Googleローカルエキスパートレビューでローカル検索結果を後押しする可能性があります

公開: 2017-10-21

ランキングブーストを提供するレビュー？

過去に、グーグルは結果をランク付けするためにレビューを使用するかもしれないというヒントを持っていました。

2013年に、Googleマップのランキングシグナルとしての運転ルートとレビューの投稿で、GoogleがGoogleでのローカル検索結果を向上させる可能性のあるものとして、運転ルートのリクエストを使用することを検討する方法について投稿しました。その投稿は、運転ルートのリクエストとビジネスの肯定的なレビューとの強い相関関係を説明するホワイトペーパーに基づいていました。私が書いた論文は、ハイパーローカル、方向ベースの場所のランキング（pdf）でした。この投稿では、ローカル検索クエリによって返された場所のルートベースのランキングという名前のGoogle特許も調べました。

その特許では、運転ルートのリクエストがあまりなかった業種の場合、Googleはレビューなど、他の人気の兆候を使用する可能性があると言われました。それが言及されているのを見るのは興味深いことでしたが、レビューがローカル検索結果を後押しするためにどのように使用されるかについてはそれ以上教えてくれませんでした。（レビューは、ローカル検索に従事する多くの人々が、Googleがローカルビジネスをランク付けする際に使用するものとして提案しているのを見たものですが、あまり詳細ではありません。）私はGoogleからもっと多くのことを教えてくれる何かを見たいと思っていました。

今週、私はついにグーグルの特許が私たちにもっと教えてくれるのを見ました。この特許は、レビューを使用してローカル検索のランキングを上げる方法を詳しく調べています。これらのレビューが、特定の地域の業種に関するローカルエキスパートとしてGoogleが認識している人々からのものである場合、ローカルの結果を高めるために使用される可能性があります。

なぜ地元の専門家のレビューに焦点を合わせるのですか？

ほとんどの特許と同様に、これは問題を特定し、次にその問題を解決するために彼らが選択した解決策を特定します。

地元の専門家のレビューを見ることで解決しようとしている問題は次のとおりです。

ローカル検索エンジンは、一般的に、特定の地域に関連するビジネスやその他の興味のあるポイントに関する情報を取得するために使用されます。たとえば、ユーザーが「ニューヨークのイタリアンレストラン」のクエリを送信すると、ローカル検索エンジンは通常、ニューヨークのイタリアンレストランのウェブサイトやそのようなレストランのレビューなどのレスポンシブコンテンツを特定しようとします。ただし、一般に、ローカル検索クエリは、ユーザーが表示したいよりもかなり多くのWebリソースを意味し（たとえば、ニューヨークのイタリアンレストランのWebサイトが数百ある場合もあります）、必要と思われるレスポンシブWebリソースのサブセットを特定します。ユーザーの注意が難しい場合があります。

解決策は、地域の業種と彼らが推奨する場所に関する地元の専門家を特定することのようです。

多くの場合、一部のユーザーは、ローカル検索クエリに関連する特定のトピックに特に精通しています。たとえば、一部のユーザーは、特定のジャンルのレストラン、特定の都市または近隣、小売業者のタイプ、またはこれらのカテゴリの組み合わせの専門家です（たとえば、上記のクエリに応答するニューヨークのイタリアンレストラン）。ただし、このような専門家は、特にWebスケールでは特定が難しい場合があります。これは、専門知識が比較的少ない多くのユーザーがさまざまなトピックについて話し合うためです。一部のユーザーは、商業的利益のためにスパムを伝播する専門家として自己識別し、専門家になる可能性のあるローカル検索トピックの数は非常に多くなります。

この地元の専門家によるレビュー特許の一部には、レビュー対象の地理的領域におけるレビュー済みのカテゴリのビジネスのレビューをレビュー担当者が取得することが含まれます。しきい値を超える数のレビューアからのレビューが取得されたと判断し、それに応じて、レビューされた地域のビジネスのレビューされたカテゴリの専門家として少なくとも一部のレビューアを特定する。ユーザーからのクエリの受信。クエリの地理的領域とビジネスのカテゴリを特定します。レビューされた地理的領域およびレビューされたビジネスカテゴリの専門家のレビューに基づいて、クエリに応答するローカル検索結果をプロセッサでランク付けする。ランク付けされた検索結果をユーザーに送信します。

グーグルからの地元の専門家レビュー特許はこれです：

ローカル検索のためのローカル専門家の特定
発明者：ジョン・アラステア・ホーキンスとクリスティーナ・スタンク・マラ
譲受人：GOOGLE
米国特許：9,792,330
付与：2017年10月17日
提出日：2013年4月30日

