Amazon arbeitet an einem internen Werkzeug, das durch Maschinelles Lernen dafür sorgen soll, dass seine Kunden leichter aktuelle und hilfreiche Rezensionen finden. „Das System wird ermitteln, welche Rezensionen am hilfreichsten für Kunden sind und sich im Lauf der Zeit verbessern“, wird Sprecherin Julie Law von News.com zitiert. „Der Sinn dahinter ist, dass Kundenrezensionen nützlicher werden.“
Die Änderungen wurden vergangenen Freitag zumindest auf Amazon.com eingeführt, bleiben aber zunächst so gut wie unsichtbar, da die neue Plattform erst nach und nach Änderungen vornehmen wird. Sie gewichtet aber die Aktualität der Rezensionen höher. Wichtige Faktoren sind zudem, ob die Käufe „durch Amazon verifiziert“ (also über Amazon durchgeführt) wurden, und natürlich, wie viele Kunden eine Rezension hilfreich fanden.
Zusätzlich ist die Gesamtwertung eines Produkts in Sternen (mit 5 als theoretischem Höchstwert) nun nicht mehr der Durchschnitt aus allen Bewertungen. Vielmehr nimmt Amazon auch hier eine Gewichtung vor. Wann das System in andere Länder kommen soll, steht noch nicht fest.
Kundenrezensionen sind seit 20 Jahren eines der wichtigsten Elemente von Amazon, da sie als wertvolle Orientierungshilfe für Kaufentscheidungen gelten. Entsprechend vorsichtig geht Amazon nach eigener Aussage bei Änderungen vor, um das Vertrauen seiner Kunden nicht aufs Spiel zu setzen. Law erklärte, man habe sich das „sehr genau“ angesehen. Die Entwicklungsdauer wollte sie aber nicht angeben.
„Es geht einfach nur darum, die Dinge nützlicher zu machen, damit die Leute Elemente zu sehen bekommen und wissen, dass dies der Erfahrung mit dem Produkt entspricht.“ Beispielsweise nehme Amazon in Reaktion auf Kundenbeschwerden bisweilen kleine Änderungen vor. Dies werde in Zukunft leichter zu bemerken sein.
Im April war Amazon erstmals gegen Anbieter vorgegangen, die falsche Rezensionen verkaufen. Sie versprechen Fünf-Sterne-Rezensionen für 80 bis 600 Dollar je Produkt. Statt einem Testgerät kann der Händler eine leere Kiste versenden, um Amazons Tracking zu täuschen. Amazon wirft ihnen auch missbräuchliche Verwendung seines Namens und Logos vor.
Mit seinem Produkttester-Angebot Vine trägt Amazon allerdings selbst zur Vermehrung positiver Rezensionen auf seiner Site bei – auch wenn es eine solche Absicht bestreitet. Wie beispielsweise die Verbraucherzentrale Nordrhein-Westfalen bemängelt, machen Vine-Tester Stimmung für Produkte. Zwar werden Vine-Rezensionen als solche ausgewiesen, intransparent ist jedoch, woher die Produkte kommen (Amazon spricht nur von „Verlagen, Studios, Herstellern oder Anbietern, die am Programm teilnehmen“) und wie die Tester ausgewählt werden. Beispielsweise hat die Fachzeitschrift Spielbox in Ausgabe 5/2014 Vine-Rezensenten von Brettspielen nachgewiesen, dass sie sich kaum mit dem Produkt beschäftigt hatten.
[mit Material von Ben Fox Rubin, News.com]
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6 Kommentare zu Amazon: Maschinelles Lernen soll Rezensionsranking verbessern
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Vielmehr verstehe ich nicht, weshalb Amazon Händler versuchen mit gefakten Bewertungen ihr Produktseiten möglicherweise kurzfristig zu optimieren. Gerade Amazon ist bekannt für das harte Durchgreifen bei Verstößen gegen die Richtlinien und abgesehen davon, zählen nicht verifizierte Bewertungen nicht weniger als verifizierte Bewertungen. Der Posttrick ist somit völlig überflüssig und bringt sowieso nichts, wenn entweder das Produkt nicht gut genug ist und / oder die Rezensionen nicht wirklich hilfreich sind und genau darauf kommt es eben an. Die wenigsten wissen das wohl.
Ich habe gute Erfahrungen gemacht wenn ich einzelne Rezensenten etwas gefragt habe, einen Kommentar auf die Rezension abgegeben hatte. Meist bekam ich Antwort und mir wurde geholfen.
Etwas Ähnliches wurde bereits von Amazon-Kunden gefordert, z. B. hier:
http://www.amazon.de/forum/top%20reviewers/ref=cm_cd_tfp_ef_tft_tp?_encoding=UTF8&cdForum=FxV2SCC3P4HMJD&cdThread=TxG2KA05QNRVQY
Der Artikel suggeriert leider mal wieder, als seien gefakte positive Rezensionen das Hauptproblem von Amazons Rezensionssystem. Das entspricht dem modernen Bild, dem Positiven eher kritisch gegenüberzustehen, nicht aber dem Negativen. Und es entspricht der deutschen Neid-Kultur. Amazons Hauptproblem sind jedoch die gefakten negativen Konkurrenzrezensionen. Man kann sein eigenes Produkt auch dadurch puschen, indem man die Produkte der Konkurrenz schlecht redet. Entsprechende Rezensionen kann man ebenfalls kaufen. Und das ist viel mieser und auch gesetzeswidriger als die eigenen Produkte hochzuloben. Denn man darf selbst in bezahlten Werbungen zwar behaupten, dass das eigene Produkt das beste auf dem Markt ist, nicht aber, dass die Produkte der Konkurrenz Mist sind. Genau das findet auf Amazon jedoch im großen Stil statt.
Ich könnte mir vorstellen, dass Amazon neues Verfahren gefakte negative Rezensionen viel leichter herausfiltern kann, als das bislang möglich war. Deshalb scheint mir der Ansatz zunächst einmal sinnvoll zu sein.
Na ja, meines Erachtens hat auch einen an der Waffel, wer sich nur an den positiven Rezensionen informiert.
Informativer ist eigentlich für mich so das Mittelfeld.
Und mein (subjektiver) Eindruck ist eher, dass es gar nicht mal so viele negative Bewertungen gibt, sondern eher viele Bewertungen, die überhaupt nichts aussagen.
Wie schon angemerkt, nur subjektiv von mir beobachtet, auf Kommentare für Handys, Speicherkarten und Akkus.
„Maschinelles Lernen“ – sowas kommt dabei raus, wenn man Artikel 1 zu 1 aus dem Englischen uebersetzt. Wofuer werden Sie eigentlich bezahlt?
Maschinelles Lernen ist ein verbreiteter Fachausdruck: https://de.wikipedia.org/wiki/Maschinelles_Lernen