Padrões de Eliminação de Avaliações no Google
Este artigo é uma pesquisa feita na base de clientes GMBapi.com. Baseia-se em 5 milhões de avaliações em 79 países e mais de 20.000 localizações. Embora a primeira ocorrência de uma avaliação eliminada (no nosso sistema) tenha ocorrido em setembro de 2024, o conjunto de dados inclui avaliações que remontam a janeiro de 2012, quando a avaliação eliminada mais antiga foi criada.
As avaliações online são cruciais para moldar a reputação e o desempenho financeiro de uma empresa. Mas o que acontece quando estas avaliações desaparecem? Um número impressionante de avaliações é removido pelo Google, deixando empresas e clientes a questionar os motivos subjacentes. Para descobrir os padrões por trás destas eliminações, analisámos um grande conjunto de dados de milhares de localizações comerciais em várias indústrias.
Aqui está o que sabemos sobre as avaliações até agora: As avaliações negativas – aquelas classificadas com 1 ou 2 estrelas – são muitas vezes mais longas, pois os clientes insatisfeitos tendem a detalhar as suas experiências. Mas como é que fatores como o tom, o tempo, o conteúdo e até a forma como responde, impactam as hipóteses de a avaliação ser eliminada? Vamos explorar os dados e descobrir.
Tendências Baseadas no Tempo das Avaliações Eliminadas
Compreender quando as avaliações são eliminadas pode fornecer informações sobre as práticas de moderação do Google. Analisámos tendências ao longo do tempo para identificar padrões nas eliminações.
O gráfico acima mostra o número de avaliações eliminadas por dia ao longo de vários meses. Notámos picos esporádicos na atividade de eliminação, com certos dias a registar um volume maior de eliminações — algumas excedendo 1.500 avaliações num único dia, possivelmente devido à aplicação de políticas ou a sistemas automatizados de deteção de spam.
Em outubro de 2024, a Atualização de Spam entrou em vigor, visando spam em todas as áreas, incluindo avaliações. Isso pode explicar o pico nesse período. O Google também lançou a Atualização de Core de novembro, que visava melhorar a qualidade dos resultados de pesquisa. Provavelmente afetou avaliações que não cumpriam os padrões de confiança ou autenticidade do Google. Estes tipos de atualizações resultam frequentemente em remoções em larga escala de conteúdo, como avaliações falsas.
Classificações e Respostas de Avaliações Eliminadas
As classificações e as respostas das empresas fornecem um contexto valioso para compreender os padrões nas revisões eliminadas. Eis o que os dados revelam sobre o seu papel no processo de moderação da Google.
Distribuição de Classificações de Revisões Eliminadas
O gráfico circular atualizado mostra a distribuição de revisões eliminadas por classificação. Uns esmagadores 73,1% eram revisões de 5 estrelas , seguidos por 12,8% para revisões de 1 estrela .
A alta percentagem de revisões de 5 estrelas eliminadas sugere que a Google está ativamente a visar revisões positivas potencialmente falsas ou incentivadas, que podem distorcer a reputação das empresas. Curiosamente, embora as revisões de 1 estrela fossem significativamente menores do que as revisões de 5 estrelas no geral, elas classificaram-se como as segundas mais frequentemente eliminadas, provavelmente devido a violações como linguagem inapropriada. Revisões moderadas (2 a 4 estrelas) foram menos propensas a ser eliminadas, pois geralmente parecem mais equilibradas e têm um impacto menor na reputação da empresa em comparação com classificações extremas como revisões de 1 estrela ou 5 estrelas.
As Respostas Impactam as Eliminações?
Os nossos dados revelam uma tendência interessante: 66,1% das revisões eliminadas não tinham respostas da empresa, enquanto 33,9% tinham . Isto sugere que interagir com os revisores pode ajudar a reduzir as chances de eliminação. No entanto, as respostas por si só não são uma salvaguarda infalível, os algoritmos da Google parecem focar-se mais na qualidade e autenticidade do conteúdo da revisão em si.
