Как машинное обучение ловит фейковые отзывы на маркетплейсах
Сколько отзывов на маркетплейсе можно считать настоящими? В Wildberries ежедневно приходит 4–5 миллионов новых отзывов, и примерно 3–5% из них — фейк. Это больше ста тысяч поддельных текстов в день.
Мошенничество с отзывами давно стало индустрией. Сервисы предлагают поднять рейтинг товара, закидать конкурента единицами или разогнать карточку до пяти звёзд через сеть связанных аккаунтов. Всё это подаётся как «легальное продвижение», а таких сайтов — тысячи.
Бороться с этим вручную невозможно. Раньше модератор мог отклонить отзыв с матом или одинаковым текстом, но при миллионах записей в день такой подход не работает. К тому же ChatGPT давно умеет писать человекоподобные отзывы, а кто-то и сам искренне выражается как нейросеть.
В Wildberries работает целая система из более чем 20 моделей. Если коротко, процесс делится на два этапа. Сначала предмодерация: отзыв только что написали, и нужно за пару секунд решить, пускать его или нет. Подозрительное уходит до публикации, а честное стараются показать как можно быстрее. Потом постмодерация — повторная проверка, когда накопилось больше данных о пользователе, товаре и продавце. Здесь ресурсов больше и проверка глубже.
Кстати, главный признак фейка — не текст, а поведение. Смотрят, как человек ведёт себя на площадке: что покупает, как часто, когда оставляет оценки. Детали компания не раскрывает, чтобы не облегчать жизнь накрутчикам.
Рейтинг сам по себе тоже ни о чём не говорит. У товара может честно стоять 5.0, если он завирусился в соцсетях. Поэтому модели следят за динамикой: скоростью появления отзывов, распределением оценок, сезонностью. А ещё подключают графовые алгоритмы. Вместо таблицы с признаками — сеть, где точки это пользователи и товары, а связи — покупки и отзывы. Так видно целое «кольцо»: сотни людей покупают у одного продавца, оставляют отзывы в одно и то же время и почти не взаимодействуют с другими товарами. Случайным такое совпадение не бывает.
С философией тоже не всё просто. Пропустить фейк — плохо: покупатели увидят несуществующие восторги. Но скрыть настоящий отзыв — не лучше: человек хотел честно предупредить о браке, а его слова просто исчезли. Компания признаёт, что балансирует между этими ошибками.
Закончится ли эта война? Вряд ли. Как только алгоритмы научились ловить одинаковые тексты, накрутчики перешли на пересказы, а после анализа аккаунтов — на целые сети. Поэтому борьба идёт по всем фронтам: текст, поведение, графы. Главное — не поймать всех, а не дать честным отзывам потонуть в накрутке.
Комментарии (0)
Комментариев пока нет — будьте первым!
Только авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.