Алексей: Я видел, что ФАС
возбудила дело против продавцов наушников на маркетплейсах, которые искусственно ухудшали рейтинг своим конкурентам, используя фейковые негативные отзывы. Как быть с таким накрученным негативом? Можно ли его как-то автоматизировано отлавливать?
Дмитрий: Мы пробовали обучить математическую модель определять фейковые отзывы, но качество работы нас не устроило. Были случаи, когда система помечала и позитивные отзывы как фейковые.
Мы рекомендуем ориентироваться на показатель доли негатива — у нас в системе он рассчитывается автоматически. Если в динамике начинается неадекватный рост этого показателя, скорее всего, это может быть конкурентная атака.
Мы такую историю проходили с одним автомобильным холдингом, когда один из блогеров выложил на YouTube разоблачающий ролик о работе дилерского центра. После этого на Яндексе, 2ГИСе и других площадках появилось огромное количество заказных негативных отзывов. Через обращение в службу модерации эти отзывы удалось удалить, так как люди просто писали: «Посмотрел ролик на YouTube, вы такие плохие».
Бывают случаи, когда негативные отзывы написаны достаточно хорошо, особенно если их оставляют конкуренты, которые знают, как это делать. С такими отзывами бороться сложнее, но тоже возможно. Если есть резкий всплеск негатива, модерация обычно реагирует.