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eShoppingAdvisor: blockchain e intelligenza artificiale contro le recensioni false

eShoppingAdvisor: blockchain e intelligenza artificiale contro le recensioni false

In gergo si chiama “boosting”: ovvero creare appositamente un numero variabile di recensioni false letteralmente per potenziare online un prodotto in modo truffaldino. Un fenomeno pericoloso che rischia non solo di dopare, e quindi falsare, il mercato dell’eCommerce ma anche di violare i termini di servizio delle piattaforme e compromettere l’affidabilità dell’intero ecosistema, a danno tanto dei consumatori quanto della reputazione dei venditori onesti.

Un recente studio della Harvard Business School ha evidenziato come le recensioni siano realmente in grado di influenzare un acquisto online, con una crescita negli affari grazie ai feedback positivi stimata tra il 5 e il 9% e, di riflesso, un calo analogo in presenza di una web reputation negativa. 

Per combattere questa piaga, eShoppingAdvisor ha sviluppato un sistema integrato di controllo, monitoraggio e azioni per stanare le fake review e garantire la migliore esperienza utente possibile, sia per chi vende che per chi acquista.

Lo sta facendo investendo, in particolar modo, su tecnologie emergenti in grado di verificare non solo l’affidabilità delle recensioni ma anche dei recensori e della piattaforma di eCommerce su cui avviene la vendita.

LA VERIFICA DELL’IDENTITÀ – Ma come agisce esattamente il team di eShoppingAdvisor dedicato alla lotta alle fake review?  

Il primo parametro di validazione di una recensione si basa sulla verifica dell’effettiva conoscenza del prodotto da parte del recensore attraverso, ad esempio, il caricamento di una fattura, una ricevuta o una prova d’ordine. 

Ma è anche possibile verificare l’identità digitale dei recensori stessi attraverso l’analisi di vari fattori, tra cui lo studio dell’utilizzo che l’utente fa di un indirizzo mail specifico e la conferma che una mail utilizzata dall’utente sia effettivamente legata a una persona reale. In che modo? Tramite, ad esempio, il riconoscimento facciale, la verifica dell’indirizzo IP dell’utente, la sua attività online, le sue interazioni sociali e le sue informazioni personali. E, in aggiunta, la verifica della mail associata all’account social dell’utente o il confronto tra la foto profilo e l’immagine di un documento d’identità valido

A.I.: IL FIORE ALL’OCCHIELLO DEL TEAM – Il fiore all’occhiello del team di controllo di eSA è rappresentato dall’A.I. (intelligenza artificiale), che sarà in grado di arrivare a generare dei pilot partendo dall’esperienza decennale del team editor eShoppingAdvisor, impegnato ogni giorno nell’attività di validazione delle recensioni. Sulla base di questo bagaglio di nozioni e parametri, tra cui lo studio della semantica e dei pattern tipici delle fake, l’A.I. individuerà ed eliminerà in tempo reale le recensioni ritenute false con un margine di errore del 5%.

COMBATTERE LE FAKE REVIEW TRAMITE LA BLOCKCHAIN – L’altra tecnologia all’avanguardia al servizio della lotta alle fake review è la blockchain, la stessa che memorizza le transazioni delle criptovalute. Con lo stesso principio, i dati delle recensioni possono essere registrati come transazioni sulla blockchain. In questo modo sarà impossibile modificarle o manipolarle in seguito grazie alla tecnologia di crittografia, migliorando la trasparenza e la fiducia sull’eCommerce.

ANALISI DEL COMPORTAMENTO UTENTE – Esistono poi una serie di tecniche di analisi del comportamento utente per identificare eventuali schemi di comportamento fraudolento. Un esempio? Se un utente scrive molte recensioni in un breve lasso di tempo, tutte positive o tutte negative, quello potrebbe essere un segnale d’allarme.

LA “CARRIERA UTENTI” E COME UTILIZZARLA – A tal proposito, uno degli strumenti su cui sta investendo eShoppingAdvisor è la cosiddetta “carriera utenti” sul modello TripAdvisor. Si tratta di un sistema in grado di fornire un’indicazione precisa sulla credibilità dei recensori, aiutando la community a identificare le recensioni più affidabili e a prendere, di conseguenza, decisioni d’acquisto informate. Questo metodo rappresenta anche un incentivo a scrivere recensioni di qualità e a contribuire in modo costruttivo alla comunità del sito.

COS’È IL RATING TECH –  Un altro parametro che aggiunge oggettività al rating di valutazione degli eCommerce è il “rating tech”:un rating di analisi costruito attorno a ben 14 parametri tecnologici in grado di orientare l’utente al momento dell’acquisto. Tra i parametri presi in considerazione, la presenza di un certificato SSL valido, l’assenza di codice malevolo o pericoloso, la provenienza del sito da Paesi non a rischio, un’estensione del dominio comune e affidabile e molti altri ancora. 

IL RATING ECOFIN – Un principio analogo regola il rating ecofin, ossia un rating sullo stato di salute dell’azienda titolare dell’eCommerce, che, una volta entrato a pieno regie, aiuterà a riconoscere nel tempo le piattaforme più efficaci e affidabili nell’arco dell’intera esperienza utente.

In conclusione, affidarsi alla piattaforma eShoppingAdvisor e al suo team di contrasto delle fake review significa risolvere alla base il problema delle recensioni scritte in malafede, in un senso o nell’altro, a tutela del consumatore, del venditore e anche delle piattaforme di eCommerce.