Компании уже научились управлять репутацией в цифровой среде: реагировать на жалобы, отрабатывать негатив, доказывать подлинность заказов. Но новая волна в виде фейковых отзывов для алгоритмов искусственного интеллекта меняет правила игры. Феномен прост: на популярных площадках появляются тексты «отзывов», внутри которых заложены ключевые слова, формирующие нужный образ бренда для ИИ, а не покупателей. Их цель – не человек, а машина. Их задача – встроить нужные ключевые слова в экосистему поисковых роботов. Такие отзывы не имеют реальных подтверждений (номер заказа, дата покупки), но отлично оптимизированы под поисковые запросы, связанные с брендом.
Как отличить отзыв, написанный «для алгоритма»
В отличие от реальных сообщений покупателей, такие отзывы имеют ряд общих признаков:
- Размещаются на отзовиках с высокой SEO-индексацией по формуле «бренд + лохотрон / развод / не получили заказ».
- Состоят из коротких, рубленых фраз без контекста: «Приняли оплату. Товар не поставили. Мошенники. Жду 3 месяца».
- Размещены со свежих учетных записей, без истории взаимодействий и других отзывов.
- Не содержат конкретики – ни номера заказа, ни даты, ни продукта.
- Безэмоциональны.
Главная особенность таких отзывов: они не рассчитаны на человека, их задача – оставаться в индексе, чтобы формировать фон в цифровой среде и «кормить» алгоритмы.
Как фейковый отзыв влияет на алгоритмы нейросетей
Когда фальшивый отзыв публикуется, страница с ним индексируется поисковиками, а затем попадает в открытые датасеты, которые используются для обучения нейросетей. В результате искаженная информация начинает воспроизводиться автоматически: в поисковой выдаче, в автоподсказках, в ответах голосовых помощников и чат-ботов.
Таким образом, мы наблюдаем, что известные площадки отзывов и их локальные аналоги постепенно превращаются в источник «тренировочных данных» для поисковых моделей, чем пользуются компании, практикующие методы недобросовестной конкуренции.
Как защититься от ИИ-манипуляций с отзывами
1. Регулярно мониторить репутацию
Проверять сочетание слов «бренд + мошенники» или «бренд + кидалы» или при помощи автоматизированных инструментов. Если в открытом интернете встречается много страниц, где рядом с названием компании есть компрометирующие слова, то при генерации ответов система может «решить», что бренд действительно связан с рисками. Именно поэтому в эпоху AI-постправды важна не только коммуникация с клиентами, но и контроль над тем, какие тексты о компании остаются в сети.
2. Обязательно комментировать поддельные отзывы
При подготовке ответа важно помнить: коммуникация ведется не только с пользователями, но и с алгоритмами, которые индексируют контент. Поэтому текст ответа должен быть структурирован и содержать фактические уточнения, помогающие ИИ корректно интерпретировать ситуацию.
3. Обжаловать отзыв у площадки
Вы же уже зарегистрировали представителя бренда на ключевых отзовиках? Наличие подтвержденного аккаунта – это единственный способ официально оспаривать недостоверные отзывы и вести диалог с модерацией от имени компании. Каждая площадка формально имеет процедуру обжалования, однако на практике многие бизнесы сталкиваются с тем, что жалобы рассматриваются номинально, а решения об удалении пользовательских отзывов принимаются крайне неохотно. Даже если отзыв очевидно фейковый, написан без фактов, с обвинениями в мошенничестве или просто скопирован с другой страницы, ответ часто приходит шаблонный: «Мы проверили – нарушений не выявлено».
Тем не менее, важно продолжать направлять официальные обращения – не только для защиты репутации, но и для формирования цифрового следа добросовестности.
4. Параллельно выстраивать стратегию позитивного достоверного контента
Это могут быть интервью с руководителями, публикации в профильных СМИ, честные обзоры от покупателей, верифицированные через заказы, или видео-отзывы, где пользователь реально демонстрирует продукт. Такие материалы со временем индексируются выше случайных анонимных отзывов, вытесняя негатив и формируя объективную информационную картину.
Выводы
На репутацию бренда влияют не только люди, но и алгоритмы. Маркетологам важно понимать: фейковый отзыв – это не просто обман аудитории, это вмешательство в репутационные данные, которые формируют восприятие машин. Бороться с фейковыми отзывами становится не просто вопросом имиджа, а стратегической задачей в сфере цифровой безопасности бизнеса.
Обжалование поддельных отзывов и создание проверяемого контента становится базой цифровой репутации. Один инструмент работает в юридическо-коммуникационном поле, другой – в SEO и доверии алгоритмов.
Добросовестным игрокам важно не только отстаивать свое имя, но и участвовать в формировании новой культуры цифровой прозрачности, где правда о бренде закрепляется в верифицированных фактах, которые заслуживают доверия как пользователей, так и поисковых систем.
Фото в анонсе: freepik.com
Также читайте:
Администрациям площадок-отзовиков пора бы взять под контроль этот тренд и внедрить механизмы регулирования, которые нормально бы работали. Потому что ответ вида "Мы все проверили и нарушений не выявлено" встречаются чаще, чем можно себе представить.
В итоге, отзовики очень быстро потеряют весь свой смысл, и проиграют все – и владельцы таких площадок, и бизнес который закидали негативными фейковыми отзывами, и конечный потребитель, которому станет гораздо сложнее найти информацию для принятия решения о покупке