Modèles de suppression d'avis sur Google
Cet article est une étude réalisée sur la base de la clientèle de GMBapi.com. Il s'appuie sur près de 5 millions d'avis répartis dans 78 pays et plus de 19 000 sites. Bien que le premier cas de suppression d'un avis (dans notre système) ait eu lieu en septembre 2024, l'ensemble de données comprend des avis remontant à janvier 2011, date à laquelle l'avis supprimé le plus ancien a été créé.
Les avis en ligne sont essentiels pour façonner la réputation et les performances financières d'une entreprise. Mais que se passe-t-il lorsque ces avis disparaissent ? Un nombre impressionnant d'avis sont supprimés par Google, laissant les entreprises et les clients s'interroger sur les raisons sous-jacentes. Pour découvrir les schémas à l'origine de ces suppressions, nous avons analysé un vaste ensemble de données provenant de milliers d'entreprises de différents secteurs d'activité.
Voici ce que nous savons à ce jour sur les avis : Les avis négatifs (notés 1 ou 2 étoiles) sont souvent plus longs, car les clients mécontents ont tendance à décrire leur expérience en détail. Mais comment des facteurs tels que le ton de l'avis, le moment choisi, le contenu et même la façon dont vous y répondez influent-ils sur les chances de suppression de l'avis ? Explorons les données pour le savoir.
Tendances temporelles des avis supprimés
Tendances en matière d'examens supprimés au fil du temps
Le graphique ci-dessus montre le nombre d'avis supprimés par jour sur plusieurs mois. Nous avons constaté des pics vers la mi-septembre, la fin octobre et le début décembre, ce qui pourrait indiquer des suppressions massives, éventuellement dues à l'application de politiques ou à des systèmes automatisés de détection du spam.
En septembre 2024, Google a lancé la mise à jour "Helpful Content Update", qui mettait l'accent sur le contenu convivial tout en réprimant le spam ou les contenus de mauvaise qualité. Cette mise à jour comprenait probablement des contrôles plus stricts des avis qui semblaient faux ou trompeurs. En outre, la mise à jour relative au spam est entrée en vigueur à la fin du mois d'octobre 2024, ciblant le spam dans tous les domaines, y compris les avis. Cela pourrait expliquer pourquoi il y a eu une vague de suppressions massives à cette époque. Enfin, Google a lancé la November Core Update en novembre-décembre 2024, qui visait à améliorer la qualité des résultats de recherche. Cette mise à jour a probablement touché les avis qui ne répondaient pas aux normes de Google en matière de fiabilité ou d'authenticité. Ce type de mise à jour entraîne souvent la suppression à grande échelle de contenus tels que les faux avis.
Suppressions d'examens par jour de la semaine
Le deuxième graphique montre les suppressions d'avis par jour de la semaine. Les suppressions sont les plus nombreuses les mercredis et vendredis, tandis que les dimanches sont les moins actifs. Cette tendance reflète probablement les schémas opérationnels de Google, la modération manuelle étant moins fréquente le week-end.
Évaluations et réponses aux commentaires supprimés
Les évaluations et les réponses des entreprises fournissent un contexte précieux pour comprendre les tendances des avis supprimés. Voici ce que les données révèlent sur leur rôle dans le processus de modération de Google.
Distribution des avis supprimés
Le diagramme circulaire mis à jour montre la répartition des avis supprimés en fonction de l'évaluation. Une proportion écrasante de 69,5 % correspond à des avis 5 étoiles, suivie de 14 % pour les avis 4 étoiles.
Le pourcentage élevé d'avis 5 étoiles supprimés suggère que Google cible activement les avis positifs potentiellement falsifiés ou motivés, susceptibles de fausser la réputation des entreprises. Les avis moins bien notés (1 ou 2 étoiles) représentent une proportion plus faible, ce qui indique qu'ils ne sont peut-être pas signalés aussi fréquemment, à moins qu'ils n'enfreignent des règles spécifiques.
Les réponses ont-elles un impact sur les suppressions ?
Nos données révèlent une tendance intéressante : 73,7 % des avis supprimés n'ont pas reçu de réponse commerciale, tandis que 26,3 % en ont reçu. Cela suggère que le fait de s'engager avec les évaluateurs peut contribuer à réduire les risques de suppression. Les algorithmes de Google semblent se concentrer davantage sur la qualité et l'authenticité du contenu de l'avis lui-même.
