Bên trong Thị trường Ngầm của Đánh Giá Giả mạo trên Amazon

Rajvardhan Oak tình cờ phát hiện thị trường ngầm đánh giá giả mạo trên Amazon khi lướt Facebook. 

“Tôi nhìn thấy quảng cáo nói rằng tôi có thể nhận được một máy hút bụi tự động miễn phí chỉ cần đánh giá năm sao,” Oak, một sinh viên tiến sĩ tại Đại học California, Davis, nói. Anh ấy nghĩ đó là một trò lừa đảo, nhưng anh ấy nhấp vào quảng cáo. Trong những ngày tiếp theo, anh ấy nhìn thấy một đợt quảng cáo Facebook tương tự, tất cả với đề xuất giống nhau: Mua một sản phẩm, viết đánh giá tích cực, nhận hoàn tiền đầy đủ và sản phẩm là của bạn để giữ lại. Vì vậy, anh ấy thử.

Oak không sẵn lòng bỏ ra $300 cho một máy hút bụi tự động, nên anh ấy đợi đến khi có một thứ rẻ hơn, đó là một gối cổ giá $20. Với cam kết hoàn tiền trong vòng 30 ngày của Amazon Prime, anh ấy sẽ không mất tiền nếu mọi thứ không thành công. Anh ấy mua nó, viết đánh giá năm sao trên Amazon và nhận được hoàn tiền. Một chiếc gối cổ tốt với giá gần như không.

Trả tiền để Chơi

Sau đánh giá đầu tiên đó, các quảng cáo tiếp tục xuất hiện. Quy mô của hoạt động khiến sự tò mò của Oak tăng lên, vì vậy anh ấy đã tạo một vài tài khoản Facebook giả mạo và bắt đầu tham gia vào các nhóm cung cấp sản phẩm Amazon miễn phí để đánh giá. Một số nhóm này có hàng nghìn thành viên với đại lý từ các quốc gia như Pakistan, Bangladesh và Ấn Độ làm việc cho các người bán hàng ở Trung Quốc để đảm bảo nhận đánh giá trên Amazon tại Mỹ và châu Âu.

Đánh giá quan trọng. Dữ liệu bán hàng khó có thể, nhưng theo nghiên cứu của công ty tư vấn McKinsey & Company, bao gồm 70 danh mục bán chạy nhất và hàng trăm nghìn sản phẩm cá nhân trong vòng hai năm. Đó không chỉ là về đánh giá cao mà còn là về khả năng hiển thị. Hầu hết mọi người sẽ không đi xa hơn một hoặc hai trang kết quả tìm kiếm, vì vậy nếu sản phẩm của bạn không nằm trong đó, bạn có thể quên việc bán hàng. 

“Một cuộc tìm kiếm nhanh hôm nay trên bất kỳ công cụ tìm kiếm lớn nào hoặc nhiều trang mạng xã hội sẽ chỉ ra việc mua đánh giá làm thế nào dễ dàng và nền tảng có thể làm thêm nhiều để bảo vệ người tiêu dùng và doanh nghiệp trung thực khỏi thực hành lừa đảo này,” Samuel Levine, giám đốc Cơ quan Bảo vệ Người tiêu dùng của Ủy ban Thương mại Liên bang, viết trong một bài đăng trên blog gần đây.

Những nhóm Facebook mà Oak khám phá là những nơi thị trường đánh giá và xếp hạng được mua bán. Đại lý chia sẻ danh sách các sản phẩm sẵn có cho người đánh giá—một trong những bảng tính mà Oak nhìn thấy có hơn 10,000 sản phẩm trên đó—và trong khi hầu hết các lựa chọn khá rẻ, cũng có các mặt hàng có giá cao như robot hút bụi và thậm chí là máy chạy bộ giá $500. 

Nghiên cứu tiến sĩ của Oak tập trung vào an ninh mạng, biến đổi danh tiếng, niềm tin và an toàn. Anh cũng làm việc như một nhà khoa học ứng dụng trong đội ngũ Bảo vệ Mạng và Phòng chống Gian lận cho Microsoft Ads. Anh quyết định đào sâu hơn. Anh ấy thiết kế một cuộc khảo sát và thuyết phục được 38 đại lý và 36 người đánh giá điền vào. Dữ liệu cho thấy mọi người viết trung bình 10 đánh giá mỗi tháng cho các sản phẩm có giá trị tổng cộng từ $120 đến $2,400. Đại lý kiếm được $4 hoặc $5 cho mỗi đánh giá họ đảm bảo, với thu nhập trung bình mỗi tháng là $150. (Tháng thu nhập tốt nhất của người kiếm nhiều nhất là $1,200.) Đối với nhiều đại lý, đây là công việc chính của họ.

