{"id":7630,"date":"2020-07-23T13:41:31","date_gmt":"2020-07-23T11:41:31","guid":{"rendered":"http:\/\/legacy.gominga.com\/?p=7630"},"modified":"2024-10-17T09:55:29","modified_gmt":"2024-10-17T07:55:29","slug":"analyse-fake-reviews","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/legacy.gominga.com\/de\/analyse-fake-reviews\/","title":{"rendered":"Wie man gef\u00e4lschte Bewertungen und Ratings erkennt"},"content":{"rendered":"[vc_row type=“in_container“ full_screen_row_position=“middle“ column_margin=“default“ column_direction=“default“ column_direction_tablet=“default“ column_direction_phone=“default“ scene_position=“center“ text_color=“dark“ text_align=“left“ row_border_radius=“none“ row_border_radius_applies=“bg“ overflow=“visible“ overlay_strength=“0.3″ gradient_direction=“left_to_right“ shape_divider_position=“bottom“ bg_image_animation=“none“][vc_column column_padding=“no-extra-padding“ column_padding_tablet=“inherit“ column_padding_phone=“inherit“ column_padding_position=“all“ column_element_direction_desktop=“default“ column_element_spacing=“default“ desktop_text_alignment=“default“ tablet_text_alignment=“default“ phone_text_alignment=“default“ background_color_opacity=“1″ background_hover_color_opacity=“1″ column_backdrop_filter=“none“ column_shadow=“none“ column_border_radius=“none“ column_link_target=“_self“ column_position=“default“ gradient_direction=“left_to_right“ overlay_strength=“0.3″ width=“1\/1″ tablet_width_inherit=“default“ animation_type=“default“ bg_image_animation=“none“ border_type=“simple“ column_border_width=“none“ column_border_style=“solid“][vc_column_text css=““ text_direction=“default“]\"Gef\u00e4lschte
\nIm heutigen digitalen Zeitalter verlassen sich viele Verbraucher auf Online-Bewertungen und Bewertungen, um fundierte Entscheidungen \u00fcber ein Produkt oder eine Dienstleistung zu treffen<\/strong>. Positive Bewertungen und F\u00fcnf-Sterne-Bewertungen k\u00f6nnen die Entscheidung eines potenziellen Kunden stark beeinflussen. Jedoch sind nicht alle geschriebenen Bewertungen echt, und einige k\u00f6nnen gef\u00e4lscht sein, um die \u00f6ffentliche Wahrnehmung zu manipulieren. Diese Praxis ist nicht nur unethisch, sondern kann auch Verbraucher in die Irre f\u00fchren. Als kluger Online-Shopper ist es wichtig zu lernen, wie man gef\u00e4lschte Bewertungen erkennt<\/strong>. Es ist entscheidend, Warnsignale zu identifizieren und authentisches Feedback von erfundenen Meinungen zu unterscheiden.<\/p>\n

Was ist der erste Schritt, um gef\u00e4lschte Bewertungen zu erkennen?<\/h2>\n

Um eine gef\u00e4lschte Bewertung zu erkennen, ist es wichtig, nach Mustern in den positiven und negativen Bewertungen eines Produkts zu suchen. Gef\u00e4lschte positive Produktbewertungen neigen dazu, \u00fcberm\u00e4\u00dfig enthusiastisch zu sein und spezifische Details \u00fcber das Produkt oder die Dienstleistung zu vermissen. Sie k\u00f6nnen auch in einem \u00e4hnlichen Stil geschrieben sein oder die gleichen Phrasen verwenden, was darauf hindeuten kann, dass sie von derselben Person oder Gruppe generiert wurden.<\/p>\n

Andererseits enthalten gef\u00e4lschte negative Bewertungen oft \u00fcbertriebene Behauptungen oder konzentrieren sich auf irrelevante Aspekte des Produkts oder der Dienstleistung. Achten Sie beim Online-Shopping und beim Durchsuchen des Produktbewertungsbereichs auf die Bewertungsverteilung<\/strong>.<\/p>\n

