을 대체하지 않으며 Google에 연결되지 않습니다. 평가, 리뷰 발췌, 위젯 또는 구조화된 데이터를 게시하기 전에 라이브 Google 프로필을 확인하세요.
방법
점수는 위젯을 웹사이트 클레임으로 취급합니다.
이 규칙은 소스 신뢰성, 등급 볼륨, 신선도, 분기 범위, 선택 방법, 페이지 배치, 부문 민감도 및 완화를 결합합니다. 점수가 낮다는 것은 위젯을 게시하기가 더 쉽다는 것을 의미합니다. 점수가 높다는 것은 청구가 개시되기 전에 검토되어야 함을 의미합니다.
- 정확도 입력은 정격, 개수 및 소스를 확인할 수 있는지 확인합니다.
- 디스플레이 입력은 위젯이 리뷰를 과장하거나, 반올림하거나, 선별적으로 선택하는지 확인합니다.
- 범위 입력은 등급이 정확한 지점 또는 법인에 속하는지 확인합니다.
- 개인 정보 입력은 법률 회사, 규제 서비스 및 기밀 컨텍스트 위험을 표시합니다.
거버넌스
더 안전한 리뷰 위젯에는 무엇이 포함되어 있나요?
전문 서비스의 경우 검토 위젯은 보수적이고 소스가 제공되어야 하며 감사하기 쉬워야 합니다.
소스 레코드
프로필 URL, 장소 ID, 평점, 개수, 확인 날짜 및 스크린샷을 게시 기록에 보관하세요.
중립 디스플레이
서비스가 민감한 경우 선택한 평가보다 평가, 개수 및 소스 링크를 선호합니다.
케이던스 다시 확인
소유자를 지정하여 실시간 평가를 다시 확인하고 오래된 소유권 주장을 삭제하거나 업데이트하세요.
해석
위젯 출판 점수를 읽는 방법
0-25
게시 준비 완료 위젯은 일반적으로 최종 소스 및 레이아웃 확인 후에 활성화될 수 있습니다.
26-45
컨트롤 추가 위젯을 게시하기 전에 더 명확한 소스, 날짜, 분기 또는 문구 제어가 필요합니다.
46-65
법적 검토 등급 주장, 발췌문, 부문 또는 배치는 게시하기 전에 검토되어야 합니다.
66-100
위젯 보류 소스, 선택, 개인 정보 보호 또는 광고 위험 문제가 해결될 때까지 게시하지 마십시오.
장소 ID
위젯을 삽입하기 전에 정확한 Google 프로필을 확인하세요.
검토 링크
원본 경로를 지원하는 직접 검토 링크를 만듭니다.
스키마
리뷰 마크업을 추가하기 전에 별도의 구조화된 데이터 검토를 사용하세요.
예비검토
법률 웹사이트에 리뷰를 게시해야 합니까?
Pimlegal는 게시 전에 등급 주장, 추천 문구, Google 소스 증거, 지점 범위, 개인 정보 보호 위험 및 구조화된 데이터 사용을 검토할 수 있습니다.