Gefälschte Bewertungen sind ein großes Problem - und so könnte die KI helfen, es zu beheben

Seit seiner Gründung im Jahr 2007 ist TrustPilot zu einer Anlaufstelle für Benutzerbewertungen geworden, die in fast einer Million Unternehmen erstaunliche 238 Millionen Bewertungen angehäuft und 50 Nationalitäten überspannt. Während TrustPilot über Bewertungen von US -Unternehmen verfügt, stellte ich fest, dass lokale Geschäfte, nach denen ich gesucht habe, nicht aufgeführt waren, und ich hatte mehr Erfolg mit Yelp. Es scheint, dass TrustPilot in Europa einen stärkeren Stand hat, aber für unsere Diskussion hier ist der geografische Fokus nicht unser Hauptanliegen. Stattdessen tauchen wir in ein kritisches Thema ein, das die Websites überprüft: die Verbreitung gefälschter Bewertungen.

Im Jahr 2023 gelang es TrustPilot, 3,3 Millionen gefälschte Bewertungen nach der Entfernung von 2,6 Millionen im Vorjahr zu identifizieren und zu entfernen. Dieser anhaltende Kampf gegen gefälschte Bewertungen wird durch den Aufstieg der generativen KI noch schwieriger. Nach Forschungen, die in den Proceedings der National Academy of Sciences of the United States of America (PNAs) veröffentlicht wurden, kann nur etwa die Hälfte der Verbraucher zwischen AI-generierten Text und humangeschriebenen Inhalten unterscheiden. Dies schafft eine bedeutende Hürde für Verbraucher und Plattformen wie TrustPilot, die die Aufgabe haben, gefälschte Bewertungen herauszufiltern, um die Echtheit der Meinungen der Verbraucher zu gewährleisten.

TrustPilot hat es zu einer Kernmission gemacht, dieses Problem direkt zu lösen. In einem aufschlussreichen Gespräch mit Anoop Joshi, dem Chief Trust Officer von TrustPilot, haben wir uns mit der Art und Weise befasst, wie sich das Unternehmen gegen gefälschte Bewertungen von AI-generierten Kabinen wehrt.

Anoop Joshis Reise zu Trustpilots Chief Trust Officer

Anoop Joshi, der seit über vier Jahren bei TrustPilot ist, leitet das Vertrauen und die Sicherheit des Unternehmens und die Privatsphäre des Unternehmens mit einem Team von etwa 80 Jahren. Seine Rolle umfasst ein breites Spektrum an Aktivitäten, einschließlich Rechtsstreitigkeiten, öffentliche Angelegenheiten, globale Kommunikation, kommerzielle Vertragspflicht, Inhaltsminderung, Markenschutz und Betrugsuntersuchungen. Zunächst war Joshi für die Arbeit der Durchsetzung verantwortlich, die von Unternehmen oder Verbrauchern gegen Missbrauch auf der TrustPilot-Plattform angepasst und Probleme wie gefälschte Bewertungen und verschiedene Formen des Missbrauchs angesprochen.

Sein Team entwickelte sich zum ersten Plattform -Integritätsteam des Unternehmens und verbesserte die operative Seite von Vertrauen und Sicherheit. Diese Arbeit erlangte die Anerkennung der Branche und führte dazu, dass TrustPilot zusammen mit großen Akteuren wie Amazon, Tripadvisor, Glassdoor, Booking.com und Expedia Gründungsmitglied der Koalition der vertrauenswürdigen Kritiken wurde. Joshis Hintergrund als Anwalt und Software -Ingenieur positioniert ihn einzigartig, um die Schnittstelle von Recht und Technologie zu navigieren, was für den Aufbau und die Aufrechterhaltung des Vertrauens auf der Plattform entscheidend ist.

Definition der Rolle eines Chief Trust Officer

Laut Joshi besteht die Rolle eines Chief Trust Officer bei TrustPilot darin, sicherzustellen, dass das Unternehmen seiner Vision, das universelle Symbol des Vertrauens zu sein, gerecht wird. Dies beinhaltet die Definition, was Vertrauen für TrustPilot bedeutet, einschließlich der Integrität von Bewertungen, den Inhalten auf der Website und wie das Unternehmen sowohl Verbraucher als auch Unternehmen behandelt. Darüber hinaus treibt die Rolle die Governance und Prozesse vor, die das Risiko mindern, die Einhaltung der Einhaltung sicherstellen und letztendlich das Vertrauen und die Loyalität bei Interessengruppen wie Verbrauchern, Mitarbeitern, Unternehmen, Investoren, politischen Entscheidungsträgern und Journalisten fördern. Da die Technologie immer mehr und das Online-Engagement wächst, wird erwartet, dass eine solche Rollen in der C-Suite zunehmen.

