Patrones de eliminación de reseñas de Google
Este artículo es una investigación realizada sobre la base de clientes de GMBapi.com. Se basa en casi 5 millones de opiniones de 78 países y más de 19.000 establecimientos. Aunque el primer caso de reseña eliminada (en nuestro sistema) se produjo en septiembre de 2024, el conjunto de datos incluye reseñas que se remontan a enero de 2011, que es cuando se creó la primera reseña eliminada.
Las opiniones en línea son cruciales para la reputación y los resultados financieros de una empresa. Pero, ¿qué ocurre cuando desaparecen? Un número sorprendente de opiniones son eliminadas por Google, lo que deja a empresas y clientes preguntándose por las razones subyacentes. Para descubrir los patrones que se esconden tras estas eliminaciones, hemos analizado un amplio conjunto de datos de miles de empresas de diversos sectores.
Esto es lo que sabemos hasta ahora sobre las opiniones: Las opiniones negativas -las calificadas con 1 o 2 estrellas- suelen ser más largas, ya que los clientes descontentos tienden a detallar sus experiencias. Pero, ¿cómo influyen factores como el tono de la opinión, el momento, el contenido e incluso la forma de responder en las posibilidades de que se elimine? Exploremos los datos y averigüémoslo.
Tendencias temporales de las opiniones eliminadas
Tendencias de las opiniones eliminadas a lo largo del tiempo
El gráfico anterior muestra el número de valoraciones eliminadas al día durante varios meses. Observamos picos a mediados de septiembre, finales de octubre y principios de diciembre, lo que podría indicar eliminaciones masivas, posiblemente debidas a la aplicación de políticas o a sistemas automatizados de detección de spam.
En septiembre de 2024, Google puso en marcha la Actualización de Contenido Útil, que se centró en poner el contenido fácil de usar en primer plano y tomar medidas enérgicas contra el spam o el material de baja calidad. Esto probablemente incluyó controles más estrictos de las reseñas que parecían falsas o engañosas. Además, a finales de octubre de 2024 se puso en marcha la actualización contra el spam, que afectaba a todos los tipos de spam, incluidas las reseñas. Esto podría explicar por qué se produjo una oleada de eliminaciones masivas por esas fechas. Por último, entre noviembre y diciembre de 2024, Google lanzó la actualización básica de noviembre, cuyo objetivo era mejorar la calidad de los resultados de búsqueda. Probablemente afectó a las opiniones que no cumplían los estándares de Google en cuanto a fiabilidad o autenticidad. Este tipo de actualizaciones suelen dar lugar a la eliminación a gran escala de contenidos como reseñas falsas.
Revisar las supresiones por día de la semana
El segundo gráfico muestra las eliminaciones por día de la semana. El mayor número de eliminaciones se produce los miércoles y los viernes, mientras que los domingos se registra la menor actividad. Es probable que esta tendencia refleje los patrones operativos de Google, con menos moderación manual durante los fines de semana.
Valoraciones y respuestas de críticas eliminadas
Las valoraciones y las respuestas de las empresas proporcionan un contexto valioso para comprender los patrones de las opiniones eliminadas. Esto es lo que revelan los datos sobre su papel en el proceso de moderación de Google.
Distribución de las valoraciones eliminadas
El gráfico circular actualizado muestra la distribución de las opiniones eliminadas por puntuación. Un abrumador 69,5% eran opiniones de 5 estrellas, seguidas de un 14% de opiniones de 4 estrellas.
El elevado porcentaje de opiniones de 5 estrellas que se eliminan sugiere que Google está persiguiendo activamente las opiniones positivas potencialmente falsas o incentivadas, que podrían distorsionar la reputación de las empresas. Las opiniones con menos puntuación (1 o 2 estrellas) representan una proporción menor, lo que indica que es posible que no se marquen con tanta frecuencia a menos que infrinjan políticas específicas.
¿Influyen las respuestas en las supresiones?
Nuestros datos revelan una tendencia interesante: el 73,7% de las opiniones eliminadas no tenían respuestas comerciales, mientras que el 26,3% sí las tenían. Esto sugiere que interactuar con los evaluadores podría ayudar a reducir las posibilidades de eliminación. Sin embargo, las respuestas por sí solas no son una garantía infalible, ya que los algoritmos de Google parecen centrarse más en la calidad y la autenticidad del contenido de la reseña en sí.
