Las reseñas de expertos locales de Google pueden impulsar los resultados de la búsqueda local

¿Reseñas que ofrecen un aumento de clasificación?

En el pasado, Google ha insinuado que las reseñas podrían usarse para clasificar los resultados.

En 2013, escribí una publicación sobre cómo Google podría considerar el uso de solicitudes de indicaciones de manejo como algo que podría impulsar los resultados de búsqueda local en Google en la publicación, Direcciones de manejo frente a reseñas como señales de clasificación para Google Maps. Esa publicación se basó en un libro blanco que describe una fuerte correlación entre las solicitudes de indicaciones para conducir y las críticas positivas para una empresa. El artículo sobre el que había escrito era Clasificación de lugares hiperlocal, basada en direcciones (pdf). La publicación también analizó una patente de Google llamada Clasificación basada en direcciones de lugares devueltos por consultas de búsqueda locales.

En esa patente, se nos dijo que para los tipos de negocios donde simplemente no había muchas solicitudes de direcciones de manejo, Google podría usar otros signos de popularidad para esos negocios, como las reseñas. Fue interesante ver que se mencionó, sin embargo, no nos dijo más sobre cómo las reseñas podrían usarse para impulsar los resultados de búsqueda locales. (Las reseñas son algo que he visto que muchas personas que participan en búsquedas locales sugieren como algo que Google usa para clasificar las empresas locales, pero sin demasiados detalles). Esperaba ver algo de Google que nos dijera más.

Esta semana, finalmente vi una patente de Google que nos decía más. La patente profundiza en cómo se pueden utilizar las reseñas para impulsar los rankings de búsqueda locales. Si esas reseñas son de personas que Google reconoce como expertos locales en un tipo de negocio en un área geográfica determinada, es posible que se utilicen para impulsar los resultados locales.

¿Por qué centrarse en las opiniones de expertos locales?

Como la mayoría de las patentes, esta identifica un problema y luego una solución que han seleccionado para resolver ese problema.

Este es el problema que se pretende resolver con las revisiones de los expertos locales:

Los motores de búsqueda locales se utilizan generalmente para obtener información sobre negocios y otros puntos de interés relacionados con alguna zona geográfica. Por ejemplo, un usuario puede enviar una consulta sobre "restaurantes italianos en Nueva York" y, en respuesta, un motor de búsqueda local generalmente intenta identificar contenido receptivo, como sitios web de restaurantes italianos en Nueva York y reseñas de dichos restaurantes. Sin embargo, en general, las consultas de búsqueda locales implican sustancialmente más recursos web de los que un usuario está interesado en ver (p. Ej., Puede haber varios cientos de sitios web de, o sobre, restaurantes italianos de Nueva York) e identificar el subconjunto de recursos web receptivos que probablemente justifiquen la atención del usuario puede resultar difícil.

La solución parece estar en identificar expertos locales sobre un tipo de negocio en una localidad y los lugares que recomiendan:

A menudo, algunos usuarios están particularmente bien informados sobre ciertos temas relacionados con las consultas de búsqueda locales, por ejemplo, algunos usuarios son expertos en un género particular de restaurantes, una ciudad o vecindario en particular, un tipo de minorista o una combinación de estas categorías (p. Ej., los restaurantes italianos de Nueva York responden a la consulta antes mencionada). Sin embargo, estos expertos pueden ser difíciles de identificar, particularmente a escala web, ya que muchos usuarios con relativamente poca experiencia se expondrán en varios temas; algunos usuarios se autoidentificarán como expertos para propagar spam con fines comerciales, y el número de temas de búsqueda local en los que uno puede ser un experto es muy grande.

Algunas de estas patentes de revisión de expertos locales incluyen la obtención de revisiones de una categoría revisada de negocios en un área geográfica revisada por revisores; determinar que se han obtenido revisiones de más de un número mínimo de revisores y, en respuesta, identificar al menos a algunos de los revisores como expertos en la categoría revisada de negocios en el área geográfica revisada; recibir una consulta de un usuario; identificar un área geográfica y una categoría de negocios para la consulta; clasificar, con un procesador, los resultados de búsqueda locales que respondan a la consulta en función de las revisiones de los expertos en el área geográfica revisada y la categoría comercial revisada; y enviar resultados de búsqueda clasificados al usuario.

La patente de revisión de expertos locales de Google es esta:

Identificación de expertos locales para búsquedas locales
Inventores: John Alastair Hawkins y Cristina Stancu-Mara
Cesionario: GOOGLE
Patente de Estados Unidos: 9,792,330
Concedido: 17 de octubre de 2017
Archivado: 30 de abril de 2013

Abstracto

Proporcionado es un proceso, que incluye la obtención de revisiones de una categoría revisada de negocios en un área geográfica revisada por revisores; determinar que se han obtenido revisiones de más de un número mínimo de revisores y, en respuesta, identificar al menos a algunos de los revisores como expertos en la categoría revisada de negocios en el área geográfica revisada; recibir una consulta de un usuario; identificar un área geográfica y una categoría de negocios para la consulta; clasificar, con un procesador, los resultados de búsqueda locales que respondan a la consulta en función de las revisiones de los expertos en el área geográfica revisada y la categoría comercial revisada; y enviar resultados de búsqueda clasificados al usuario.

