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发布于 2022年11月17日

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亚马逊虚假评论--一场没有终局的猫鼠游戏!

“地下水军”正在利用社交媒体有组织的进行操作产品评级的活动。它们让购物者头疼,很难受到打击。

加州大学戴维斯分校(UC Davis)博士生RAJVARDHAN OAK在Facebook上浏览时,偶然发现一个操作亚马逊虚假评论的地下市场。

奥克(Oak)表示:“我看到这则广告,说我可以免费得到一台智能吸尘器,以换取五星评价”。他认为这是一个骗局,但他点击了广告。在接下来的几天里,他看到了大量类似的Facebook广告,所有这些广告都有相同的主张:购买一个产品,写一篇正面评论,获得全额退款,产品就归你了。所以他试了一下。

奥克不愿意在机器人吸尘器上花300美元,所以他选择了一个更便宜的东西,一个20美元的枕头。有了亚马逊Prime的30天退货保证,如果事情不顺利,他就不会亏钱。他买了它,一个像样的颈枕,但几乎没有什么用处。在亚马逊上写了一篇五星评论,并收到了退款。一个像样的颈枕,几乎什么都不用。

付费游戏

这次之后,类似的广告不断出现。这种可以赚钱的“游戏”激起了他的兴趣,于是奥克建立了几个“Sock Puppet”脸书账户,并开始加入提供免费亚马逊产品评论的团体。其中一些组织有数千人,其代理人来自巴基斯坦、孟加拉国和印度等国,为中国的卖家工作,以确保亚马逊美国站和欧洲站的评论。

亚马逊的评论很重要。根据咨询公司麦肯锡公司(McKinsey&Company)的研究,销售数据很难获得,但更高的评级通常会导致更高的销售额。该公司在两年的时间内的研究涵盖了70个销售最高的类别和数十万种产品。这不仅关乎高评级,也关乎曝光度。大多数消费者浏览不会超过一两页搜索结果,所以如果你的产品不在那里,你就没有销售。

亚马逊虚假评论--一场没有终局的猫鼠游戏!

联邦贸易委员会消费者保护局局长塞缪尔·莱文(Samuel Levine)在最近的一篇博文中写道:“今天在任何一个大型搜索引擎或许多社交媒体网站上快速搜索都可以发现,购买评论是多么容易,而且平台可以做更多的事情来保护消费者和诚实的企业免受这种欺骗行为的影响”。

Oak发现的Facebook群组是购买和出售评论和评分的市场。经纪人提供需要评论的产品列表,其中一张电子表格上有超过10000种产品,尽管大多数产品相对便宜,但也有更昂贵的产品,比如智能吸尘器,甚至500美元的跑步机。

奥克博士的研究重点是网络安全、声誉操纵、信任和安全。他还担任微软广告网络保护和欺诈预防团队的应用科学家。他决心深入研究。他设计了一项调查,并说服了38名经纪人和36名评论员填写。数据显示,每人每月平均为价格在120美元至2400美元之间的产品撰写10篇评论。经纪人每篇评论获得4美元或5美元收入,平均月收入为150美元。(收入最高的一个月净赚了1200美元)。对于许多经纪人来说,这是他们的主要工作。

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经纪人接受了如何招聘评审员(经纪人称之为“Jennies詹妮斯”)的培训。例如,在Instagram上招聘员工的小贴士建议遵循#Amazonreviews等标签,并尝试寻找发布产品的最佳时间。经纪人们看到了一个有吸引力的潜在客户或“维珍珍妮”的例子,这是一个现有的评论员档案,上面有一条评论。

这些经纪人从不提供与亚马逊的直接链接,因为零售商可以跟踪客户登陆的地点。相反,“詹妮斯”被要求搜索产品并有机地浏览相关产品,将其它评论标记为有用,并在“客户问题”部分发布查询,以建立可信的行为模式。“詹妮斯”还被要求将他们购买的卖家混合起来,在收到产品后几天再写评论,在评论中添加照片和视频,并写300字或更多的评论。

另一种策略是在其它产品上留下负面评论,以使评论者的个人资料更真实。这些评论家中的许多人都是已经在亚马逊购物的人,包括Prime会员,他们被免费赠品的承诺所诱惑。

猫鼠游戏

如何准确计算亚马逊的星级评分是一个秘密。亚马逊使用了一种专有的机器学习模型。该模型包括多个因素,包括评论者的过去行为、购买是否被验证以及评论时间的远近。多年来,其对虚假评论的检测模型无疑有所改进,但相应的,操作评论的技术也有所改进。

根据Fakespot公司创始人Saoud Khalifah的说法,检测评论过去使用马尔可夫链(Markov chain)生成器,该算法可以通过使用常见短语和概率预测句子结构来创建基本句子。Fakesport是一家检测假评论和欺诈的公司。“今天,他们正在使用机器学习模型,从抓取的数据中扫描旧评论并重新分类”。

亚马逊虚假评论--一场没有终局的猫鼠游戏!

