Las reseñas han sido y son una parte fundamental de por qué a los clientes les encanta comprar en Amazon desde que la empresa arrancó su andadura en 1995.
Amazon siempre ha facilitado que los clientes puedan compartir de manera sencilla sus opiniones para ayudar a millones de clientes de todo el mundo a tomar una decisión de compra fundamentada. Y, al mismo tiempo, Amazon se lo pone muy difícil a quienes intentan aprovecharse de la experiencia de compra en Amazon.
Entonces, ¿qué ocurre cuando un cliente envía una reseña? Antes de ser publicada, Amazon utiliza Inteligencia Artificial para analizar dicha reseña o comentario en busca de indicadores de riesgo que ayuden a detectar que esa reseña podría ser fraudulenta. La gran mayoría de las reseñas superan los más altos estándares de autenticidad de Amazon y se publican de inmediato.
Sin embargo, son varias las acciones que se pueden tomar si se detecta una posible reseña fraudulenta. Si Amazon está segura de que la reseña es falsa, actúa rápidamente para bloquearla o eliminarla y tomar, en caso de ser necesario, medidas adicionales. Estas medidas incluyen la revocación de los privilegios de los clientes para publicar reseñas, el bloqueo de las cuentas de las personas infractoras, e incluso la interposición de acciones legales contra las partes involucradas.
Si una opinión es sospechosa, pero se necesitan pruebas adicionales para determinarlo, los investigadores y expertos de Amazon, que están especialmente capacitados para identificar conductas abusivas, se encargarán de buscar y revisar otras señales de riesgo antes de tomar una decisión.
En 2022, Amazon observó y bloqueó proactivamente más de 200 millones de reseñas sospechosas de ser falsas en sus tiendas de todo el mundo.
"Las reseñas falsas engañan intencionadamente a los clientes al proporcionarles información que no es imparcial, auténtica o, en ocasiones, no está destinada al producto o servicio reseñado", afirma Josh Meek, responsable del equipo de Prevención contra el Fraude y Abuso en Amazon. "No solo millones de clientes confían en la autenticidad de las reseñas que se publican en Amazon para tomar decisiones de compra, sino que también millones de marcas y colaboradores comerciales confían en nosotros para identificar con precisión las reseñas que son falsas e impedir que lleguen a los clientes. Trabajamos incansablemente para monitorear y hacer cumplir responsablemente nuestras políticas con el fin de garantizar que las reseñas reflejan las opiniones reales de los clientes y proteger a los vendedores honestos que confían en nosotros para hacer las cosas bien".
Entre otras medidas, Amazon utiliza los últimos avances en el campo de la Inteligencia Artificial para detener y bloquear las reseñas falsas, las valoraciones manipuladas, las cuentas de clientes fraudulentas y otros abusos antes de que otros clientes los vean. Los modelos de aprendizaje automático (ML, por sus siglas en inglés) analizan multitud de datos incluyendo, por ejemplo, si el vendedor ha invertido en publicidad (lo que puede ayudar a generar un número de reseñas adicionales), informes de abuso enviados por los clientes, patrones de comportamiento, o el historial de reseñas, entre otros muchos factores.
Además, los modelos lingüísticos avanzados (Large Language Model – LLM, por sus siglas en inglés) se utilizan junto con otras técnicas de procesamiento del lenguaje natural para analizar anomalías que podrían indicar que una reseña es falsa o está incentivada, por ejemplo, a través de la concesión de una tarjeta de regalo, un producto gratuito o alguna otra forma de reembolso.
Amazon también utiliza redes neuronales de gráficos (GNN, por sus siglas en inglés) para analizar y comprender relaciones y patrones de comportamiento complejos con el fin de detectar y hacer frente a los infractores.
"La diferencia entre una reseña auténtica y una falsa no siempre es evidente", explica Meek. "Por ejemplo, un producto puede acumular varias reseñas rápidamente porque un vendedor invirtió en publicidad u ofreció un excelente producto a un precio competitivo. O bien, un cliente puede pensar que una reseña es falsa porque contiene errores gramaticales".
Este es un punto crucial para la detección de las reseñas falsas, ya que, para poder hacer una correcta valoración sobre una reseña, hay que tener en cuenta información relacionada con el tipo de cliente que escribe la reseña, así como del tipo de producto que se reseña. La combinación que usa Amazon de tecnología avanzada y análisis de los datos ayuda a identificar las reseñas falsas con mayor precisión, ya que va más allá de los indicadores de abuso superficiales con el fin de identificar relaciones más profundas entre los posibles comportamientos infractores.
"Mantener una experiencia de compra fiable y segura es nuestra principal prioridad", afirma Rebecca Mond, responsable de Relaciones Externas y de Trustworthy Reviews en Amazon. "Seguimos desarrollando nuevas formas de evitar que se publiquen reseñas falsas en nuestra tienda y proteger a nuestros clientes para que puedan comprar con total confianza", concluye.
