加重平均
計算機は、各星の数に星の値を乗算し、レビューの総数で割ります。
加重評価平均とレビュー配信ガバナンス
平均的な星評価電卓
公開された星による評価の実際の平均を計算し、四捨五入によって結果がどのように表示されるかを理解し、評価が新しい否定的なレビューに対してどの程度脆弱かを確認し、データが公開レポート、ウィジェット、またはレビュー キャンペーンに十分信頼できるかどうかをスコア付けします。
目的
表示される星の評価の裏にある評価を理解する
表示された星評価によって、基礎となる分布が隠蔽される場合があります。 2 つの企業が両方とも 4.6 つ星を示している一方で、1 社には安定したフィードバックがあり、もう 1 社には小規模で二極化した、または操作されたように見えるレビュー ベースがある場合があります。
表示される丸め
正確な平均を、小数点 1 つおよび最も近い 2 分の 1 の星の表示ロジックと比較します。
分布分析
出力には、ポジティブ、ニュートラル、ネガティブのシェア、ボリューム、および極性インジケーターが表示されます。
信頼性スコア
ガバナンス スコアは、少量のサンプル、手動カウント、重複プロファイル、突然の急増、および危険な公共利用にフラグを立てます。
なぜそれが重要なのか
平均評価は数学的には正しいが、運用上は誤解を招く可能性がある
マーケティング、スキーマ、ウィジェット、または法的証拠で評価を使用する前に、チームはデータ ソース、サンプル サイズ、分布が主張を裏付けるかどうかを知る必要があります。
少量のサンプル
いくつかの 5 つ星のレビューが高い平均を生み出す可能性がありますが、1 つの否定的なレビューには脆弱です。
偏光分布
多くの 5 つ星および 1 つ星のレビューは、運用の不一致、攻撃のレビュー、ゲートのレビューを示している可能性があります。
手動データのリスク
プロファイルから手動でコピーされたカウントは、古くなったり、四捨五入されたり、プラットフォームの重み付けの影響を受ける可能性があります。
公的請求のリスク
広告、ウィジェット、またはスキーマで使用される評価は、最新かつ検証可能である必要があり、誇張されていてはなりません。
評価平均ワークスペース
スター数、加重平均、信頼性スコア
5 つ星、4 つ星、3 つ星、2 つ星、および 1 つ星のレビューの数を入力します。計算機は、正確な平均、表示された平均、分布、否定的なレビューの影響、回復計算、および評価の信頼性スコアを返します。
このブラウザ側の計算ツールは、予備的な数学的分析とガバナンスのトリアージのみを提供します。プラットフォーム データの検証、独自のプラットフォームの重み付けの再現、法的アドバイスの作成、またはライブ プロファイル検証の置き換えは行いません。
ビジネスルール
平均評価スコアの計算方法
この計算機は、星の数から加重平均を計算し、表示される評価を導き出し、将来の 1 つ星のレビューの影響をモデル化し、データの品質、分布、使用目的、感度、緩和策に基づいて信頼性をスコア付けします。
- 加重平均 = スター ポイントの合計をレビュー数の合計で割ったもの。
- 表示される平均値は、プラットフォームのロジックに応じて、小数第 1 位または最も近い半星に四捨五入される場合があります。
- 新しいレビューの影響が大きくなるため、レビュー数が少ないと平均値が不安定になります。
- 平均値には深刻なマイナスの経験が隠されている可能性があるため、偏った分布は公的に主張する前に見直す必要があります。
- 公的評価に関する主張には、プラットフォーム、日付、測定方法を引用する必要があります。
ガバナンス
平均評価を公開する前に確認すべきこと
スター平均は、広告、バッジ、ウィジェット、スキーマ、または証拠ファイルに表示される場合、公に主張されます。
ソースを検証する
結果を使用する前に、ライブ プロファイルの URL、スクリーンショット、日付、プラットフォームを記録します。
別々の支店
主張に明確に記載されていない限り、支店、開業医、部門、またはフランチャイズのプロフィールを混合しないでください。
状態 日付
評価は動きます。公開使用の場合は、測定日を内部的に表示または保持する必要があります。
過剰請求を避ける
表示される四捨五入された評価がプラットフォームで示されているものよりも正確であることを示唆しないでください。
時計の極性
昇進前に、大規模な 1 つ星のシェア、スパイク、または突然の分布の変更を調査します。
証拠を保存する
評価が紛争またはプラットフォームのエスカレーションをサポートする場合は、エクスポート ファイルまたはスクリーンショットを保存してください。
スコアの解釈
評価信頼性スコアの見方
0-25
信頼性リスクが低い。 平均値は、定期的なソース検証後に使用できるようです。
26-45
管理された信頼性。 結果は、ソース、丸め、分岐の仮定をチェックした後に使用できます。
46-65
検証が必要です。 データ ソース、配布、または使用目的が確認されるまで、評価を公開しないでください。
66-100
公共使用を保留します。 データ、プロフィール、配布、またはクレームのリスクが修正されるまで、評価を公に使用しないでください。
星評価計算ツール
目標の評価に到達するために今後何件のレビューが必要になるかを見積もります。
Google プレイス ID ファインダー
レビュー リンク、QR コード、またはウィジェットを作成する前に、プロファイル ID を確認してください。
事前審査
公開資料での評価の使用についてサポートが必要ですか?
Pimlegal は、公開前に評価の証拠、ウィジェットの主張、スキーマ、広告文言、プラットフォームのリスク問題をレビューできます。