谷歌解释负面评论和排名

谷歌的约翰穆勒回答了负面评论是否会损害网站的搜索排名。 答案提供了有关 Google 的算法如何考虑评论以及开始产生负面影响的一般阈值的有用信息。

这是被问到的问题:

“所以,关于负面评论没有伤害,所以如果你在网上有一个“坏”的名声,你会看到很多关于你公司的负面信息。

…这是否会损害您的 Google 关键词排名?

……谷歌能不能看着它说,哦,这是一家糟糕的公司,我们不会对它进行排名,因为他们有很多负面评论。

你说过,如果网站名声不好,我认为这不会损害网站的整体排名。”

负面评论和排名的背景信息

提问者还提到了 2010 年《纽约时报》报道的一起事件,在该事件中,一个在线商家似乎排名很高,因为愤怒的客户有大量指向他们网站的链接。

2010 年的文章引起了 Google 的回应(对客户不利对企业不利) 宣布将情绪分析引入“将负面评论变成反对票。

它是 2010 年的谷歌博客文章 这负责理解负面评论会损害排名。 谷歌在 2010 年的公告中明确表示,负面评论将变成负面投票。

有关的: 如何识别可能的负面 SEO 活动

穆勒解释了负面评论和排名的工作原理

谷歌的约翰穆勒以直截了当的方式回答了这个问题。 他申明,如果在线信号主要是负面的,那么这可能会产生影响。

他还指出,负面评论很常见,而且不应该产生影响,显然因为这是正常的事情。

这就是穆勒所说的:

“……如果所有信号都指向那个方向,我可以想象我们可能会接受它。

但是,如果您在谈论…有少数人感到不安,他们在网上随意写这些东西,并且有很多人对您的网站感到满意,而且一切正常,那么这不是什么地方我真的会担心的。”

我认为约翰可能在字里行间说的是随机负面评论不应被视为负面排名因素。

他的回答中暗示的原因是 普通的 有一些负面评论。

不正常的是主要是负面信号。

穆勒继续说:

“我认为那些很多人对你的网站感到非常不满的情况,这种情况可能非常罕见。 大多数普通网站都不会遇到这种情况。 “

有关的: 负面的 SEO 和丢失的排名? 读这个

谷歌还在使用 2010 年的情绪分析算法吗?

随后穆勒被问及谷歌是否仍在使用 2010 年的情绪分析算法。

穆勒的回答暗示十年前的算法可能不会以类似的形式存在,因为技术不断变化。

举个例子,想想十年前你的手机和你今天随身携带的东西有什么不同。

Google 的 John Mueller 在 Google Hangout 中回答问题的屏幕截图Google 的 John Mueller 评论说,Google 的算法在十年间发生了很大变化。

穆勒的回答:

“我不知道 2010 年的具体情况是否仍然存在。 因为随着时间的推移,事情会发生很大的变化。”

后来他补充说:

“……十年来,情况发生了很大变化。 所以那个具体的东西几乎肯定不会像当时那样存在。

……我们可能会考虑类似的事情。”

穆勒申明他们将对负面评论采取行动,但它必须是主要数量的负面信号,这表明这更像是一个异常类型的事件。

“但这是我们会尝试接受的事情。 如果我们发现这个网站的一切都非常糟糕,那可能是我们的算法试图捕捉到的东西。

但这就是一般来说,这类事情,因为它们有时非常模糊,真的需要非常强大。

我们真的需要一个强烈的信号来表示,好的,我们真的可以相信……这些有问题的信息并将其适当地应用于网站的排名。”

穆勒继续重申,像任何其他网站一样,一些差评是正常的,不会损害网站的排名。

“……一个普通网站的案例,那里有一堆不好的评论,但它们以一种正常的方式嵌入到网络中。 这感觉就像是很容易沉迷于少数差评。

它可能不会对搜索结果产生重大影响。”

穆勒就这个话题提出了最后的想法。

他似乎是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……从你所处的小情况推断,这适用,然后说,这适用于所有事情。”

有关的: 谷歌是否使用情感分析对网页进行排名?

从评论中提取情感的困难

像从在线评论中提取情绪这样的事情很困难,因为会有很多噪音。

只是为了给您一个想法,这里列出了将噪声引入评论情绪分析的因素列表(如关于聚合评论的谷歌研究论文中所述 – 本文末尾的链接):

1. 审稿人可能有偏见。 有些人可能有议程。 一些评论者可能会偏袒竞争对手。 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. 不同网站的评论并不完全相同。 一些评论可能由未使用过该产品的作者写作。 有些评论可能是由具有专业等级测试的专业人士写作的。 有些评论可能是作者写的,实际上只有几分钟的产品使用时间。

算法如何过滤来自不同网站的评论质量?

3. 当评论可能会或可能不会使用星级评分时,如何对评论进行情绪评分? 五颗星中的三颗星对一位评论者的意义与对另一位评论者的意义相同吗?

4. 算法如何定义不可信评论? 不可信评论的信号是什么?

5. 研究(下文引用)表明,现有评论会影响后续评论,从而产生影响评论客观性的两极分化效应。

当约翰穆勒和谷歌说日常正常的差评不会影响网站的排名时,我可以理解他来自哪里: 评论是一个嘈杂的信号。

似乎来自可信赖网站的绝大多数信号都是负面的,这样的情况可能会克服在线评论中固有的一些不可靠性。

这是有道理的,它需要大量的负面信号,大概来自可信来源,才能开始影响网站的排名。

引文

2010 年《纽约时报》关于为提高排名而培养差评的不良业务的文章

对客户不利对企业不利 (2010 年的谷歌博客文章)

星级质量:汇总评论以对产品和商家进行排名 (谷歌研究 2010 – PDF)

在此处观看 Google 环聊

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