Các đại lý được đào tạo về cách tuyển dụng người đánh giá (được đại lý gọi là “Jennies”). Mẹo tuyển người trên Instagram, ví dụ, đề xuất theo dõi hashtag như #Amazonreviews, cũng như thử nghiệm để tìm ra thời gian tốt nhất để đăng bài về sản phẩm. Các đại lý được chỉ dẫn một ví dụ về một ứng viên hấp dẫn hoặc “Jenny trinh nữ,” một hồ sơ người đánh giá hiện có với một đánh giá duy nhất trên đó. 

Những đại lý này không bao giờ cung cấp liên kết trực tiếp đến Amazon, vì nhà bán lẻ có thể theo dõi nơi khách hàng đặt chân. Thay vào đó, Jennies được bảo rằng hãy tìm kiếm sản phẩm và duyệt tự nhiên—bấm vào các sản phẩm liên quan, đánh dấu các đánh giá khác là hữu ích và đặt câu hỏi trong phần “Câu hỏi của Khách hàng” để xây dựng một mô hình hành vi đáng tin cậy. Jennies cũng được hướng dẫn pha trộn người bán họ mua hàng, chờ vài ngày sau khi nhận sản phẩm để viết đánh giá, thêm ảnh và video vào đánh giá và viết đánh giá từ 300 từ trở lên.

Một chiến thuật khuyến nghị khác là để lại đánh giá tiêu cực cho các sản phẩm khác nhằm tạo sự xuất hiện tự nhiên hơn cho hồ sơ của người đánh giá. Nhiều người đánh giá này là những người đã mua sắm trên Amazon, bao gồm cả các thành viên Prime, họ bị cám dỗ bởi hứa hẹn của một món quà miễn phí.

Lừa Đảo Hệ Thống

Chính xác cách mà các đánh giá sao Amazon được tính toán là một bí mật. Công ty sử dụng một mô hình học máy độc quyền bao gồm nhiều yếu tố, bao gồm hành vi trước đó của người đánh giá, xác minh các mua hàng, và việc đánh giá là gì. Mô hình phát hiện đánh giá giả mạo của nó chắc chắn đã được cải thiện qua các năm, nhưng kỹ thuật của những kẻ lừa đảo cũng vậy.

Trước đây, các trang trại đánh giá sử dụng máy tạo chuỗi Markov—một thuật toán có thể tạo câu đơn giản bằng cách sử dụng các cụm từ phổ biến và xác suất để dự đoán cấu trúc câu. Điều này theo Saoud Khalifah, người sáng lập Fakespot, một công ty phát hiện đánh giá giả mạo và lừa đảo. “Ngày nay, họ đang sử dụng các mô hình học máy làm việc từ dữ liệu bị gỡ bỏ để quét các đánh giá cũ và tái tạo lại từ ngữ.”

Khalifah bắt đầu Fakespot từ phòng ngủ của mình sau khi mua một bổ sung được đánh giá năm sao và nhận được một sản phẩm mà “trông như ai đó làm nó trong một garage như một dự án phụ.” Anh ấy bắt đầu bằng cách tạo ra một chương trình có thể phát hiện máy tạo văn bản nhưng sau đó bắt đầu thêm vào đó các đặc điểm khác được tìm thấy trong đánh giá giả mạo. Anh ấy thiết lập một trang web, truyền đi cho bạn bè và gia đình, và không lâu sau đó anh ấy nghỉ việc làm kỹ sư phần mềm tại Goldman Sachs để chuyển sang làm đầy đủ thời gian với Fakespot.

Bạn có thể tải ứng dụng Fakespot cho Android và iOS, hoặc thêm nó vào trình duyệt của bạn, và sử dụng nó để phân tích đánh giá trên nhiều nhà bán lẻ khác nhau, bao gồm Amazon, Best Buy, eBay và Walmart. Khalifah nói rằng Fakespot sử dụng 20 đến 30 mô hình học máy khi phân tích một danh sách và có hơn 12 tỷ đánh giá trong cơ sở dữ liệu của mình. Mỗi mô hình tập trung vào một thuộc tính cụ thể: Một đánh giá cách mọi người viết, một cái khác xác định liên kết với các nhóm quảng bá, và một cái nữa sâu sắc vào hồ sơ của người đánh giá. Một điểm đặc biệt là Fakespot có thể theo dõi người đánh giá trên nhiều nền tảng.

