То, что когда-то было простым сигналом доверия, теперь стало местом, где потенциальные клиенты чувствуют, что им нужно быть начеку. Обзоры, включая звездные рейтинги и письменные обзоры, были вытеснены генеративным искусственным интеллектом, автоматизацией и все большим количеством заказных обзоров. Поскольку большие языковые модели (LLM) сокращают затраты на производство контента в больших масштабах, репутация в Интернете становится большим риском для клиентов. Сегодня, Управление репутацией в Интернете (ORM) означает контроль над безопасностью ИИ, управление платформой и создание заслуживающей доверия инфраструктуры.

Рост фейковых отзывов

Фальшивые обзоры больше не пишутся только проплаченными актерами. Они полностью индустриализированы. По некоторым оценкам, потребительские расходы во всем мире составляют миллиарды долларов под влиянием мошеннических или манипулируемых отзывов. Некоторые исследования даже предполагают, что общий экономический эффект может исчисляться сотнями миллиардов.

Проблема не только в негативных атаках на компании. Значительная часть неискренних обзоров — это пятизвездочные обзоры, призванные повысить видимость продукта, манипулировать алгоритмами ранжирования и вытеснить законных конкурентов.

Генеративный ИИ только усугубил эту тенденцию. Новые LLM могут создавать контекстуальные, сентиментальные обзоры, вплоть до указания на конкретные особенности, детали или нюансы продукта, почерпнутые из других онлайн-обзоров. Когда бот-сети получают доступ к старым учетным записям, эти системы могут создавать кампании по полной проверке, которые обходят традиционные фильтры обнаружения аномалий. На платформах соотношение честных и фейковых отзывов ухудшается быстрее, чем успевают адаптироваться системы фильтрации.

Почему экономика обзоров фундаментально сломана

Предположение о том, что больше отзывов означает больше доверия, оказалось ошибочным. На практике искусственно положительные отзывы искажают восприятие потребителей, как и нападки с низким рейтингом. И то, и другое подрывает честную конкуренцию на рынке и долгосрочное доверие к бренду.

Непропорционально сильно страдают малые и средние компании. Многие из них работают на небольших или нишевых рынках, где всего несколько отзывов могут значительно увеличить количество привлеченных клиентов. Это создало идеальную почву для мошеннических схем: злодеи угрожают опубликовать волну фейковых негативных отзывов, если компании не заплатят им, чтобы избежать репутационного ущерба. Поскольку на платформах часто используются медленные процессы разрешения споров вручную, злоумышленникам обычно выгодны рычаги воздействия.

Как только это доверие подорвано, рынок перестает вознаграждать истинное качество и вместо этого вознаграждает тех, кто лучше всех знает систему. На данный момент репутация больше не зависит от качества обслуживания клиентов; Речь идет о устойчивости в другой экономике.

Слабые стороны платформы: рост ORM как технической дисциплины

Основные платформы обзора используют сочетание автоматической категоризации, эвристики и человеческой модерации. Хотя это обычно эффективно против спам-ботов, не требующих больших усилий, эти системы срабатывают в более сложных случаях, таких как: B. Отзывы, которые фактически правдоподобны, человечны и статистически «нормальны», если рассматривать их изолированно.

Отсутствие обновленной технологии проверки привело к более технической форме управления репутацией в Интернете. Современный ORM фокусируется на обратном проектировании механики платформы. Специалисты анализируют метаданные отзывов, историю учетных записей пользователей, частоту публикаций, лингвистические аномалии и соответствие политикам платформы, чтобы определить, нарушает ли контент правила.

Компания по управлению репутацией действовать как специализированная группа по соблюдению требований и диагностике. Они обеспечивают соблюдение политик, специфичных для платформы, выявляют нарушения и проходят формальные процессы разрешения споров с конкретными доказательствами. Это разительное отличие от прежней практики, которая часто невольно допускала искусственные оценки.

Пример использования новой модели ORM

Стереть.com является примером нового поколения сервисов ORM. Он работает в рамках существующих платформ и поисковых систем. Удаляются не только плохие отзывы; Он также определяет, соответствует ли контент политическим стандартам в отношении аутентичности, релевантности и удобства использования.

Компания выполняет обширный оценочный анализ, рабочие процессы разрешения споров для конкретных платформ и исправление результатов поиска на основе документированных политик. Основное внимание уделяется рассуждениям на основе данных, которые помогают быстро защитить компании от вредоносных атак. Хотя это не единственная компания, использующая новую модель ORM, она показывает, что управление репутацией стало необходимым уровнем для многих компаний, когда дело доходит до устранения системных уязвимостей в их проверках.

Работа над ответными мерами в масштабах всей отрасли

Текущая траектория заслуживающих доверия отзывов будет мрачной, если платформы продолжат работать в прежнем режиме. Несколько новых решений уже исследуются. Инструменты проверки на базе искусственного интеллекта в реальном времени могут выявлять подозрительный контент до того, как он повлияет на рейтинг, а система на основе блокчейна может предложить более надежные гарантии подлинности.

В то же время осведомленность потребителей по-прежнему важна. Поскольку контент, создаваемый искусственным интеллектом, становится все более распространенным, признаки доверия могут проявляться в более мелких деталях, таких как биография рецензента, язык и проверка платформы. В конечном счете, борьбу с фейковыми отзывами невозможно выиграть в одиночку. Поскольку автоматизированный контент становится все более сложным, управление онлайн-репутацией становится важнейшей дисциплиной для поддержания доверия.

Digital Trends работает с внешними участниками. Весь контент авторов проверяется редакционной командой Digital Trends.