如何设计一个制度/程序来制止好评返现？

[est]

最近 NPR 一篇报道 讲了 Amazon 上大量商家也开始搞好评返现了。国外讨论也开始多起来了。

你看到的 5 星评论说不定都是用钱刷出来的。感觉这个东西比较无解。国内这个更是搞成了流水线产业链。

假如是你，如何来制止这一现象呢？

[sciooga]

直接就能想到的是对抓住通过返现伪造证据的进行惩罚（罚款、封停一段时间等），对消费者随机抽查回访，提供好评返现等证据的进行奖励（现金、优惠券、会员等）

[pheyer]

可能 只有钓鱼执法有解

[est]

@sciooga 这个是个比较常规的反制手段。但是效果也仅仅是打地鼠游戏。。。

btw 现在马云家商家店铺换手率很高，都是因为惩罚商家导致需要换个马甲原因导致的。

[edsgerlin]

金钱鼓励举报好评返现，资金来自商家的平台保证金，一次违规清除该商户全部好评中评记录，只剩下差评。

[est]

老外其实提了一个很好的思路，首先分析一下，还没有刷好评的年代里，人们甘愿免费去写评论的动机是什么。。。

[est]

@edsgerlin 可能需要考虑商家可以无限换马甲。然后靠刷一波好评又能很快获取流量和排名。

[edsgerlin]

@est 不过我其实觉得这个 star rating 意义不大，只要给用户写差评，看差评和差评率的渠道就好了。差评 only。

[ynyounuo]

这种真的恶心。
当年在上海吃了一家新疆菜，评分巨高，巨难吃，然后吃完饭后友情提示我们五星好评八五折。

所以现在宁可相信「一份价钱一分货」也不会相信好评，尤其在国内。一般筛选商品和服务直接「价格从高到低」排列，然后再选择好评。

[edsgerlin]

每个用户给一定的差评权重，消费金额越多差评权重越多，给出差评会降低权重。差评不允许修改和删除，只能追评。
这样主要是为了防止职业差评人。

[est]

@edsgerlin 我倒是一直觉得应该默认中评。。这样才符合正态分布。。
@ynyounuo 哈哈。同感。

[sammo]

狠狠地罚。亚马逊就是缺乏一个像样的竞争对手才会这样的

[edsgerlin]

@est
个人感受是，正常用户在没有正向激励的情况下是没有动力写好评的，差评倒是很有动力。
中，好评没有存在的必要。
与其用容易刷的好评给商家流量权重，不如通过差评率给商家流量降权。

用户的差评权重相对好评权重比较好计算，也不容易作弊。

1. 消费金额总额大->平台忠实客户，加权重。
2. 差评率低->不挑剔，能让他给出差评的产品真的很过分了，加权重。
3. 所购买产品单价高->该笔差评加权重。

想给对手刷差评，需要拥有大量有大额真实消费+低差评率的账户存在，并且大量购买对手的高单价产品，基本做不到。

相对而言要给自己刷好评，只要有办法联系到自己的买家就行，很容易。

[fetich]

@edsgerlin 差评会降低用户自身权重感觉挺重要的

[est]

@edsgerlin 以暴制暴不可取。。。以后购物体验就是如何在差评海里挑好的。。感觉也不好。。

[Tvan]

无解啊，最多增加一些刷好评的成本而已，本质来说好广告也是砸钱刷好感度…

[adyyq]

这是个问题，淘宝，亚马逊都知道这个问题，问题是目前还没找到有用的解决方法。废话~~

[designer]

关店处理吧

[n2ex2]

奖励举报一定是最有效的。商家可以无限换马甲的话，说明淘宝故意放任而已。他们搜集的个人信息有多又详细，还防不住马甲我不信。

[est]

@n2ex2 6 个钱包，6 个身份证，每个身份证都可以开一个店。店做大了，亲戚朋友甚至员工的身份证都可以拿来开店。。。

[imn1]

所以说现在什么「大数据」都是废的，这么一个很现实有用的实例，却没有用上
另外就是设计上的缺憾，默认满分不知道是哪个白痴想出来的

好评返现，最主要是不能定性，就是这种行为对非交易用户是不合理的，但对交易用户则是合理的
如果不能定性，就无法定什么制度、方案去处理它了
其次就是可操作性，线上返现判定容易，线下返现判定难