Отзывы клиентов существенно влияют на успех брендов и их продукции, при этом компании вкладывают значительные ресурсы в создание положительного сарафанного радио, чтобы создать благоприятный имидж бренда и прочную репутацию. Обзоры стали неотъемлемой частью принятия решений потребителями. Однако рост числа поддельных обзоров может сбивать потребителей с толку и предоставлять вводящую в заблуждение информацию для роста продаж или нанесения вреда конкурирующим фирмам в своей нише. В определённых обстоятельствах люди стали гораздо чаще полагаться на мнения других в интернет-среде для получения информации об услугах (продуктах), перед тем, как сделать выбор.
Однако такое растущее влияние на поведенческие намерения потребителей привело к тревожному увеличению числа поддельных рекомендаций, оценок, обзоров и отзывов. Широкое использование Интернета и социальных сетей в сочетании с распространением смартфонов и приложений для обмена мгновенными сообщениями способствовало росту числа фейковых отзывов и распространению ложной информации, направленной даже против самых именитых брендов, что порой приводит к угрозам массовых бойкотов их продукции. Даже несколько «завирусившихся» негативных сигналов не только портят имидж и репутацию бренда, но и приводят к значительному снижению выручки и всей капитализации компании. Они критически отрицательно влияют на восприятие и отношение потребителей к самому бренду в дальнейшей перспективе — как правило, очень мало кому удаётся вернуть расположение «отвернувшихся» клиентов. Такие негативные последствия подчёркивают необходимость для компаний и потребителей распознавать и противодействовать распространению ложной информации, чтобы сохранить целостность мнений потребителей и доверие рынка.
С точки зрения фокуса, выдуманные новости часто представляются, как законные новостные истории, тогда как поддельные обзоры, как правило, проявляются как ложные свидетельства несуществующих персонажей. С точки зрения контекста новости обычно появляются под видом легальной журналистики в СМИ, распространяясь в блогах, новостных сайтах и социальных сетях (а также мессенджерах). А вот фейковые обзоры проявляются в основном на платформах электронной коммерции, онлайн-форумах и сайтах с рейтингами и обзорами различной продукции. Эти платформы являются местами, где потребители ищут достоверную информацию для принятия обоснованных решений о покупке, а цель извлечения выгоды для самих рекомендательных систем обычно направлена на потенциальных клиентов, опирающихся на оценки других людей. Эта специфика аудитории и платформы требует индивидуальных подходов к выявлению и устранению различных «заказных» или поддельных рекомендательных сообщений. Такие подходы должны учитывать уникальные поведенческие модели потребителей в среде онлайн-покупок и тонкие способы, которыми фейковые обзоры могут влиять на решения пользователей. Достоверное распознавание этих различий имеет решающее значение для разработки эффективных стратегий по борьбе с дезинформацией.
Маркетинг имеет уникальную возможность подвергаться влиянию фальшивых отзывов и бороться с ними из-за его прямого влияния на поведение потребителей. Такие теоретические рамки, как модель коммуникации SMCR (отправитель, сообщение, канал, получатель) и теория двойного фактора иллюстрируют, что маркетинговые усилия большей части коммерческих структур в основном связаны с тем, как сообщения принимаются и интерпретируются потребителями. Ведь маркетинговые стратегии изначально предназначены для создания и поддержания доверия клиентов и лояльности к бренду среди потребителей, а фальшивки делают их особенно уязвимыми. В нашей цифровой реальности более 90% потребителей читают отзывы перед покупкой, и более 50% готовы платить больше за продукты брендов с положительными отзывами. Кроме того, достоверные положительные отзывы могут увеличить коэффициент конверсии на 190% для более дешёвой продукции и на 380% для более дорогой.
Таким образом, распространённость недостоверной информации может серьёзно исказить восприятие потребителей, что приведёт к ошибочным решениям о покупке и подрыву доверия. Отрасли пока с переменным успехом пытаются понять, как эффективно управлять и смягчать влияние поддельных отзывов, не прибегая к цензуре. Цензура не является жизнеспособным решением, поскольку 70% потребителей считают её серьёзной проблемой, потенциально наносящей ущерб свободе слова и приводящей к пустой трате ресурсов, в то время как более 60% потребителей прекратили бы использование платформ с отзывами, если бы было обнаружено, что мнения пользователей цензурируются. Учитывая, что доверие потребителей является краеугольным камнем успешного маркетинга, любой подрыв этого доверия может привести к долгосрочным негативным последствиям для брендов, включая снижение лояльности клиентов и уменьшение прибыли.
Хотя большинство обзоров являются подлинными, наблюдается растущая тенденция мошенничества и манипуляции обзорами продукции (рекомендациями), которые могут создаваться, как потребителями, так и самими компаниями (либо их конкурентами). Движимые различными мотивами, потребители несут ответственность за появление значительной части ложных отзывов о продукции. Одной из причин, по которой потребители пишут примитивные восхищённые (но весьма неправдоподобные) сообщения от своего имени, является получение таких преимуществ, как стимулирование скидками или бесплатными поощрительными подарками за публикации положительных отзывов клиентами. В других случаях, некоторые люди могут испытывать чувство власти, когда они манипулируют отзывами, полагая, что могут контролировать ресурсы и результаты в социальных отношениях. Денежные стимулы (личная выгода) и благотворительные стимулы (польза для других) также являются ключевыми мотиваторами создания и публикации поддельных рекомендаций. Кроме того, мотивация потребителей делиться своим выдуманным мнением может зависеть от поведенческих тенденций и эффекта третьего лица.
