Su Google Le recensioni degli esperti locali possono aumentare i risultati della ricerca locale

Recensioni che offrono un aumento del ranking?

In passato, Google ha suggerito che le recensioni potrebbero essere utilizzate per classificare i risultati.

Nel 2013, ho scritto un post su come Google potrebbe prendere in considerazione l'utilizzo delle richieste di indicazioni stradali come qualcosa che potrebbe aumentare i risultati di ricerca locali su Google nel post, Indicazioni stradali e recensioni come segnali di posizionamento per Google Maps. Quel post era basato su un white paper che descriveva una forte correlazione tra le richieste di indicazioni stradali e le recensioni positive per un'azienda. Il documento di cui avevo scritto era, Hyper-Local, Directions-Based Ranking of Places (pdf). Il post ha anche esaminato un brevetto di Google denominato Classifica dei luoghi basata sulle indicazioni stradali restituita dalle query di ricerca locali.

In quel brevetto, ci è stato detto che per i tipi di attività in cui non c'erano molte richieste di indicazioni stradali, Google potrebbe utilizzare altri segni di popolarità per tali attività, come le recensioni. È stato interessante vedere quanto menzionato, tuttavia, non ci ha detto di più su come le recensioni potrebbero essere utilizzate per aumentare i risultati di ricerca locali. (Le recensioni sono qualcosa che ho visto suggerire da molte persone impegnate nella ricerca locale come qualcosa che Google utilizza per classificare le attività commerciali locali, ma senza troppi dettagli.) Speravo di vedere qualcosa da Google che ci dicesse di più.

Questa settimana ho finalmente visto un brevetto di Google che ci dice di più. Il brevetto approfondisce come le recensioni potrebbero essere utilizzate per aumentare le classifiche di ricerca locali. Se tali recensioni provengono da persone che Google riconosce come esperti locali su un tipo di attività in una determinata area geografica, possono essere utilizzate per aumentare i risultati locali.

Perché concentrarsi sulle recensioni di esperti locali?

Come la maggior parte dei brevetti, questo identifica un problema e quindi una soluzione che hanno selezionato per risolverlo.

Ecco il problema che si intende risolvere guardando le recensioni degli esperti locali:

I motori di ricerca locali sono generalmente utilizzati per ottenere informazioni su attività commerciali e altri punti di interesse relativi a determinate aree geografiche. Ad esempio, un utente può inviare una query per "ristoranti italiani a New York" e, in risposta, un motore di ricerca locale in genere tenta di identificare contenuti responsive, come siti web di ristoranti italiani a New York e recensioni di tali ristoranti. In genere, tuttavia, le query di ricerca locali implicano sostanzialmente più risorse Web di quelle che un utente è interessato a visualizzare (ad esempio, potrebbero esserci diverse centinaia di siti Web di o relativi a ristoranti italiani di New York) e identificare il sottoinsieme di risorse Web reattive che potrebbero giustificare l'attenzione dell'utente può essere difficile.

La soluzione sembra essere identificare esperti locali su un tipo di attività in una località e i luoghi che consigliano:

Spesso alcuni utenti sono particolarmente informati su determinati argomenti relativi alle query di ricerca locali, ad esempio alcuni utenti sono esperti in un particolare genere di ristoranti, una particolare città o quartiere, un tipo di rivenditore o una combinazione di queste categorie (ad es. i ristoranti italiani di New York che rispondono alla suddetta query). Tali esperti, tuttavia, possono essere difficili da identificare, in particolare su scala web, poiché molti utenti con competenze relativamente scarse parleranno di vari argomenti; alcuni utenti si autoidentificano come esperti per propagare lo spam a vantaggio commerciale e il numero di argomenti di ricerca locale su cui si può essere esperti è molto ampio.

Alcuni di questi brevetti di recensioni di esperti locali includono l'ottenimento di recensioni da parte di revisori di una categoria di attività commerciali in un'area geografica recensita; determinare che sono state ottenute recensioni da più di un numero soglia di revisori e, in risposta, identificare almeno alcuni dei revisori come esperti nella categoria recensita di attività nell'area geografica recensita; ricevere una richiesta da un utente; identificare un'area geografica e una categoria di imprese per la query; classificare, con un elaboratore, i risultati della ricerca locale rispondenti alla query in base alle recensioni degli esperti nell'area geografica recensita e nella categoria aziendale recensita; e l'invio di risultati di ricerca classificati all'utente.

Il brevetto delle recensioni di esperti locali di Google è questo:

Identificazione di esperti locali per la ricerca locale
Inventori: John Alastair Hawkins e Cristina Stancu-Mara
Assegnatario: GOOGLE
Brevetto USA: 9.792.330
Concesso: 17 ottobre 2017
Archiviato: 30 aprile 2013

Astratto

Viene fornito un processo che include l'ottenimento di recensioni da parte di revisori di una categoria di attività commerciali in un'area geografica recensita; determinare che sono state ottenute recensioni da più di un numero soglia di revisori e, in risposta, identificare almeno alcuni dei revisori come esperti nella categoria recensita di attività nell'area geografica recensita; ricevere una richiesta da un utente; identificare un'area geografica e una categoria di imprese per la query; classificare, con un elaboratore, i risultati della ricerca locale rispondenti alla query in base alle recensioni degli esperti nell'area geografica recensita e nella categoria aziendale recensita; e l'invio di risultati di ricerca classificati all'utente.

