レビューアグリゲーターの仕組み: アルゴリズムの仕組み
選択肢が無限にあるこの世界では、レビュー アグリゲータは潜在的な顧客がオンラインで製品を調査する上での指針となります。また、さまざまなソースからデータを収集し、それを 1 つの数値にまとめ、平均評価を提供することで、このプロセスを簡素化する上で重要な役割を果たします。
これらのプラットフォームは豊富な情報を提供しますが、この複雑なタスクを具体的にどのように実行するのでしょうか?
この記事では、その背後にある仕組みについて詳しく説明します。 レビューアグリゲーターアルゴリズムのパフォーマンスと、数値を割り当てて平均を決定するために採用されているアルゴリズムを調査します。
レビューアグリゲータとは何ですか?
レビューアグリゲータは、ユーザーがレビューを収集するのに役立つツールです。 さまざまなレビュープラットフォーム顧客はこれらのレビューを参考にしてリサーチを行い、製品やサービスを購入します。ありがたいことに、さまざまな業界にフィードバック アグリゲータが存在します。以下にその一部を紹介します。
- 地元のビジネスレビューのためのYelp
- Tripadvisorレビュー と Airbnbのレビュー ホスピタリティ業界向け
- アマゾンのレビュー 電子商取引ビジネス向け
- Googleのクチコミ 製品だけでなくサービスベースのビジネスにも
レビューアグリゲーターの仕組み: 知っておきたいことすべてとその仕組み:
レビューは、顧客が正しい決断を下せるよう導く信頼できる羅針盤です。これが、レビュー アグリゲーターが注目されるようになった理由の 1 つです。しかし、レビュー アグリゲーターはどのように機能するのでしょうか? 調べてみましょう。
1. レビューコレクション
顧客レビューアグリゲーターの運営の基盤はデータ収集です。これらのプラットフォームは、さまざまな手法を採用して 評価とレビューを集める 電子商取引ウェブサイト、フォーラム、ソーシャル メディア、専用レビュー サイトなど、さまざまなソースから収集されます。
さらに重要なのは、安全で健全なレビュー収集戦略を構築することは、製品を販売しているプラットフォーム上でレビューの流れを獲得すること以上のことだということです。
2. レビューの計算方法
レビュー集計の核心は、最終的な評価を決定するために使用する計算方法にあります。さまざまなアプローチがありますが、最も一般的なものは次のとおりです。
a). 単純平均: 最も簡単な方法は、正規化された評価の平均を取ることです。10 件のレビューがあり、それぞれに 100 点満点の正規化されたスコアが付いている場合、最終的な評価はこれらのスコアを合計して 10 で割って計算されます。たとえば、レビューの数は次のようになります。
| 獲得した星 | レビュー数 |
| 5 | 500 |
| 4 | 400 |
| 3 | 100 |
| 2 | 50 |
| 1 | 50 |
すると、次のように計算されます。
(5*500 + 4*400+ 3*100+2*50+1*50) / 500+400+100+50+50
= 4550/1100
= 4.14
これは、あなたの製品またはサービスの平均評価が 4.14 つ星であることを意味します。
b）に示す。 加重平均: レビューに異なる重みが割り当てられている場合は、加重平均が使用されます。より影響力のあるレビューには計算で高い重要度が与えられ、最終評価にさらに意味のある影響を与えるようになります。
c). ベイズ平均法: この方法は、単純平均とベイズアプローチを組み合わせたものです。データが多いレビュー（レビュー数が多く、分散が小さいなど）に重点を置きながら、外れ値となる可能性のある個々のレビューの影響を最小限に抑えます。
3. 感情分析
感情分析は、レビュー集約の基本的な要素です。顧客レビュー集約ツールは、高度な自然言語処理と機械学習アルゴリズムを使用して、レビューの感情を判断します。
簡単に言えば、感情分析とは、特定のテキストの感情を理解するための自動化されたプロセスです。この技術を使用すると、感情を簡単に評価し、肯定的、否定的、または中立的に分類できます。