Обман с положительными отзывами со стороны компаний может быть вызван опасениями по поводу собственной недостаточности имиджа, в то время как мошенничество с отрицательными отзывами часто направлено на подрыв репутации со стороны конкурентов. Некоторые компании даже создали большие сети рецензентов, услуги которых они предлагают на рынке для создания индивидуальных обзоров. В контексте бизнеса тип поддельного отзыва может влиять на степень контроля, которым обладает фирма, и её способность реагировать с помощью соответствующих стратегий. Некоторые вводящие в заблуждение утверждения распространяются быстрее и воспринимаются как более достоверные — например, сенсационные и неожиданные утверждения об известных брендах, часто получают большую популярность из-за их широкого признания и известности. А отсутствие знаний у потребителей о различных типах обманных рецензий на товары и услуги может привести к субъективности в интерпретации.
Одной из особенностей платформ, на которых публикуются онлайн-обзоры является простота публикации, что позволяет любому человеку, имеющему доступ в интернет, без труда разместить поддельное мнение. Другим фактором, способствующим распространению заведомо ложных сообщений, является отсутствие проверки контента, размещаемого на таких платформах. В некоторых случаях веб-сайты специально созданы для распространения ложной информации с целью получения финансовой или политической выгоды. Ключевое различие заключается в проверенных (фильтрация на серверах проходит не только по ip-адресам и логинам регистрации, но ещё по целому ряду скрытых параметров) и непроверенных системах. Непроверенные платформы, как правило, имеют более высокие средние оценки, что приводит к потенциальной предвзятости. Потребители часто считают крайние оценки (положительные или отрицательные) более полезными, и поэтому они могут предпочесть отзывы на непроверенных платформах. Группизм (в форме эхо-камер), возникающий через платформы социальных сетей, является ещё одной характеристикой, которая способствует распространению фейков разного типа и калибра. Как правило, потребители читают и делятся информацией, которая соответствует их убеждениям, и становятся активными на платформах с единомышленниками-потребителями. Эта динамика поощряет подобное распространение.
Несколько характеристик отличают подделки от подлинных реальных мнений потребителей:
1. Это лингвистические сигналы. Обманки содержат аффективные, когнитивные, социальные и перцептивные сигналы, которые влияют на психологические процессы в умах читателей, они демонстрируют более высокую когнитивную нагрузку и более сложны. Чем легче идентифицировать психологические сигналы, тем меньше вероятность, что читатели им поверят.
2. Местоположение и недавняя история рецензента, которые значительно влияют на правдоподобность.
3. Социальные элементы, посредством которых персонажи, публикующие ложную информацию, могут попытаться повысить достоверность своих заявлений, выдумывая истории в контексте социального взаимодействия с другими людьми.
4. Субъективность и читабельность. Поддельные обзоры часто содержат субъективные утверждения из-за отсутствия у рецензента личного опыта работы с продуктом или услугой.
5. Информативность, которая является характеристикой, которая относится не только к объёму информации, содержащейся в обзоре, но и к общему полезному сообщению для аудитории. Она зависит от характеристик продукта, которые можно классифицировать, как известные (официальные) или неизвестные. Официальные характеристики являются частью общедоступных описаний, а неизвестные — не являются частью публичного повествования о продукте. Подлинные рецензенты, которые пользовались продукцией/услугой, будут знать и говорить именно об этих неофициальных характеристиках, которые, как правило, отсутствуют в поддельных субъективных мнениях ложных пользователей.
6. Невербальные факторы — соотношение положительных и отрицательных настроений, количество ценных (или полезных) голосов и продолжительность членства на платформе (возможно с личным рейтингом), также могут помочь отличить заказные отзывы от настоящих.
На уровне фирмы борьба с поддельными отзывами включает многогранный подход, использующий различные методы обнаружения, с использованием структурных признаков, включающих анализ определённых характеристик (частота, языковые шаблоны, применяемые обороты и время), для выявления аномалий, которые могут указывать на ложность. Анализ контента включает в себя тщательную проверку текста на наличие признаков фальсификации, (чрезмерно позитивный или негативный стиль повествования, отсутствие конкретных деталей или общие дескрипторы). Поведенческий анализ, изучает закономерности активности рецензентов, (частота размещения и разнообразие продукции/услуг), чтобы обнаружить нарушения, которые могут указывать на мошенническое поведение. Используя комплексный подход, который включает в себя фреймворки функций, модели взаимоотношений, а также анализ контента и поведения, компании могут повысить свою способность защищать онлайн-репутацию и поддерживать доверие своих потребителей на рынке электронной коммерции.
