Отзывайся по-новому: как ИИ меняет восприятие отзывов и подходы бизнеса

В 2024 году влияние отзывов на принятие решения о покупке остается значительным. Согласно новому исследованию агентства Markway и сервиса Anketolog.ru, 98,9% россиян читают отзывы перед выбором товара или услуги. Однако стремительное развитие технологий ставит под угрозу традиционное восприятие отзывов. Более 90% считают, что нейросети способны генерировать отзывы. Определим, как выглядит идеальный отзыв, и научимся отличать реальные комментарии от роботизированных. 

ИИ в сфере отзывов: вызов или возможность?

Более половины респондентов, утверждают, что понимают, когда им отвечает ИИ-бот. И выступают за подтверждение личности автора, чтобы избежать нечестных отзывов. Эта тенденция связана с возрастающей популярностью нейросетей, которые используют компании для генерации контента. Отсюда возникает вопрос — как отличить реальный отзыв от созданного ИИ?

В этом контексте компаниям и отзовикам важно:

1. Подтверждать личность автора. Это может включать привязку к соцсетям или номеру телефона.  Исследование разделило респондентов на два противоположных лагеря. При этом число тех, кто с оптимизмом смотрит на роль технологий в управлении отзывами, оказалось на 4,4% больше. Наиболее очевидным методом предотвращения ИИ-сгенерированных обзоров половина опрошенных считает подтверждение личности автора. Эта практика уже активно применяется на многих популярных площадках.

1. Использовать многослойные фильтры для проверки подлинности. Каждый второй опрошенный считает необходимым вводить несколько этапов проверки отзывов. Кроме того, около трети респондентов отмечают, что подтверждающие документы, например, чеки или фотографии, также могут служить эффективным способом борьбы с фальшивыми обзорами.

2. Обучать ИИ-модели распознавать другие ИИ. Такая практика набирает популярность, ведь верификация модератором порой уже недостаточна. Однако некоторые потребители выразили опасения, что применение ИИ приведет к искажению реальной картины. Алгоритмы могут ошибочно распознавать настоящие отзывы как искусственные и наоборот.

Идеальный отзыв: реальность или миф?

Идеальный отзыв включает в себя не только текст, но и визуальные доказательства, будь то фото или видео. Более 70% опрошенных отметили, что подробное описание и прикрепленные фотографии значительно повышают доверие к обзору. А почти четверть респондентов предпочли бы изучать отзывы в формате видео.

Учитывая эти данные, выведем формулу идеального отзыва:

публичный аккаунт + детальное описание опыта + визуальное сопровождение.

Для платформ отзывов и бизнеса это означает необходимость:

• Мотивировать пользователей оставлять фото- и видеоконтент, предлагая бонусы или привилегии.

• Поддерживать открытость и публичность отзывов. Больше половины россиян уверены, что анонимные отзывы вызывают меньше доверия.

Как сайты защищаются от фейков

На маркетплейсах и отзовиках применяются различные фильтры отбора для улучшения пользовательского опыта и защиты от фейков.

Разберем основные:

• Фильтрация по уникальности текста: сравнивается, насколько контент отличается от других обзоров. Это помогает выявить шаблонные ИИ-отзывы и комментарии, созданные копированием.

• Проверка на наличие фото или видео: приоритет отдается отзывам с медийным контентом, это повышает доверие пользователей.

• Анализ метрик: IP-адрес и поведение пользователя, например, массовая публикация однотипных отзывов за короткий срок, отслеживаются для выявления подозрительной активности.

Для всех, кто взаимодействует с отзывами, важно учитывать два момента:

1. Использовать многоуровневую модерацию. Включите на платформе как автоматическую проверку ИИ, так и ручную модерацию. Например, негативный отзыв без подтверждения покупки может сразу отправляться на проверку. 

2. Разрабатывать критерии подлинности. Отзывы, которые включают подробный опыт, наличие доказательств и соответствие тематике, будут выделяться среди других.

Советы по работе с ИИ-комментариями и фильтрами

1. Для бизнеса: важно отслеживать упоминания и оперативно реагировать на негативные отзывы, поскольку более 40% респондентов достаточно 4-6 отрицательных комментариев, чтобы отказаться от покупки. 

Используйте ИИ-аналитику для выявления закономерностей и автоматизации процесса реагирования.

2. Для отзовиков: уделите внимание гибким фильтрам, которые позволяют пользователям сортировать отзывы по новизне, оценке или типу контента, например, только с фото или видео. Это упростит навигацию и улучшит пользовательский опыт. Тем более, как показал опрос, каждый третий использует фильтр отзывов при выборе товара. 

3. Для покупателей: будьте внимательны к деталям. ИИ комментарии часто содержат обобщенные фразы и шаблонные формулировки. Анализируйте структуру текста, наличие однотипных откликов и отсутствие конкретных примеров из опыта использования продукта.

4. Для репутационных агентств: с учетом новых технологий уделяйте внимание созданию ИИ-алгоритмов для автоматизированной работы с репутацией. Разрабатывайте системы, которые будут анализировать потенциальное воздействие на репутацию бренда, выявляя угрозы и точки роста.

Работа с отзывами — это не просто сбор мнений, а полноценная стратегия по укреплению доверия и репутации бренда. Современные компании должны стремиться к созданию «живых» и аутентичных обзоров, акцентируя внимание на открытости и достоверности информации. 

Публичные комментарии с указанием имени и фото, а также использование видеоформата помогут убедить покупателей в подлинности опыта. Более того, в условиях растущей конкуренции и развития ИИ-решений компании должны не только стимулировать клиентов к написанию отзывов, но и повышать качество взаимодействия через инновационные программы лояльности. Только так можно адаптироваться к новым вызовам и обеспечить положительный имидж бренда.