Il brevetto fornisce molti dettagli su chi potrebbe essere un esperto locale. Fornisce inoltre dettagli su come trovarli.

Le revisioni di esperti locali dovrebbero essere controllate per assicurarsi che siano abbastanza lunghe da essere revisioni adeguate. Google utilizzerebbe qualcosa come gli ngram (come visto in un recente brevetto di Navneet Panda per identificare la qualità del sito: Utilizzo dei modelli di frasi Ngram per generare punteggi di qualità del sito) per stabilire se le recensioni sono spam o meno, quindi le recensioni scritte male e grammaticalmente errate potrebbero essere visto come spam.

Qualcuno che scrive 34 recensioni su "Ristoranti italiani a New York City" potrebbe essere visto come un esperto locale a New York City. Qualcuno che scrive 10 recensioni sui negozi di cioccolato negli Stati Uniti potrebbe essere visto come un esperto locale (negli Stati Uniti) sui negozi che vendono cioccolato.

Il brevetto dice che molte recensioni non sono affidabili; che è anche un problema che cerca di risolvere:

La ricerca locale trae vantaggio dall'utilizzo di recensioni dei consumatori ospitate sul Web per classificare le attività (ad es. siti Web aziendali, siti Web sulle attività commerciali o altri contenuti relativi alle attività commerciali locali), ma molte recensioni non sono affidabili, perché il revisore non ha esperienza o perché ha preferenze diverse dall'utente che invia una query di ricerca locale. Questo problema e altri sono mitigati da alcune forme di realizzazione di un sistema di servizi Web (mostrato nella FIG. 1) che pre-elabora le revisioni per identificare gli esperti e, quindi, utilizza le recensioni degli esperti per classificare i risultati di ricerca locali.

Le recensioni di esperti locali utilizzate da questo brevetto sembrano essere recensioni inviate a più siti. In questo modo, non sono solo recensioni di Google+. Google esaminerebbe le recensioni e le filtrerebbe per rimuovere lo spam. Dopo che lo spam è stato rimosso, le recensioni vengono quindi classificate utilizzando categorie gerarchiche basate sulla posizione geografica e sulle categorie di attività.

Per fornire recensioni di esperti locali che possono essere considerate più preziose per un ricercatore, in questo processo è coinvolto un livello di personalizzazione:

Inoltre, alcune forme di realizzazione personalizzano la selezione degli esperti identificando quegli esperti le cui recensioni sono simili a quelle dell'utente da cui è stata ricevuta la query di ricerca locale. E alcune forme di realizzazione calcolano un punteggio di competenza per ciascun esperto, un valore che viene utilizzato per classificare le recensioni su una data attività per la presentazione a un utente dopo che un utente seleziona un risultato di ricerca locale corrispondente.

La descrizione di questo brevetto fornisce questo riepilogo del processo alla base del brevetto nel descritto qui:

Ad esempio, diverse migliaia di utenti possono inviare a un servizio di social network oa un elenco di aziende le recensioni di varie attività commerciali nello Stato di New York. Le incarnazioni ottengono queste recensioni dal servizio di social network, dalla directory aziendale o da entrambi e filtrano quelle recensioni che sono probabilmente spam e quelle recensioni che sono lunghe meno di poche parole per identificare una serie di recensioni degli utenti sostanziali. Le restanti recensioni sono raggruppate per area geografica e categoria di attività, formando, ad esempio, un sottoinsieme di recensioni relative a ristoranti italiani a New York City. Alcuni utenti in genere inviano sostanzialmente più recensioni nel sottoinsieme rispetto ad altri utenti, ad esempio, un utente potrebbe aver inviato 35 recensioni diverse su 35 diversi ristoranti italiani a New York City, mentre la maggior parte degli utenti potrebbe aver inviato una singola recensione. Gli utenti con recensioni nel sottoinsieme area-categoria sono classificati in base al numero di recensioni che hanno inviato nel sottoinsieme e un numero (ad es. i primi 10) sono designati come esperti, ad esempio, di ristoranti italiani a New York City . Successivamente, quando un utente invia una query di ricerca locale richiedendo, ad esempio, ristoranti italiani vicino a New York City, nella query viene rilevata la stessa categoria di area; i corrispondenti migliori esperti vengono recuperati dalla memoria e le recensioni di tali esperti vengono utilizzate per classificare i risultati di ricerca locali che identificano i ristoranti italiani di New York City, presentando così potenzialmente all'utente alcuni dei migliori ristoranti italiani a New York secondo gli esperti locali.

C'è la complessità insita nell'individuare esperti locali. Il brevetto entra nelle variazioni potenzialmente coinvolte, come guardare le valutazioni oi voti in stelle, alcune recensioni sono "utili". Vale la pena leggere il brevetto in dettaglio per saperne di più.

È interessante vedere il tipo di cose che Google potrebbe considerare per classificare i risultati di ricerca locali. È interessante esaminare le recensioni di esperti locali di persone identificate come esperti e aumentare le classifiche di tali persone.