¿Alguna vez has comprado algo en Amazon.com que tiene varias, incluso cientos de críticas positivas, pero resulta ser un producto horrible o de mala calidad? Es posible que tengas una unidad defectuosa, pero es más probable que muchas o todas esas críticas positivas brillantes sean artificiales. He aquí donde entra Fakespot.
¿Qué es?
Fakespot es un servicio gratuito que utiliza IA para detectar opiniones de Amazon poco confiables. Analiza todos los comentarios de un producto en particular y es capaz de detectar cuántos de ellos son «falsos», basado en una serie de factores.
¿Cómo se utiliza?
Es muy fácil de usar, y está disponible para la App Store de Apple, Google Play Store, su propia página web, y tiene un excelente plugin de Chrome. Para utilizar el sitio web:
- Copia la URL de la página del producto de Amazon que desea comprobar
- Pégalo en la página Fakespot y pulsa Analizar
- Lee el resultado en la página siguiente
El proceso dura alrededor de dos segundos y generarte una página de resultados con una puntuación entre A y F. Una puntuación A significa todo, o la gran mayoría de las opiniones se consideran genuinas. Una puntuación de F significa todo, o la mayoría de los comentarios parecen falsos. Esto significa que puedes hacer una evaluación de cuánto confías en las opiniones para tomar una decisión de compra.
¿Cómo detecta Fakespot a los falsificadores?
Fakespot utiliza su propio motor para evaluar comentarios dependiendo de una variedad de factores. Incluyen reseñas con compras verificadas, la fecha, estilo de escritura, ortografía, gramática, uso de palabras, contenido y otras métricas para decidir si la revisión se ve legítima o no. Si la mayoría de los comentarios parecen reales, el producto y la empresa que lo vende se les dan una buena puntuación. Si hay una gran cantidad de comentarios falsos, las puntuaciones se reducen. Además proporciona un marcador de empresas buenas y malas basado en el número de opiniones reales o falsas que tienen en sus páginas de productos. Esto puede ser útil si está considerando comprar en una empresa que no ha utilizado antes.
Fakespot no es perfecto, pero logra que sus usuarios realicen compras basadas en las críticas correctas al separar la falsificación de la real. Teniendo en cuenta lo influyentes que son las críticas a nuestras decisiones de compra, este servicio es más que agradecido.
El poder de las revisiones/criticas
Usted puede ser un vendedor, pero también es humano, y eso significa que usted sale a comer, a comprar ropa, en fin al final todos somos consumidores y como consumidor, probablemente hemos leído algunas reseñas en línea.
Según Search Engine Land, un impresionante 88% de los consumidores ahora confían en las revisiones de productos tanto como los consejos de amigos y familiares, poniendo una sinopsis en línea anónima casi a la par con la antigua fiabilidad de la comercialización boca a boca.
En un estilo de vida dominado por Internet, los millennials ven un valor único en una decisión de compra bien pensada. Sí, algunas opciones lanzan precaución al viento, pero sobre todo, la generación más joven aprecia un mundo donde reina el conocimiento. Y cuando las fuentes de noticias autorizadas no se mantienen al día, las opiniones son lo mejor, con el 90% de los clientes leyendo opiniones en línea y el 88% de los clientes confiando en lo que leen sobre esas empresas revisados.
¿No crees en el poder de las críticas? Los números hablan por sí mismos: Según BrightLocal, el 92% de los usuarios de la web ahora leen opiniones y el 40% toma una decisión basada en tan sólo una o tres opiniones. Los clientes gastan un 31% más con un negocio que tiene excelentes opiniones, y solo el 14% de los consumidores considera invertir en un negocio con un promedio de una o dos estrellas.
Los comentarios falsos también tienen otro uso. Comentarios positivos son conocidos por influir en los comentarios futuros. Así que si un producto tiene comentarios positivos, comentarios futuros son más propensos a ser positivos. Cuantos más comentarios positivos tenga un producto, más positivas se inundan.
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