レビューを参考にネットショッピングしたらとんでもないモノが送られてきた、そんな経験をしたことはありませんでしょうか。
ネットストアでは、同じような商品が出品されていたり、出店者も複数あることから、多くは評価レビューを参考にすることと思います。昨今、こうした消費者行動を逆手にとって、自作自演で評価を高めるという悪徳業者のフェイクレビューいわゆる「サクラレビュー」が横行しているのです。
●サクラレビューとは?
業者は、レビュー作成を一般に募り、商品購入から良い評価レビュー投稿までを確認し、商品購入代金を支払うという仕組み。請け負った一般レビュアーは無料で商品を手にいれることができるだけでなく、業者...
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レビューを参考にネットショッピングしたらとんでもないモノが送られてきた、そんな経験をしたことはありませんでしょうか。
ネットストアでは、同じような商品が出品されていたり、出店者も複数あることから、多くは評価レビューを参考にすることと思います。昨今、こうした消費者行動を逆手にとって、自作自演で評価を高めるという悪徳業者のフェイクレビューいわゆる「サクラレビュー」が横行しているのです。
●サクラレビューとは?
業者は、レビュー作成を一般に募り、商品購入から良い評価レビュー投稿までを確認し、商品購入代金を支払うという仕組み。請け負った一般レビュアーは無料で商品を手にいれることができるだけでなく、業者によっては数百円から千円程度の報酬が見込めるというメリットがあります。
このようなレビューは商品の正当な評価レビューではなく、売るためだけの評価レビューであることから、結果的にそれを信じて購入した消費者をだましていることに。つまり、こうした行為は、商品を売るためにレビュー機能を利用したステルスマーケティングに該当し、日本のみならず米国でも訴訟に発展しています。
ちょっとしたアルバイト感覚でステルスマーケティングに加担していたということにもなりかねないので、ネットでの儲け話には注意していただきたいところです。
●サクラレビューを見破る方法は?
巧妙化しているサクラレビューにダマされないために、ユーザーサイドでサクラを見抜くポイントとしては
・評価レビューの偏り →レビュー数が少なかったり、よい評価ばかりであること
・レビュワーのプロフィール →一つだけしかレビューしていない、プロフィール情報が少ない
・レビューの内容 →日本語として意味が通らない(自動翻訳)
・商品名の表記 →商品名が異常に長く、メーカー名が入っていないもの
というような事があげられます。
また、近年こうしたサクラレビューを見抜くWEBサービス「サクラチェッカー」を活用するのもよいでしょう。このサービスは、Amazon.co.jpに投稿されたレビューを分析し、サクラ度を見抜くというもので、当該サイトに製品URLを貼り付けることで、「サクラ度○%」「危険/警告/合格」といった結果が表示されます。
サクラチェッカーを開発したきっかけは、「高評価のワイヤレス充電器を購入したら全然充電しなくて困った」「高評価のUSBディスプレイアダプタを購入したら3日で壊れた」ことがあり、Amazonレビューが信じられなくなったことだと、開発者であるユウさんは明かしています。
サクラレビューが多い商品カテゴリーは、比較的製造しやすいものに集中しているようです。例えば、「イヤフォン」「モバイルバッテリー」「PC周辺機器」「ゲーム周辺機器」「美容系家電」「折りたたみ傘」「枕」などです。サクラチェッカーでは、トップ画面でサクラ度が高い商品カテゴリーを知ることができます。
●レビューの公平性
誰でも投稿できるレビューについて、公平性を担保したり、企業のステルスマーケティングを防ぐことはなかなか難しい状況にあります。Amazonばかりでなく、グルメ系口コミサイトでも、運営サイドは否定していますが、報酬を得て高評価レビューをするサクラの存在などが指摘されています。
サクラレビュー問題は、こうした情報操作に個人が関わらないようにすることが解決のために必要不可欠です。合わせて、「サクラチェッカー」や東京大学発のスタートアップ企業TDAI LabAIが開発したレビューの信頼度をスコアリングするサービス「WISE REVIEW」といったサイトを活用しつつ、ネットショッピングを楽しみたいものです。
さらにいうなら、レビューが少ないモノやサービスでも良いものはたくさんあるので、ネット情報の目利き感というべき、正しく情報を読み解くリテラシーを鍛えていきましょう。
<参考サイト>
・サクラチェッカー
https://sakura-checker.jp
・ITmedia:Amazonのやらせレビューと戦う「サクラチェッカー」はなぜ生まれたか 開発者に聞く背景やサクラレビューの見分け方
https://nlab.itmedia.co.jp/nl/articles/1911/22/news010.html
・ITmedia:AIが「本当においしいラーメン店」を判定 頼りは口コミ、偽レビュー排除の仕組みを開発者に聞く
https://www.itmedia.co.jp/news/articles/1912/11/news105.html
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