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    Was Amazon gegen betrügerische Rezensionen tut

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    Amazon hat angekündigt, die neueste Technologie der künstlichen Intelligenz einzusetzen, um gefälschte Bewertungen zu erkennen und unwahre Kommentare zu identifizieren.

    Amazon entlarvt gefälschte Bewertungen: So schützt KI die Shopping-Plattform

    Mit Hilfe von bahnbrechenden KI Modellen, die Tausende von Datenpunkten analysieren, konnte das Unternehmen das unerwünschte Verhalten identifizieren.Vermittler von gefälschten Bewertungen nutzen Dritt-Plattformen, einschliesslich sozialer Netzwerke und verschlüsselten Messaging-Diensten, um ihr betrügerisches Geschäft abzuwickeln. Jedoch, dank der Cyber-Expertise von Amazon, werden die Machenschaften dieser trickreichen Agenten weiterhin entschieden aufgedeckt.

    Die dunkle Seite des Online-Shoppings: Falsche Bewertungen im Visier

    Falsche Bewertungen sind ein Ärgernis für jeden Online-Shopper. Sie führen zu irreführenden Informationen und können die Kaufentscheidung für Produkte wie Laptops oder Spielzeug beeinflussen.Es ist frustrierend zu denken, dass man auf Bewertungen anderer vertrauen muss, nur um dann zu erkennen, dass einige davon gekauft oder manipuliert wurden, um den Ruf eines Verkäufers zu verbessern oder den einer Konkurrenz zu schädigen.

    Das erkennen von gefälschten Bewertungen ist nicht immer einfach, aber es gibt einige Anhaltspunkte wie beispielsweise generische Informationen oder eine ungewöhnlich hohe Anzahl von Fünf-Sterne-Bewertungen. Amazon hat dieses Problem ernst genommen und im Jahr 2022 mehr als 23.000 Social-Media-Gruppen mit über 46 Millionen Mitgliedern und Followern entdeckt, die falsche Bewertungen verfasst haben.

    Als Käufer müssen wir uns bewusst sein, dass Fake-Bewertungen ein echtes Problem sind, aber wir können uns damit abfinden, indem wir gründliche Recherchen durchführen und uns auf unsere eigenen Erfahrungen verlassen. Lasst uns unsere Stimme gegen falsche Bewertungen erheben und sicherstellen, dass unser Online-Einkaufserlebnis ehrlich und transparent bleibt.

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