Analyse des sentiments dans les commentaires supprimés
Une part importante des avis positifs sans réponse est supprimée, ce qui peut indiquer la détection d'avis inauthentiques ou incitatifs.
Examens supprimés ou non supprimés
En comparant les avis supprimés et non supprimés, nous pouvons découvrir s'il existe ou non des différences notables entre les deux. Cette analyse permet de savoir si certains modèles ou extrêmes rendent les avis plus susceptibles d'être supprimés.
Notations
Google cible les évaluations extrêmes, les avis 5 étoiles et 1 étoile supprimés contenant un pourcentage plus élevé que les avis non supprimés. Alors que les avis à 5 étoiles sont examinés à la loupe en raison de leur contenu falsifié ou récompensé, les avis à 1 étoile sont souvent supprimés en raison d'un langage offensant ou de spams. Cela montre que Google s'efforce de modérer les avis ayant un impact aux deux extrémités du spectre.
Catégories et thèmes dans les commentaires supprimés
Le contenu d'un avis semble être un facteur clé de sa suppression. Pour étudier cette question, nous avons procédé à une analyse détaillée du contenu et des mots clés les plus fréquemment trouvés dans les avis supprimés.
Catégories de révision
Le diagramme à barres met en évidence les catégories les plus souvent associées aux avis supprimés, le "service et le personnel" arrivant en tête, suivi de la "qualité du produit ou du service" et de "l'environnement et l'accessibilité".
La forte proportion d'avis "Service et personnel" supprimés peut être liée au volume de commentaires que les entreprises reçoivent généralement dans ce domaine. Bien que de nombreux commentaires de cette catégorie soient positifs, ils peuvent être signalés pour des contrôles d'authenticité, en particulier si l'historique de l'évaluateur suggère des modèles de commentaires trop génériques, excessivement positifs ou potentiellement incitatifs.
Il est intéressant de noter qu'une partie des avis supprimés est classée dans la catégorie "Perspectives des employés". Cela indique que Google supprime activement les avis laissés par les employés afin de minimiser les commentaires biaisés ou intéressés susceptibles de fausser la réputation d'une entreprise. Si vous voyez des concurrents agir de la sorte, vous pouvez signaler ces avis dans la catégorie "conflit d'intérêts" et ils seront probablement supprimés.
Mots courants dans les commentaires supprimés
Apprentissage automatique
Pour mieux comprendre les facteurs qui influencent la suppression d'un avis, nous avons développé un modèle d'apprentissage automatique utilisant l'algorithme Random Forest. Notre analyse s'est concentrée uniquement sur les données relatives aux critiques, car nous n'avions pas accès aux informations concernant les critiques eux-mêmes. Le modèle a atteint une précision de 61 % et a révélé les quatre principaux facteurs qui jouent un rôle dans la suppression d'un avis :
- Sentiment : Le ton de l'avis est mesuré sur une échelle de -1 (entièrement négatif) à 1 (entièrement positif).
- Longueur de la critique : Le nombre total de caractères de la critique.
- Nombre de mots : Le nombre de mots dans la revue.
- Temps de réponse : rapidité avec laquelle l'entreprise a répondu à l'avis.
Bien que ces caractéristiques nous aient fourni des informations précieuses, nous savons, grâce à d'autres recherches, que l'inclusion de données spécifiques aux évaluateurs, telles que les modèles de publication ou le comportement, peut améliorer de manière significative la précision de la détection des évaluations frauduleuses ou de mauvaise qualité.
Ce que montrent les autres recherches
Les études qui incluent des caractéristiques centrées sur l'évaluateur, telles que les habitudes de publication, ont fait état de taux de réussite plus élevés dans l'identification de faux avis ou d'avis problématiques :
- Comment détecter les faux avis en ligne à l'aide de l'apprentissage automatique par Kessie Zhang - Les recherches de Kessie Zhang montrent que le nombre d'avis publiés par une personne et la longueur moyenne de ces avis sont de bons indicateurs d'authenticité. Les outils d'intelligence artificielle étant de plus en plus performants pour créer des textes semblables à ceux d'un être humain, les modèles de comportement des évaluateurs sont souvent plus efficaces que l'analyse textuelle pour détecter les contenus falsifiés.
