Amazon combatte le false recensioni con l’intelligenza artificiale: un’analisi dettagliata sulle misure adottate

Amazon intensifica la lotta contro le recensioni false con l’uso dell’intelligenza artificiale

Amazon, fin dalla sua fondazione, ha sempre posto la fiducia come elemento fondamentale nella sua relazione con gli utenti. Per garantire trasparenza e qualità nell’esperienza di acquisto, il gigante del commercio elettronico ha sempre considerato le recensioni come un elemento cruciale. Con l’arrivo del Black Friday 2023, Amazon sta intensificando la sua battaglia contro le recensioni false, facendo affidamento sull’intelligenza artificiale (IA) come risorsa principale.

Nel corso del 2022, Amazon ha intrapreso un’azione preventiva massiccia, bloccando oltre 200 milioni di recensioni sospette. La società di Jeff Bezos ha adottato una serie di strategie proattive, intraprendendo 90 azioni legali contro coloro che contribuivano a diffondere giudizi falsi. Un passo significativo è stato compiuto lo scorso ottobre, quando Amazon ha formato un’importante alleanza con aziende del calibro di Booking.com, Expedia Group, Glassdoor, Tripadvisor e Trustpilot. L’obiettivo di questa alleanza è garantire l’accesso a recensioni affidabili per i consumatori di tutto il mondo.

In un post sul blog ufficiale, Amazon ha condiviso l’utilizzo di avanzate funzionalità basate sull’intelligenza artificiale per analizzare le recensioni. Josh Meek, Senior Data Science Manager del team Fraud Abuse and Prevention di Amazon, ha sottolineato che l’obiettivo principale è scoraggiare le recensioni false che cercano di “fuorviare intenzionalmente i clienti”, fornendo informazioni “non imparziali, autentiche o specifiche per quel determinato prodotto o servizio”.

Le funzionalità basate sull’IA includono modelli di Machine Learning (ML) che analizzano una vasta quantità di dati proprietari, come la presenza di annunci pubblicitari da parte dei partner di vendita, segnalazioni di abusi da parte dei clienti, modelli comportamentali di rischio e la cronologia delle recensioni. Meek ha spiegato che vengono utilizzati Large Language Models (LLM) e tecniche di Natural Language Processing (NLP) per individuare anomalie nei dati, come recensioni incentivanti attraverso gift card o omaggi.

Tuttavia, la lotta contro le recensioni false non è semplice. Meek ha evidenziato che la distinzione tra autenticità e falsità non è immediata per chi non fa parte dell’ecosistema Amazon. Ad esempio, l’aumento rapido delle recensioni di un prodotto potrebbe essere causato da investimenti pubblicitari da parte del venditore o da un’offerta di prezzo attraente. Errori grammaticali, talvolta interpretati come indicatori di falsità, possono derivare da diverse ragioni, creando confusione.

Amazon ha anche adottato l’IA generativa per creare riassunti delle recensioni, almeno negli Stati Uniti. Questo approccio consente di distinguere più facilmente le recensioni autentiche da quelle false, utilizzando la tecnologia per evidenziare differenze sostanziali. Rebecca Mond, Head of External Relations, Trustworthy Reviews di Amazon, ha ribadito l’importanza cruciale delle recensioni e l’impegno costante di Amazon nel migliorare il processo di verifica e bloccare le recensioni false. La missione dell’azienda è garantire che le recensioni riflettano le autentiche opinioni dei clienti e proteggere i partner di vendita onesti che dipendono dalla piattaforma per offrire il miglior servizio possibile.