6 etapas para identificar e remover análises de negócios falsas

As análises on-line são a maior ferramenta de vendas de um negócio de comércio eletrônico.

No entanto, o surgimento de críticas falsas rapidamente se tornou um flagelo para empresas on -line, enganando os clientes, prejudicando ou inflando falsamente a reputação da marca.

Os proprietários de empresas on -line, agora mais do que nunca, precisam identificar regularmente críticas falsas e removê -las.

Aqui é onde tecnologias inovadoras, como inteligência artificial (IA) e raspagem na web, retiram o esforço do gerenciamento fraudulento da revisão.

Hoje, vamos dar uma olhada no motivo pelo qual as críticas falsas estão sendo usadas e 6 etapas simples para identificá -las e excluí -las.

Críticas falsas de decisificação…

Segundo o Yelp, 93% dos consumidores leem análises para informar suas decisões de compra.

Mas críticas falsas não ajudam as empresas a crescer.

Antes de iniciarmos a Fake Review Hunt , ajuda a entender por que as críticas falsas são usadas, como elas são e o papel da IA ​​em detectá -las.

Promoção vs. rebaixamento

Revisões falsas são usadas para dois propósitos primários: promover uma empresa ou rebaixando um concorrente. Boas críticas são uma ferramenta poderosa para a conversão de clientes, assim como as críticas ruins podem tanques uma marca.

Sinais de uma revisão falsa

Existem alguns sinais reveladores de uma revisão falsa:

• Linguagem não natural: a revisão parece genérica ou muito promocional . Por exemplo, "Compre este produto!"
• Perfil suspeito: contas novas ou incompletas que escrevem uma enxurrada de críticas positivas/negativas de uma só vez.
• Detalhes da revisão vaga: Sem comentários mencionam produtos ou detalhes do produto.

O papel da IA ​​na detecção falsa de revisão

Felizmente, a IA tem alguns truques na manga para identificar críticas falsas:

• Processamento de linguagem natural (PNL): AI usa PNL para analisar conteúdo textual, identificando padrões de engano.
• Aprendizado de máquina (ML): Os conjuntos de dados específicos de revisão falsos podem treinar sua IA para identificar críticas enganosas.
• Aprendizagem Deep (DL): O DL emprega redes neurais artificiais para identificar padrões complexos que indicam críticas falsas.

6 etapas para identificar críticas falsas com IA e raspagem na web

Bem, o que estamos esperando? Vamos mergulhar direto e descobrir 6 etapas simples para encontrar e remover críticas falsas.

#1. Colete dados de revisão

Comece coletando suas críticas em plataformas on -line manualmente ou através de ferramentas de raspagem da web . Se escolher o manual , copie o máximo de críticas possível em uma planilha.

Você precisará de alguns dados necessários:

• Nome do revisor;
• Classificação de estrelas;
• Revisão do conteúdo;
• Data de revisão;
• Localização de revisão (por exemplo, Google, Yelp, etc.)

Como alternativa, deixe seu computador fazer o trabalho via raspagem na web . Ferramentas como a extensão Chrome do raspador da web do Google automatizam o processo de coleta de revisão.

#2. Pesquise críticas suspeitas

Usando as dicas listadas acima, faça sua própria pesquisa por críticas falsas. Procure padrões de linguagem não naturais e repetição entre as revisões.

Com seus comentários coletados e classificados por data, você pode identificar facilmente contas que publicam várias críticas em um único dia . Nesse caso, o revisor provavelmente está sendo pago para escrevê-los ou é gerado por bot.

#3. Empregue IA para detectar críticas falsas

Se você encontrou alguns fakies ou eles deslizaram pelos dedos, deixe a AI fazer o trabalho difícil. Em vez de analisar suas análises manualmente, automatize o processo por meio de detectores de revisão movidos a IA .

Várias ferramentas de detecção de terceiros são otimizadas para plataformas individuais (por exemplo, revisão para a Amazon, Fakespot para Yelp, etc.). Algumas plataformas como o Trustpilot têm sua própria IA que monitora e sinaliza críticas em seu site.

Simultaneamente, você pode empregar IA para segurança de dados pessoais. Ao usar plataformas como o Amazon Fire, use uma VPN de bastão de fogo para criptografar seus dados.

#4. Cuzia críticas com registros de clientes

Então você já identificou um monte de críticas suspeitas - tempo para eliminar mais algumas falsificações. Verifique seus revisores combinando sua revisão com uma transação real. Eles realmente compraram seu produto?

Para aqueles que você não tem certeza, sinta -se à vontade para responder à revisão. Por exemplo, " Oi [usuário], desculpas pelo inconveniente. No entanto, não podemos encontrar seu pedido. Você poderia fornecer o número do seu pedido para que possamos acompanhar isso?"

Os revisores falsos raramente respondem às suas próprias críticas.

#5. Relatório e exclua todas as críticas falsas

Até agora, deve -se óbvio quais de suas análises são fraudulentas. Tudo o que resta a fazer é relatar os usuários e removê -los de seus comentários. Cada plataforma funciona de maneira diferente:

• Google: clique nos 3 pontos ao lado da revisão> Revisão do relatório > Selecione spam ou revisão falsa .
• Yelp: vá para sua página de negócios> Selecione a revisão> Revisão do relatório .
• Amazon: clique em Relatar abuso abaixo da revisão.
• Facebook/Instagram: clique na revisão> Encontre suporte ou revisão do relatório .

As revisões de relatórios não garantem a remoção. Nesse caso, entre em contato diretamente com a plataforma.

#6. Mitigar críticas falsas no futuro

Como você pode impedir as críticas falsas de sobrecarregar seu site? Embora a identificação e remoção falsas de revisão sejam boas, impedi -las em primeiro lugar é ainda melhor. Existem algumas medidas preventivas simples que você pode tomar:

• Monitorar as revisões uma vez por semana;
• Não pague por críticas;
• Peça aos clientes verificados para deixar análises;
• Ativar apenas revisões verificadas.

Gerenciando o dilúvio de críticas falsas…

Detectar e remover críticas falsas está se tornando uma obrigação para qualquer operador de negócios on -line. As críticas falsas podem diminuir sua reputação on -line e enganar seus clientes.

Ao combinar as poderosas forças de IA e ferramentas de raspagem na web , a detecção falsa de revisão é perfeita, sem esforço e altamente eficaz.

Cultive a lealdade com sua base de clientes hoje, banindo críticas fraudulentas.