亞馬遜買家自以為不會留下把柄的操縱評論不是沒有痕跡的,可以通過亞馬遜算法被找到。

首先,比較每個評論中的單詞數(shù)量,然后確定不符合常規(guī)的內(nèi)容。

雖然買家評論的內(nèi)容不受個人偏見的影響,但一些評論數(shù)組的異常情況可以通過分析所有評論中的單詞數(shù)量的算法得到。

例如,這種評論性評論更習(xí)慣于簡短的評論,但突然出現(xiàn)了一些不符合常規(guī)的長評論,長評論將成為目標,然后通過短語的分布數(shù)和詞語的夸張來區(qū)分哪些評論是假的。

一般而言,有三個原因?qū)е略u論詞數(shù)偏差：1、買家要求粉絲寫作或贈送禮物。

然后,大多數(shù)想要禮物的人會改變他們通常的評論風(fēng)格,并傾向于賣家更喜歡的模式。

2、賣家組織的專業(yè)評論人員寫了一篇長而詳細的評論,看起來非常誠實。

他們自己的評論出現(xiàn)了不同于其他真實評論的東西。

3、刷單。

無論是賣家自己的賬號還是中介,數(shù)據(jù)都會有問題。

典型的人工評論會一次又一次地使用一些單詞,有些是為了節(jié)省時間而寫的,這些行為會因為數(shù)據(jù)異常而被亞馬遜鎖定。

最后,報告會在listing中挑出不合理的詞數(shù)組,如果超出了算法的預(yù)期,就會標注為unnatural。

另外,如果listing中詞數(shù)組多,超出了合理范圍,這個listing組的評論可信度就會很低。

而且包含重復(fù)短語評論也會對評價權(quán)重產(chǎn)生影響。

首先,賣家需要找到一個具有現(xiàn)實意義的短語,它是由3個或更多的單詞組成的,這些短語出現(xiàn)在多個不同的評論下面。

如果有大量的評論使用某個重復(fù)詞組,這些評論可能會有問題。

例如,經(jīng)?？吹劫I家提到某個產(chǎn)品的功能,這是正常的,這是寫詳細評論的必要內(nèi)容。

但如果某種營銷短語或者主觀語言完全被一群買家一字不差的重復(fù)使用,那么這些評論就有人為操縱的嫌疑了。