La patente proporciona muchos detalles sobre quién podría ser un experto local. También proporciona detalles sobre cómo encontrarlos.

Las revisiones de expertos locales se verificarán para asegurarse de que sean lo suficientemente largas como para ser revisiones adecuadas. Google usaría algo como ngrams (como se ve en una patente reciente de Navneet Panda para identificar la calidad del sitio: uso de modelos de frases de Ngram para generar puntajes de calidad del sitio) para saber si las reseñas son spam o no, por lo que las reseñas que están mal escritas y gramaticalmente incorrectas pueden ser visto como spam.

Alguien que escriba 34 reseñas sobre "Restaurantes italianos en la ciudad de Nueva York" podría ser visto como un experto local en la ciudad de Nueva York. Alguien que escriba 10 reseñas sobre las tiendas de chocolate en todo Estados Unidos podría ser visto como un experto local (en los Estados Unidos) en las tiendas que venden chocolate.

La patente dice que muchas reseñas no son confiables; que también es un problema que intenta resolver:

La búsqueda local se beneficia del uso de reseñas de consumidores alojadas en la web para clasificar empresas (p. Ej., Sitios web comerciales, sitios web sobre empresas u otro contenido relacionado con empresas locales), pero muchas reseñas no son confiables, ya sea porque el revisor carece de experiencia o porque el revisor tiene Diferentes preferencias del usuario que envía una consulta de búsqueda local. Este y otros problemas se mitigan mediante algunas realizaciones de un sistema de servicios web (mostrado en la Figura 1) que procesa previamente las revisiones para identificar a los expertos y, luego, utiliza las revisiones de los expertos para clasificar los resultados de la búsqueda local.

Las reseñas de expertos locales utilizadas por esta patente parecen ser reseñas enviadas a varios sitios. De esta forma, no son solo reseñas de Google+. Google miraría las reseñas y las filtraría para eliminar el spam. Una vez que se elimina el spam, las reseñas se clasifican utilizando categorías jerárquicas según la ubicación geográfica y las categorías de negocios.

Para proporcionar reseñas de expertos locales que puedan ser consideradas más valiosas para un buscador, se involucra un nivel de personalización en este proceso:

Además, algunas realizaciones personalizan la selección de expertos identificando a aquellos expertos cuyas reseñas son similares a las del usuario de quien se recibió la consulta de búsqueda local. Y, algunas realizaciones calculan una puntuación de experiencia para cada experto, un valor que se usa para clasificar las reseñas sobre un negocio determinado para presentarlas a un usuario después de que el usuario selecciona un resultado de búsqueda local correspondiente.

La descripción de esta patente proporciona este resumen del proceso detrás de la patente en el que se describe aquí:

Por ejemplo, varios miles de usuarios pueden enviar reseñas de varios negocios en el estado de Nueva York a un servicio de redes sociales o un directorio de empresas. Las encarnaciones obtienen estas reseñas del servicio de redes sociales, del directorio de empresas o de ambos, y filtran aquellas reseñas que probablemente sean spam y aquellas reseñas que tengan menos de unas pocas palabras para identificar un conjunto de reseñas sustantivas de usuarios. Las reseñas restantes están agrupadas por área geográfica y categoría del negocio, formando, por ejemplo, un subconjunto de reseñas relacionadas con restaurantes italianos en la ciudad de Nueva York. Por lo general, algunos usuarios envían sustancialmente más reseñas en el subconjunto que otros usuarios, por ejemplo, un usuario puede haber enviado 35 reseñas diferentes sobre 35 restaurantes italianos diferentes en la ciudad de Nueva York, mientras que la mayoría de los usuarios pueden haber enviado una sola reseña. Los usuarios con reseñas en el subconjunto de categorías de área se clasifican de acuerdo con la cantidad de reseñas que han enviado en el subconjunto, y un número (p. Ej., Los 10 principales) se designan como expertos, por ejemplo, en restaurantes italianos en la ciudad de Nueva York. . Más tarde, cuando un usuario envía una consulta de búsqueda local solicitando, por ejemplo, restaurantes italianos cerca de la ciudad de Nueva York, se detecta la misma categoría de área en la consulta; los principales expertos correspondientes se recuperan de la memoria, y las revisiones de esos expertos se utilizan para clasificar los resultados de búsqueda locales que identifican los restaurantes italianos de la ciudad de Nueva York, lo que potencialmente presenta al usuario algunos de los mejores restaurantes italianos de la ciudad de Nueva York según los expertos locales.

Existe la complejidad involucrada en la identificación de expertos locales. La patente aborda las variaciones potencialmente involucradas, como mirar calificaciones con estrellas o votos, algunas reseñas son "útiles". Vale la pena leer la patente en detalle para saber más.

Es interesante ver el tipo de cosas que Google podría considerar para clasificar los resultados de búsqueda locales. Es interesante observar las reseñas de expertos locales de personas identificadas como expertos y mejorar las clasificaciones de esas personas.