[問卦] Google評論3.8-4.2才是真好吃的八卦?
Google評論也用了好幾年
通常會掉到3.5以下的 不是難吃 不然就衛生或態度很爛
4.3以上的很多又是評論送小菜之類的
反倒3.8-4.2 才是真的OK有一般水準的店的八卦
求解
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※ PTT留言評論
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 114.136.124.54 (臺灣)
※ PTT 網址
→
還要看數量
→
沒4.8我不吃
推
有的幾千評論還有4.8以上...
推
這才是正常情況吧 滿分真的那麼容易給
→
幾千還有4.8根本不可信
→
出去嗎
推
很少而已 一兩千沒送東西還4.8以上
→
幾千4.8我也不太信
→
分數根本不準,評論比較準
→
看一星評論比較準
推
1-2星評論看一看
推
看1~5星不是常態分布 且5*爆高 就是雷店
推
不管什麼都是要看評論內容 雷的點不同
推
就算不是靠評5星送東西,台灣一堆5星
→
魔人,根本沒有店家是正常的評價分布
推
84,我der評論才4絕對,我評5星der4絕
→
對好吃,我評1星4真der絕對難吃,供你
→
參考唷
→
4出頭的最好
推
都連續5 一定洗出來的
推
3.5以下要看評論啊 都批評服務態度的一
→
定超好吃
推
一些店是5星送東西洗出來的
推
看評論內容吧 一堆態度差給負評的
推
看到4.5以上的會不敢吃... 很多雷
推
看開業時間長短跟內容,那種刷態度不好一
→
顆星的 我大部分都當店家遇到神經病......
推
基本上正常人遇到雷店才不會去留一星,因
→
為這種爛東西不能只有我吃到!!
推
台灣的根本沒有參考價值
推
五星送東西洗評論的一堆,建議要看「最低
→
」評論參考
推
台灣的評論參考價值感覺超低的…不知道
→
是嘴太刁還是舌頭沒味覺,或者是店家出
→
餐品質不穩定…很常覺得還不錯被嫌得亂
→
七八糟或是相反@@日本Tabelog 3.5以上幾
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乎都有一定水準,但日本Google就不知道
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了。
推
你說的是正解
→
一堆評論送小菜的 很多都不準
推
現在一堆買評論的
推
5星送東西通常要注意
→
看負評就好 一堆都洗的
推
看負評比較準
→
而且要很多人都有反應的那種
75
[問卦] 日本人在Google上給店家評價484很嚴格??是這樣子啦 自己愛吃美食 所以蠻常在google上找店家的資訊出來看 也有看過真的蠻高分的4.5顆星以上的店在存在 雖然只是參考 但應該也是真的很不錯 而最近因為蠻常看一些部落客分享日本那邊的特色店家 或是那種一看就很厲害的小店 但卻發現他們在google上的評論都59
[問卦] Google評分3.8~4.2顆星的店是不是最不會根據我多年經驗, 而且還不是先看評分先入為主 吃完後覺得好吃的 大約落在3.8~4.2左右的店 而那些特別4.5顆星以上店20
[問卦] Google評論低於3.8顆星的店為什麼不會倒?乳題~~ Google地圖評論絕大多數都會有3.9顆星~4.7顆星之間 低於3.8顆星的餐廳很少,絕大多數都不是太難吃而是出在服務態度太差被刷太多負評, 為什麼低於3.8顆星的店不會倒? 有沒有相關的八卦?14
[問卦] 負評只有態度的店是真的好吃嗎如題 平常看google評論心得 一星理由很多 不外乎 1.食物難吃 2.貴、份量少4
Re: [問卦] 日本人在Google上給店家評價484很嚴格??阿肥自己google在地嚮導上九級 一個表姐50%血統日本人 另一個大學念日本的 應該還算有資格回一下吧 LOL 首先可以推一下這個回文說的 食べログ tabelog 應該是除了google map外日本最大的美食(?)評價網了吧(尤其是小店) 她之前因為只能用日本帳號進去,相對googlemap 就很日本 不會混雜外國人評價2
Re: [問卦] 食べログ準還是google準 急在線等日本的話看兩個吧 食べログ 3.7顆星 和歌山跟東京是不同水準的食物 食べログ同時也會有新興的店還沒建立起口碑 東西明明比較好吃但是演算法的關係 排名不如老店 如果你到一個地方不知道吃什麼1
[問卦] 有吃過洗google評論的餐廳嗎?某些餐廳 會推 留5星評論 就送一道菜或飲料之類的 但其實餐點很難吃 是大雷店1
Re: [問卦] Google的商家評分準確嗎?本肥經驗,Google評論一律調成最低評分 從最低評分來看最準,不管是態度還是味道都狠準 住家附近有一間早餐店每天早上都排到爆掉但是分數超低3.2星 最低分評論不外乎就是態度差/油煙味重 但是低分內完全看不到有人評論很難吃1
Re: [問卦] 台灣人的Google五星評論是不是超好拿台灣人就貪小便宜一堆阿 給你一點好處 你就會乖乖去做了 給五星好評 多一盤肉 多送一杯飲料 免服務費等等 挖靠 我還不給爆 最好同桌一人一支手機 換四盤肉 多爽 所以喇- 我認為google評論的最大用處在於 "多多評論,再利用推薦系統" 滑過短影音或yt就知道, 這些大公司背後的推薦系統都會投其所好 背後的原理就是找和你相似的人喜歡的東西給你
爆
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