Борьба с фейковыми отзывами на маркетплейсах и классифайдах
Поддельные отзывы — это большая проблема не только для покупателей, но и для владельцев интернет-магазинов и продавцов на маркетплейсах. Конкуренты могут понижать рейтинг товара, оставляя негативные комментарии сами или с помощью компаний-подрядчиков.
Однако и сами продавцы, чтобы улучшить свои позиции, часто предлагают клиентам бесплатные товары или денежные призы за хорошие отзывы, а также применяют ботов или специальные сервисы для заполнения страниц положительными оценками. Если бренды будут пойманы на подобных действиях, это может серьезно повредить их репутации. Потребители, не ощущая доверия к компании, скорее всего, откажутся от покупок.
Тем не менее платформы электронной коммерции при помощи специализированного программного обеспечения самостоятельно идентифицируют фальшивые отзывы и устраняют их. Порой в процессе таких «рейдов» могут оказаться и подлинные отзывы от реальных покупателей, однако это всего лишь незначительная погрешность.
Например, «Яндекс Маркет» применяет автоматизированные системы, которые формируют предположение о подозрительности товара или продавца, после чего осуществляется проверка со стороны модераторов. В среднем в день автоматическая система и модераторы отсеивают 25–35% оставленных за этот день отзывов.
В Wildberries разработали собственную методику для борьбы с «самовыкупом» и фальшивыми отзывами. Алгоритм анализирует заказы, возвраты, адреса доставки и активность страниц брендов. Инструмент уже показал хорошие результаты: число «самовыкупов» сократилось на 70% за первые полтора месяца.
Служба контроля OZON использует алгоритмы для выявления фейковых положительных отзывов, которые недобросовестные продавцы оставляют о своих товарах. Такие действия могут вводить потенциальных покупателей в заблуждение, создавая искажённое представление о продукте. Чтобы сохранить честность и доверие к платформе, техническая служба оперативно удаляет подозрительные публикации.
«Авито» применяет комплексный подход к выявлению и предотвращению подделки отзывов. Платформа активно анализирует поведение пользователей, оставляющих свои комментарии, чтобы выявить попытки накрутки. Платформа отслеживает аномалии, такие как массовое размещение отзывов за короткий срок, использование схожих текстов или шаблонных фраз, применяя продвинутые алгоритмы обработки текста. Также анализируются IP-адреса и устройства, чтобы обнаружить повторяющиеся точки активности. Дополнительно «Авито» учитывает жалобы пользователей, которые могут сигнализировать о подозрительных отзывах, инициируя дополнительные проверки для предотвращения манипуляций.
Как покупатели определяют фейковые отзывы
Однако сами пользователи интернет-магазинов и маркетплейсов достаточно хорошо научились определять, являются ли отзывы на определенный товар реальными или фейковыми.
Согласно исследованию, которое провела команда единой интеллектуальной платформы по обработке обратной связи «Наполеон.Отзывы», покупатели распознают фейковые отзывы по ряду признаков: одинаковое содержание отзывов (88%), чрезмерно восторженные комментарии (64,3%) и анонимные или подозрительные ники авторов (40,3%). Эти факторы вызывают у них наибольшие сомнения. Если на сайте вообще нет никаких комментариев о товаре, почти половина респондентов (49%) предпочтет поискать продукцию на другом ресурсе с обратной связью покупателей.
{{razrabotka-e-com-strategii}}
Как избавиться от фальшивых отзывов
Если фейковый отзыв клиента появился на странице интернет-магазина или на маркетплейсе, владельцу товара важно отреагировать спокойно, чтобы не навредить репутации компании еще больше.
Если нет стопроцентной уверенности в том, что это фальшивый отзыв, первым делом необходимо сообщить о нем в поддержку электронной площадки. Большинство платформ предлагают возможность сообщать о подозрительных комментариях о товарах. Если отзыв будет признан ненадлежащим или ложным, его можно удалить из поисковой системы.
Во время ожидания помощи поддержки также важно публично отреагировать на фейковый отзыв. Ответ лучше написать в вежливой форме и не обвинять автора в размещении ложного комментария, так как негативная реакция может повлиять на остальных клиентов. Вместо этого следует попросить объяснений и оставить контактный номер, чтобы узнать больше подробностей о том, что вызвало недовольство.
Ответ также можно доверить специальной программе на основе LLM. Автоматически анализировать обратную связь и отвечать на нее способна интеллектуальная платформа «Наполеон.Отзывы», которая позволяет компаниям оперативно реагировать на обращения клиентов и значительно сокращать расходы благодаря автоматизации процессов.
Также постарайтесь получить больше положительных отзывов, чтобы фальшивые отошли на второй план. Не стесняйтесь просить своих настоящих клиентов оставить отзыв на сайте или в карточке товара на маркетплейсе.
Почему нужно проводить анализ отзывов
Когда компании поступает множество отзывов, ручное их рассмотрение и анализ могут стать рутинной задачей. Тем не менее грамотные выводы, основанные на таком анализе, позволяют разработать эффективную маркетинговую стратегию, улучшить обслуживание клиентов, быстро реагировать на проблемы с продуктами и, таким образом, увеличить потенциальную прибыль предприятия. В таких ситуациях на помощь приходит автоматизация анализа отзывов.
Современные большие языковые модели (LLM) и алгоритмы искусственного интеллекта открывают новые возможности для семантического анализа обратной связи. Они эффективно обобщают отзывы, выделяют ключевые темы и группируют повторяющиеся элементы. Кроме того, с помощью анализа эмоций технологии определяют тональность отзывов — положительную, нейтральную или отрицательную. Такой подход позволяет менеджерам извлекать ценные инсайты без необходимости ручного изучения тысяч комментариев. Динамика полученных данных показывает эффективность предпринятых мер, помогает понять, как изменения отражаются на клиентах, и выявляет актуальные тренды.
Эту задачу легко выполняет интеллектуальная платформа нового поколения «Наполеон.Отзывы». В ее основе разработанная LLM-модель для обработки и анализа обратной связи. Сервис обобщает отзывы пользователей, собранные с маркетплейсов, онлайн-карт, клиентских email-рассылок и мобильных приложений магазинов. Это позволяет компаниям не только оперативно реагировать на обратную связь от клиентов, но и сравнивать свои показатели с конкурентами. Кроме того, платформа способна оптимизировать карточки товаров, что способствует повышению их позиций в поисковой выдаче и улучшению конверсии.
В чем польза негативных отзывов
Даже отрицательные отзывы в сфере электронной коммерции могут быть полезны как для покупателей, так и для продавцов. Они играют важную роль в укреплении доверия к бренду и повышении его репутации. Критические комментарии делают компанию более прозрачной и человечной, позволяя клиентам увидеть, как она справляется с негативными ситуациями. Это помогает потенциальным покупателям принимать более взвешенные решения о покупке.
Кроме того, такие отзывы являются ценным источником обратной связи, помогая брендам выявлять слабые места и улучшать продукты или услуги. Вместо того чтобы игнорировать или удалять негативные комментарии, бизнесу важно активно взаимодействовать с ними — отвечать на замечания, показывая готовность к изменениям. Этот подход не только улучшает клиентский опыт, но и способствует укреплению лояльности и долгосрочного доверия среди потребителей.
.webp)
