Le recensioni online sono diventate un elemento cruciale per gli acquirenti online, dato che forniscono una guida preziosa nelle decisioni d’acquisto. Tuttavia, nel corso degli anni, la crescente importanza delle recensioni ha portato alla diffusione di una truffa subdola: le recensioni false. Le Big Tech stanno adottando via via misure sempre più drastiche, tra cui l’utilizzo dell’intelligenza artificiale, per proteggere i loro utenti. Amazon, ad esempio, si sta impegnando in prima linea contro questa pratica, investendo molte risorse economiche e umane.
Indice
Che cos’è la truffa delle recensioni false
Le recensioni false sono testimonianze fraudolente create con l’intenzione di ingannare i consumatori. Queste recensioni possono essere positive o negative e vengono spesso pubblicate da venditori o concorrenti sleali per manipolare la reputazione di un prodotto o un servizio.
Queste pratiche distorcono la percezione del pubblico, influenzando le decisioni d’acquisto basate su informazioni inaccuratamente positive o negative. Questa manipolazione può danneggiare la concorrenza leale, danneggiare la fiducia dei consumatori e compromettere l’intera esperienza di shopping online.
L’impegno di Amazon contro le recensioni false
Dopo che un utente ha scritto e inviato una recensione, Amazon attiva un sofisticato processo di analisi basato sull’intelligenza artificiale. Questo processo è progettato per individuare indicatori noti di falsità nelle recensioni. La maggior parte delle recensioni autentiche viene pubblicata immediatamente, ma se viene rilevato un potenziale abuso rispetto alle linee guida, l’e-commerce adotta diverse misure.
Se l’azienda è sicura che una recensione sia falsa, agisce prontamente per bloccarla o rimuoverla, prendendo anche ulteriori decisioni nei casi più gravi, come la revoca dei permessi di scrivere recensioni per un utente, il blocco dell’account e persino azioni legali.
Nel 2022, Amazon ha bloccato proattivamente più di 200 milioni di recensioni sospette nelle sue vetrine in tutto il mondo. In un comunicato stampa, il colosso creato da Jeff Bezos ha dichiarato il proprio impegno per garantire che le recensioni riflettano le opinioni reali dei clienti e per proteggere i venditori onesti che dipendono dalla piattaforma.
L’uso dell’intelligenza artificiale nell’analisi
Amazon impiega l’IA per fermare centinaia di milioni di recensioni sospette, valutazioni manipolate, account cliente falsi e altri abusi prima che i consumatori li vedano. I modelli di machine learning analizzano una vasta quantità di dati proprietari, compreso l’investimento del venditore in pubblicità, segnalazioni di abusi inviate dai clienti, modelli comportamentali rischiosi, la storia delle recensioni e altro ancora.
Modelli di linguaggio avanzati vengono utilizzati insieme a tecniche di elaborazione del linguaggio naturale per analizzare le anomalie nei dati. Questo approccio aiuta a identificare recensioni false o incentivate attraverso carte regalo, prodotti gratuiti e altre forme di rimborso. Amazon utilizza anche reti neurali profonde per analizzare e comprendere relazioni complesse, allo scopo di individuare gruppi di malintenzionati o segnalare attività sospette per ulteriori indagini.
Come riconoscere le recensioni false?
Sebbene i sistemi di Amazon siano sempre più efficienti, può essere possibile incappare in recensioni false anche sull’e-commerce. Ci sono tuttavia alcuni trucchi che possono far capire all’utente che si trova davanti a commenti generati da bot o truffatori.
Nessun metodo è completamente infallibile, ma considerare diversi fattori può fornire una visione più accurata. Ecco alcuni passaggi da seguire per assicurarsi che la valutazione di un prodotto sia effettivamente genuina.
- Analizzare il linguaggio e lo stile di scrittura, che devono essere naturali e vari. L’uso di superlativi ed esagerazioni può essere indice di una truffa.
- Valutare la completezza della recensione e la presenza di dettagli sull’esperienza dell’utente. Le recensioni false sono in genere vaghe o di carattere generale.
- Controllare la data di pubblicazione. Troppe recensioni in un breve lasso di tempo sono sospette.
- Controllare il profilo del recensore per capire se ha scritto altre valutazioni.
- Esaminare le recensioni nel loro complesso: se utilizzano un linguaggio e una struttura simile, probabilmente il prodotto è oggetto di una campagna di recensioni false.
- Confrontare le recensioni con i dettagli del prodotto, per assicurarsi che siano effettivamente relative a quel modello e non copiate da altri simili.
- Confrontare le recensioni presenti su uno store con quelle di altri store.
- Guardare le immagini del prodotto.
- Fare attenzione alle recensioni troppo corte.