哈利法是在购买了一个五星好评的产品,但收到了却是一个“看起来像是在车库里做的一个副产品”之后,从卧室开始了Fakespot创业。他开始创建一个可以检测文本生成器的程序,但后来开始在假评论中添加其他属性。他建立了一个网站,把它传给了朋友和家人。不久他就辞去了高盛的软件工程师工作,全职从事Fakespot开发工作。

您可以下载适用于Android和iOS的Fakespot应用程序,或将其添加到您的浏览器中,并使用它分析各种零售商的评论,包括亚马逊、百思买、易趣和沃尔玛。哈利法表示,Fakespot在分析一个列表时使用了20到30个机器学习模型,其数据库中有超过120亿条评论。每个模型都关注一个特定的属性:一个评估人们的写作方式,另一个识别到促销组的链接,还有一个深入查看评论者的个人资料。核心在于Fakespot可以跨平台跟踪评论者

“我们致力于在我们的商店中保持评论的可信度,这种关闭欺诈者的策略正在奏效。”

一些欺诈者正在使用这些自动化系统,但哈利法承认,无论你是在Facebook、Twitter还是Telegram上,Fakespot对在社交媒体进行虚假评论招聘无能为力。这是亚马逊多年来一直在努力解决的问题。

亚马逊发言人告诉《连线》:“我们有专门的团队来发现和调查假评论经纪人”。“我们的调查员、律师、分析师和其他专家追踪经纪人,收集有关他们如何运作的证据,然后我们对他们采取法律行动。我们致力于让我们的店铺中的评论保持可信,这种关闭欺诈者的策略正在奏效。”

该公司于7月对超过1万个此类Facebook群组提起诉讼。UCLA Anderson Review最近的一篇研究论文表明,由于很难区分真假评论,因此将这些假评论市场作为目标是有意义的。

亚马逊虚假评论--一场没有终局的猫鼠游戏!

奥克证实,这些诉讼在他所观察的群体中引发了波动,促使许多代理停用了他们的账户。但问题绝不局限于亚马逊。从eBay到Trip Advisor,虚假评论无处不在,它们造成了真正的损害。Which?最近的一项调查显示,一家审查消费品的英国公司发现,虚假评论使购物者选择劣质产品的可能性增加了一倍以上在如何解决这个问题上缺乏共识意味着这种操作会从一个平台推广到另一个平台。哈利法说,Fakespot已经注意到,在两三年前亚马逊发起的虚假评论技术现在出现在沃尔玛上。

亚马逊和其他零售商正试图清除虚假评论。亚马逊表示,仅在2020年发布之前,就删除了2亿多条评论,但对于这些公司是否做得足够,存在争议。英国已经取得了一些进展,将虚假评论明确列为非法,并赋予竞争和市场管理局更多权力,在其认定消费者和商家在保护消费者方面做得不够时,直接对其进行赔偿和罚款。美国联邦贸易委员会(Federal Trade Commission)在去年通知了700多家企业后,敦促采取进一步行动。

莱文在9月的一篇博文中写道:“联邦贸易委员会将继续利用《联邦贸易委员会法案》禁止欺诈行为的规定,起诉那些在公司网站和平台上以虚假评论欺骗消费者的公司和付费企业”。“但平台处于修复评论生态系统的最佳位置,他们有工具来做这件事。”

留下评论

亚马逊也尝试了其它策略。平台上严禁鼓励性评论,但亚马逊的Vine计划允许卖家提供免费样品,以换取诚实的评论。关键是亚马逊选择了评论家,卖家需要对自己的产品充满信心,以免收到负面评论。亚马逊还将来自知名网站(包括WIRED)的独立评论整合到其产品推荐中,但仍有无数产品需要用户评论。

假阳性是另一个棘手的问题。我写了一本关于如何识别虚假评论的指南,但在它发布后,一些人和企业联系我,抱怨他们的合法评论在被标记为可疑后被删除。快速搜索会发现许多关于此的帖子。对于那些试图在不惩罚合法客户和商家的情况下清除假货的公司来说,这是一种走钢丝的行为。

亚马逊发言人表示:“我们与销售合作伙伴合作,教育他们了解我们商店允许的内容,并制定明确的社区指南和针对客户评论的反操纵政策”。“我们也意识到,我们在侦查和执法方面并不完美,如果有人认为我们犯了错误,我们有一个强有力的上诉程序。”

亚马逊虚假评论--一场没有终局的猫鼠游戏!

在线阅读投诉,很明显,并非所有人都同意亚马逊的申诉程序。但至少对于不开心的顾客来说,有一些潜在的追索权。地下评论市场并非如此。奥克说,他目睹了经纪人抱怨“詹妮斯”会购买产品,写评论,通过PayPal获得退款,然后通过亚马逊退回产品以获得第二次退款。

一些评论员抱怨说,经纪人有时会用自己的银行信息来窃取本应发给评论员的产品退款。不满的评论者会将产品退回亚马逊,有时会将他们的正面评论改为负面评论。这两个情况都让公司自掏腰包购买评论。一些经纪人向评论员提供通常的交易,但让他们购买竞争对手的产品,然后拒绝退款。这导致买家退回产品并写下负面评论,从而有效地挫败了产品权重。不出所料,欺诈者并不是最诚实的人。

如今,很难想象不先看几篇评论就去吃饭或买菜刀,更不用说去度假或买跑步机了。但仅仅依靠用户评论是一个危险的前景。具有讽刺意味的是,一些Facebook群组还充当了信用系统,它们对未付钱的代理提出警告或对工作出色的评论员表示赞扬。看来我们都需要可靠的用户评论,即使并不是真实的。(原外文作者:Simon Hill)

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