Análisis del sentimiento de las críticas eliminadas
Se elimina una parte significativa de las reseñas positivas sin respuesta, lo que posiblemente indica la detección de reseñas no auténticas o incentivadas.
Opiniones eliminadas y no eliminadas
Al comparar las opiniones eliminadas y las no eliminadas, podemos descubrir si existen o no diferencias notables entre ambas. Este análisis permite saber si ciertos patrones o extremos hacen que las opiniones tengan más probabilidades de ser eliminadas.
Clasificaciones
Google se centra en las valoraciones extremas, y las opiniones de 5 estrellas y 1 estrella eliminadas contienen un porcentaje mayor que las opiniones no eliminadas. Mientras que las valoraciones de 5 estrellas se examinan en busca de contenido falso o premiado, las de 1 estrella se eliminan a menudo por lenguaje ofensivo o spam. Esto pone de manifiesto el interés de Google por moderar las opiniones impactantes en ambos extremos del espectro.
Categorías y temas en las críticas eliminadas
El contenido de una opinión parece ser un factor clave a la hora de eliminarla. Para investigarlo, realizamos un análisis detallado del contenido y las palabras clave más frecuentes en las reseñas eliminadas.
Categorías de revisión
El gráfico de barras destaca las categorías más comúnmente asociadas a las opiniones eliminadas, con "Servicio y personal" a la cabeza, seguida de "Calidad del producto o servicio" y "Entorno y accesibilidad".
La elevada proporción de opiniones sobre "Servicio y personal" que se eliminan puede estar relacionada con el volumen de opiniones que suelen recibir las empresas en este ámbito. Aunque muchos comentarios de esta categoría son positivos, pueden ser marcados para comprobar su autenticidad, sobre todo si el historial del comentarista sugiere patrones de comentarios demasiado genéricos, excesivamente positivos o potencialmente incentivados.
Curiosamente, una parte de las reseñas eliminadas corresponde a "Perspectivas de los empleados". Esto indica que Google elimina activamente las opiniones dejadas por los empleados para minimizar las opiniones sesgadas o interesadas que podrían distorsionar la reputación de una empresa. Si ves que la competencia hace esto, puedes marcar estas opiniones en la categoría "conflicto de intereses" y es probable que se eliminen.
Palabras comunes en las reseñas suprimidas
Aprendizaje automático
Para comprender mejor qué factores influyen en la eliminación de una reseña, desarrollamos un modelo de aprendizaje automático utilizando el algoritmo Random Forest. Nuestro análisis se centró únicamente en datos específicos de las reseñas, ya que no teníamos acceso a información sobre los propios revisores. El modelo alcanzó una precisión del 61% y reveló los cuatro factores principales que influyen en la eliminación de una reseña:
- Sentimiento: El tono de la reseña se mide en una escala de -1 (totalmente negativo) a 1 (totalmente positivo).
- Longitud de la reseña: El número total de caracteres de la reseña.
- Número de palabras: El número de palabras de la reseña.
- Tiempo de respuesta: rapidez con la que la empresa respondió a la opinión.
Aunque estas características nos proporcionaron información valiosa, sabemos por otras investigaciones que la inclusión de datos específicos de los reseñadores, como patrones de publicación o comportamiento, puede mejorar significativamente la precisión en la detección de reseñas fraudulentas o de baja calidad.
Lo que demuestran otras investigaciones
Los estudios que incluyen características centradas en el revisor, como los hábitos de publicación, han informado de mayores tasas de éxito en la identificación de reseñas falsas o problemáticas:
- Cómo detectar reseñas falsas en línea mediante aprendizaje automático | por Kessie Zhang - La investigación de Zhang pone de relieve que el número de reseñas publicadas por una persona y la longitud media de esas reseñas son fuertes indicadores de autenticidad. A medida que las herramientas de IA avanzan en la creación de textos similares a los humanos, los patrones de comportamiento de los críticos suelen superar a los análisis basados en texto a la hora de detectar contenidos falsos.
