Egy ideje már figyelem azt, hogy a hazai és nemzetközi piacon ki milyen technikai megoldásokat alkalmaz. SEO téren sok olyan új (vagy újnak gondolt) elem van, amit néhány cég alkalmaz. Sokan pedig nem. Azok között akik alkalmazzák vannak, akik etikusan teszik, és vannak akik etikátlanul. Most egy ilyen esetet szeretnék megmutatni a hazai piacról.

Disclaimer: Sokat gondolkoztam azon, hogy megírjam-e a cikket vagy sem. Mert jelen esetben a hazai piac egyik látogatott online marketinges blogjáról van szó. Véletlenül se akarom azt, hogy valaki lejártó cikknek gondolja ezt. Ezért azt a döntést hoztam, hogy bár a cikket megírom, de a nevet mindenhol kitakarom és nem is említem meg.

A probléma

Nem titok, hogy szoktam olvasni a hazai marketinges és SEO blogokat. A legtöbbnek a hírlevelére is fel vagyok iratkozva. Az egyik ilyen blognál figyeltem fel arra egy ideje, hogy az összes cikknek szinte mindig 70-100 körüli értékelése van, és ezek mindig 4.7 és 5.0 között szóródnak a csillagok. Mint itt:

Ez még lehetne „véletlen is”. De az tűnt fel, hogy még a frissen publikált cikkeknél is ez a helyzet.

Itt egy ma, 2019. szeptember 13-án publikált cikk.

A cikk nem lehetett idősebb 6 órásnál, mikor a screenshotot csináltam. Mégis mennyi és milyen értékelése volt?

Nah persze. 111 értékelés 6 óra alatt…

Korábban is gyanús volt a dolog, de itt vált teljesen egyértelművé, hogy valamit trükköznek a háttérben. Ezek az értékelések ugyanis kamu adatok. Ezt minden cikk publikálásakor automatikusan rakják ugyanis oda.

Honnan vagyok biztos ebben?

Elemzés

Ha megnézzük az adatok megjelenéséért felelős kódot, akkor az alábbiakat látjuk.

Vagyis

{"@type":"AggregateRating","ratingValue":"4.7","bestRating":"5","ratingCount":"111"}}

Ezt a strukturált adatot JSON-LD (JavaScript Object Notation for Linked Data) segítségével rakják fel az oldalra.

A teszt során az alábbi lépéseken mentem végig.

1) Első lépésben adok egy 5 csillagos értékelést a cikknek.

2) Hogy változott meg a kód ezzel? A 111 ratingCount átváltott 112-re. Ahogy annak lennie kell. Ok, ez még rendben is van.

{"@type":"AggregateRating","ratingValue":"4.7","bestRating":"5","ratingCount":112}}

Viszont a 112-nél eltűnt a dupla idézőjel a szám előtt és mögött. Míg korábban az szerepelt, hogy „ratingCount”:”111″, addig most azt látom, hogy „ratingCount”:112. Vagyis eltűnt a dupla idézőjel. Ez azt sugallja, hogy a számlálót valójában 111-ről indították. Ez volt „beégetve” automatikusan. Tehát mind a szavazatszámláló, mind az átlagos értékelés kamu. Big time kamu.

Hogy igazoljam az elméletemet az alábbi két custom regex segítségével

• „ratingCount”:”(.*?)” és
• „ratingValue”:”(.*?)

kigyűjtöttem, hogy melyik cikkekhez milyen értékek tartoznak. Ezt a Screaming Frogon keresztül végigfuttatva (1 kivétellel, amire majd később visszatérek) ezek az értékelések léteznek kizárólag minden cikk esetében:

• 4.7
• 4.8
• 4.9 és
• 5.0

A szavazatok száma pedig 65-től indul és szépen sorban jönnek 160-ig. Függőleges oszlopban az átlagos értékelés, vízszintesen pedig a szavazatok darabszáma.

Olyan szép sorban jönnek az adatok mintha egy algoritmus generálná őket.

Mert (alighanem) így is van.

Felmerült bennem az a kérdés is, hogy mennyi tartalom esetében lehet olyan cikk, amire senki nem szavazott még! Ezt úgy lehet kiszűrni, hogyha a regexnél a „”-et is figyelembe veszem. Vagyis ha a review countnál van dupla idézőjel („”), ott nem szavazott még soha élő ember, hisz az alapból beállított értéket látjuk. És itt jön a lényeg.

A cikkek 74%-ánál az algoritmus által megadott kamu induló érték szerepel!

