Recenzje klientów, dostępne na stronach produktów, stanowią jeden z kluczowych powodów, dlaczego klienci doceniają zakupy w sklepach Amazon. Dbamy o to, aby mogli bez trudu wystawiać szczere opinie, które wspierają miliony innych klientów na całym świecie w podejmowaniu decyzji zakupowych. Jednocześnie, zdecydowanie przeciwdziałamy próbom oszustwa i nadużywania zaufania do recenzji przez nieuczciwe podmioty.
Co więc dzieje się, gdy klient przesyła recenzję? Zanim zostanie ona opublikowana online, Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) w celu przeanalizowania jej pod kątem ewentualnych oznak fałszywości. Większość recenzji spełnia wysokie wymagania autentyczności Amazon i jest natychmiast publikowana. Jeśli jednak zostaną wykryte potencjalne nadużycia, istnieje kilka możliwych ścieżek postępowania. W przypadku pewności co do fałszywości recenzji, Amazon szybko blokuje lub usuwa ją, a w razie potrzeby podejmuje dalsze działania - takie jak cofnięcie uprawnień do wystawiania recenzji, blokowanie kont nieuczciwych użytkowników czy nawet wszczynanie procesów sądowych przeciwko zaangażowanym stronom. Jeśli recenzja budzi podejrzenia, ale wymagane są dodatkowe dowody, specjalnie przeszkoleni eksperci Amazon poszukują innych przesłanek przed podjęciem działań. Tylko w 2022 roku, w sklepach Amazon na całym świecie wykryliśmy i proaktywnie zablokowaliśmy ponad 200 milionów podejrzanych fałszywych recenzji.
„Fałszywe recenzje wprowadzają klientów w błąd, dostarczając informacji, które nie są obiektywne, autentyczne ani odpowiednie dla danego produktu czy usługi” – mówi Josh Meek, senior data science manager z zespołu ds. Zapobiegania Nadużyciom i Oszustwom (Fraud Abuse and Prevention). „Miliony klientów polegają na autentyczności recenzji na Amazon podczas podejmowania decyzji o zakupie, a także miliony marek i firm liczą na nas, że będziemy skutecznie identyfikować fałszywe recenzje i powstrzymać je przed dotarciem do klientów. Wkładamy wiele wysiłku w rzetelne monitorowanie i egzekwowanie naszych zasad, aby zapewnić, że recenzje odzwierciedlają opinie faktycznych klientów oraz chronią uczciwych sprzedawców, którzy ufają, że wykonamy to zadanie właściwie."
Amazon wykorzystuje między innymi najnowocześniejsze osiągnięcia w dziedzinie sztucznej inteligencji (AI), aby zatrzymać setki milionów podejrzanych fałszywych recenzji, zmanipulowanych ocen, nieautentycznych kont klientów oraz innych nadużyć, zanim klienci je zobaczą. Modele uczenia maszynowego analizują ogromne ilości danych, takich jak inwestycje sprzedawcy w reklamy (które mogą generować dodatkowe recenzje), zgłoszenia nadużyć przesłane przez klientów, ryzykowne wzorce zachowań, historię recenzji i inne.
Duże modele językowe (LLM) są stosowane w połączeniu z technikami przetwarzania języka naturalnego, aby badać anomalie w tych danych, które mogą sugerować, że recenzja jest fałszywa lub powstała w wyniku zachęty i jakiejś formy rekompensaty, np. przekazania karty podarunkowej lub darmowego produktu. Amazon korzysta również z głębokich sieci neuronowych, aby analizować i rozumieć złożone relacje oraz wzorce zachowań, co pomaga wykrywać i usuwać grupy nieuczciwych użytkowników oraz wskazywać podejrzane działania do dalszego zbadania.
„Różnica między autentyczną a fałszywą recenzją nie zawsze jest oczywista dla osób spoza Amazon” – mówi Meek. „Na przykład, produkt może szybko zdobywać recenzje, ponieważ sprzedawca zainwestował w reklamę lub oferuje wysokiej jakości produkt w atrakcyjnej cenie. Z drugiej jednak strony, klient może uważać, że recenzja jest fałszywa, gdyż zawiera wiele błędów gramatycznych.”
Właśnie te kwestie bywają niewłaściwie rozumiane przez niektórych naszych krytyków. Wyciągają oni wnioski bez dostępu do sygnałów płynących z danych, które wskazują na wzorce nieuczciwych działań. Dzięki połączeniu zaawansowanej technologii i własnych danych, Amazon jest w stanie precyzyjniej identyfikować fałszywe recenzje, wykraczając poza powierzchowne wskaźniki nadużyć i odkrywając głębsze relacje między nieuczciwymi użytkownikami.
„Stałe zapewnianie najlepszych doświadczeń zakupowych jest naszym najwyższym priorytetem" – mówi Rebecca Mond, head of External Relations, Trustworthy Reviews w Amazon. "Nieustannie poszukujemy nowych rozwiązań, które pozwolą nam udoskonalać metody wykrywania i eliminowania fałszywych recenzji, zanim te pojawią się w naszym sklepie. Naszym celem jest ochrona klientów, aby mogli bezpiecznie i bez żadnych obaw robić zakupy w sklepach Amazon."
