评论对商人和消费者都至关重要。目前,这尤其正确,因为假日购物者希望通过评论来决定购买哪种电视,无线耳塞,家庭安全系统或炸锅。
但是许多消费者可能会在不知情的情况下遇到虚假或非法的评论。虚假评论存在于所有主要平台上,这实际上只是程度的问题。这是一个日益严重的问题。
在本文中,我将讨论假评论的问题,不真实评论的类型,如何识别它们以及如何删除它们。
问题的规模
Google,Facebook,Yelp,TripAdvisor和Amazon采用不同的方法来审核内容和审查欺诈行为。Yelp可能一直是主要网站中最积极地阻止审查欺诈行为。但是谷歌,亚马逊和其他公司经常说,他们也在积极地解决这一问题,并取得了不同程度的成功。
评论欺诈是亚马逊上一个特别大的问题。通过进行独立的研究Objection.co,Fakespot,和华盛顿邮报已经确定,大多数在某些产品类别的评论的都是骗人的或不真实。例如,Objection.co指出,在电子产品类别中,绝大多数支持蓝牙的产品在某种程度上都是伪造的。Fakespot发现,亚马逊上63%的美容类别产品的评论都是非法的。
亚马逊对这些发现提出异议,并表示正在解决问题。假评论也是Google上的一个问题,根据Objection.co的调查结果,成千上万的本地向导个人资料由“评论农场”控制。
评论欺诈是一种猫捉老鼠的游戏,其中阴暗但越来越复杂的欺诈者试图保持领先平台算法的优势。假评论泛滥的原因是显而易见的。评论对Google和Amazon的排名产生影响,超过90%的消费者依靠它们来做出购买决定。
然而,越来越多的消费者开始在网上注意到虚假评论。根据2019年的一项调查,82%的受访者表示他们在过去一年中至少阅读了一份假评论。(消费者通常不认识它们。)同一项研究发现,消费者在做出购买决定之前越来越多地转向多个评论站点,以此来对冲评论欺诈行为。
虚假评论的类型
我们经常说假评论是一种统一现象。但是存在一系列虚假或伪造的评论:
- 直接或间接为自己生成评论的企业主
- 为雇主和前雇员撰写正面评价的雇员以及对前雇主进行报复性评价的前雇员
- 说谎或夸大不良经历的客户可获得退款或其他补偿
- 代表商家发表正面或负面评论的朋友和家人
- 支付评论费用或提供某种形式的交换条件的企业
- 向全球企业出售正面和负面评论的全球供应商
许多假评论供应商在印度,孟加拉国或菲律宾近海经营。最常见的一种评论欺诈行为是企业主使用虚假的个人资料写关于自己的正面评论或对竞争对手的负面评论。
由于许多原因,包括平台暂停和列入黑名单,贩运假评论是一个坏主意。但是,可以说,消费者信任是不尝试使用该系统的最重要原因。根据Bazaarvoice今年早些时候发布的一项全球消费者调查,虚假评论可能会导致对该品牌或商家的信任度下降。大多数消费者(54%)表示,如果他们怀疑评论是假的,就不会购买该产品。
被平台(尤其是Yelp)召集也可能很严厉。根据违规情况,公司的消费者警报可以在企业资料中保留数月。这可能是当地企业的致命一击。
识别并删除虚假评论
假设企业本身没有产生虚假评论,那么识别并删除它们可能是一个挑战。先进的信誉管理软件工具可以帮助发现虚假评论或实时监控收到的评论,以便于发现。
手动进行假审查复查更具挑战性。但是要寻找的一些内容包括客户数据库中不存在的审阅者,看起来是假的个人资料或名称,地理分布的评论,表明该评论针对错误业务的参考,“一般”或没有太多内容的评论内容详细信息和无评论的星标(在Google上)。还有其他信号。
每个平台都有一些不同的程序来解决可疑的审查和请求删除:
- 申诉
- Tripadvisor
- 脸书
- 亚马孙
- 谷歌
但是,遵循这些步骤并不总是可行。特别是在Google上,所涉及的评论必须违反其内容政策之一,其中包括“垃圾内容和虚假内容”。此外,如果评论是由非客户撰写的,或者针对的是错误的业务,或者评论不是基于实际的客户体验(例如,对企业的政治异议),则Google会删除这些评论。
通常最好公开回应评论,指出错误或错误(例如,错误的营业地点)而不要动容。如果是竞争对手发表负面评论,则要礼貌地指出您不会将他们回忆为客户。然后,您需要在“ Google我的商家”信息中心中找到该评论并将其标记为“不合适”。本地SEO还建议在Twitter上通知@GoogleMyBiz。
在最佳情况下,如果Google同意不适当的评论,则可能需要几天的时间才能将其删除。但是,在某些情况下,可能还会花费更长的时间,例如20天。
在线声誉是一个漫长的游戏。评论不仅仅是关于排名。它们可以帮助企业改善产品,服务和运营。从长远来看,倾听客户(和关怀)的企业将具有更高的忠诚度和更好的推荐率。通过生成或购买虚假评论来尝试对系统进行游戏无需付费。
如果企业已制定了有效的审核管理计划并且定期进行审核,则任何孤立的审核垃圾邮件都不会产生有意义的影响。而且任何明显的虚假评论都应易于识别-并最终删除。