Análise de Sentimento de Avaliações Eliminadas
Uma parte significativa de avaliações positivas sem respostas é removida, possivelmente indicando a deteção de avaliações não autênticas ou incentivadas.
Avaliações Eliminadas vs. Não Eliminadas
Ao comparar avaliações eliminadas e não eliminadas, podemos descobrir se existem ou não diferenças notáveis entre as duas. Esta análise fornece informações sobre se certos padrões ou extremos tornam as avaliações mais propensas a serem removidas.
Classificações
A Google tem como alvo classificações extremas, com avaliações de 5 e 1 estrela eliminadas a conter uma percentagem mais alta do que as avaliações não eliminadas. Enquanto avaliações de 5 estrelas são examinadas por conteúdo falso ou recompensado, Avaliações de 1 estrela são frequentemente removidas por linguagem ofensiva ou spam. Isso destaca o foco do Google na moderação de avaliações impactantes em ambas as extremidades do espectro.
Categorias, Temas e Indústrias em Avaliações Apagadas
O conteúdo de uma avaliação parece ser um fator chave para que seja removida. Para investigar isso, realizámos uma análise detalhada do conteúdo e das palavras-chave mais comuns encontradas em avaliações apagadas.
Categorias de Avaliações
Categoria | Explicação |
|---|---|
Serviço e Equipa | Comentários sobre a qualidade do serviço ao cliente, simpatia da equipa, experiência ou capacidade de resposta. |
Qualidade do Produto ou Serviço | Comentários sobre a qualidade, fiabilidade ou desempenho dos produtos ou serviços oferecidos. |
Valor e Preço | Comentários sobre a acessibilidade económica, valor percebido ou se o preço corresponde à experiência. |
Ambiente e Acessibilidade | Comentários sobre limpeza, ambiente, localização, conveniência ou acessibilidade. |
Experiência Geral | Comentários sobre a experiência geral, resolução de problemas ou satisfação com o negócio. |
Perspetivas de Colaboradores | Comentários escritos por colaboradores atuais ou antigos sobre condições de trabalho, gestão ou cultura da empresa. |
Outros | Comentários que não estão relacionados com os tópicos acima. |
O gráfico de barras destaca as categorias mais frequentemente associadas a avaliações eliminadas , com “Serviço e Pessoal” na liderança, seguido por “Qualidade do Produto ou Serviço” e “Ambiente e Acessibilidade.”
A alta proporção de avaliações de “Serviço e Pessoal” eliminadas pode estar ligada ao volume de feedback que as empresas normalmente recebem nesta área. Embora muitos comentários nesta categoria sejam positivos, podem ser sinalizados para verificações de autenticidade, particularmente se o histórico do avaliador sugerir padrões de feedback excessivamente genérico, excessivamente positivo ou potencialmente incentivado.
Curiosamente, uma parte das avaliações eliminadas cai na categoria “Perspetivas de Funcionários”. Isto indica que o Google remove ativamente as avaliações deixadas por funcionários para minimizar feedback tendencioso ou egoísta que poderia distorcer a reputação de uma empresa. Se vir concorrentes a fazer isto, pode sinalizar estas avaliações sob a categoria “conflito de interesses” e é provável que sejam removidas.
“Acho que a razão pela qual “serviço” é a frase dominante é que os serviços domésticos são categorias de alto risco com as avaliações mais falsas. E uma área em que o Google se concentra para remoção. Juntamente com outras profissões orientadas para o serviço, como advogados, web design, imobiliário e fotógrafos. Novamente, categorias com alto spam. <br><br>Pelo que posso dizer, a categoria impulsiona a remoção tanto quanto a crença de que pode ser spam. Um fator para isso é a realidade de que os avaliadores não visitam as localizações das empresas.”
Mike Blumenthal
Near Media
Palavras Comuns em Avaliações Eliminadas
A nuvem de palavras apresenta as palavras mais frequentes encontradas em avaliações eliminadas, com termos como “bom”, “serviço”, “excelente”, “simpático” e “pessoal” a destacar-se. Isto alinha-se com a observação anterior de que muitas destas avaliações têm classificações de 5 estrelas e frequentemente se focam em “Serviço e Pessoal” como a categoria mais mencionada.
