La mecánica de los agregadores de reseñas: cómo funciona el algoritmo
En un mundo en el que las opciones son infinitas, los agregadores de reseñas son la luz que guía a los clientes potenciales a la hora de investigar productos en línea. También desempeñan un papel crucial en la simplificación de este proceso, ya que recopilan datos de varias fuentes, los condensan en un único valor numérico y proporcionan una calificación promedio.
Estas plataformas ofrecen una gran cantidad de información, pero ¿cómo realizan exactamente esta compleja tarea?
Este artículo profundiza en la mecánica detrás agregadores de reseñas, explorando el rendimiento del algoritmo y los algoritmos que emplean para asignar valores numéricos y determinar promedios.
¿Qué es un agregador de reseñas?
Un agregador de reseñas es una herramienta que ayuda a los usuarios a recopilar reseñas de diferentes plataformas de revisiónLos clientes utilizan estas reseñas para ayudarlos con su proceso de investigación y compra de productos y servicios. Afortunadamente, existen agregadores de opiniones para varias industrias. Algunos de ellos se mencionan a continuación.
- Yelp para reseñas de empresas locales
- Opiniones de Tripadvisor y Reseñas de Airbnb Para la industria hotelera
- Amazon comentarios Para empresas de comercio electrónico
- Reseñas de Google Tanto para productos como para empresas basadas en servicios
Revisión del mecanismo de agregadores: todo lo que querías saber sobre cómo funciona:
Las reseñas son la brújula de confianza que guía a los clientes para tomar la decisión correcta. Y esa es una de las razones por las que han surgido los agregadores de reseñas. Pero, ¿cómo funcionan? Vamos a averiguarlo.
1. Revisar la colección
La base del funcionamiento de cualquier agregador de reseñas de clientes es la recopilación de datos. Estas plataformas emplean diversas técnicas para Recopilar calificaciones y reseñas de muchas fuentes, incluidos sitios web de comercio electrónico, foros, redes sociales y sitios de revisión dedicados.
Más importante aún, desarrollar una estrategia de recopilación de reseñas segura y sólida es más que simplemente obtener un flujo de reseñas en la plataforma en la que vende sus productos.
2. Métodos de cálculo de las revisiones
El núcleo de cualquier agregación de reseñas reside en los métodos de cálculo utilizados para determinar la calificación final. Si bien existen varios enfoques, algunos de los más comunes incluyen:
a). Promedio simple:El método más simple consiste en tomar el promedio de las calificaciones normalizadas. Si hay 10 reseñas, cada una con una puntuación normalizada de 100, la calificación final se calcula sumando estas puntuaciones y dividiéndolas por 10. Por ejemplo, tienes la siguiente cantidad de reseñas.
| Estrellas recibidas | Revisar el conteo |
| 5 | 500 |
| 4 | 400 |
| 3 | 100 |
| 2 | 50 |
| 1 | 50 |
Entonces se calculará así:
(5*500 + 4*400+ 3*100+2*50+1*50) / 500+400+100+50+50
= 4550 / 1100
= 4.14
Esto significa que su producto o servicio tiene una calificación promedio de 4.14 estrellas.
b). Peso promedio:En los casos en que a las reseñas se les asigna un peso diferente, se utiliza un promedio ponderado. A las reseñas más influyentes se les da mayor importancia en el cálculo, lo que garantiza que tengan un impacto más significativo en la calificación final.
c) Promedio bayesiano:Este método combina el promedio simple con un enfoque bayesiano. Otorga más peso a las reseñas con más datos (por ejemplo, más reseñas y una varianza menor) y minimiza el impacto de las reseñas individuales que podrían ser valores atípicos.
3. Análisis de sentimientos
El análisis de opiniones es un componente básico de la agregación de opiniones. Los agregadores de opiniones de clientes utilizan algoritmos avanzados de aprendizaje automático y procesamiento del lenguaje natural para determinar las opiniones.
En términos simples, el análisis de sentimientos es un proceso automatizado para comprender el sentimiento de un texto determinado. Con esta técnica, se pueden evaluar fácilmente los sentimientos y clasificarlos como positivos, negativos o neutrales.
