Las opiniones de los clientes han sido una parte fundamental de por qué a los clientes les encanta comprar en las tiendas de Amazon desde que la empresa abrió sus puertas en 1995. Amazon se asegura de que sea fácil para los clientes dejar opiniones honestas para ayudar a informar las decisiones de compra de millones de otros clientes en todo el mundo. Al mismo tiempo, la empresa dificulta que los malos actores aprovechen la experiencia de compra confiable de Amazon
Cómo Amazon continúa mejorando la experiencia de las reseñas de los clientes con IA generativa
Entonces, ¿qué sucede cuando un cliente envía una reseña? Antes de publicarse en línea, Amazon utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar la reseña en busca de indicadores conocidos de que es falsa. La gran mayoría de las reseñas superan el alto listón de autenticidad de Amazon y se publican de inmediato. Sin embargo, si se detecta un posible abuso en las reseñas, la empresa puede tomar varios caminos. Si Amazon confía en que la reseña es falsa, actúa rápidamente para bloquearla o eliminarla y tomar medidas adicionales cuando sea necesario, incluida la revocación de los permisos de reseña de un cliente, el bloqueo de cuentas de malos actores e incluso un litigio contra las partes involucradas. Si una revisión es sospechosa pero se necesita evidencia adicional, los investigadores expertos de Amazon que están especialmente capacitados para identificar comportamientos abusivos buscan otras señales antes de tomar medidas. De hecho, en 2022, Amazon observó y bloqueó de forma proactiva más de 200 millones de reseñas presuntamente falsas en sus tiendas en todo el mundo.
«Las reseñas falsas engañan intencionalmente a los clientes al proporcionar información que no es imparcial, auténtica o no está destinada a ese producto o servicio», dijo Josh Meek, gerente senior de ciencia de datos del equipo de Prevención y Abuso de Fraude de Amazon. “Millones de clientes no solo cuentan con la autenticidad de las reseñas en Amazon para tomar decisiones de compra, sino que millones de marcas y empresas cuentan con nosotros para identificar con precisión reseñas falsas y evitar que lleguen a sus clientes. Trabajamos duro para monitorear y hacer cumplir responsablemente nuestras políticas para garantizar que las reseñas reflejen las opiniones de clientes reales y proteger a los vendedores honestos que confían en nosotros para hacerlo bien».
Las últimas acciones contra los intermediarios de reseñas falsas: Amazon sigue teniendo éxito en los esfuerzos globales para detener las reseñas falsas
Entre otras medidas, Amazon utiliza los últimos avances en inteligencia artificial para detener cientos de millones de presuntas reseñas falsas en línea, calificaciones manipuladas, cuentas de clientes falsas y otros abusos antes de que los clientes los vean. Los modelos de aprendizaje automático analizan una multitud de datos patentados, incluido si el vendedor ha invertido en anuncios (que pueden generar reseñas adicionales), informes de abuso enviados por los clientes, patrones de comportamiento riesgosos, historial de reseñas y más. Se utilizan modelos de lenguaje grandes junto con técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar anomalías en estos datos que podrían indicar que una reseña es falsa o está incentivada con una tarjeta de regalo, un producto gratuito o alguna otra forma de reembolso. Amazon también utiliza redes neuronales de gráficos profundos para analizar y comprender relaciones complejas y patrones de comportamiento para ayudar a detectar y eliminar grupos de malos actores o señalar actividades sospechosas para su investigación.
«La diferencia entre una reseña auténtica y una falsa no siempre es clara para que alguien fuera de Amazon la detecte», dijo Meek. “Por ejemplo, un producto puede acumular reseñas rápidamente porque un vendedor invirtió en publicidad o ofrece un excelente producto al precio correcto. O bien, un cliente puede pensar que una reseña es falsa porque incluye mala gramática».
Aquí es donde algunos de nuestros críticos se equivocan en la detección de reseñas falsas: tienen que hacer grandes suposiciones sin tener acceso a señales de datos que indiquen patrones de abuso. La combinación de tecnología avanzada y datos patentados ayuda a Amazon a identificar reseñas falsas con mayor precisión al ir más allá de los indicadores superficiales de abuso para identificar relaciones más profundas entre los malos actores.