Setores de Avaliação
Setor | Explicação |
|---|---|
Saúde e Bem-Estar | Empresas focadas em cuidados médicos, saúde pessoal e bem-estar, incluindo hospitais, clínicas, spas e centros de fitness. |
Alimentação e Bebidas | Negócios que operam em contacto direto com o cliente e que oferecem comida, bebidas e experiências gastronómicas como restaurantes e cafés. |
Retalho e Bens de Consumo | Lojas que vendem produtos/bens físicos como vestuário, eletrónica, mercearias e artigos especiais diretamente aos clientes. |
Serviços Profissionais | Serviços especializados como escritórios de advocacia, empresas financeiras e de consultoria que atendem às necessidades profissionais ou organizacionais. |
Indústrias Baseadas em Serviços | Negócios orientados para tarefas que oferecem reparação, manutenção, educação, logística ou outros serviços que atendem a necessidades operacionais ou individuais específicas. |
Educação | Instituições e serviços focados no ensino, formação e desenvolvimento de competências em vários níveis. |
Automóvel | Negócios que lidam com veículos, incluindo concessionários, oficinas de reparação, lavagens de carros e alugueres. |
Hotelaria e Viagens | Abrange alojamentos, serviços de viagens e atividades de lazer, incluindo hotéis, agências de viagens e instalações recreativas. |
Construção e Imobiliário | Inclui empresas relacionadas com construção, desenvolvimento imobiliário e gestão imobiliária. |
O gráfico acima destaca as avaliações eliminadas por localização por setor, calculado dividindo o número de avaliações eliminadas por setor pelo número de localizações de negócios com avaliações eliminadas por setor.
Hotelaria e Viagens lidera com a maior proporção de eliminações, seguido por Educação e Alimentação e Bebidas . Esta tendência sugere que os setores com alta interação com o cliente e serviços baseados na experiência — como alojamento, restauração e educação — são mais suscetíveis ao escrutínio das avaliações. Estes setores enfrentam frequentemente desafios relacionados com a satisfação do cliente, o que pode resultar num maior número de avaliações sinalizadas ou questionáveis. Entretanto, o setor de Retalho e Bens de Consumo experiencia o menor número de avaliações eliminadas por localização, possivelmente devido a um menor número de casos de feedback emocionalmente carregado ou que viola as políticas, em comparação com as indústrias orientadas para serviços.
Principal Conclusão: A normalização revela que, mesmo tendo em conta o tamanho da indústria, os setores com muitos clientes e baseados na experiência enfrentam uma maior proporção de eliminações. Isto sublinha a importância de manter a qualidade e autenticidade das avaliações nestas indústrias para minimizar os riscos de remoção.
Conclusões de Machine Learning
Para melhor compreender que fatores influenciam a eliminação de uma avaliação, desenvolvemos um modelo de machine learning utilizando o algoritmo Random Forest. A nossa análise focou-se apenas nos dados específicos da avaliação , uma vez que não tínhamos acesso a informações sobre os próprios revisores. O modelo atingiu uma precisão de 64% e revelou os quatro principais fatores que desempenham um papel na eliminação de avaliações:
Comprimento da Avaliação
O número total de carateres na avaliação.
Contagem de Palavras
O número de palavras na avaliação.Sentimento: O tom da avaliação é medido numa escala de -1 (inteiramente negativo) a 1 (inteiramente positivo).
Classificação
A classificação (1 a 5 estrelas) da avaliação.
Embora estas funcionalidades nos tenham dado informações valiosas, sabemos, a partir de outras pesquisas, que incluir dados específicos do avaliador , como padrões ou comportamento de publicação, pode melhorar significativamente a precisão da deteção de avaliações fraudulentas ou de baixa qualidade.