Echte Bewertungen haben typischerweise eine Mischung aus positiven und negativen Kundenfeedbacks, die die unterschiedlichen Erfahrungen echter Kunden widerspiegeln. Wenn ein Produkt eine \u00fcberw\u00e4ltigende Anzahl von F\u00fcnf-Sterne-Bewertungen mit wenigen oder keinen kritischen Kommentaren hat, kann dies ein Zeichen daf\u00fcr sein, dass die Bewertungen nicht authentisch sind.<\/p>\n

Ein weiteres Anzeichen f\u00fcr unechte Bewertungen ist ein pl\u00f6tzlicher Zustrom von Bewertungen<\/strong> innerhalb einer kurzen Zeit, besonders wenn das Produkt oder die Dienstleistung schon l\u00e4nger verf\u00fcgbar ist. Dies k\u00f6nnte darauf hindeuten, dass jemand k\u00fcnstlich gef\u00e4lschte Bewertungen kauft, um die Bewertungen zu verbessern.<\/p>\n

In diesem Artikel werden wir verschiedene M\u00f6glichkeiten untersuchen, gef\u00e4lschte Online-Bewertungen und -Bewertungen zu identifizieren und zu vermeiden, ihnen zum Opfer zu fallen<\/strong>, um sicherzustellen, dass Sie fundierte Entscheidungen auf der Grundlage echter Erfahrungen treffen, die von echten Kunden geteilt werden.<\/p>\n

Haben wirklich zwei Drittel aller Produkte eine zu gute Sternebewertung?<\/h2>\n

Es gibt immer mehr Artikel \u00fcber gef\u00e4lschte Bewertungen in der Presse und auf verschiedenen Online-Nachrichtenportalen. Dies bezieht sich auf verschiedene Branchen und deren Internetplattformen, von der Gastronomie \u00fcber Reisen bis hin zu Suchmaschinen. Meistens geht es um Booking.com, Tripadvisor und Google. Und nat\u00fcrlich um Amazon.<\/p>\n

Interessanterweise gibt es nur wenig Fachliteratur oder Studien zu diesem Thema. Jeder wei\u00df, dass es „gef\u00e4lschte“ oder gekaufte Bewertungen gibt; allerdings sind das Ausma\u00df und die Auswirkungen schlecht dokumentiert.<\/strong> Die Vorreiter bei der Aufdeckung und Bek\u00e4mpfung von „unechten Bewertungen“ sind in der Regel Verbraucherschutzorganisationen oder \u00e4hnliche Akteure. In Gro\u00dfbritannien ist dies „Which?“; in Deutschland ist es zum Beispiel die Stiftung Warentest.<\/p>\n

Als Bewertungsexperten besch\u00e4ftigen wir uns bei gominga nat\u00fcrlich auch intensiv<\/strong> mit dem Thema gef\u00e4lschter Bewertungen, um unseren Kunden Rat und Unterst\u00fctzung zu bieten.<\/p>\n

Hier m\u00f6chten wir auch auf das Kapitel „Produktbewertungen auf Amazon: Relevanz und Empfehlungen f\u00fcr Unternehmen“ im Buch „Amazon f\u00fcr Entscheider“ (Springer Verlag, April 2020) verweisen.<\/p>\n

In den folgenden Abschnitten haben wir einen aktuellen Artikel der Stiftung Warentest zum Anlass genommen, das Thema „gef\u00e4lschte Bewertungen“ und das Vorgehen zur Identifizierung gef\u00e4lschter Nutzerbewertungen<\/strong> zu untersuchen. Dazu haben wir analog zur Stiftung Warentest den Analyseanbieter ReviewMeta verwendet und eine zus\u00e4tzliche Vergleichsauswertung mit weiteren Bewertungsdaten durchgef\u00fchrt. Neben unseren Erkenntnissen stellen wir auch weitere Links zum Thema bereit, einschlie\u00dflich aktueller Studien von „Which?“ aus Gro\u00dfbritannien und der Stiftung Warentest.<\/p>\n