Một số kẻ lừa đảo đang sử dụng những hệ thống tự động này, nhưng Khalifah thừa nhận rằng Fakespot không thể làm gì nhiều với việc tuyển dụng đánh giá giả mạo trên các phương tiện truyền thông xã hội, dù bạn đang ở trên Facebook, Twitter, hay Telegram. Điều này là một vấn đề mà Amazon đã chiến đấu từ nhiều năm nay.

“Chúng tôi có các đội ngũ chuyên dành để phát hiện và điều tra các nhà môi giới đánh giá giả,” một người phát ngôn của Amazon cho biết với MYTOUR. “Các nhà điều tra, luật sư, nhà phân tích và các chuyên gia khác của chúng tôi theo dõi những người môi giới, tổng hợp bằng chứng về cách họ hoạt động, và sau đó chúng tôi đưa ra các biện pháp pháp lý chống lại họ. Chúng tôi cam kết giữ cho đánh giá đáng tin cậy trong các cửa hàng của chúng tôi, và chiến lược đóng cửa những kẻ lừa đảo này đang hoạt động."

Công ty đã đệ đơn kiện chống lại hơn 10,000 nhóm Facebook như vậy vào tháng 7. Một bài báo nghiên cứu gần đây từ UCLA Anderson Review cho rằng vì việc phân biệt đánh giá chân thực và giả mạo là quá khó khăn, nên hợp lý khi nhắm đến những thị trường đánh giá giả mạo như vậy.

Oak xác nhận rằng các vụ kiện này đã tạo sóng chấn trong các nhóm mà anh ấy đang quan sát, khiến nhiều đại lý tắt tài khoản của họ. Nhưng vấn đề chưa bao giờ bị giới hạn chỉ trong Amazon. Đánh giá giả mạo có ở mọi nơi, từ eBay đến Trip Advisor, và chúng gây thiệt hại thực sự. Một cuộc điều tra gần đây của Which?, một công ty tại Vương quốc Anh chuyên kiểm định sản phẩm tiêu dùng, phát hiện ra rằng đánh giá giả mạo khiến người mua có hơn gấp đôi khả năng chọn các sản phẩm chất lượng kém. Sự thiếu đồng thuận về cách giải quyết vấn đề này có nghĩa là những kẻ lừa đảo bị đẩy ra khỏi một nền tảng lại chuyển sang khác. Khalifah nói rằng Fakespot đã nhận thấy các kỹ thuật đánh giá giả mạo gây khó khăn cho Amazon hai đến ba năm trước đây bây giờ xuất hiện trên Walmart.

Amazon và các nhà bán lẻ khác đang cố gắng loại bỏ đánh giá giả mạo—Amazon nói rằng họ đã loại bỏ hơn 200 triệu đánh giá trước khi được xuất bản chỉ trong năm 2020—nhưng có tranh cãi về việc các công ty này có làm đủ. Ở Vương quốc Anh, đã có một số tiến triển để đưa đánh giá giả mạo trở nên rõ ràng là bất hợp pháp và ban quyền Cạnh tranh và Thị trường có thêm quyền lực để bồi thường người tiêu dùng và phạt doanh nghiệp trực tiếp khi xác định rằng họ không làm đủ để bảo vệ khách hàng. Cơ quan Thương mại Liên bang đang thúc đẩy hành động tiếp theo ở Hoa Kỳ sau khi thông báo cảnh báo hơn 700 doanh nghiệp vào năm ngoái.

“Cơ quan Thương mại Liên bang sẽ tiếp tục sử dụng Đạo luật Cơ quan Thương mại Liên bang để kiện các công ty và doanh nghiệp đăng bài có trả tiền nhằm đánh lừa người tiêu dùng bằng đánh giá giả mạo trên trang web của công ty và trên các nền tảng,” Levine viết trong một bài đăng trên blog vào tháng 9. “Nhưng các nền tảng mới là người có vị trí tốt nhất để sửa chữa hệ sinh thái đánh giá—và họ có các công cụ để thực hiện điều đó.”

