Quem nunca recorreu as avaliações de outros usuários na hora de comprar um produto pela internet? É normal ficar em dúvidas sobre a qualidade ou qualquer outro aspecto da mercadoria. E por isso, os comentários de clientes que fizeram uso daquele produto podem ser decisivos na hora da compra. Mas como saber se essas avaliações são verdadeiras? A Amazon está usando a inteligência artificial para garantir a autenticidade delas.

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Coibindo avaliações falsas

Como a IA é utilizada?

Antes de uma avaliação ser publicada online, a Amazon usa a IA para analisar alguns indicadores. A maioria dos comentários é postada imediatamente. No entanto, se um possível problema for detectado, há vários caminhos que a empresa pode tomar.

Se a Amazon tiver evidências que a revisão é falsa, é possível bloquear ou remover a avaliação. Em casos extremos, a permissão de revisão de um cliente pode ser até revogada.

Já no caso de um comentário ser suspeita, mas sem provas disso, funcionários da Amazon que são especialmente treinados para identificar comportamentos abusivos procuram outros sinais de problemas. Em 2022, por exemplo, a empresa observou e bloqueou mais de 200 milhões de avaliações suspeitas falsas em todo o mundo.

As avaliações falsas enganam intencionalmente os clientes, fornecendo informações que não são imparciais, autênticas ou destinadas a esse produto ou serviço. Não apenas milhões de clientes contam com a autenticidade das avaliações na Amazon para decisões de compra, mas milhões de marcas e empresas contam conosco para identificar com precisão avaliações falsas e impedir que elas cheguem aos seus clientes. Trabalhamos duro para monitorar e aplicar nossas políticas de forma responsável para garantir que as avaliações reflitam as opiniões de clientes reais e protejam vendedores honestos que confiam em nós para acertar.

Josh Meek, gerente sênior de ciência de dados da equipe de Prevenção e Abuso de Fraude da Amazon

Hoje, a inteligência artificial também é usada com esse objetivo. A tecnologia analisa diversos dados, inclusive se o vendedor investiu em anúncios (o que pode estar gerando avaliações adicionais), relatórios de abuso enviados pelo cliente, padrões de comportamento arriscados, histórico de avaliações e muito mais.

A IA é capaz de detectar anomalias nesses dados que podem indicar que uma avaliação é falsa. A Amazon também usa redes neurais de gráficos profundos para analisar e entender relacionamentos complexos e padrões de comportamento para ajudar a detectar e remover grupos de agentes mal-intencionados ou apontar para atividades suspeitas para investigação.