Seit mehreren Jahren werden nationale und internationale Studien durchgef\u00fchrt, um den Einfluss von Bewertungen auf Verbraucher<\/a> nachzuweisen. Auch wir haben den Wert von Kundenbewertungen umfassend erl\u00e4utert. Oft wird ein Zusammenhang zwischen Bewertungen, Preis und Verk\u00e4ufen nachgewiesen. Daher ist es bis zu einem gewissen Grad verst\u00e4ndlich, dass es Versuche gibt, das Gesch\u00e4ft durch Manipulation von Bewertungen<\/strong> positiv zu beeinflussen.<\/p>\n

Unechte Bewertungen sind immer h\u00e4ufiger geworden, um Kunden anzulocken.<\/strong><\/p>\n

Gef\u00e4lschte Bewertungen sind am effektivsten f\u00fcr weniger bekannte Marken, Produkte mit wenigen technischen Attributen und g\u00fcnstige Artikel. Manipulatoren zielen auf Sternebewertungen, Bewertungsquantit\u00e4t, Bewertungsverteilung und hochwertige gef\u00e4lschte Bewertungen ab. W\u00e4hrend Plattformen strenge Regeln implementieren, h\u00e4lt die Manipulation durch verschiedene Mittel an, von Familie und Freunden bis hin zu einer professionellen Schattenindustrie, die Social-Media-Gruppen, Zahlungsdienste, Bots und Bewertungs-Hijacking nutzt. Der Bericht der Stiftung Warentest von 2020 beschrieb diese Praktiken detailliert, einschlie\u00dflich des Kaufs von Bewertungen und deren Analyse mit ReviewMeta.<\/p>\n

Wir haben den Bericht zum Anlass genommen, die Methodik, das Vorgehen und die Ergebnisse genau zu untersuchen, um sie mit einem anderen Datensatz zu vergleichen und die Analyse zu replizieren.<\/p>\n

„Die Frage und das Ziel f\u00fcr uns war: Kann man gekaufte Bewertungen wirklich leicht identifizieren? Wie hoch ist der Prozentsatz gekaufter Bewertungen, und gibt es einen Unterschied zwischen Markenprodukten und „No Name“-Produkten?“<\/p><\/blockquote>\n

M\u00f6glichkeiten, gef\u00e4lschte Bewertungen zu erkennen<\/h2>\n

Wie kann man gekaufte Bewertungen erkennen? Was sind die Kriterien? Wie kann ein solcher Pr\u00fcfprozess f\u00fcr gro\u00dfe Datenmengen automatisiert werden?
\nEine effektive M\u00f6glichkeit, unseri\u00f6se Bewertungen zu erkennen, besteht darin, Muster oder \u00c4hnlichkeiten in mehreren Bewertungen f\u00fcr Produkte zu identifizieren<\/strong>. Wenn Sie bemerken, dass viele Bewertungen \u00e4hnliche Sprache, Formulierungen oder spezifische Schl\u00fcsselw\u00f6rter verwenden, k\u00f6nnte dies ein Zeichen daf\u00fcr sein, dass sie gef\u00e4lscht sind. Dies gilt besonders, wenn die Bewertungen innerhalb eines kurzen Zeitraums gepostet wurden oder wenn sie \u00fcberm\u00e4\u00dfig positiv oder negativ sind, ohne spezifische Details zu liefern. Achten Sie auch auf den Namen des Bewertungsschreibers. Unechte Bewertungen werden oft von Profilen mit generischen Namen wie John Smith oder Jane Doe geschrieben.
\nEin weiteres Warnsignal ist ein pl\u00f6tzlicher Zustrom von 5-Sterne- oder 1-Stern-Bewertungen<\/strong>, besonders wenn sie erheblich vom allgemeinen Bewertungstrend abweichen.<\/p>\n

