لقد كانت تقييمات العملاء جزءًا أساسيًا من سبب حب العملاء للتسوق في متاجر أمازون منذ افتتاح الشركة في عام 1995. تتأكد أمازون من أنه من السهل على العملاء ترك تقييمات صادقة للمساعدة في اتخاذ قرارات الشراء لملايين العملاء الآخرين حول العالم. وفي الوقت نفسه، تجعل الشركة من الصعب على الجهات الفاعلة السيئة الاستفادة من تجربة التسوق الموثوق بها من أمازون.
إذًا، ماذا يحدث عندما يرسل العميل مراجعة؟ قبل نشرها على الإنترنت، تستخدم أمازون الذكاء الاصطناعي (AI) لتحليل المراجعة بحثًا عن المؤشرات المعروفة التي تشير إلى أن المراجعة مزيفة. تتجاوز الغالبية العظمى من المراجعات معايير أمازون العالية فيما يتعلق بالأصالة ويتم نشرها على الفور. ومع ذلك، إذا تم اكتشاف إساءة استخدام محتملة للمراجعة، فهناك عدة مسارات تتبعها الشركة. إذا كانت أمازون واثقة من أن المراجعة مزيفة، فإنها تتحرك بسرعة لحظر المراجعة أو إزالتها واتخاذ المزيد من الإجراءات عند الضرورة، بما في ذلك إلغاء أذونات المراجعة الخاصة بالعميل، وحظر حسابات الممثلين السيئين، وحتى رفع دعوى قضائية ضد الأطراف المعنية. إذا كانت المراجعة مشبوهة ولكن هناك حاجة إلى أدلة إضافية، فإن المحققين الخبراء في أمازون، والذين تم تدريبهم خصيصًا لتحديد السلوك المسيء، يبحثون عن إشارات أخرى قبل اتخاذ أي إجراء. في الواقع، في عام 2022، لاحظت أمازون وحظرت بشكل استباقي أكثر من 200 مليون مراجعة مزيفة مشتبه بها في متاجرها حول العالم.
قال جوش ميك، كبير مديري علوم البيانات في فريق مكافحة إساءة استخدام الاحتيال ومنعه في أمازون: “إن المراجعات الزائفة تضلل العملاء عمدًا من خلال توفير معلومات غير محايدة أو أصلية أو مخصصة لهذا المنتج أو الخدمة”. “لا يعتمد ملايين العملاء فقط على صحة المراجعات على أمازون لاتخاذ قرارات الشراء، ولكن تعتمد علينا ملايين العلامات التجارية والشركات لتحديد المراجعات المزيفة بدقة ومنعها من الوصول إلى عملائها على الإطلاق. نحن نعمل بجد لمراقبة سياساتنا وتنفيذها بشكل مسؤول للتأكد من أن المراجعات تعكس آراء العملاء الحقيقيين، وحماية البائعين الصادقين الذين يعتمدون علينا لتصحيح الأمر.”
ومن بين التدابير الأخرى، تستخدم أمازون أحدث التطورات في الذكاء الاصطناعي لإيقاف مئات الملايين من المراجعات المزيفة المشتبه بها عبر الإنترنت، والتقييمات التي تم التلاعب بها، وحسابات العملاء المزيفة، وغيرها من الانتهاكات قبل أن يراها العملاء. تعمل نماذج التعلم الآلي على تحليل عدد كبير من بيانات الملكية بما في ذلك ما إذا كان البائع قد استثمر في الإعلانات (والتي قد تؤدي إلى تقييمات إضافية)، والتقارير المقدمة من العميل عن إساءة الاستخدام، والأنماط السلوكية المحفوفة بالمخاطر، وسجل المراجعة، والمزيد. تُستخدم نماذج اللغة الكبيرة جنبًا إلى جنب مع تقنيات معالجة اللغة الطبيعية لتحليل الحالات الشاذة في هذه البيانات والتي قد تشير إلى أن المراجعة مزيفة أو محفزة ببطاقة هدايا أو منتج مجاني أو أي شكل آخر من أشكال السداد. تستخدم أمازون أيضًا شبكات عصبية ذات رسم بياني عميق لتحليل وفهم العلاقات المعقدة وأنماط السلوك للمساعدة في اكتشاف وإزالة مجموعات من الجهات الفاعلة السيئة أو الإشارة إلى نشاط مشبوه للتحقيق فيه.
قال ميك: “إن الفرق بين المراجعة الأصلية والمزيفة ليس واضحًا دائمًا بالنسبة لشخص خارج أمازون ليكتشفه”. “على سبيل المثال، قد يتراكم المنتج التقييمات بسرعة لأن البائع استثمر في الإعلان أو يقدم منتجًا رائعًا بالسعر المناسب. أو قد يعتقد العميل أن المراجعة مزيفة لأنها تتضمن قواعد نحوية سيئة.
يساعد الجمع بين التكنولوجيا المتقدمة وبيانات الملكية أمازون على تحديد المراجعات المزيفة بشكل أكثر دقة من خلال تجاوز مؤشرات سوء الاستخدام على المستوى السطحي لتحديد العلاقات الأعمق بين الجهات الفاعلة السيئة.
قالت ريبيكا موند، رئيسة العلاقات الخارجية للمراجعات الجديرة بالثقة في أمازون: “إن الحفاظ على تجربة تسوق جديرة بالثقة هو أولويتنا القصوى”. “نحن نواصل ابتكار طرق جديدة لتحسين ومنع التقييمات المزيفة من دخول متجرنا وحماية عملائنا حتى يتمكنوا من التسوق بثقة.”
تعلم المزيد عن جهود أمازون لمكافحة المراجعات المزيفة.