La Google, evaluările experților locali pot stimula rezultatele căutării locale

Recenzii care oferă o creștere a clasamentului?

În trecut, Google a sugerat că recenziile ar putea fi folosite pentru a clasifica rezultatele.

În 2013, am scris o postare despre modul în care Google ar putea lua în considerare utilizarea solicitărilor de indicații de orientare ca ceva care ar putea stimula rezultatele căutării locale la Google în postarea, Driving Directions vs. Reviews as Ranking Signals for Google Maps. Acea postare s-a bazat pe o carte albă care descrie o corelație puternică între solicitările de indicații de conducere și recenziile pozitive pentru o companie. Lucrarea despre care am scris a fost, Hyper-Local, Directions-Based Ranking of Places (pdf). Postarea a analizat, de asemenea, un brevet Google numit Clasificarea locațiilor pe bază de direcții returnate de interogările de căutare locale.

În acel brevet, ni s-a spus că pentru tipurile de afaceri în care pur și simplu nu existau multe solicitări pentru indicații de orientare, Google ar putea folosi alte semne de popularitate pentru acele companii, cum ar fi recenziile. A fost interesant să vedem că este menționat, totuși, nu ne-a spus mai multe despre cum ar putea fi utilizate recenziile pentru a spori rezultatele căutării locale. (Recenzii sunt ceva ce am văzut mulți oameni angajându-se în căutare locală sugerează ca ceva folosit de Google în clasarea afacerilor locale, dar fără prea multe detalii.) Speram să văd ceva de la Google care ne spunea mai multe.

Săptămâna aceasta, am văzut în sfârșit un brevet Google care ne spunea mai multe. Brevetul analizează modul în care recenziile ar putea fi utilizate pentru a îmbunătăți clasamentele în căutarea locală. Dacă acele recenzii provin de la persoane pe care Google le recunoaște ca experți locali cu privire la un tip de afacere într-o anumită zonă geografică, ele pot fi folosite pentru a spori rezultatele locale.

De ce să vă concentrați pe recenziile experților locali?

La fel ca majoritatea brevetelor, acesta identifică o problemă și apoi o soluție pe care au selectat-o ​​pentru a rezolva problema respectivă.

Iată problema pe care se urmărește să o rezolve examinarea recenziilor experților locali:

Motoarele de căutare locale sunt în general folosite pentru a obține informații despre afaceri și alte puncte de interes legate de o anumită zonă geografică. De exemplu, un utilizator poate trimite o interogare pentru „Restaurante italiene din New York” și, ca răspuns, un motor de căutare local încearcă de obicei să identifice conținut receptiv, cum ar fi site-uri web ale restaurantelor italiene din New York și recenzii ale unor astfel de restaurante. În general, totuși, interogările de căutare locală implică substanțial mai multe resurse web decât este interesat să vadă un utilizator (de exemplu, pot exista câteva sute de site-uri web ale restaurantelor italiene din New York sau despre acestea) și identifică subsetul de resurse web receptive care ar putea justifica atenția utilizatorului poate fi dificilă.

Soluția pare să fie identificarea experților locali pe un tip de afacere într-o localitate și locurile pe care le recomandă:

Adesea, unii utilizatori cunosc în special anumite subiecte legate de interogările de căutare locale, de exemplu, unii utilizatori sunt experți într-un anumit gen de restaurante, un anumit oraș sau cartier, un tip de comerciant cu amănuntul sau o combinație a acestor categorii (de exemplu, restaurantele italiene din New York care răspund la interogarea menționată mai sus). Cu toate acestea, astfel de experți pot fi dificil de identificat, în special la scară web, deoarece mulți utilizatori cu o expertiză relativ mică vor susține diverse subiecte; unii utilizatori se vor identifica ca experți pentru a propaga spam-ul pentru beneficii comerciale, iar numărul de subiecte de căutare locală în care cineva poate fi expert este foarte mare.

Unele dintre aceste brevete de recenzii ale experților locali includ obținerea de recenzii a unei categorii de afaceri revizuite dintr-o zonă geografică revizuită de către recenzori; determinarea faptului că au fost obținute recenzii de la mai mult de un număr prag de recenzenți și, ca răspuns, identificarea cel puțin unii dintre evaluatori ca fiind experți în categoria de afaceri analizată din zona geografică analizată; primirea unei interogări de la un utilizator; identificarea unei zone geografice și a unei categorii de afaceri pentru interogare; clasarea, cu un procesor, a rezultatelor căutării locale care răspund la interogare pe baza recenziilor experților din zona geografică analizată și categoria de afaceri analizată; și trimiterea rezultatelor căutării clasate către utilizator.

Brevetul de expertiză local de la Google este acesta:

Identificarea experților locali pentru căutarea locală
Inventatori: John Alastair Hawkins si Cristina Stancu-Mara
Cesionar: GOOGLE
Brevet SUA: 9.792.330
Acordat: 17 octombrie 2017
Depus: 30 aprilie 2013

Abstract

Este furnizat un proces, inclusiv obținerea de recenzii a unei categorii de afaceri revizuite dintr-o zonă geografică examinată de către recenzori; determinarea faptului că au fost obținute recenzii de la mai mult de un număr prag de recenzenți și, ca răspuns, identificarea cel puțin unii dintre evaluatori ca fiind experți în categoria de afaceri analizată din zona geografică analizată; primirea unei interogări de la un utilizator; identificarea unei zone geografice și a unei categorii de afaceri pentru interogare; clasarea, cu un procesor, a rezultatelor căutării locale care răspund la interogare pe baza recenziilor experților din zona geografică analizată și categoria de afaceri analizată; și trimiterea rezultatelor căutării clasate către utilizator.

