Synopsis

Metodología

Cómo Synopsis lee las reseñas.

Synopsis convierte el feedback público sobre hostelería en perfiles breves y útiles. Esta página explica qué recopilamos, cómo se genera el análisis con IA, qué puede cambiar y cómo solicitar una corrección.

Última actualización - 26 de junio de 2026

La versión breve.

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Synopsis analiza patrones en reseñas públicas de fuentes externas cuando están disponibles para un lugar.

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Los resúmenes con IA se basan en señales repetidas, cobertura de fuentes y feedback visible de clientes, no en posicionamiento pagado.

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Las puntuaciones y resúmenes son orientativos. Pueden cambiar cuando cambian los datos, el volumen de reseñas, los detalles del lugar o los modelos de análisis.

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Los negocios pueden solicitar correcciones o reclamar su perfil cuando los datos públicos están incompletos o desactualizados.

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¿Qué fuentes usa Synopsis?

Synopsis trabaja con información pública sobre lugares y reseñas cuando está disponible. Las fuentes habituales incluyen plataformas externas de reseñas, perfiles de reserva y proveedores públicos de datos de lugares para restaurantes, hoteles, bares y otros negocios de hostelería.

No todos los lugares tienen todas las fuentes. Algunos tienen amplia cobertura de reseñas pero no perfil vinculado a reservas, otros tienen reseñas de viajeros pero no datos de booking, y algunas fuentes pueden no estar disponibles durante una actualización. Cuando falta una fuente, Synopsis continúa con la evidencia disponible en lugar de fingir que existe esa señal.

  • Señales de identidad del lugar como nombre, dirección, categoría y URL públicas de las fuentes.
  • Texto de reseñas, valoraciones, fechas, etiquetas de fuente y contexto visible del autor cuando está disponible.
  • Fotos y metadatos del lugar cuando ayudan a identificar o presentar un lugar público.

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¿Cómo se genera el análisis con IA?

Synopsis agrupa el feedback de clientes en temas recurrentes: comida, servicio, ambiente, valor, ruido, acceso, platos y otras señales que aparecen con suficiente frecuencia. El sistema busca patrones repetidos entre fuentes en lugar de tratar una reseña muy intensa como toda la historia.

Después, la IA escribe una síntesis concisa en lenguaje claro. El objetivo no es sustituir las reseñas originales, sino mostrar la forma coherente de lo que la gente dice para que lectores y operadores decidan qué revisar después.

  • Los elogios y críticas repetidas pesan más que los comentarios aislados.
  • Las puntuaciones por aspecto son resúmenes orientativos de sentimiento, no valoraciones oficiales de las plataformas de origen.
  • Las herramientas para partners añaden vistas operativas, como tendencias, soporte para respuestas y edición del perfil, después de verificar el negocio.

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¿Qué tan fresca es la información?

Las páginas públicas de lugares y los dashboards de partners pueden actualizarse cuando se ejecuta un nuevo análisis, se refrescan los datos de fuentes o un partner verificado solicita una actualización. Algunas funciones para partners usan actualizaciones programadas de reseñas y refrescos más amplios del dashboard.

La frescura depende de la disponibilidad de fuentes, el volumen de reseñas y si un lugar tiene suficiente información pública para una lectura fiable. Cuando hay pocos datos, Synopsis puede mostrar un perfil más ligero o esperar a tener más evidencia.

  • Las reseñas nuevas pueden cambiar la síntesis cuando repiten un patrón significativo.
  • Las reseñas antiguas pueden seguir importando cuando describen una fortaleza o un problema persistente.
  • Caídas de fuentes, perfiles eliminados o cambios de plataforma pueden retrasar una actualización.

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¿Cuáles son las limitaciones?

Los datos de reseñas son imperfectos. Pueden ser escasos, sesgados, duplicados, traducidos, sarcásticos, antiguos o influidos por eventos puntuales. La IA ayuda a leer a escala, pero no puede visitar personalmente el lugar ni verificar cada afirmación en cada reseña.

Synopsis debe usarse como un punto de partida claro, no como la autoridad final sobre un lugar. Intentamos hacer visible la incertidumbre mostrando cobertura de fuentes, señales recientes y los temas detrás de una síntesis siempre que sea posible.

  • Un lugar con pocas reseñas puede tener una síntesis menos estable que uno con cobertura amplia y reciente.
  • Los resúmenes con IA pueden perder matices en jerga, reseñas multilingües, sarcasmo o contexto local.
  • Las puntuaciones deben leerse como una señal práctica, no como garantía de calidad o seguridad.

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¿Cómo pueden los negocios solicitar correcciones?

Si eres propietario o gestionas un lugar listado y algo es incorrecto, contáctanos con el nombre del lugar, dirección, enlaces de fuente y la corrección que crees necesaria. Revisamos manualmente las solicitudes antes de cambiar información pública.

Los partners verificados también pueden reclamar su perfil, añadir contexto propio y mantener actualizados los detalles operativos sin cambiar el análisis independiente de reseñas.

  • Solicitudes de corrección: info@evolvx.it
  • Las solicitudes de privacidad o derechos de datos siguen el proceso descrito en la página de privacidad y términos.
  • No vendemos posiciones ni eliminamos críticas legítimas a cambio de pago.

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