評分和排名

分數的計算方法、邏輯

• 關於分數的計算方法

  用戶影響度

  Tabelog的分數並不是以用戶各自的評論所計算出的單純平均值。
  對用戶設定各別影響度，將其作為計算分數的要素之一。
  影響度，原則上以探店經驗豐富者較具影響力的觀點為基礎，對於已在Tabelog上發表一定次數貼文的用戶，根據各種要素來進行設定。因此影響度依用戶而異。

  

  決定影響度的要素

  不同類型中的專業性依類型分別設定各用戶的影響度。例如也有下述的案例：即使是在拉麵類中影響度較高的用戶，如在甜點類餐廳方面幾乎未曾發表評論，則在甜點類的分數影響度即會偏低。

  依用戶狀態對影響度進行的調整被判斷為有秘密行銷等不當行為可能性的用戶，將不賦予對分數的影響度。
  另外，對於被判斷為餐飲店相關人士的用戶、「美食知名人士」、Tabelog營運相關人士等具有特定立場者，為確保評分的公平、中立性，將不賦予對分數的影響度。

  評論與評分

  累積的評分不夠多時便無法提高分數

  為使分數成為反映用戶感想以供參考的指標，採用從擁有影響度的用戶得到越多高評分，便能提高分數的機制。例如，即使獲得非常高的評分，但評論數卻只有2~3件的話，由於評分件數過少，將可能無法獲得高分。

  容易累積評論的餐廳、不易累積的餐廳

  基於各種因素，存在著容易累積評論的餐廳及並非如此的餐廳。例如，地點位於人流較少的餐廳、座位數量較少的餐廳、營業時間較短的餐廳等，因為顧客數量本身有限，所以不容易得到評論。因此，也可能將與獲得評論容易與否相關的多種要素，視為分數計算公式的變數之一來衡量。

  關於作為評分對象的評論

  對於與餐廳一般提供的菜單擁有巨大差異的菜色評論、因資訊老舊難以參考的評論等，將可能被排除而不列為分數計算的對象。

  

  關於分數的變動

  Tabelog的分數，會因為各用戶在不同類型中設定的影響度、用戶發表每篇評論時的評分而變動。用戶影響度會隨時變化，可能提高也可能降低。此外，每篇評論的評分都可以由用戶自由變更，因而可能在任何時間點出現更新。所以即使尚未出現新的評論發表，也可能因各種狀況而發生分數的變動。

  

  分數發生變動的案例

  

  在拉麵類擁有高用戶影響度的評論者A，因拉麵類影響度的計算方法實施改善評估而降低了影響度。
  結果，在A過去曾發表評論的拉麵店B頁面上，雖然評論數及內容皆無變化，但分數卻降低了。

• 因應不當行為之對策

  本頁面中介紹的分數計算方法僅為其中一部分。
  計算方法的詳細情形不予公佈，且會定期重新評估。這是為了防止懷有惡意的不當行為者，透過發表大量未根據實際用餐體驗做出的評論等方式，不當獲取或濫用影響度，並意圖操作餐廳的分數。

  

• 分數更新

  分數原則上會在每月第1個星期二及第3個星期二（※），一個月進行2次更新。
  除了反映來自新貼文的評分外，還會全盤重新評估每位用戶的影響度及整體計算方法的改善等後再次計算。因此，正如上述，即使沒有新的評分發表，也可能出現分數的變動。逢節日/歲末年終/系統維修時，日程可能出現調整。關於更新的時機，由於會使用比更新日稍早的資料，進行充分驗證後再實施更新，因此鄰近更新日的評論資料可能要等到下次更新時才會反映。

  

• 分數的參考方法

  請理解分數只不過是1項參考指標，並以下述的3種區間為基準來參考活用。

  • 大約4.00分以上整體的約前0.07%

    眾多探店經驗豐富的Tabelog用戶都高度評價的餐廳。
    極高機率能感到滿意的餐廳。

  • 大約3.50分以上, 4.00分未滿整體的約前3%

    受到許多Tabelog用戶歡迎的餐廳。高機率能感到滿意的餐廳。

  • 大約3.50分未滿整體的約97％

    未累積足夠評分的餐廳。剛開幕的餐廳、隱藏名店等也包括在內。