Echte Bewertungen neigen zu einer ausgewogeneren Verteilung der Bewertungen. Zahlreiche \u00e4hnliche Bewertungen k\u00f6nnten ebenfalls gef\u00e4lscht sein. Seien Sie zudem vorsichtig bei Bewertungen, die erw\u00e4hnen, dass der Bewerter ein kostenloses Produkt im Austausch f\u00fcr Feedback erhalten hat. W\u00e4hrend einige Unternehmen Anreize f\u00fcr ehrliche Bewertungen bieten, k\u00f6nnte eine ungew\u00f6hnlich hohe Anzahl solcher Erw\u00e4hnungen ein Zeichen f\u00fcr gef\u00e4lschte Bewertungen sein.<\/p>\n

ReviewMeta ist eines der bekanntesten Tools auf dem Markt zur Identifizierung verd\u00e4chtiger<\/strong> Bewertungen auf Amazon<\/a>. Das Unternehmen sammelt zun\u00e4chst Bewertungsdaten von den verschiedenen Amazon-L\u00e4nderplattformen und unterzieht sie dann einer Authentizit\u00e4tspr\u00fcfung.<\/p>\n

Zum Beispiel gibt es derzeit 5,3 Millionen gepr\u00fcfte Produkte auf amazon.com und fast 650.000 Produkte auf amazon.de<\/a> Das bedeutet nat\u00fcrlich, dass es sich um eine statische Pr\u00fcfung handelt und nicht immer alle aktuellen Daten abgefragt werden k\u00f6nnen. Zudem umfasst die sehr gro\u00dfe Datenmenge nicht alle Produkte und deren Bewertungen.<\/p>\n

ReviewMeta bewertet meist die Top 100 Produkte verschiedener Kategorien. Diese Bestseller-Listen enthalten dann – mal mehr, mal weniger – eine Mischung aus Produkten bekannter Markenhersteller und g\u00fcnstiger No-Name-Produzenten.<\/p>\n

Das Tool ist kostenlos<\/strong>, sodass jeder einzelne Produkte abfragen und entweder direkt bei ReviewMeta oder \u00fcber ein Browser-Plugin auf gef\u00e4lschtes Produktfeedback pr\u00fcfen kann. Abschlie\u00dfend sei erw\u00e4hnt, dass ReviewMeta nicht von „unechten Bewertungen“ spricht; vielmehr hei\u00dft es: „ReviewMeta analysiert Amazon-Produktfeedback und filtert Bewertungen heraus, die unser Algorithmus als m\u00f6glicherweise unnat\u00fcrlich erkennt.“<\/p>\n

„ReviewMeta selbst spricht nicht von „gef\u00e4lschten Bewertungen“, sondern vielmehr: „ReviewMeta analysiert Amazon-Produktbewertungen und filtert Bewertungen heraus, die unser Algorithmus als unnat\u00fcrlich einstuft.“<\/p><\/blockquote>\n

Was hat gominga untersucht?<\/h2>\n

Wir haben das Tool von ReviewMeta verwendet, um zwei verschiedene Bewertungsdatens\u00e4tze zu analysieren und zu vergleichen<\/strong>. Die erste Testgruppe umfasst 45 Produkte, f\u00fcr die wir von gekauften oder „angeregten“ Bewertungen wissen.
\nDie zweite Testgruppe umfasst 110 Produkte von Markenherstellern ohne gekaufte oder „angeregte“ Bewertungen. Alles gut gepflegte Sortimente mit durchg\u00e4ngig organisch generierten Bewertungen und aktivem Kundensupport, der auf negative Bewertungen reagiert und Fragen beantwortet.<\/p>\n

Unsere Frage war also:<\/strong><\/p>\n