研究案例：Google Reviews 决定Local Carousel 排名

Sam

自从今年6月份谷歌发布了了Local Carousel（直译过来是地方旋转木马），SEO人士和营销人员也一直试图反向排名变量工程，把列表提升到这个神圣的地方。迈克·布卢门撒尔就为我们提供了一系列相关的案例和分析。

如今数字营销工作（DMW）正开展一项深入研究，研究所谓的“Carousel结果”，并得出结论说，Google Reviews的质和量是为一个决定排名的重要变量。

该机构调查了在47个美国城市，超过4500个酒店类别的搜索结果。每个SERP都有Carousel结果的特征。此处是从DMW的详细讨论中所用的研究方法论：

在每一次搜索的前十个酒店，我们收集了酒店的名称、等级、数量的评论和排名（在Carousel中显示的）。我们也记录了旅行时间和每个酒店到谷歌指定目的城市间的距离。

研究产生了大约42,000个数据点，包括在大约1,900个不同的酒店中的数据。

在我们的研究中，我们查找了酒店排名和以下搜索结果的相关性：

·Google Review 评级（五颗星）
·Google Reviews的数量评论
·从酒店到搜索城市的旅行时间
·从酒店到搜索城市的驾驶距离

我们也在寻找所有组合的查询类型（如在。。。的最佳酒店）和市场层面的相关性。举个例子，我们并不惊奇地发现排名和旅行时间/距离之间存在巨大的相关性：越接近酒店其排名就越高。

此次研究的4大主要发现如下：

1. 评论质量和数量：“Carousel排名和Google Review等级间存在很高的相关性。”研究也发现，与酒店在Google Reviews 上的数量也存在同等的相关性。

2.距离和旅行时间是排名变量

3. 谷歌似乎是基于一个对查询和用户意图推断的深入了解上，使结果更具重量级。

4.大、小市场中同样有该发现和排名变量。

根据DMW，并没有出现第三方评论（e.g. Yelp）在Carousel排名中保理的情况。

该机构对其方法和评分以及实际建议和调查结果方面也投入了相当大的额外细节，这也是值得仔细一看的。