Este proceso implica clasificar las reseñas en opiniones positivas, negativas o neutrales en función del lenguaje y el tono utilizados en el texto. Por ejemplo, una reseña que mencione “excelente calidad” y “servicio excepcional” se clasificaría como positiva. El análisis de opiniones permite a los agregadores de opiniones de clientes comprender el tono general de las reseñas y ajustar la calificación final en consecuencia.
4. Manejo de valores atípicos
Los agregadores de reseñas o comentarios de clientes a menudo implementan mecanismos de detección y filtrado de valores atípicos para mantener la precisión y confiabilidad de la calificación final.
Los valores atípicos son reseñas que se desvían significativamente del consenso. Por ejemplo, un producto con cientos de reseñas positivas pero una reseña extremadamente negativa podría sesgar la calificación general. Para contrarrestar esto, los agregadores filtran los valores atípicos extremos para garantizar que la calificación final refleje el verdadero consenso de la mayoría de las reseñas. Comprendamos esto con la ayuda del ejemplo dado.
Imaginemos que hay un restaurante popular que ha recibido una serie de calificaciones en una escala de 1 a 10. Tenga en cuenta que 1 es la expresión para la experiencia terrible, mientras que 10 significa excelente. Eche un vistazo a las calificaciones:
Primera reseña de cliente: 8 estrellas
Segunda reseña de cliente: 9 estrellas
Tercera opinión de cliente: 7 estrellas
Cuarta opinión de cliente: 6 estrellas
Quinta reseña de cliente: 10 estrellas
Sexta opinión de cliente: 3 estrellas
Séptima opinión de cliente: 9 estrellas
Ocho opiniones de clientes: 2 estrellas
Ahora calculemos las calificaciones promedio sin abordar los valores atípicos.
(8 + 9 + 7 + 6 + 10 + 3 + 9 + 2)/ 8
= 54 / 8
= 6.75
En este caso, la calificación promedio es 6.75. Sin embargo, este número no representa completamente el verdadero sentimiento de las reseñas debido a la presencia de valores atípicos.
Por ejemplo, observe que las reseñas 5 y 8 tienen calificaciones extremadamente altas y bajas, respectivamente. Estas reseñas son atípicas porque se desvían del consenso. Agregadores de reseñas en línea comprender la influencia de los valores atípicos y utilizar el algoritmo para moderar su impacto.
Lo hacen reduciendo el peso de las críticas extremas o excluyéndolas por completo del cálculo. Esto garantiza que una sola crítica excepcional o extremadamente negativa no afecte desproporcionadamente el promedio general.
Entonces, si elegimos eliminar las calificaciones más altas y más bajas, será algo como esto:
(8+9+7+ 6+3 +9)/ 6
= 42 / 6
= 7
Así, al controlar los valores atípicos, ahora podemos obtener una representación más equilibrada del consenso colectivo, que es de 7 sobre 10 estrellas.
5. Actualización y frescura
Los agregadores de reseñas no solo brindan una calificación estática, sino que también mantienen las calificaciones actualizadas. Esto es esencial porque la calidad del producto, los estándares de servicio y la opinión de los usuarios pueden cambiar con el tiempo.
Para solucionar este problema, los agregadores de opiniones actualizan con frecuencia sus calificaciones para reflejar las últimas opiniones y los cambios de opinión. Además, pueden tener en cuenta la antigüedad de las opiniones, dando más importancia a las más recientes para ofrecer a los usuarios la información más actualizada.
Para terminar
Los agregadores de reseñas son herramientas invaluables para los consumidores que buscan tomar decisiones bien informadas. Emplean un conjunto sofisticado de mecanismos, desde la recopilación de reseñas hasta el análisis de sentimientos y métodos de cálculo avanzados, para asignar valores numéricos y determinar promedios.
Estas plataformas empoderan a los consumidores al presentar una sabiduría colectiva de revisores, ayudándolos a tomar decisiones que se alinean con sus preferencias y necesidades en un mercado digital en constante expansión.
Incorpore feeds sociales de Facebook, YouTube, Instagram y Twitter en su sitio web, como un PROFESIONAL
Dirección de correo electrónico no válida
No se requiere tarjeta de crédito
