亚马逊严厉发表虚假评论:将1000多名用户告上法庭

补充信用不是中国业者的专利，欧美业者也兴起，以亚马逊为代表的海外电气商务平台备受瞩目。

11月24日，美国科技媒体TechCrunch报道称，根据新近32000多项产品和约6500万条评论的分析，亚马逊正在实现承诺，删除网站上的激励评价(incentivized，并将其列为reviews)。

激励评论是指卖方为买方提供免费或折扣产品，交换后者在电器商品网站上的正面评价。数据显示，整体正面评价可以使产品平均获得4.74颗星的评价，而不是激励性评价产品的平均得分为4.36颗星。

目前，亚马逊正在迅速删除激励性评价，开始重新审查历史评价。

除了激励性评价，亚马逊还面临有偿补冲击。

美国亚马逊方面对澎湃的新闻说:亚马逊的大部分评论都是真实的，但我们也积极采取行动，保护客户不受滥用评论系统的不诚实行为的影响。

我们将继续滥用评论现象持续存在的根源和提供有偿提供虚假评论的个人、组织生态系统采取法律手段是为虚假评论创造需求的卖方和制造商。亚马逊强调，确认内容是假评论后，尽快删除。

亚马逊严厉评论虚假，将1000多名用户告上法庭

据美国《财富》杂志报道，今年10月亚马逊起诉了两名美国卖方和欧盟卖方。亚马逊发现这些卖方产品中50%的评论是虚假评论。

现在被起诉的业者ArobotradeINC/AumaxDirect和CyandeGroup在美国亚马逊找不到。

不仅仅是打击购买和使用虚假评论的卖方。

2015年10月，亚马逊还将网络平台Fiverr上1000多名有偿写虚假评论的用户告上法庭，他们提供虚假评论投稿服务，在5元网站(Fiverr.com)上以5美元的价格销售给某卖方的产品

但亚马逊并没有起诉平台网站。Fiverr作为连接小型服务提供商和用户的中介平台(类似于国内急救网络、58个城市等)，不直接从事补充和补充评论行为，明确禁止用户在平台上销售这样的服务。

在此之前的2015年4月，亚马逊对网站buyamazonreviews.com提起诉讼。因为这个网站为业者提供了有偿的四星和五星的评价。

据澎湃新闻记者介绍，一些中国队也为美国亚马逊等海外电子商务平台提供补充服务，一些大队直接在自己的网站上接受订单，网站上有中英双语。

其中，一些服务提供商驻扎在淘宝平台上。这种行为近年来引起了淘宝的注意。现在，在淘宝上用关键词组合搜索亚马逊补充书和亚马逊补充书，会被自动屏蔽。

中国网站专注于eBay、美国亚马逊和Aliexpress等电子商务平台的补充中国网站。

亚马逊评论:从每条5-12元到每条18-30元

在美国亚马逊评论系统中，评论主要分为商品评论(Review)和对卖方服务的反馈意见(Feeedback)。前者在用户购买商品后，必须对商品本身的质量进行评价、文字评价和照片等后者，对卖方在销售过程中的服务态度、反应速度、退款或退货的反应等进行更广泛的评价和评价。

在商品页面上留下的评论(Review)不需要真正购买商品，在补充行业被称为直接评价，留下这个评论的门槛很低，只需在亚马逊网站上购买实体产品(即数字下载除外)就可以直接评价。补充这样的评论成本低，价格也便宜，一般为5-12元。

但由于直接评价过多或过于集中，亚马逊会检测到补充单，卖方通常建议先补充评价。

评价是指从买方订购到卖方发货、买方收货，完成购买过程后，在亚马逊商品页面上留下的评价。留下这个评论需要模拟购物的全过程，成本比较高，所以价格也比直接评价高。

目前补充业内对该类型的评论收费标准一般为产品销售价格(美元*产品与人民币汇率补充费(约18-30元不等)评论(约5元)。也就是说，如果卖方为了销售价格30美元的商品补充评论，当时汇率为6.8，补充费为25元，每次留评业者出的钱为30*6.825，共计234元。

这个价格比淘宝的补充单、补充评论价格高得多。补充者之所以说，是因为亚马逊赚的是美元。

也有商店只补充销售量，包括评论(Review)和反馈意见(Feedback)的补充销售量，包括评论(Review)和反馈意见(Feedback)的补充销售量晒黑作为3个层次的业务进行操作，价格层次很高，但服务费一般也很高，通常在18~30元之间。

机器学习技术使更有价值的评论获得更多权重

无论是补充单还是提供虚假评论，本身都有法律风险。

中伦律师事务所合作伙伴邱文雄向澎湃新闻报道，在补充和虚假评论的情况下，美国亚马逊首先可以直接处理亚马逊平台店铺的虚假补充行为，根据网站和店铺之间的协商，亚马逊有权管理和处理虚假补充行为，亚马逊也可以向中国工商和公安等执法部门报告提供补充服务的业者和网站从事违法行为和欺诈行为，要求中国相关政府部门处罚并检查提供补充服务的业者和网站，美国亚马逊也可以根据侵权理论向中国法院提供补充服务的补充服务的业者和网站这种可能成立的侵权案件来中国法院提起诉讼是因为中国法院不执行美国法院的普通侵权案件判决。

尽管亚马逊近年来对补充行为进行了严格调查，但经常被禁止。因此，亚马逊改变了想法，通过技术手段的更新，使用户评价系统更加合理，减少了补充单的影响。

美国科技网站CNET报道，亚马逊计划在2015年在北美地区逐步升级用户评论系统，采用机器学习技术，获得更有价值的评论权重，为用户提供有价值的参考信息。系统学习人们的评论习惯等，决定哪个评论对消费者有帮助。

新的评价、认证购买者的评价和被其他用户提高的评价，都会获得更优先的展位。提高这些权重比较容易理解。例如，商品5年前的评价，参考价值确实值得讨论的认证购买者的观点中立可靠，发言权更有说服力的其他用户提高评价的权重，可以减少机械型假评价的影响力。

亚马逊发言人JulieLaw表示，新系统的作用最初并不明显，但是逐渐学习用户的评价倾向，使评价系统更有价值。“

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