A Perspetiva Geral
Embora o nosso modelo se baseasse apenas em dados específicos da avaliação, estas conclusões sublinham a importância de integrar funcionalidades centradas no avaliador em futuras análises. Ao combinar informações baseadas em texto com dados comportamentais, os modelos de machine learning podem tornar-se mais eficazes na identificação e abordagem de avaliações falsas, garantindo que as empresas podem manter a confiança e a credibilidade online.
Resumo da Análise
Os nossos resultados sugerem que o processo de remoção de avaliações do Google é impulsionado por vários fatores-chave:
Atividade Não Autêntica
Avaliações assinaladas como falsas ou promocionais, especialmente nas classificações de 5 estrelas, parecem ter maior probabilidade de serem removidas.
Deteção Baseada em Palavras-Chave
Certos termos repetitivos ou genéricos podem contribuir para que as avaliações sejam assinaladas e acionar remoções.
Conteúdo e Tom
Classificações extremas, como avaliações excessivamente positivas de 5 estrelas ou negativas de 1 estrela, parecem ser objeto de um exame mais aprofundado, potencialmente devido ao seu grande impacto na reputação de uma empresa.
Fatores de Envolvimento
Avaliações sem respostas ou de utilizadores suspeitos podem aumentar a probabilidade de remoção. Funcionalidades centradas no avaliador provaram ser mais eficazes do que as funcionalidades de texto para identificar avaliações falsas em modelos de previsão.
Aplicação da Política
Avaliações relacionadas com tópicos sensíveis, como feedback de funcionários, também podem estar sujeitas a moderação para garantir a imparcialidade.
Tendências Específicas da Indústria
Os setores com elevada interação com clientes e orientados para a experiência registam o maior número de eliminações por localização.
Recomendações para Empresas
Para minimizar o risco de eliminações de avaliações:
Interaja com os Avaliadores
Responda prontamente a avaliações positivas e negativas, especialmente às positivas, pois interagir com elas pode reduzir a probabilidade de eliminação.
Implemente Ferramentas de SEO Local
Gerir várias localizações pode ser difícil quando feito manualmente; usar uma ferramenta de gestão de avaliações e obter algum suporte na verificação em massa pode ajudá-lo a proteger a sua marca e a aumentar a sua reputação.
Evite Avaliações Incentivadas
Incentive avaliações orgânicas em vez de oferecer recompensas. Vimos as primeiras empresas a serem penalizadas e a terem um aviso exibido no seu perfil de que “avaliações falsas foram recentemente removidas deste perfil”.
Monitorize a Conformidade com a Política
Reveja regularmente as políticas de conteúdo da Google e garanta que as suas avaliações cumprem. Denuncie Avaliações Falsas: Denuncie ativamente spam ou avaliações não autênticas à Google para resolução.
Com ferramentas como GMBapi.com, as empresas conseguem monitorizar e responder a avaliações de forma eficiente, ajudando a proteger a sua reputação online. Ao responder prontamente, não só interage com os seus clientes, como também reduz o potencial impacto negativo de feedback não resolvido. Escreve essas respostas a avaliações para potenciais clientes que estão a investigar se devem ou não negociar com o seu negócio. Além disso, o software GMBapi monitoriza todas as avaliações eliminadas, fornecendo informações valiosas sobre quais as avaliações que o Google remove dos seus Perfis de Negócio do Google e porquê. Essas avaliações removidas podem ser frequentemente restabelecidas.
Conclusão
O processo de eliminação de avaliações do Google destaca o seu compromisso em manter uma plataforma justa e fiável. Embora as empresas possam ver as eliminações como um revés, compreender as razões subjacentes pode ajudá-las a adaptar estratégias para promover avaliações autênticas e em conformidade com as políticas. A nossa análise fornece uma base orientada por dados para navegar nestas complexidades, ajudando as empresas a otimizar a sua reputação online num cenário digital cada vez mais competitivo.
Assuma o controlo das suas avaliações e melhore a sua presença online com GMBapi.com — uma solução fiável para uma gestão de avaliações eficiente e contínua!
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