Размещение отзывов о товарах и услугах - популярный способ продвижения. Почти все компании занимаются накруткой положительных отзывов на сервисах Яндекса и Google, но эти поисковики разработали алгоритмы, которые распознают некачественные отзывы, удаляют их и негативно влияют на ранжирование карточек компании. Поэтому заказывать отзывы через биржи или у копирайтеров, которые не дают никаких гарантий и, в принципе, не понимают алгоритмы поисковых систем, довольно рискованно.
Спасибо, посмеялся по-доброму: "специальных алгоритмов антифрода Яндекса". Куча школьников в Толоке - теперь "специальные алгоритмы Яндекса".
Тут же на VC на днях статья была по "руководство оценки отзывов" для толокеров?
Согласимся, пользователи сейчас намного опытнее, чем еще пару лет назад, а еще значительно подозрительнее. Необходимо всеми правдами и неправдами добиваться от своих клиентов реальных отзывов, не бояться их об этом просить.
Мы стали просить наших клиентов записывать видео отзывы и многие делают это в тот же день. Просите и не бойтесь. Думаю, что Ваши клиенты Вас приятно удивят
Добрый день, ни разу не IT- профи, просто древний ламер-юзер, древнее винды и доса.
VC пользуюсь постольку, поскольку иной раз проще самому разобраться с проблемой софта, чем получить квалифицированную поддержку.
С чем обращаюсь.
Попал на эту тему со своим поисковым запросом "как отфильтровать накрутку отзывов от реальных".
Возникло такое ощущение, что мы научились делать тексты отзывов чем-то вроде генераторов текста (как у чат ботов) с временнЫм и адресным распределением размещения отзывов, очень похожим на естественное (человеческое) поведение, но таковым не являющимся.
Вопрос.
Можно ли получить такой онлайновый или stand-alone софт, который по анализу характеристик текста, частотности появления адреса отправителя отзыа и распределения по времени появления отзывов, на выходе даст возможность отфильтровать накрученные рейтинги и наборы псевдо-отзывов от реальных человеческих реакций (восторга от приобретения, желания поделиться опытом, и жалоб), и причем сделать это на стороне и исключительно по запросу конечного потребителя контента, т.е на стороне наивного пользователя, читающего эти отзывы и рейтинги, и, по результату экспресс-анализа, дать процент предполагаемых "искусственных" отзывов по отношению к обшему числу представленных отзывов непосредственно по предмету отзыва, с пересчетом рейтинга по факту оценки (естественно - с оценкой репрезентативности такой выборки и с указанием степени точности такой оценки).
Иными словами, что-то вроде "антиплагиата", только по отзывам.
Навести такую "волшебную палочку" - и видеть, что делать: больше верить или больше сомневаться.
Извините, к известным сервисам отзывов, упоминать их не буду, моего доверия нет.
Хотелось бы иметь такой, знаете ли, "скруббер Вентури", (офлайновый или онлайновый, все равно), чтобы пропустить через него страницу того же ресурса с отзывами и, если не очистить сам набор текстов отзывов от сомнительных, то хотя бы в трехдиапазонной градации оценить степень возможной "накрученности" отзывов.
Понятно, что с таким инструментом будет та же гонка за оценку правдоподобия, что и у вирусописателей с антивирусниками, но в руках конечного потребителя контента, хотя бы будет такой "термометр" (извините за асоциативное созвучие), который хотя бы предостережет читающего отзывы от опрометчивой доверчивости к опубликованному в качестве отзывов реальных пользователей оцениваемого продукта и к рейтингу на их основе.