Để lại Đánh giá

Amazon đã thử nghiệm các chiến thuật khác. Đánh giá có ưu đãi là nghiêm cấm trên nền tảng, nhưng Chương trình Vine của Amazon cho phép người bán cung cấp mẫu miễn phí để đổi lại đánh giá trung thực. Điều đặc biệt là Amazon chọn người đánh giá, và người bán cần tin tưởng vào sản phẩm của họ để tránh nhận đánh giá tiêu cực. Amazon cũng đã tích hợp đánh giá độc lập từ các trang web uy tín (kể cả MYTOUR) vào các đề xuất sản phẩm của mình, nhưng vẫn còn rất nhiều sản phẩm mà đánh giá của người dùng là tất cả những gì bạn có để tham khảo.

Các kết quả giả mạo là một vấn đề rắc rối khác. Tôi đã viết một hướng dẫn về cách nhận biết đánh giá giả mạo, nhưng sau khi nó được xuất bản, một số người và doanh nghiệp liên lạc với tôi để phàn nàn rằng đánh giá hợp lệ của họ đã bị xóa sau khi bị đánh dấu là nghi ngờ. Một tìm kiếm nhanh cho thấy nhiều bài viết về vấn đề này. Đối với các công ty đang cố loại bỏ những bài giả mạo mà không trừng phạt khách hàng và doanh nghiệp hợp lệ, đó là một bước đi đầy rủi ro.

“Chúng tôi hợp tác với các đối tác bán hàng để giáo dục họ về những điều được phép trong cửa hàng của chúng tôi và có hướng dẫn cộng đồng rõ ràng và chính sách chống manipulasi cho đánh giá của khách hàng,” một người phát ngôn của Amazon cho biết. “Chúng tôi cũng nhận ra rằng chúng tôi không hoàn hảo trong việc phát hiện và thi hành, và chúng tôi có một quy trình khiếu nại mạnh mẽ nếu có người tin rằng chúng tôi đã phạm phải lỗi.”

Khi đọc những phàn nàn trực tuyến, rõ ràng không phải ai cũng đồng tình với quy trình khiếu nại của Amazon. Nhưng ít nhất có một số khả năng khiếu nại cho khách hàng không hài lòng. Điều này không phải là trường hợp của thị trường đánh giá ngầm. Oak nói rằng anh đã chứng kiến các đại lý phàn nàn về Jennies mua sản phẩm, viết đánh giá, đảm bảo hoàn tiền qua PayPal, sau đó trả lại sản phẩm qua Amazon để nhận hoàn tiền thứ hai.

Một số người đánh giá đã phàn nàn rằng một số đại lý đôi khi thay thế thông tin tài khoản ngân hàng của họ để lấy tiền hoàn trả sản phẩm mà nên được gửi đến người đánh giá. Người đánh giá không hài lòng sau đó trả sản phẩm cho Amazon và đôi khi thay đổi đánh giá tích cực của họ thành đánh giá tiêu cực. Cả hai kịch bản đều làm cho công ty mua đánh giá phải bỏ tiền túi. Một số đại lý cung cấp cho người đánh giá thỏa thuận thông thường nhưng buộc họ mua sản phẩm của đối thủ và sau đó từ chối hoàn tiền. Điều này khiến người mua trả lại sản phẩm và viết đánh giá tiêu cực, hiệu quả làm chìm danh mục. Những kẻ lừa đảo, không ngạc nhiên, không phải là những người trung thực nhất.

Ngày nay, khó có thể tưởng tượng không đọc một vài đánh giá trước khi đi ăn hoặc mua một chiếc dao bếp, chưa kể đến việc đi nghỉ mát hoặc mua một chiếc máy chạy bộ. Nhưng dựa hoàn toàn vào đánh giá người dùng là một đề xuất đầy rủi ro. Một cách mỉa mai, một số nhóm trên Facebook cũng phục vụ như hệ thống danh tiếng, với đánh giá của người dùng cảnh báo về các đại lý lừa đảo không thanh toán hoặc khen ngợi người đánh giá đã làm việc tốt. Có vẻ như chúng ta tất cả đều cần những đánh giá đáng tin cậy, kể cả những kẻ lừa đảo.

Ưu đãi đặc biệt dành cho độc giả Gear: Nhận ngay Đăng ký 1 năm cho MYTOUR chỉ với $5 (giảm $25). Bao gồm quyền truy cập không giới hạn vào MYTOUR.com và tạp chí in của chúng tôi (nếu bạn muốn). Việc đăng ký sẽ giúp tài trợ cho công việc chúng tôi thực hiện mỗi ngày.