- Investigación de ScienceDirect sobre métricas de comportamiento - Este estudio demostró que añadir características como el periodo de tiempo durante el cual un revisor publica reseñas y el número total de reseñas que ha escrito mejora drásticamente la precisión de la detección. Estas métricas de comportamiento ayudan a diferenciar las opiniones reales de las fraudulentas o incentivadas.
Panorama general
Aunque nuestro modelo se basaba únicamente en datos específicos de las reseñas, estos resultados subrayan la importancia de integrar características centradas en los reseñadores en futuros análisis. Al combinar información basada en texto con datos de comportamiento, los modelos de aprendizaje automático pueden ser más eficaces a la hora de identificar y abordar las reseñas falsas, garantizando que las empresas puedan mantener la confianza y la credibilidad en línea.
Resumen del análisis
Nuestros hallazgos sugieren que el proceso de eliminación de reseñas de Google se rige por varios factores clave:
- Actividad no auténtica: Las reseñas marcadas como falsas o promocionales, especialmente en las valoraciones de 5 estrellas, parecen más propensas a ser eliminadas.
- Detección basada en palabras clave: Ciertos términos repetitivos o genéricos pueden contribuir a que las opiniones se marquen y se eliminen.
- Contenido y tono: las valoraciones extremas, como las excesivamente positivas de 5 estrellas o las negativas de 1 estrella, parecen ser objeto de un examen más minucioso, posiblemente debido a su gran impacto en la reputación de una empresa.
- Factores de compromiso: Las reseñas sin respuesta o las de usuarios sospechosos pueden aumentar la probabilidad de borrado. Las características centradas en los comentarios han demostrado ser más eficaces que las características de texto para identificar comentarios falsos en los modelos de predicción.
Aplicación de políticas: Las opiniones relacionadas con temas delicados, como los comentarios de los empleados, también pueden estar sujetas a moderación para garantizar su imparcialidad.
Recomendaciones para las empresas
Para minimizar el riesgo de supresión de revisiones:
- Comprométase con los críticos: Responda con prontitud tanto a las críticas positivas como a las negativas, especialmente a las positivas, ya que el compromiso con ellas puede reducir la probabilidad de eliminación.
- Implantar herramientas SEO locales: La gestión de múltiples ubicaciones puede ser difícil cuando se hace manualmente, utilizando una herramienta de gestión de reseñas y análisis pueden ayudarle a proteger y hacer crecer su reputación.
- Evite las reseñas incentivadas: Fomente las reseñas orgánicas en lugar de ofrecer recompensas. Hemos visto cómo se penalizaba a las primeras empresas y se les advertía en su perfil de que "recientemente se han eliminado reseñas falsas de este perfil".
- Supervise el cumplimiento de las políticas: Revisa periódicamente las políticas de contenido de Google y asegúrate de que tus reseñas las cumplen.
- Informar sobre opiniones falsas: Informa activamente a Google de las reseñas falsas o no auténticas para que las resuelva.
Con herramientas como GMBapi.comlas empresas pueden hacer un seguimiento eficaz de las opiniones y responder a ellas, lo que contribuye a proteger su reputación en línea. Al responder con prontitud, no solo interactúa con sus clientes, sino que también reduce el posible impacto negativo de las opiniones no resueltas. Usted escribe esas respuestas a las opiniones para los clientes potenciales que están investigando si deben o no tratar con su empresa. Además, el software de GMBapi supervisa todas las opiniones eliminadas, lo que proporciona información valiosa sobre qué opiniones elimina Google de sus perfiles de Google Business y por qué. A menudo, las opiniones eliminadas pueden volver a restablecerse.
Conclusión
El proceso de eliminación de opiniones de Google pone de manifiesto su compromiso con el mantenimiento de una plataforma justa y fiable. Aunque las empresas pueden ver las eliminaciones como un contratiempo, entender las razones subyacentes puede ayudarles a adaptar estrategias para fomentar reseñas auténticas y que cumplan con las políticas. Nuestro análisis proporciona una base basada en datos para navegar por estas complejidades, ayudando a las empresas a optimizar su reputación online en un panorama digital cada vez más competitivo.
Tome el control de sus reseñas y mejore su presencia en línea con GMBapi.com: una solución fiable para una gestión de reseñas eficaz y sin problemas.
