在 Google 本地专家评论可能会提升本地搜索结果

已发表: 2017-10-21

提供排名提升的评论？

过去，谷歌暗示评论可能会被用来对结果进行排名。

2013 年，我写了一篇关于谷歌如何考虑使用行车路线请求作为可能提升谷歌本地搜索结果的帖子，驾驶路线与评论作为谷歌地图的排名信号。该帖子基于一份白皮书，描述了行车路线请求与企业正面评价之间的强相关性。我写的论文是，超本地，基于方向的地点排名 (pdf)。该帖子还研究了一项名为“基于路线的本地搜索查询返回的地点排名”的谷歌专利。

在该专利中，我们被告知，对于行车路线请求并不多的业务类型，Google 可能会使用这些业务的其他受欢迎程度的标志，例如评论。看到提到的内容很有趣，但是，它并没有告诉我们更多关于如何使用评论来提升本地搜索结果的信息。（评论是我看到很多参与本地搜索的人建议谷歌用来对本地企业进行排名的东西，但没有太多细节。）我希望从谷歌看到一些可以告诉我们更多信息的东西。

本周，我终于看到了一项 Google 专利告诉我们更多信息。该专利深入研究了如何使用评论来提高本地搜索排名。如果这些评论来自 Google 认可的特定地理区域内某种业务类型的本地专家，则它们可能会被用来提升本地搜索结果。

为什么要关注本地专家评论？

像大多数专利一样，这个专利识别了一个问题，然后他们选择了一个解决方案来解决这个问题。

这是查看本地专家评论旨在解决的问题：

本地搜索引擎通常用于获取与某些地理区域相关的企业和其他兴趣点的信息。例如，用户可以提交对“纽约的意大利餐馆”的查询，作为响应，本地搜索引擎通常会尝试识别响应内容，例如纽约的意大利餐馆的网站和对此类餐馆的评论。然而，一般来说，本地搜索查询涉及的网络资源比用户有兴趣查看的要多得多（例如，可能有数百个关于纽约意大利餐馆的网站），并识别可能需要的响应网络资源的子集用户的注意力可能很困难。

解决方案似乎是确定当地业务类型的当地专家以及他们推荐的地方：

通常，一些用户对与本地搜索查询相关的某些主题特别了解，例如，一些用户是特定类型餐厅、特定城市或社区、零售商类型或这些类别的组合（例如，响应上述查询的纽约意大利餐厅）。然而，此类专家可能难以识别，尤其是在网络规模上，因为许多专业知识相对较少的用户会就各种主题发表意见；一些用户会自称为专家，以传播垃圾邮件以获得商业利益，并且可能成为专家的本地搜索主题的数量非常大。
一些本地专家审查专利包括获得审查员对审查的地理区域内的审查类别的企业的审查；确定已获得超过阈值数量的评论者的评论，并作为回应，将至少一些评论者识别为所审查地理区域内所审查企业类别的专家；接收来自用户的查询；为查询确定地理区域和企业类别；根据所审查的地理区域和所审查的业务类别中的专家的评论，使用处理器对响应查询的本地搜索结果进行排名；并将排名的搜索结果发送给用户。

来自谷歌的当地专家审查专利是这样的：

为本地搜索确定本地专家
发明人：John Alastair Hawkins 和 Cristina Stancu-Mara
受让人：GOOGLE
美国专利：9,792,330
授予时间：2017 年 10 月 17 日
提交时间：2013 年 4 月 30 日

抽象的

提供了一个过程，包括获得审查者对审查的地理区域内的审查类别的业务的审查；确定已获得超过阈值数量的评论者的评论，并作为回应，将至少一些评论者识别为所审查地理区域内所审查企业类别的专家；接收来自用户的查询；为查询确定地理区域和企业类别；根据所审查的地理区域和所审查的业务类别中的专家的评论，使用处理器对响应查询的本地搜索结果进行排名；并将排名的搜索结果发送给用户。

该专利提供了许多关于本地专家可能是谁的详细信息。它还提供了有关如何找到它们的详细信息。

将检查本地专家评论以确保它们足够长以进行足够的评论。谷歌会使用类似 ngrams 的东西（如 Navneet Panda 最近的一项用于识别网站质量的专利：使用 Ngram 短语模型来生成网站质量分数）来判断评论是否是垃圾邮件，因此写得不好和语法不正确的评论可能会被视为垃圾邮件。

写了 34 条关于“纽约市的意大利餐厅”的评论的人可能会被视为纽约市的当地专家。有人在美国各地的巧克力商店写了 10 条评论，可能会被视为销售巧克力的商店的当地专家（在美国）。

该专利称，许多评论并不可信。这也是它试图解决的一个问题：

本地搜索受益于使用网络托管的消费者评论对企业进行排名（例如，企业网站、关于企业的网站或其他本地企业相关内容），但许多评论并不值得信赖，要么是因为评论者缺乏专业知识，要么是评论者拥有与提交本地搜索查询的用户不同的偏好。该问题和其他问题通过对评论进行预处理以识别专家然后使用专家的评论来对本地搜索结果进行排名的网络服务系统的一些实施例（图1中所示）而得到缓解。

该专利使用的本地专家评论似乎是提交给多个站点的评论。这样，它们就不仅仅是来自 Google+ 的评论。谷歌会查看评论，并过滤它们以删除垃圾邮件。垃圾邮件被删除后，评论将根据地理位置和业务类别使用分层类别进行分类。

为了提供对搜索者更有价值的本地专家评论，此过程涉及一定程度的个性化：

此外，一些实施例通过识别评论与从其接收到本地搜索查询的用户的评论相似的那些专家来个性化专家的选择。并且，一些实施例计算每个专家的专业知识分数，该值用于在用户选择相应的本地搜索结果之后对关于给定企业的评论进行排名以呈现给用户。

该专利的描述提供了此处描述的专利背后的过程的摘要：

例如，数千名用户可能会向社交网络服务或纽约州各种企业的企业目录评论提交。实施例从社交网络服务、商业目录或两者获得这些评论，并过滤掉可能是垃圾邮件的那些评论和长度少于几个单词的那些评论以识别一组实质性用户评论。其余评论按地理区域和业务类别分组，例如形成与纽约市意大利餐馆相关的评论子集。少数用户在子集中提交的评论通常比其他用户多得多，例如，一个用户可能提交了关于纽约市 35 家不同意大利餐厅的 35 条不同的评论，而大多数用户可能提交了一条评论。那些在区域类别子集中有评论的用户根据他们在该子集中提交的评论数量进行排名，并指定一个数字（例如前 10 名）为专家，例如纽约市的意大利餐馆. 稍后，当用户提交本地搜索查询请求，例如纽约市附近的意大利餐馆时，在查询中检测到相同的区域类别；从记忆中检索相应的顶级专家，并使用这些专家的评论对识别纽约市意大利餐馆的本地搜索结果进行排名，从而可能根据当地专家向用户呈现纽约市一些最好的意大利餐馆。

确定当地专家很复杂。该专利涉及可能涉及的变化，例如查看星级评分或投票，某些评论“有帮助”。值得详细阅读专利以了解更多信息。

看到谷歌可能会考虑对本地搜索结果进行排名的各种事情，这很有趣。查看来自被确定为专家的人的本地专家评论并提高这些人的排名很有趣。