Ez több dolgot is jelent, csak a kérdés hogyan fogalmazzuk meg. Lehetséges állítások:

• A cikkek mindössze 26%-ára szavazott valaha valaki.
• A cikkek 74%-ánál egyértelműen hazudnak az adatokról. Ezekre soha senki nem szavazott.
• A cikkek 26%-ánál is hamis az adat, de azokra legalább jött szavazat. De azt már nem lehet kiszűrni, hogy milyen lehet a tényleges értékelés.

Az olvasóknak ez a fajta tudatos, szisztematikus megtévesztése (átba..ása) semmilyen formában nem etikus. Nehezen tudom megérteni, hogy egy szakmai blog miért csinál ilyet. De a tény az tény. Átverik a Google-t és a felhasználókat is.

Egyetlen egy kiugró, outlier találatra bukkantam. Van egy cikk (nagyjából erről szól: „Miért nem érdemes WordPresst használni”), amire 296 szavazat érkezett, és ennek az egyetlennek 4.0 az értékelése. A fenti listából ezt az egy elemet kiszűrtem, szándékosan. Méghozzá azért, mert ha figyelembe vesszük, hogy:

• a 300 szavazat úgy jön ki, hogy
• pl 150 kamu szavazatról indult a cikk
• akkor a maradék kb 150 értékelés jött valós emberektől
• viszont a 4.0-s átlag csak úgy jön ki, hogyha a 150 db 5.0-s kamu értékelés mellé 150 db 3.0 értékelés érkezett

Máris más a helyzet. Hisz ez alapján az emberek szerint ez a népszerű, sokak által értékelt cikk az emberek szerint csak 3.0 körüli cikk lehet.

Ami valljuk be őszintén, nem túl meggyőző.

Ez alapján gyanítható, hogy a többi cikkre érkező felhasználói értékelések sem olyan kedvezőek, mint ahogy azt az oldal próbálja beállítani.

Van azonban egy másik tényező is, amire felfigyeltem. Egy hasonlóan etikátlan megoldás.

SERP csalás

A weboldal azonban nem csak itt csal a strukturált adatokkal. Az oldal <body> részének a végében megtalálható ez a kód:

Ez pedig ezt a Google találatot eredményezi. Átlagban 5 csillag, 1000 értékelésből. Ja, persze…

A konkrét nevet és cikket direkt kitakartam, ahogy a cikk elején is jeleztem. A cél nem, hogy lejárassak valakit. De cserében szeretném felhívni a problémára a figyelmet.

Felelősség

Amit itt látunk, az egyértelmű csalás és egyben visszaélés a Schema Markupban található irányelvekkel. Ennek ellenére bizonyos esetekben működik. Ezt nem tagadom. Én több olyan példát láttam már, ahol a Google egy idő után egyszerűen csak eltávolította ezeket a találatokat.

Az egész helyzetnek inkább az etikai oldalát akarom még egy kicsit megpiszkálni. Mert erről szinte soha nem beszélünk:

Szabad-e olyat csinálni, mint amit a fenti példában látunk!?

Egyrészt igen. De csak megadott keretek között. Szakértőként, kíváncsi emberként ezeket az új megoldásokat érdemes kipróbálni, hogy megértsük hogyan működnek egyes rendszerek. Viszont ezeket (etikus módon) olyan eldugott weboldalakon szokás csinálni, amit nem olvas nagyjából senki. Ilyen megoldásokat én is szoktam próbálgatni, de ezeket mindig 2-3 olyan homokozó oldalon végzem, amin gyakorlatilag nincs forgalom, senki nem látja és (!) nem üzleti célt szolgálnak (!).

Egy stratégialag fontos, üzleti célt szolgáló oldalon szándékosan megtéveszteni és átverni a felhasználókat viszont súlyos etikai vétség.

Mivel az online marketingnek nincs hivatalos etikai bizottsága, ezért eszközként csak a nyilvánosság marad. Ezen keresztül kell felhívni ezekre a problémákra az emberek figyelmét.

Ha szeretnétek, teszteljetek! Bátran. De ezt SOHA nem szabad üzleti célú weboldalakon csinálni. Főként nem olyan oldalon, aminek részben az a célja, hogy edukálja az embereket.

Sokan fel se fogják, hogy egy-egy blogról többen tanulnak online marketinget mint az egyetemeken és főiskolákon együttvéve.

Emiatt is óriási felelősségünk van „bloggerként”, tanácsadóként, hogy milyen példát mutatunk. Tegyünk hát úgy, ahogy azt az üzleti etika diktálja. Hosszú távon ugyanis ez a jó stratégia.

Tetszett a cikk? Szeretnél még több ilyet olvasni?

Akkor iratkozz fel és küldünk egy emailt, ha hasonló cikket írunk!

0% spam, 100% online marketing.