Amazon usa l’IA per autenticare le recensioni dei clienti: ecco come

Cosa accade quando un cliente invia una recensione? Prima della sua pubblicazione online, Amazon utilizza l’Intelligenza Artificiale (IA) per analizzare la recensione verificando la presenza di indicatori noti che ne rivelino la falsità. La stragrande maggioranza delle recensioni supera tale verifica di autenticità e viene immediatamente pubblicata.

Amazon, ecco come gestisce le recensioni sospette

Le recensioni sono uno dei motivi principali per cui i clienti amano fare acquisti su Amazon sin dal suo esordio nel 1995. Amazon fa in modo che sia semplice per loro lasciare recensioni affidabili per aiutare le decisioni di acquisto di milioni di altri clienti in tutto il mondo. Allo stesso tempo, l’azienda rende difficile per i malintenzionati sfruttare la fiducia dei clienti verso l’esperienza di acquisto su Amazon.

Tuttavia, se si sospetta un potenziale illecito,si aprono diverse possibilità. Se la recensione è certamente falsa, Amazon procede prontamente a bloccarla o rimuoverla e, se necessario, intraprende ulteriori azioni come, ad esempio, revocare il privilegio di un cliente di recensire, bloccare gli account dei malintenzionati o persino avviare un’azione legale contro le parti coinvolte.

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Se una recensione è sospetta, ma è necessario raccogliere altre prove, investigatori esperti di Amazon, specificamente formati per individuare i comportamenti illeciti, continueranno il processo di verifica cercando altri dati prima di intraprendere ulteriori azioni. Nel 2022 Amazon ha verificato e bloccato, grazie ad attività proattive, oltre 200 milioni di recensioni sospette sui suoi siti a livello mondiale.

Amazon utilizza l’IA

Insieme ad altri strumenti, Amazon utilizza i più recenti sviluppi nell’ambito dell’IA per bloccare centinaia di milioni di recensioni online sospette, valutazioni manipolate, account falsi e altri abusi, prima che il cliente li possa visualizzare i modelli di Machine Learning (ML) analizzano una vasta quantità di dati proprietari, tra cui la presenza o meno di annunci pubblicitari da parte del partner di vendita (che potrebbero determinare recensioni più numerose), le segnalazioni di abuso inviate dai clienti, i modelli comportamentali di rischio, la cronologia delle recensioni e molto altro ancora.

Si sfruttano i Large Language Models (LLM) e le tecniche di Natural Language Processing per analizzare le anomalie presenti in questi dati che potrebbero indicare che una recensione è falsa o incentivata, ad esempio, tramite gift card, omaggi o altre forme di rimborso. Amazon usa anche i Deep Graph Neural Networks (GNN) per analizzare e comprendere le relazioni complesse e i modelli di comportamento con l’obiettivo di individuare e bloccare i gruppi di malintenzionati.

È su questo punto che alcuni dei nostri detrattori si sbagliano sulla rilevazione delle recensioni false: sono costretti a fare supposizioni importanti senza avere accesso a dati che evidenziano la presenza di uno schema di abuso. Grazie all’utilizzo di tecnologia all’avanguardia e di dati proprietari, Amazon riesce ad individuare le recensioni false in modo più accurato andando oltre gli indicatori superficiali di abuso per individuare interconnessioni più profonde tra i malintenzionati.

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