Müşteri incelemeleri, Amazon’un 1995 yılında açıldığından beri müşterilerin alışveriş yapmayı sevmesinin temel bir parçası olmuştur. Amazon, müşterilerin milyonlarca diğer müşterinin alım kararlarını bilgilendirmelerine yardımcı olmak için dürüst incelemeler bırakmalarını kolaylaştırır. Aynı zamanda, şirket, kötü niyetli kişilerin Amazon’un güvenilir alışveriş deneyiminden yararlanmasını zorlaştırır.
Bir kadın bir akıllı telefonu kaldırarak bakar. Kadının solunda beş yıldız bulunmaktadır. Peki, bir müşteri inceleme gönderdiğinde ne olur? İnceleme çevrimiçi olarak yayınlanmadan önce, Amazon, incelemenin sahte olduğuna dair bilinen göstergeleri analiz etmek için yapay zeka (YZ) kullanır. Çoğu inceleme, Amazon’un otenticite için belirlediği yüksek standartları geçer ve hemen yayınlanır. Ancak, potansiyel inceleme kötüye kullanımı tespit edilirse, şirket birkaç yol izler. Eğer Amazon, incelemenin sahte olduğuna eminse, hızlı bir şekilde incelemeyi engeller veya kaldırır ve gerekirse başka önlemler alır, bu da müşterinin inceleme izinlerini iptal etmek, kötü niyetli hesapları engellemek ve hatta ilgili taraflara dava açmak anlamına gelebilir. Bir inceleme şüpheliyse ancak ek kanıtlara ihtiyaç duyuluyorsa, Amazon’un kötüye kullanımı tanımlama konusunda özel olarak eğitilmiş uzman soruşturmacıları, harekete geçmeden önce diğer sinyalleri araştırır. Aslında, 2022’de Amazon, dünya çapındaki mağazalarında 200 milyondan fazla şüpheli sahte incelemeyi gözlemledi ve proaktif olarak engelledi.
“Sahte incelemeler, tarafsız, gerçek veya o ürün veya hizmet için amaçlanan bilgileri sağlamayan şekilde müşterileri kasıtlı olarak yanıltır,” dedi Amazon’un Dolandırıcılık ve Kötüye Kullanım Önleme ekibinde Kıdemli Veri Bilimi Yöneticisi Josh Meek. “Milyonlarca müşteri, alım kararları için Amazon incelemelerinin otantik olmasına güvenir, ancak milyonlarca marka ve işletme de bize sahte incelemeleri doğru bir şekilde tanımlayarak müşterilerine asla ulaşmamalarını sağlamamızı bekler. Gerçek müşterilerin görüşlerini yansıttığından emin olmak ve bize doğru yapmamız için güvenen dürüst satıcıları korumak için politikalarımızı sorumlu bir şekilde izlemek ve uygulamak için çalışıyoruz.” Amazon, müşterilerin bunları görmelerinden önce yüz milyonlarca şüpheli sahte çevrimiçi inceleme, manipüle edilmiş derecelendirme, sahte müşteri hesapları ve diğer kötüye kullanımları durdurmak için en son yapay zeka ilerlemelerini kullanıyor. Makine öğrenme modelleri, satıcının reklama yatırım yapıp yapmadığını (bu da ek incelemeleri tetikleyebilir), kötüye kullanım bildirimleri, riskli davranış kalıpları, inceleme geçmişi ve daha fazlasını içeren çok sayıda patentli veriyi analiz eder. Büyük dil modelleri, bu verideki anormallikleri analiz etmek için doğal dil işleme teknikleriyle birlikte kullanılır ve bir incelemenin sahte veya ödüllendirilmiş bir hediye kartı, ücretsiz ürün veya başka bir tür geri ödeme ile teşvik edildiğini gösterebilecek derin ilişkileri tanımak için derin grafik sinir ağları kullanılır.
“Bir incelemenin otantik ve sahte arasındaki fark, Amazon dışında biri için her zaman net değildir,” dedi Meek. “Örneğin, bir satıcı reklama yatırım yapmış olabilir veya doğru fiyatla harika bir ürün sunuyor olabilir, bu da ürüne hızlı bir şekilde incelemelerin birikmesine neden olabilir. Veya bir müşteri, bir incelemenin kötü dil içermesi nedeniyle sahte olduğunu düşünebilir.”
İşte bazı eleştirmenlerimizin sahte inceleme tespiti konusunda yanlış gittiği yer burasıdır – kötüye kullanım desenlerini gösteren veri sinyallerine erişimleri olmadan büyük varsayımlar yapmak zorundadırlar. Gelişmiş teknoloji ve patentli veri kombinasyonu, Amazon’un sahte incelemeleri daha doğru bir şekilde tanımlamasına yardımcı olur, çünkü kötüye kullanımın yüzey düzeyinde göstergelerinin ötesine geçerek kötü niyetli kişiler arasındaki derin ilişkileri tanımlar.”