Häufige Arten von gefälschten Bewertungen zu TrustPilot

TrustPilot kategorisiert gefälschte Bewertungen als diejenigen, die nicht auf echten Erfahrungen basieren oder die Leser irreführen sollen. Zu den häufigsten Typen, denen sie begegnen und entfernen, gehören:

• SPAM -Bewertungen: Bewertungen, die als Anzeigen dienen oder andere Unternehmen bewerben.
• Interessenkonflikte: Überprüfungen von Geschäftsinhabern oder Mitarbeitern über ihr eigenes Geschäft.
• Irreführende Bewertungen: Bewertungen, die von Personen eingereicht wurden, die das Geschäft nicht wirklich erlebt haben.
• Incentive-basierte Bewertungen: Bewertungen, die von Anreizen beeinflusst werden, häufig mit irreführenden Inhalten.

Auswirkungen von AI-generierten Inhalten auf die Überprüfung der Authentizität

Der Aufstieg der generativen KI hat es den Einzelpersonen erleichtert, Inhalte zu erstellen und die Hindernisse für die Erzeugung gefälschter Bewertungen zu senken. Der Ansatz von TrustPilot, diese Bewertungen zu erkennen, konzentriert sich eher auf Verhaltensweisen als nur auf den Inhalt selbst. Ihre automatisierten Systeme analysieren, wie Bewertungen eingereicht werden, nach Mustern und verdächtigen Markierungen suchen und gleichzeitig die Beziehung zwischen dem Rezensent und dem Unternehmen berücksichtigen. Trotz des Aufkommens von Technologien wie ChatGPT zeigt der jüngste Transparenzbericht von TrustPilot eine konsistente Erkennungsrate von gefälschten Bewertungen gegenüber dem Vorjahr, was darauf hindeutet, dass ihre Systeme gegen diese Herausforderung gut hält.

Wie TrustPilot gefälschte Bewertungen mit KI und maschinellem Lernen erkennt

Jede bei TrustPilot eingereichte Überprüfung unterzieht sich durch automatisierte gefälschte Überprüfungsmotoren an einer Analyse. Diese Motoren berücksichtigen verschiedene Facetten der Überprüfung, wie das frühere Verhalten des Prüfers und alle Werbeaussagen. Einige Muster können Zeit in Anspruch nehmen, bis die Maßnahmen ergriffen werden. Darüber hinaus stützt sich TrustPilot auf seine Community von Verbrauchern und Unternehmen, um verdächtige Bewertungen zu kennzeichnen, die dann von menschlichen Moderatoren im Inhaltsintegritätsteam überprüft werden. Wenn eine Überprüfung entfernt wird, wird der Prüfer benachrichtigt und erteilt die Möglichkeit, gegen die Entscheidung Berufung einzulegen. Diese Kombination aus automatisierter Erkennung und menschlicher Aufsicht hilft dabei, den Ansatz von TrustPilot kontinuierlich zu verbessern, um gefälschte Bewertungen zu identifizieren und zu beseitigen.

Herausforderungen bei der Unterscheidung von echten und gefälschten Bewertungen

Eine der Hauptprobleme, mit denen TrustPilot gegenübersteht, ist, dass einige Verhaltensmuster nicht sofort offensichtlich sind und Zeit für die Entwicklung und Verständnis erfordern. Dies macht die Unterscheidung zwischen echten und gefälschten Bewertungen zu einer kontinuierlichen Herausforderung.

Umgang mit echten Bewertungen, die von KI unterstützt werden

TrustPilot bewertet, ob Gutachter eine echte Erfahrung mit einem Unternehmen gemacht haben und ob sich diese Erfahrung genau in ihrer Überprüfung widerspiegelt. Faktoren wie Inhalte, die aus anderen Quellen kopiert werden, einschließlich AI-generierter Text, werden berücksichtigt, ob eine Überprüfung misstrauisch ist. Wenn ein hohes Maß an Verdacht festgestellt wird, wird die Überprüfung entfernt und der Prüfer informiert und die Möglichkeit gegeben, die Entscheidung in Frage zu stellen. TrustPilot zielt darauf ab, ein Gleichgewicht zu steigern und zu erkennen, dass KI -Tools Rezensenten bei der Errahmung echter Erfahrungen unterstützen können, insbesondere für Personen mit Zugangs- oder Neurodiversitätsanforderungen.