- ScienceDirect's Research on Behavioural Metrics (Recherche sur les mesures comportementales) - Cette étude a montré que l'ajout de caractéristiques telles que la période au cours de laquelle un évaluateur publie des évaluations et le nombre total d'évaluations qu'il a rédigées améliore considérablement la précision de la détection. Ces mesures comportementales permettent de différencier les vrais commentaires des commentaires frauduleux ou incitatifs.
Une vue d'ensemble
Bien que notre modèle repose uniquement sur des données spécifiques aux critiques, ces résultats soulignent l'importance d'intégrer des caractéristiques centrées sur les critiques dans les analyses futures. En combinant des informations textuelles avec des données comportementales, les modèles d'apprentissage automatique peuvent devenir plus efficaces pour identifier et traiter les faux avis, ce qui permet aux entreprises de maintenir la confiance et la crédibilité en ligne.
Résumé de l'analyse
Nos résultats suggèrent que le processus de suppression des avis de Google est guidé par plusieurs facteurs clés :
- Activité inauthentique : Les avis signalés comme faux ou promotionnels, en particulier dans les évaluations 5 étoiles, semblent plus susceptibles d'être supprimés.
- Détection par mots-clés : Certains termes répétitifs ou génériques peuvent contribuer à ce que des avis soient signalés et à ce qu'ils soient supprimés.
- Contenu et ton : les évaluations extrêmes, telles que les évaluations exagérément positives (5 étoiles) ou négatives (1 étoile), semblent faire l'objet d'un examen plus approfondi, peut-être en raison de leur impact important sur la réputation d'une entreprise.
- Facteurs d'engagement : Les avis sans réponse ou ceux émanant d'utilisateurs suspects peuvent augmenter la probabilité d'être supprimés. Les caractéristiques centrées sur l'évaluateur se sont avérées plus efficaces que les caractéristiques textuelles pour identifier les faux avis dans les modèles de prédiction.
Application de la politique : Les avis relatifs à des sujets sensibles, tels que les commentaires des employés, peuvent également faire l'objet d'une modération afin de garantir l'impartialité.
Recommandations aux entreprises
Pour minimiser le risque de suppression d'examens :
- Dialoguez avec les évaluateurs : Répondez rapidement aux avis positifs et négatifs, surtout aux avis positifs, car le fait de dialoguer avec eux peut réduire la probabilité d'une suppression.
- Déployer des outils de référencement local : La gestion de plusieurs sites peut s'avérer difficile lorsqu'elle est effectuée manuellement. outil de gestion des évaluations et des analyse peut vous aider à protéger et à développer votre réputation.
- Évitez les commentaires incitatifs : Encouragez les commentaires organiques plutôt que d'offrir des récompenses. Nous avons vu les premières entreprises être pénalisées et avoir un avertissement affiché sur leur profil indiquant que "de faux avis ont été récemment supprimés de ce profil".
- Contrôler la conformité aux règles : Consultez régulièrement les règles de contenu de Google et assurez-vous que vos commentaires sont conformes.
- Signaler les faux avis : Signalez activement à Google les spams ou les avis inauthentiques pour qu'ils soient résolus.
Avec des outils comme GMBapi.comles entreprises peuvent suivre et répondre efficacement aux commentaires, ce qui les aide à protéger leur réputation en ligne. En répondant rapidement, non seulement vous vous engagez auprès de vos clients, mais vous réduisez également l'impact négatif potentiel des commentaires non résolus. Vous rédigez ces réponses aux commentaires pour les clients potentiels qui cherchent à savoir s'ils doivent ou non traiter avec votre entreprise. En outre, le logiciel GMBapi surveille tous les avis supprimés et fournit des informations précieuses sur les avis que Google supprime de vos profils Google Business et sur les raisons de cette suppression. Ces avis supprimés peuvent souvent être rétablis.
Conclusion
Le processus de suppression des avis de Google met en évidence son engagement à maintenir une plateforme équitable et digne de confiance. Bien que les entreprises puissent considérer les suppressions comme un revers, la compréhension des raisons sous-jacentes peut les aider à adapter leurs stratégies pour favoriser des avis authentiques et conformes aux règles. Notre analyse fournit une base de données pour naviguer dans ces complexités, aidant les entreprises à optimiser leur réputation en ligne dans un paysage numérique de plus en plus compétitif.
Prenez le contrôle de vos avis et améliorez votre présence en ligne avec GMBapi.com - une solution fiable pour une gestion efficace et transparente des avis !
