评论对购买决策的影响仍然很大。根据 Markway 机构和 Anketolog.ru 服务的一项新研究，98.9% 的俄罗斯人在选择产品或服务之前会阅读评论。然而，技术的快速进步正在威胁着人们对评论的传统看法。超过 90% 的人认为神经网络能够生成评论。我们将确定理想的评论是什么样的，并学会区分真实评论和机器人评论。
评论中的人工智能：挑战还是机遇？
超过一半的受访者表示，他们明白人工智能机器人何时在对他们做出回应。他们主张验证作者的身份，以避免不诚实的评论。这一趋势与公司用于生成内容的神经网络的日益普及有关。这就引出了一个问题：我们如何区分真实的评论和人工智能创建的评论？
在此背景下，公司和审核人员必须：
- 确认作者身份。这可能包括链接到社交网络或电话号码。 该研究将受访者分成了两个对立的阵营。与此同时，对科技在点评管理中的作用持乐观态度的人数高出4.4%。一半的受访者认为，防止人工智能评论的最明显方法是验证作者的身份。这一做法已在许多流行平台上积极应用。
- 使用多层过滤器来验证真实性。每一个受访者都认为有必要引入多阶段的审核验证。此外，约三分之一的受访者指出，收据或照片等证明文件也是打击虚假评论的有效方法。
- 训练人工智能模型来识别其他人工智能。这种做法越来越受欢迎，因为有时仅靠主持人的验证已经不够了。然而，一些消费者担心人工智能的使用会扭曲真实情况。算法可能会错误地将真实的评论识别为虚假的评论，反之亦然。
完美评论：现实还是神话？
理想的评论不仅包括文字，还包括视觉证据，无论是照片还是视频。超过 70% 的受访者指出，详细的描述和附加的照片大大增加了评论的可信度。近四分之一的受访者更喜欢以视频形式研究评论。
根据这些数据，我们将推导出理想评论的公式：
公众号+详细体验描述+视觉陪伴。
对于评论平台和企业来说，这意味着需要：
- 通过提供奖金或特权来激励用户留下照片和视频内容。
- 保持反馈开放和公开。超过一半的俄罗斯人认为匿名评论缺乏信任。
网站如何保护自己免受假冒
市场和评论网站使用各种选择 美国电话号码列表 过滤器来改善用户体验并防止假冒。
让我们看看其中的主要内容：
- 按文本独特性过滤：比较内容与其他评论的差异程度。这有助于识别通过复制创建的模板 AI 评论和评论。
- 检查照片或视频： 优先考虑包含媒体内容的评论，这会增加用户的信任。
- 指标分析：监控IP 地址和用户行为， 移动营销的未来：趋势与创新 例如在短时间内大量发布类似评论，以识别可疑活动。
对于任何与评论互动的人来说，重要的是要记住两件事：
- 采用多级审核。在平台上启用自动 AI 审核和手动审核。例如，没有购买证明的负面评论可能会被立即送去审核。
- 制定真实性标准。包含详细经验、证据且相关的评论将会脱颖而出。
使用 AI 评论和过滤器的技巧
1. 对于企业而言：追踪提及并及时回应负面 最新评论 评论非常重要，因为超过 40% 的受访者只需要 4-6 条负面评论就会拒绝购买。