Einbalancieren der automatisierten Erkennung mit menschlicher Beobachtung

TrustPilot stellt sicher, dass Menschen am Entwerfen und Implementieren seiner Automatisierungssoftware beteiligt sind. Während die Automatisierung für die Skalierung von Abläufen von entscheidender Bedeutung ist, sind die Probleme, die TrustPilot -Lösungen im Grunde genommen haben, grundsätzlich menschlich, und diese Herausforderungen entwickeln sich im Laufe der Zeit. Daher muss sich die Automatisierung anhand von Erkenntnissen anpassen, die aus dem menschlichen Verhalten gewonnen wurden.

Änderungen der gefälschten Überprüfungserkennungsraten im Laufe der Zeit

Trotz eines Anstiegs der Gesamtüberprüfungen von 46 Mio. im Geschäftsjahr 2022 auf 54 Millionen im Geschäftsjahr 2023 blieb der Anteil der entfernten gefälschten Bewertungen mit 6%konsistent. Im Jahr 2023 erkannten und entfernten die Systeme von TrustPilot 79% der gefälschten Bewertungen und zeigten die Effektivität ihrer laufenden Investitionen in Technologie. Während sich KI und maschinelles Lernen weiterentwickeln, hilft sich TrustPilots Fokus auf Verhaltensmuster und die Berichterstattung über die Community -Berichterstattung bei der Aufrechterhaltung eines robusten Erkennungssystems.

Langfristige Auswirkungen gefälschter Bewertungen auf Vertrauen und Ruf

Gefälschte Bewertungen können sich erheblich auf Verbraucherentscheidungen auswirken, was zu negativen Erfahrungen und zu einem Vertrauensverlust in Online -Plattformen führt. Wenn Plattformen gefälschte Bewertungen nicht effektiv angehen, verlieren die Verbraucher möglicherweise das Vertrauen in die Plattformen, mit denen sie Kaufentscheidungen treffen, was sich sowohl auf das Vertrauen der Verbraucher als auch für den Ruf des Geschäfts auswirkt.

Ethische Überlegungen in der KI -Verwendung zur Überprüfung Moderation

Transparenz ist das Herzstück des ethischen Ansatzes von TrustPilot zur Verwendung von KI in der Mäßigung der Überprüfung. Das Unternehmen ist offen für die Verwendung von KI für automatisierte Entscheidungen und stimmt mit seinem Engagement für die Förderung des Vertrauens zwischen Verbrauchern und Unternehmen überein.

Verbraucher über die Identifizierung realer Bewertungen erziehen

TrustPilot verwendet Vertrauenssignale, um verifizierte Bewertungen hervorzuheben, und ermöglicht es den Gutachtern, sich selbst zu verifizieren, um sicherzustellen, dass die Verbraucher zwischen verschiedenen Arten von Überprüfungen unterscheiden können. Wenn Vertrauenspilot gegen Unternehmen gegen Unternehmen wegen Plattformmissbrauchs ergriffen werden, zeigt TrustPilot Verbraucherwarnungen, um den Verbrauchern zu helfen, fundierte Entscheidungen zu treffen.

Zukunft der KI bei der Bekämpfung gefälschter Bewertungen

Die Zukunft hat ein erhebliches Potenzial für die Verwendung von KI zur Bekämpfung gefälschter Bewertungen, insbesondere mit der Fähigkeit der generativen KI, Muster vorherzusagen. Die umfangreichen Daten und Erfahrung von TrustPilot seit 2007 positionieren es gut, bessere gefälschte Erkennungsmodelle zu entwickeln. Darüber hinaus kann KI die Transparenz verbessern und Benutzer online leiten, aber mit zunehmender Raffinesse liegt die größere Verantwortung.

Zukünftige Entwicklungen in Online -Bewertungen

Wenn die Unterscheidung zwischen von Menschen erzeugten und mit AI-generierten Inhalten wächst, wird der Wert echter, erfahrungsbasierter Inhalte zunehmen. Plattformen wie TrustPilot, die in Technologie, Menschen, Gemeinschaft und Prozesse investieren, um authentische Stimmen hervorzuheben, werden sowohl für Verbraucher als auch für Unternehmen zunehmend wertvoller.

Wir möchten Anoop Joshi für dieses aufschlussreiche Interview unsere Dankbarkeit ausdehnen. Seine Perspektiven bieten wertvolle Einblicke in die Navigation in der komplexen Welt der Online -Bewertungen. Was denkst du? Haben diese Erkenntnisse Ihnen geholfen, besser zu verstehen, wie Sie Online -Bewertungen durchsuchen können? Teilen Sie Ihre Gedanken in den Kommentaren unten.

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