レビューウェイトの内容をもっとよく理解するために、偽のレビューをどのように見分けるかという考え方を変えました。この観点から、私は消費者が製品の真の評価を取り戻すのを支援することを目的としたウェブサイトを見つけました。基本的に、このサイトは Amazon と同じこと、つまり偽のレビューを特定してその影響を排除することを行っています。ウェブサイトのデータに基づいて、競合他社がどのようにレビューを獲得しているかを調べたり、偽の注文が発覚するのを回避したりできます。 評価の重みは各レビューアによって決まります。各レビュアーの特徴を統合することは、私たちにとって非常に刺激的になるでしょう。各アカウントの重みを理解することは、LISTING での評価の重みを理解するのに役立ちます。 重み付け係数: 1.簡単な採点 2. 過大な参加 3. 多量レビュー日 4. 一発屋 5. 繰り返しのフレーズが多い 6. ブランド忠実主義者 7. ブランドモノガミスト 8. インセンティブ付きレビュー 9. ブランドリピーター 10. テイクバックレビュアー 11. 未確認の購入 12. 単語数が多すぎる 13. 実質的に重複する歴史 14. 検証されていないレビューア 15.当日レビュー担当者 一発屋のワンタイムレビュアー: これらのアカウントは 1 件のレビューを投稿しており、これはこれらのアカウントが特定の製品のみをレビューしたことを意味します。公平なレビュー担当者は、多くの場合、サイトの長期会員であり、通常は 1 つの製品だけをレビューすることはありません。製品に一度だけレビューした人が多すぎる場合、レビュー操作が行われている可能性があります。製品のレビュー担当者が 1 回だけレビューを書く理由はさまざまですが、よくある理由としては、偽のアカウントや、レビューを書かない人に何らかの方法でレビューを書かせることが挙げられます。 レビューの取り戻し レビューが削除されたユーザー: 過去にコメントを削除したコメント投稿者も含まれます。これらのレビューは、利用規約違反のため Amazon によって削除された可能性が高いため、疑わしいものです。コメント投稿者は以前にもコメントを操作していたことが発覚しており、ルール違反をやめたかどうかは不明です。 コメントを削除する理由は他にもあります: 1購入者は削除したいと考えています。 1. ブランドは購入者に連絡してレビュー(通常は否定的なレビュー)を削除します。 3. Amazon は、その規則に違反していると判断した場合、レビュー(通常は肯定的なレビュー)を削除することがあります。 4. コメントが投稿された後、プラットフォームがルールを変更したため、削除されました。たとえば、Amazon がレビューポリシーを更新した後、誤解を招く既存のレビューの多くが削除されました。もう 1 つの例として、Amazon が製品あたりの Vine レビューの最大数を減らしたため、その制限を超えた多くの Vine レビューが削除されました。 1日レビュー担当者 すべてのレビューを 1 日で投稿する購入者は、1 日レビュー購入者として分類されます。これらの購入者のアカウントは、ほとんどの人がするようにレビューを残していないため疑わしいものであり、気まぐれでレビューを残した可能性も否定できません。 繰り返しのフレーズが多い 繰り返しのフレーズを使用しているレビューの数が多い場合、そのレビューが自然に作成されたものではないことを示している可能性があります。しかし、必ずしも偏ったレビューを示すわけではない特定のフレーズを繰り返し使用する正当な理由はまだたくさんあります。たとえば、電子製品の場合、多くの購入者は製品の機能について言及するため、これらの言葉を繰り返すのは普通のことです。ただし、複数の購入者がまったく同じマーケティング用語や主観的な言葉を一語一句正確に書いている場合、これらの購入者はゴーストライターである可能性があります。 過大な参加 1. 販売者は、購入者に商品のレビューをしてもらうために、ギフトやその他の手段を使用します。これにより、通常はレビューを書かない購入者が商品のレビューを書かなくなり、レビュー記録が少ない購入者が過剰に増えることになります。 2. 売り手はブラッシングするサービスプロバイダーを探しますが、これは買い手の異常な構造につながります。 上記はレビューの重み付けに影響を与える要因であり、いくつかの説明があります。ウェブサイトの内容はすべて英語です。簡単に翻訳してみました。特定の概念についてまだ質問がある場合は、コメントを残して質問することができます。重量の計算方法について興味があれば、他のコンテンツを翻訳する時間を見つけます。 重み付けに影響を与えるのは、購入者のアカウントだけでなく、文章、レビュー日などを含むLISTINGの下のコメントの構造も影響します。 詳細については、次のウェブサイトをご覧ください: reviewmeta.com :これはA9アルゴリズムの説明と似ています。核となるのは、表現する事柄の真正性と正確性を反映することです。したがって、レビューの重みであろうと広告の重みであろうと、売り手にとって最善の操作は、買い物前の検索語、閲覧時間、コレクション、犬の追加、ウィッシュリスト、相談、注文、コメント時間など、商品の販売前と販売後を含むショッピングプロセス全体の売り手の信頼性をシミュレートすることです。 まとめると、あまり凝ったことをする時間がないなら、入出力比率は高くないので、多めに注文したほうが良いということです。それに、それを知っても何の役に立つのでしょうか?プロモーションにはコストがかかります。 これを行っている企業の 0.1% の価値しかない製品は、全体の 0.001% にすぎません。 |
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