概要

レビュー担当者がレビュー済みの地理的領域にあるビジネスのレビュー済みカテゴリのレビューを取得することを含むプロセスが提供されます。しきい値を超える数のレビューアからのレビューが取得されたと判断し、それに応じて、レビューされた地域のビジネスのレビューされたカテゴリの専門家として少なくとも一部のレビューアを特定する。ユーザーからのクエリの受信。クエリの地理的領域とビジネスのカテゴリを特定します。レビューされた地理的領域およびレビューされたビジネスカテゴリの専門家のレビューに基づいて、クエリに応答するローカル検索結果をプロセッサでランク付けする。ランク付けされた検索結果をユーザーに送信します。

この特許は、地元の専門家が誰であるかについて多くの詳細を提供します。また、それらを見つける方法の詳細も提供します。

地元の専門家によるレビューをチェックして、適切なレビューを行うのに十分な長さであることを確認します。 Googleはngramのようなものを使用して（Navneet Pandaの最近の特許でサイト品質を識別します：Ngramフレーズモデルを使用してサイト品質スコアを生成します）、レビューがスパムであるかどうかを判断します。スパムと見なされます。

「ニューヨーク市のイタリアンレストラン」について34件のレビューを書いている人は、ニューヨーク市の地元の専門家と見なされる可能性があります。米国中のチョコレート店で10件のレビューを書いている人は、チョコレートを販売している店の地元の専門家（米国内）と見なされる可能性があります。

この特許は、多くのレビューが信頼できないと述べています。これも解決しようとする問題です。

ローカル検索では、ウェブでホストされている消費者レビューを使用してビジネスをランク付けすることでメリットが得られます（たとえば、ビジネスウェブサイト、ビジネスに関するウェブサイト、その他のローカルビジネス関連コンテンツ）が、レビュー担当者が専門知識を欠いているか、レビュー担当者が持っているため、多くのレビューは信頼できません。ローカル検索クエリを送信するユーザーとは異なる設定。この問題および他の問題は、レビューを前処理して専門家を識別し、次に専門家のレビューを使用してローカル検索結果をランク付けするウェブサービスシステム（図１に示される）のいくつかの実施形態によって軽減される。

この特許で使用されている地元の専門家によるレビューは、複数のサイトに提出されたレビューのようです。このように、それらはGoogle+からのレビューだけではありません。 Googleはレビューを調べ、それらをフィルタリングしてスパムを削除します。スパムが削除された後、レビューは地理的な場所とビジネスのカテゴリに基づいた階層的なカテゴリを使用して分類されます。

検索者にとってより価値があると考えられる地元の専門家によるレビューを提供するために、このプロセスにはある程度のパーソナライズが含まれます。

さらに、いくつかの実施形態は、ローカル検索クエリが受信されたユーザのレビューに類似するレビューを有する専門家を識別することによって、専門家の選択を個人化する。そして、いくつかの実施形態は、各専門家の専門知識スコアを計算する。これは、ユーザーが対応するローカル検索結果を選択した後、ユーザーに提示するために所与のビジネスに関するレビューをランク付けするために使用される値である。

この特許の説明は、ここで説明されている特許の背後にあるプロセスのこの要約を提供します。

たとえば、数千人のユーザーが、ニューヨーク州のさまざまなビジネスのソーシャルネットワーキングサービスまたはビジネスディレクトリレビューに送信する場合があります。実施形態は、ソーシャルネットワーキングサービス、ビジネスディレクトリ、またはその両方からこれらのレビューを取得し、スパムである可能性が高いレビューおよび長さが数語未満のレビューを除外して、一連の実質的なユーザーレビューを識別する。残りのレビューは、ビジネスの地理的領域とカテゴリごとにグループ化され、たとえば、ニューヨーク市のイタリアンレストランに関連するレビューのサブセットを形成します。少数のユーザーは通常、サブセット内で他のユーザーよりもかなり多くのレビューを送信します。たとえば、1人のユーザーがニューヨーク市の35の異なるイタリアンレストランについて35の異なるレビューを送信したのに対し、ほとんどのユーザーは1つのレビューを送信した可能性があります。エリアカテゴリサブセットにレビューがあるユーザーは、サブセットに送信したレビューの数に従ってランク付けされ、その数（たとえば、トップ10）がニューヨーク市のイタリアンレストランなどの専門家として指定されます。。後で、ユーザーがローカル検索クエリを送信して、たとえばニューヨーク市の近くのイタリアンレストランを要求すると、同じエリアカテゴリがクエリで検出されます。対応するトップエキスパートがメモリから取得され、それらのエキスパートによるレビューを使用して、ニューヨーク市のイタリアンレストランを特定するローカル検索結果がランク付けされます。これにより、ローカルエキスパートによると、ニューヨーク市で最高のイタリアンレストランのいくつかがユーザーに提示される可能性があります。

地元の専門家を特定することには複雑さが伴います。特許は、スター付きの評価を見たり、いくつかのレビューが「役立つ」と投票したりするなど、潜在的に関与するバリエーションになります。詳細については、特許を詳しく読む価値があります。

グーグルがローカル検索結果をランク付けするために見るかもしれない種類のものを見るのは興味深いです。専門家として特定された人々からの地元の専門家のレビューを見て、それらの人々からのランキングを上げることは興味深いです。