Brevetul oferă multe detalii despre cine ar putea fi un expert local. De asemenea, oferă detalii despre cum să le găsiți.

Evaluările experților locali ar fi verificate pentru a se asigura că sunt suficient de lungi pentru a fi recenzii adecvate. Google ar folosi ceva de genul ngrams (după cum se vede într-un brevet recent de la Navneet Panda pentru a identifica calitatea site-ului: Utilizarea modelelor de expresii Ngram pentru a genera scoruri de calitate a site-ului) pentru a spune dacă recenziile sunt spam sau nu, astfel încât recenziile care sunt scrise prost și incorecte din punct de vedere gramatical pot fi văzut ca spam.

Cineva care scrie 34 de recenzii despre „Restaurante italiene din New York” ar putea fi văzut ca un expert local în New York. Cineva care scrie 10 recenzii despre magazinele de ciocolată din Statele Unite ar putea fi văzut ca un expert local (în Statele Unite) în magazinele care vând ciocolată.

Brevetul spune că multe recenzii nu sunt de încredere; care este și o problemă pe care încearcă să o rezolve:

Căutarea locală beneficiază de utilizarea recenziilor consumatorilor găzduite pe web pentru a clasifica companiile (de exemplu, site-uri web de afaceri, site-uri web despre companii sau alt conținut legat de afaceri locale), dar multe recenzii nu sunt de încredere, fie pentru că recenzentul nu are experiență, fie pentru că recenzentul are preferințe diferite față de utilizatorul care trimite o interogare de căutare locală. Această problemă și altele sunt atenuate de unele exemple de realizare ale unui sistem de servicii web (prezentat în FIG. 1) care preprocesează recenzii pentru a identifica experți și, apoi, utilizează recenziile experților pentru a clasifica rezultatele căutării locale.

Evaluările experților locali utilizate de acest brevet par a fi recenzii trimise pe mai multe site-uri. În acest fel, nu sunt doar recenzii de la Google+. Google ar analiza recenzii și le va filtra pentru a elimina spamul. După ce spamul este eliminat, recenziile sunt apoi clasificate folosind categorii ierarhice bazate pe locația geografică și categoriile de afaceri.

Pentru a oferi recenzii ale experților locali care pot fi considerate mai valoroase pentru un utilizator, un nivel de personalizare este implicat în acest proces:

Mai mult, unele exemple de realizare personalizează selecția experților prin identificarea acelor experți ale căror recenzii sunt similare cu cele ale utilizatorului de la care a fost primită interogarea de căutare locală. Și, unele exemple de realizare calculează un scor de expertiză pentru fiecare expert, o valoare care este utilizată pentru a clasifica recenziile despre o anumită afacere pentru a fi prezentate unui utilizator după ce un utilizator selectează un rezultat de căutare local corespunzător.

Descrierea acestui brevet oferă acest rezumat al procesului din spatele brevetului descris aici:

De exemplu, câteva mii de utilizatori pot trimite unui serviciu de rețele sociale sau unui director de afaceri recenzii ale diferitelor companii din statul New York. Realizările obțin aceste recenzii de la serviciul de rețele sociale, directorul de afaceri sau ambele și filtrează acele recenzii care sunt probabil spam și acele recenzii care au o lungime mai mică de câteva cuvinte pentru a identifica un set de recenzii substanțiale ale utilizatorilor. Recenziile rămase sunt grupate în funcție de zonă geografică și categorie a companiei, formând, de exemplu, un subset de recenzii referitoare la restaurantele italiene din New York City. Câțiva utilizatori trimit de obicei mult mai multe recenzii în subset decât alți utilizatori, de exemplu, un utilizator poate să fi trimis 35 de recenzii diferite despre 35 de restaurante italiene diferite din New York City, în timp ce majoritatea utilizatorilor ar fi trimis o singură recenzie. Acei utilizatori cu recenzii în subsetul de categorie de zonă sunt clasați în funcție de numărul de recenzii pe care le-au trimis în subset și un număr (de exemplu, primele 10) sunt desemnați ca experți, de exemplu, în restaurantele italiene din New York City . Mai târziu, atunci când un utilizator trimite o interogare de căutare locală solicitând, de exemplu, restaurante italiene din apropiere de New York City, aceeași categorie de zonă este detectată în interogare; experții de top corespunzători sunt recuperați din memorie, iar recenziile acelor experți sunt folosite pentru a clasifica rezultatele căutării locale care identifică restaurantele italiene din New York City, prezentând astfel utilizatorului unele dintre cele mai bune restaurante italiene din New York, conform experților locali.

Există complexitatea pe care o implică identificarea experților locali. Brevetul se referă la variațiile potențial implicate, cum ar fi analizarea evaluărilor cu stea sau a voturilor, unele recenzii sunt „utile”. Merită să citiți brevetul în detaliu pentru a afla mai multe.

Este interesant să vedem tipurile de lucruri pe care le-ar putea uita Google pentru a clasa rezultatele căutării locale. Este interesant să te uiți la recenziile experților locali de la persoane identificate ca experți și să crești clasamentele de la acești oameni.