🔬 Рецензируемое исследование 📈 Отзывы и продажи

Ползвезды и полный зал: исследование Андерсона и Магрудера

Статья в The Economic Journal: как округление рейтинга на Yelp помогло измерить эффект полузвезды и почему он сильнее там, где о заведении мало другой информации.

Паспорт исследования

Оригинал: Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database
Авторы: Michael Anderson, Jeremy Magruder
Где и когда: The Economic Journal, 122(563), 957–989, 2012
Тип: Рецензируемое исследование
Метод: Регрессионный разрыв: сравниваются рестораны со средним рейтингом чуть выше и чуть ниже порогов, по которым Yelp округляет оценку до половины звезды. Результат — доступность столиков в часы пик.
Выборка: 3953 ресторана в данных Yelp; для анализа бронирований — 328 ресторанов, у которых проверялись свободные столики на четверых в 18, 19 и 20 часов по четвергам, пятницам и субботам с июля по октябрь 2010 года.
Рынок и период: США (Калифорния), 2009–2011
Источник: doi:10.1111/j.1468-0297.2012.02512.x ↗
Сверено: 1 ноября 2026

⚠️

Данным больше пяти лет: выводы полезны как ориентир, но рынок и площадки с тех пор изменились.

⚡ Главное за 30 секунд

Лишние ползвезды на Yelp повышают частоту, с которой ресторан заполнен в часы пик, на 19 процентных пунктов (на 49%).
Метод — регрессионный разрыв по порогам округления рейтинга.
Эффект сильнее, когда о ресторане мало другой информации.
Признаков того, что рестораны подгоняли рейтинг к порогам округления, авторы не нашли.

Ключевые выводы

+19 п. п. (+49%)

Насколько чаще ресторан полностью заполнен в часы пик при рейтинге на ползвезды выше.

В оригинале: Abstract

Эффект сильнее, когда другой информации о ресторане меньше.

В оригинале: Abstract

Признаков манипуляции рейтингом вокруг порогов округления не обнаружено.

В оригинале: Abstract; robustness checks

Рейтинг и посещаемость ресторана связаны сильнее, чем кажется: это видно по столикам в пятницу вечером. Майкл Андерсон и Джереми Магрудер из Калифорнийского университета (UC Berkeley) нашли способ измерить, насколько видимый рейтинг влияет на поток гостей. Их работа близка по методу к исследованию Майкла Луки, но вместо выручки авторы смотрели на то, можно ли забронировать столик в пятницу вечером.

Что изучали

Yelp округляет средний рейтинг до половины звезды. Ресторан со средним 3,74 видит на карточке 3,5 звезды, ресторан с 3,76 — 4 звезды. По качеству эти заведения почти не отличаются, а посетитель видит разницу. Такой метод называют регрессионным разрывом: эффект оценивается на пороге, где разница в метке возникла почти случайно.

Чтобы понять, есть ли эффект, авторы несколько месяцев проверяли, свободны ли столики на четверых в 18, 19 и 20 часов по четвергам, пятницам и субботам. Если ресторан с округлением вверх чаще оказывается полностью занят, значит, видимый рейтинг действительно приводит гостей.

Что получилось

Показатель	Результат
Ползвезды сверху	ресторан заполнен в часы пик на 19 п. п. чаще
В относительном выражении	+49%
Мало другой информации о месте	эффект сильнее
Подгонка рейтинга к порогам	не обнаружена

Цифра большая: ползвезды заметно меняют то, сколько людей выбирают ресторан. Рейтинг карточки для гостя — быстрый фильтр, особенно когда выбирают из нескольких мест поблизости.

Второй вывод перекликается с работой Луки: отзывы важнее там, где у человека мало другой информации. Если о ресторане много пишут в прессе или у него известный бренд, рейтинг влияет меньше. Для нового или небольшого заведения социальное доказательство почти единственный ориентир.

Что это значит для бизнеса в России

В локальной выдаче клиент сравнивает несколько карточек рядом, и разница в полбалла бросается в глаза. Это особенно важно для кафе, салонов, автосервисов и клиник.
Российские карты показывают рейтинг с десятыми долями, а не округляют до половины звезды, поэтому «порогов» в чистом виде нет. Но психологически круглые значения — 4,0, 4,5 — тоже работают как рубежи.
Новому заведению отзывы нужнее всего: другой информации о нём у гостя нет.
Погоня за 5,0 не обязательна: сахарный рейтинг — идеальная оценка при большом числе отзывов — вызывает недоверие, что видно и в отчёте Spiegel Research Center.

💡

Осторожно с цифрами19 процентных пунктов — результат для ресторанов одного региона Калифорнии в 2010 году. На российских картах в 2026–2027 годах другие алгоритмы, аудитория и доля поиска через нейросети. Направление вывода надёжное, точная величина — нет.

Как устроен рейтинг на картах — в статьях Отзывы на Яндекс Картах: как устроен рейтинг и Отзывы в 2ГИС: как работает рейтинг. Практика для заведений — в материале Отзывы для кафе и ресторана.

Краткий пересказ исследования опубликовал UC Berkeley; полный текст есть на сайте автора.

Ограничения исследования

Данные по ресторанам одного региона США за 2009–2011 годы.
Результат — заполненность в часы пик, а не выручка: связь с деньгами косвенная.
Регрессионный разрыв оценивает эффект около порогов округления.

Как сослаться

Оригинал, ГОСТ

Michael Anderson, Jeremy Magruder. Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database // The Economic Journal, 122(563), 957–989. — 2012. — URL: https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2012.02512.x (дата обращения: 01.11.2026).

Оригинал, APA

Michael Anderson, Jeremy Magruder (2012). Learning from the Crowd: Regression Discontinuity Estimates of the Effects of an Online Review Database. The Economic Journal, 122(563), 957–989. https://doi.org/10.1111/j.1468-0297.2012.02512.x

Этот пересказ

Ползвезды и полный зал: исследование Андерсона и Магрудера // SERM Service. — URL: https://sermservice.ru/research/anderson-magruder-yelp-polzvezdy/ (дата обращения: 03.11.2026).

Частые вопросы

Чем это исследование отличается от работы Луки?

Метод похожий — регрессионный разрыв по порогам округления Yelp, — но результат другой. Лука смотрел на выручку ресторанов, а Андерсон и Магрудер — на то, насколько часто ресторан полностью занят в часы пик.

Есть ли такие пороги на российских картах?

Российские карты показывают рейтинг с десятыми долями, поэтому строгих порогов округления нет. Но круглые значения вроде 4,0 и 4,5 психологически работают как рубежи для выбора.

Почему эффект сильнее, когда информации мало?

Если о ресторане много пишут в прессе или у него известный бренд, человек опирается на эти сведения. Если других данных нет, рейтинг становится главным ориентиром.

Это пересказ, а не перевод: точные формулировки, таблицы и методику смотрите в оригинале по ссылке в паспорте. Нашли неточность — напишите нам, мы сверим и исправим.