このプロセスでは、テキストで使用されている言語とトーンに基づいて、レビューを肯定的、否定的、または中立的な感情に分類します。たとえば、「優れた品質」や「優れたサービス」に言及しているレビューは肯定的に分類されます。感情分析により、顧客フィードバック アグリゲータはレビューの全体的なトーンを理解し、それに応じて最終的な評価を調整できます。
4.外れ値の処理
顧客レビューやフィードバック アグリゲータでは、最終的な評価の正確性と信頼性を維持するために、外れ値検出およびフィルタリング メカニズムを実装することがよくあります。
外れ値とは、コンセンサスから大きく外れたレビューのことです。たとえば、何百もの肯定的なレビューがある製品でも、非常に否定的なレビューが 1 つあると、全体的な評価が歪む可能性があります。これに対処するために、アグリゲータは極端な外れ値を除外して、最終的な評価がほとんどのレビューの真のコンセンサスを反映するようにします。与えられた例を使って、これを理解しましょう。
1 から 10 までのレビュースケールで の評価を受けている人気のレストランがあると想像してください。1 はひどい体験を表す表現で、10 は素晴らしい体験を表すことに注意してください。評価を見てみましょう。
最初の顧客レビュー – 8 つ星
9 回目の顧客レビュー – XNUMX つ星
7 番目の顧客レビュー – XNUMX つ星
6 番目の顧客レビュー – XNUMX つ星
10 番目の顧客レビュー – XNUMX つ星
3 番目の顧客レビュー – XNUMX つ星
9番目の顧客レビュー – XNUMXつ星
2 件のカスタマーレビュー – XNUMX つ星
次に、外れ値を考慮せずに平均評価を計算してみましょう。
(8 + 9 + 7 + 6 + 10 + 3 + 9 + 2)/ 8
= 54 / 8
= 6.75
この場合、平均評価は 6.75 です。ただし、外れ値が存在するため、この数値はレビューの真の感情を完全には表していません。
たとえば、レビュー 5 とレビュー 8 の評価はそれぞれ非常に高く、非常に低いことに注目してください。これらのレビューは、コンセンサスから外れているため、外れ値です。 オンラインレビューアグリゲーター 外れ値の影響を理解し、アルゴリズムを使用してその影響を緩和します。
これは、極端なレビューの重みを減らすか、計算から完全に除外することによって行われます。これにより、例外的なレビューや非常に否定的なレビューが 1 件あっても、全体の平均に不釣り合いな影響を与えないことが保証されます。
したがって、最高評価と最低評価を削除することを選択した場合は、次のようになります。
(8+9+7+ 6+3 +9)/ 6
= 42 / 6
= 7
したがって、外れ値を抑えることで、7 個中 10 個の星という、よりバランスの取れた集合的コンセンサス表現を得ることができます。
5. 更新と新鮮さ
レビュー アグリゲータは、静的な評価を提供するだけでなく、評価を最新の状態に保ちます。製品の品質、サービス基準、ユーザーの感情は時間の経過とともに変化する可能性があるため、これは不可欠です。
これに対処するため、フィードバック アグリゲータは、最新のレビューや感情の変化を反映するために頻繁に評価を更新します。さらに、レビューの古さを考慮して最近のレビューを重視し、ユーザーに最新の情報を提供することもあります。
最後の言葉
レビュー アグリゲータは、十分な情報に基づいた決定を下したい消費者にとって貴重なツールです。レビューの収集から感情分析、高度な計算方法まで、洗練された一連のメカニズムを採用して、数値を割り当て、平均値を決定します。
これらのプラットフォームは、レビュアーの集合的な知恵を提示することで消費者に力を与え、拡大し続けるデジタル市場において消費者が自分の好みやニーズに合った選択を行えるよう支援します。
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