亚马逊严打虚假评论:将一千多名用户告上法庭

信用刷卡并不是招商的专利，欧美商家的兴起也引起了以亚马逊为代表的海外电商平台的关注。

11月24日，美国科技媒体TechCrunch报道称，根据最近对超过3.2万种产品和大约6500万条评论的分析，亚马逊正在履行其删除网站上“有灵感”评论的承诺。

激励性评论是指卖家向买家提供免费或打折商品，以换取后者在电子商务网站上的正面评论。数据显示，整体正面评价可以使产品获得平均4.74星，而非激励性评价产品的平均得分为4.36星。

目前亚马逊已经在迅速删除激励性评价，甚至历史评价也开始被重新审视。

除了激励性评价，亚马逊还面临付费刷量和虚假评论的冲击。

美国亚马逊告诉该报：“尽管亚马逊上的大多数评论都是真实的，但我们也在积极采取行动，保护我们的客户免受滥用评论系统的不诚实行为的影响。”

“我们将继续采取法律措施，消除评论持续滥用的根源，以及提供有偿虚假评论的个人和组织的生态系统。这个根本原因就是为虚假评论创造需求的卖家和厂商。”亚马逊强调，“我们在确认为虚假评论后，会尽快删除内容。”

亚马逊打击虚假评论，将1000多名用户告上法庭。

据美国杂志《财富》报道，今年10月，亚马逊起诉了两家美国卖家和一家欧盟卖家，因为亚马逊发现这些卖家的商品有50%的评论是虚假的。

目前，被起诉的商家Arobo Trade INC/Aumax Direct和Cyande Group已经无法在亚马逊上找到。

不仅要打击购买和使用虚假评论的卖家。

2015年10月，亚马逊还起诉了1000多名在网络平台Fiverr上写虚假评论的付费用户。这些人提供虚假的评论发布服务，并在“五美元网站”(Fiverr.com)上以5美元的价格出售产品，留下了象征最佳水平的“五星”评论服务。

但亚马逊并没有将网站作为平台起诉。Fiverr，作为连接小服务商和用户的中介平台(类似国内市场，58同城等。)，不直接从事刷单、刷评论的行为，明确禁止用户在平台上销售此类服务。

在此之前，2015年4月，亚马逊对网站buyamazonreviews.com提起诉讼，原因是该网站为商家提供了四星和五星评价。

据The Paper记者了解，国内也有团队为亚马逊等海外电商平台提供刷单服务，还有一些做了大量工作的团队直接通过自己的网站接单，甚至是中英双语。

其中，部分此类服务的提供者入驻淘宝平台。这种行为近年来引起了淘宝的注意。目前在淘宝用关键词组合搜索“亚马逊刷榜”或“亚马逊好评”会被自动屏蔽。

一家致力于为易贝、亚马逊和速卖通等电子商务平台“刷单”的中国网站。

亚马逊刷评论：从5-12元到18-30元。

在美国亚马逊的点评体系中，点评主要分为两种：对商品的点评和对卖家服务的反馈。前者必须是用户购买并收到商品后，对商品本身质量的打分、文字评价和图片；后者是对卖家在销售过程中的服务态度、反应速度、退款或退货的更宽泛的评分和评论。

一个无需实际购买商品就可以留在商品页面的评论，在刷单行业被称为“直评”。离开这种审查的门槛很低。你只需要在亚马逊上购买一个实体产品(数字下载除外)。com留下直接评论。这类评论的印刷成本更低，所以价格也更便宜，每单一般在5-12元不等。

但由于太多或太集中的直评会被亚马逊检测到，卖家通常会建议先刷“留个评论”。

所谓“留评论”，是指买家下单后，卖家发货，然后买家收货，在亚马逊商品页面上留下的评论。留这个评论的成本比较高，因为需要模拟购物的全过程，所以价格比“直接评论”高。

目前业内这类评论的收费标准一般是“产品价格(美元)*产品对人民币汇率(约18-30元)评论(约5元)”。也就是说，如果卖家要给一个售价30美元的商品刷评论，当时汇率是6.8，刷费是25元，那么每个“留评论”商家的钱就是30*6.8 25 5，共计234人民币。

这个价格比淘宝上刷评论的价格高多了。用刷单的人的话说，这是因为亚马逊“赚的都是美元”。

也有只经营刷销量的店铺，包括有点评有反馈的刷销量，有点评有反馈的刷销量作为三个不同层次的业务。价格层层上涨，但服务费普遍较高，一般在18-30元不等。

不同的关键词组合在淘宝得到不同的“刷”搜索结果。

机器学习技术赋予更有价值的评论更多的权重。

无论是刷单还是提供虚假评论，本身都存在法律风险。

中伦律师事务所合伙人邱对本报表示，在刷单和虚假评论的情况下，亚马逊可以采取的措施包括：一是可以直接处理亚马逊平台上店铺的虚假刷单行为，因为根据网站和店铺的约定，亚马逊有权对虚假刷单进行管理和处理；亚马逊也可以到中国工商或公安执法部门举报提供账单服务的商家或网站从事违法或欺诈行为，要求中国相关政府部门对提供账单服务的商家或网站进行处罚和查封；基于侵权理论，亚马逊还可以在中国法院起诉淘宝和部分“刷单”网站上提供“刷单”服务的商家。这种可能的侵权案件应该到中国的法院，因为中国的法院不执行美国法院的普通侵权判决。

尽管亚马逊近年来严查处理刷单行为，但屡禁不止。为此，亚马逊改变了思路，通过技术手段的升级，使其用户评价体系更加合理，减少了刷单的影响。

美国科技网站CNET报道，2015年，亚马逊计划逐步升级其在北美的用户评论系统，并采用机器学习技术，赋予更有价值的评论更多的权重，为用户带来有价值的参考信息。系统会学习人们的评论习惯，决定哪些评论对消费者更有帮助。

新评价、认证买家的评价和其他用户的评价都将获得更高的优先级。如何提高这些权重很好理解，比如五年前对某商品的评价，参考价值确实值得商榷；认证买家的意见中立可信，话语权更有说服力；增加其他用户推送评论的权重，可以降低机械式假评论的影响。

亚马逊发言人朱莉劳(Julie Law)表示，“新系统的功能起初并不明显，但它会逐渐学习用户评价趋势，从而使评价系统更有价值。”

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