Google解释了负面评论和排名

Google的John Mueller回答了负面评论是否会损害网站排名。答案提供了大量有关Google算法如何考虑评论以及必要的一般阈值的信息。

这是被问到的问题:“关于负面评论不会造成伤害,因此,如果您在网上享有“不良”声誉,就会看到很多关于公司的负面评论。…这可能会损害您的Google关键字排名吗?…Google可以这样说吗,哦,这是一家糟糕的公司,我们也不会对它进行排名,因为它们受到很多负面评价。您说过,如果网站声誉不好,我认为这不会损害网站的整体排名。”

提出问题的人引用了《纽约时报》 2010年报道的事件,该事件似乎使在线商人的排名很高,因为有大量链接指向愤怒的客户指向他们的网站。

这导致了Google的回应(在文章结尾处对客户不利对企业不利- 链接),承诺引入情绪分析以“ 将负面评论变成负面投票。”

正是2010年Google博客文章创造了一种理解,即负面评论可能会损害排名,因为Google明确表示负面评论将是负面投票。

Mueller解释了负面评论和排名的工作方式

谷歌的约翰·穆勒(John Mueller)直接回答了这个问题。他申明,如果在线信号主要是负面的,那可能会产生影响。他还指出,负面评论很普遍,并且不应该产生影响,显然这是正常现象。

这是穆勒说的:“……如果所有信号都指向那个方向,那我可以想象我们可能会捡起这个。但是,如果您谈论的是……有少数人感到不安,他们在网上写这些随机的东西,还有很多人对您的网站感到满意,并且一切正常,那么那不是什么我真的很担心。”

我认为约翰可能在两句之间说的是,随机否定评论不应被视为否定排名因素。他回答中隐含的理由是,受到一些负面评论是正常的。不正常的是主要具有负信号。

穆勒继续说:“我认为在很多人对您的网站感到不满的情况下,这种情况可能很少见。大多数普通网站都不会遇到这种情况。“

Google仍在使用2010年情绪分析算法吗?

然后,穆勒被问及Google是否仍在使用2010年情感分析算法。Mueller的回答暗示,由于技术不断变化,十年前的算法可能不存在类似的形式。例如,考虑一下十年前手机的不同之处以及今天所携带的东西。

穆勒的答案:“我不知道2010年以来的那件事是否仍然存在。因为事情会随着时间的推移发生很大变化。”

后来他添加了这个:“……十年来,事情发生了很大的变化。因此,几乎可以肯定的是,那个特定的事物并没有以当时的方式出现。…我们可能会考虑类似的问题。”

穆勒(Mueller)确认他们将对否定评论采取行动,但必须以消极信号为主,这表明这更多是异常事件。

“但这是我们将努力尝试的东西。如果这是我们发现该网站的所有情况都不好的东西,则可能是我们的算法尝试采用的东西。但是总的来说,由于这类东西有时含糊不清,因此实际上需要变得非常坚固。我们确实需要发出一个强烈的信号,说,好吧,我们真的可以信任……这些有问题的信息,并将其适当地应用于网站的排名。”

Mueller继续重申,像其他网站一样,一些差评是正常的,不会损害网站的排名。

“ …以普通网站为例,那里有很多不良评论,但它们以正常方式嵌入网络中。感觉就像很容易被少数不良评论所困扰。而且它可能不会严重影响搜索结果。”

穆勒对这个话题提出了最后的想法。他似乎在说某些算法并不适用于所有情况。

“我认为这类事情总是很棘手,要……从您所处的小情况中推断出这一点,然后加以理解并说,这对所有事情都适用。”

从评论中提取情感的难点

从网上评论中提取情绪之类的事情很困难,因为这会带来很多噪音。只是为了给您一个主意,以下是一些因素,这些因素将噪音引入情感分析以进行审查:

1.审稿人可能有偏见。有些人可能有议程。一些评论者可能偏向于竞争对手。一些评论者可能受到谣言的影响。

算法如何过滤这些现实生活中的偏见?

2.在不同站点上的评论并不完全相同。一些评论可能是由未使用该产品的作者撰写的。有些评论可能是由经过专业等级测试的专业人员撰写的。有些评论可能是作者撰写的,实际上仅使用了几分钟的产品。

算法如何过滤来自不同网站的评论质量?

3.当评论可能带有或不带有星型评分时,如何对评论的情感评分?五颗星中的三颗星对一位审稿人来说是否与另一名审稿人一样?

4.算法如何定义不可信的评论?不信任审查的信号是什么?

5.研究(以下引用)表明,现有的评论会影响后续的评论,从而产生一种极化效应,影响评论的客观性。

当约翰·穆勒(John Mueller)和Google说每天的正常不良评论不会影响网站的排名时,我可以理解他的来历。评论很吵。似乎来自可信赖站点的大量信号是负面的情况,这种情况可能会克服在线评论固有的一些不可靠性。

为了开始影响网站的排名,有可能会采取大量的负面信号(大概来自可信来源),这是有道理的。