Субъективные рейтинги
Составлены «по мнению редакции», «по версии экспертов», «выбор журнала». Критерии оценки не раскрываются или формулируются размыто: «качество обслуживания», «репутация на рынке». По сути, это чей-то личный выбор, оформленный как объективный список. Такие рейтинги не обязательно плохие — если автор компетентен и честен, они могут быть полезны. Но проверить их невозможно: вы принимаете чужое мнение на веру.
Пользовательские рейтинги
Основаны на отзывах и оценках клиентов: звёзды на картах, баллы на агрегаторах, рейтинги на специализированных порталах. Главная проблема — накрутки. По данным исследований, от 15 до 30% отзывов в интернете — фейковые. Кроме того, реальные клиенты чаще пишут отзывы после негативного опыта, что искажает картину. Если вам интересно, как отличить настоящие отзывы от купленных, мы подробно разбираем это в руководстве по
проверке компетенции подрядчика.
Математические рейтинги
Используют формализованные методы: AHP (метод анализа иерархий), DEA (анализ оболочки данных), TOPSIS (метод идеального и анти-идеального решения). Критерии и веса определены заранее, расчёты прозрачны, результат воспроизводим — любой человек, имея те же данные и формулу, получит тот же рейтинг. Подробнее о том, как работает метод AHP и почему он считается наиболее надёжным для многокритериального сравнения, читайте в нашем
полном руководстве по методологии.