समीक्षा खननसमीक्षा विश्लेषण
समीक्षा खनन
उपयोगकर्ताओं की अपनी लिखी बातों में छिपी उनकी शब्दावली।
सारे पूल उन्हीं दो स्रोतों से पानी लेते हैं, इसलिए सारे टूल वही भरे हुए वाक्यांश सुझाते हैं। एक तीसरा है जिसे बनाया नहीं जा सकता: वह पाठ जो लोग लिखते हैं।
खनन उसे पढ़ता है, सर्च जैसे वाक्यांश निकालता है और जो सर्च नहीं हैं उन्हें हटाता है। दूसरा हिस्सा पहले से ज़्यादा अहम है।
एक से तीन शब्दों के N-ग्राम
पाठ लगातार शब्दों के समूहों में कटता है। यही वह क़दम है जो मुक्त पाठ को मापने योग्य बनाता है।
सर्वनाम हटाए जाते हैं
लोग «मुझे सीखने में मदद मिली» जैसे वाक्यांश लिखते हैं: निष्कर्षक में वे ऊपर आते हैं और खोजने वाले शून्य होते हैं।
ब्रांड हटाया जाता है
ऐप का नाम उसकी लगभग हर समीक्षा में होता है और कोई नया वाक्यांश नहीं लाता।
देश के हिसाब से मोड़ना
स्टोर के नियमों से, वैश्विक नियमों से नहीं, ताकि वाक्यांश दो पंक्तियों में न बँटे।
गुणवत्ता छननी तय करती है
N-ग्राम निकालना यांत्रिक काम है और कोई भी कर सकता है। उपयोगी सूची और शोर के ढेर में फ़र्क़ यह है कि बाद में क्या हटाया जाता है।
नतीजा सबसे ज़्यादा सर्वनाम की छननी बदलती है। समीक्षाएँ पहले पुरुष में लिखी जाती हैं, इसलिए निष्कर्षक गवाही जैसी संरचना वाले वाक्यांश लौटाता है: सही, बार-बार आने वाले, बिना किसी सर्च इरादे के।
उसके बाद ब्रांड के दोहराव और निरर्थक शब्द गिरते हैं। जो बचता है वह एक छोटी शब्दावली है जो लगभग किसी के मेटाडेटा में नहीं।
निष्कर्षण के बाद क्या होता है
कुछ भी सीधे मेटाडेटा में नहीं जाता। छननी से बचा हर वाक्यांश नापा जाता है: लोकप्रियता और कठिनाई, उसी देश में जहाँ आप उसे इस्तेमाल करेंगे।
बहुत से फ़र्श का शोर निकलते हैं, और यह भी सूचना है: लोग ऐसा कहते हैं, पर ऐसा खोजते नहीं। जो माप से गुज़रते हैं वे पूल में आते हैं और बाक़ी के साथ जगह के लिए लड़ते हैं।
आपकी समीक्षाएँ और प्रतिद्वंद्वी की
आपकी अपनी समीक्षाएँ वही बताती हैं जो आप पहले से करते हैं, और वे शब्द अक्सर आपके फ़ील्ड में हैं। वे सबसे ज़्यादा यह जानने में काम आती हैं कि जिस सुविधा को आप किसी और नाम से बुलाते हैं, लोग उसे क्या कहते हैं।
प्रतिद्वंद्वी की ज़्यादा क़ीमती हैं, और सबसे कड़ी और भी ज़्यादा: वे उस कमी का वर्णन करती हैं जिसे आपका प्रोडक्ट भर सकता है, ठीक उन्हीं शब्दों में जिनसे वह कमी खोजी जाएगी।
यह क्या नहीं करता
जो हम माप नहीं सकते, उसे मापने का दावा नहीं करते। इस स्क्रीन की सीमाएँ:
- हम समीक्षाओं को भावना के अंक में नहीं बदलते: नतीजा वाक्यांश हैं, कोई स्कोर नहीं।
- अकेली समीक्षा संकेत नहीं; मायने रखता है कई ऐप और कई महीनों में दोहराव।
- निकाले गए वाक्यांश अपने आप मेटाडेटा में नहीं लिखे जाते: पहले नापे जाते हैं।
अक्सर पूछे जाने वाले सवाल
- कितनी समीक्षाएँ चाहिए?
- श्रेणी पर निर्भर है, पर कुछ सौ से कम पर नतीजा किस्सा भर रह जाता है। इसीलिए प्रतिद्वंद्वी की भी पढ़ी जाती हैं।
- सर्वनाम वाले वाक्यांश क्यों हटाए जाते हैं?
- क्योंकि वे अनुभव का वर्णन करते हैं, सर्च का नहीं। कोई स्टोर के सर्च बॉक्स में «मुझे सीखने में मदद मिली» नहीं टाइप करता।
अपना ऐप जोड़ें और पहली स्कैन देखें।
कोई इंस्टॉलेशन नहीं, कार्ड नहीं, Apple खाता तक नहीं: रैंक, लोकप्रियता और कठिनाई स्टोर के सार्वजनिक डेटा से मापी जाती है।
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