Adres:

İstanbul Ofis: Fulya Mh. Mehmetçik Cd. No:86/A, Şişli/İstanbul

Bursa Ofis: Konak Mh. Eğitimciler Cd. No:15, Nilüfer / BURSA

Telefon:

0542 147 26 88

Müşteri yorumları, 1995’te açıldığımızdan beri müşterilerin Amazon’da alışveriş yapmayı sevmesinin temel bir parçası olmuştur. Müşterilerin, dünyanın dört bir yanındaki milyonlarca müşterinin satın alma kararlarını bilgilendirmeye yardımcı olmak için dürüst yorumlar bırakmasını kolaylaştırıyoruz. Aynı zamanda, kötü niyetli kişilerin güvenilir alışveriş deneyimimizden faydalanmasını zorlaştırıyoruz. Yapay zeka (AI) tam da burada devreye giriyor.

Amazon’un yapay zeka kullanarak ürün inceleme süreci

Peki, bir müşteri bir inceleme gönderdiğinde ne olur? Çevrimiçi olarak yayınlanmadan önce, incelemenin sahte olduğuna dair bilinen göstergeler için incelemeyi analiz etmek üzere yapay zekayı kullanırız. İncelemelerin büyük çoğunluğu, özgünlük için belirlediğimiz yüksek çıtayı geçer ve hemen yayınlanır. Ancak, olası bir inceleme kötüye kullanımı tespit edilirse, izlediğimiz birkaç yol vardır. İncelemenin sahte olduğundan eminsek, incelemeyi engellemek veya kaldırmak için hızla hareket eder ve gerektiğinde daha fazla işlem yaparız; buna müşterinin inceleme izinlerini iptal etmek, kötü niyetli hesaplarını engellemek ve hatta ilgili taraflara karşı dava açmak dahildir. Bir inceleme şüpheliyse ancak ek kanıta ihtiyaç duyuluyorsa, kötüye kullanım davranışlarını belirlemek için özel olarak eğitilmiş uzman araştırmacılarımız, harekete geçmeden önce başka sinyaller arar. 2023 yılında, dünya çapındaki mağazalarımızdan 250 milyondan fazla şüpheli sahte incelemeyi proaktif olarak engelledik.

Amazon’un Sahtecilik İstismarı ve Önleme ekibinde Kıdemli Veri Bilimi Yöneticisi olan Josh Meek, “Sahte yorumlar, tarafsız, gerçek olmayan veya söz konusu ürün veya hizmet için amaçlanmayan bilgiler sağlayarak müşterileri kasıtlı olarak yanıltır,” diyor . “Sadece milyonlarca müşteri satın alma kararları için Amazon’daki yorumların gerçekliğine güvenmekle kalmıyor, aynı zamanda milyonlarca marka ve işletme de sahte yorumları doğru bir şekilde tespit etmemize ve bunların müşterilerine ulaşmasını engellememize güveniyor. Yorumların gerçek müşterilerin görüşlerini yansıttığından emin olmak ve doğru olanı yapmamıza güvenen dürüst satıcıları korumak için politikalarımızı sorumlu bir şekilde izlemek ve uygulamak için çok çalışıyoruz.”

 

Gerçek boyutlarda bir akıllı telefonun yanında bir yıldız tutan bir kişinin inceleme sayfasının açıldığı grafik.

Amazon’un gerçek müşteri geri bildirimlerini sağlamak için yapay zekayı kullandığı diğer yollar

Diğer önlemlerin yanı sıra, müşteriler görmeden önce yüz milyonlarca şüpheli sahte çevrimiçi yorumu, manipüle edilmiş derecelendirmeleri, sahte müşteri hesaplarını ve diğer suistimalleri durdurmak için yapay zekadaki en son gelişmeleri kullanıyoruz. Makine öğrenimi (ML) modelleri, satıcının reklamlara yatırım yapıp yapmadığı (ek incelemelere yol açabilir), müşteri tarafından gönderilen suistimal raporları, riskli davranış kalıpları, inceleme geçmişi ve daha fazlası dahil olmak üzere çok sayıda tescilli veriyi analiz eder.

Büyük dil modelleri (LLM’ler), bir incelemenin sahte olduğunu veya hediye kartı, ücretsiz ürün veya başka bir geri ödeme biçimiyle teşvik edildiğini gösterebilecek bu verilerdeki anormallikleri analiz etmek için doğal dil işleme teknikleriyle birlikte kullanılır. Ayrıca, kötü aktör gruplarını tespit etmeye ve kaldırmaya veya soruşturma için şüpheli faaliyetlere işaret etmeye yardımcı olmak için karmaşık ilişkileri ve davranış kalıplarını analiz etmek ve anlamak için derin grafik sinir ağlarını (GNN’ler) kullanırız.

 

Sahte bir incelemeyi tespit etmek: zorlu bir görev

Kıdemli Veri Bilimi Yöneticimiz Josh Meek şunları söylüyor: “Gerçek ve sahte bir inceleme arasındaki fark, Amazon dışındaki birinin fark edebileceği kadar net olmayabilir. Örneğin, bir satıcı reklam yatırımı yaptığı veya doğru fiyata harika bir ürün sunduğu için bir ürün hızla inceleme toplayabilir. Ya da bir müşteri, kötü dilbilgisi içerdiği için bir incelemenin sahte olduğunu düşünebilir.”

Eleştirmenlerimizin bir kısmının sahte inceleme tespitini yanlış anladığı nokta burasıdır: Kötüye kullanım kalıplarını gösteren veri sinyallerine erişimleri olmadan büyük varsayımlarda bulunmaları gerekir. Gelişmiş teknoloji ve tescilli verilerin birleşimi, kötü aktörler arasındaki daha derin ilişkileri belirlemek için kötüye kullanımın yüzeysel göstergelerinin ötesine geçerek sahte incelemeleri daha doğru bir şekilde belirlememize yardımcı olur.

“Güvenilir bir alışveriş deneyimi sürdürmek en büyük önceliğimizdir,” diyor Amazon’da Güvenilir İncelemeler Dış İlişkiler Başkanı Rebecca Mond . “Mağazamıza sahte incelemelerin girmesini engellemek ve müşterilerimizi korumak için yeni yollar icat etmeye devam ediyoruz, böylece güvenle alışveriş yapabiliyorlar.” dedi.