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Wer online bestellt, weiß, dass Bewertungen längst zu den wichtigsten Faktoren bei der Kaufentscheidung gehören. Plattformen wie Amazon bieten Nutzern die Möglichkeit, bei der Suche Produkte nach Sternen zu filtern – Inhalte, die weniger als 4 von 5 Sternen haben, werden aus diesem Grund sehr oft von potentiellen Kunden gar nicht erst gesehen. Das regt viele Unternehmen dazu an, sich Fake-Bewertungen zu kaufen.

Für Nutzer wird es immer schwieriger, solche erkennen. Zwar haben Fake-Bewertungen oft sehr offensichtliche Eigenschaften, jedoch erweist es sich speziell bei Produkten, die massenhaft bewertet wurden, zumeist als sehr ungenau, nach Gefühl zu entscheiden. Allerdings gibt es einige Tools, die Abhilfe verschaffen.

ReviewMeta

ReviewMeta ist eine Analyse-Website, die es erlaubt, Produktrezensionen mehrerer Plattformen – darunter Amazon – zu analysieren. Dabei werden unterschiedlichste Tests durchgeführt und in einer Gesamtbewertung zusammengefasst. Hierfür reicht es, den Link der jeweiligen Produktseite in die Suchmaschine zu speisen.

Beispiel

Zur Veranschaulichung hat die Autorin eine Schutzfolie für das Samsung Galaxy Note 8 gesucht. Das erste Ergebnis für eine Panzerglasfolie, welches angezeigt wird, ist ein Produkt der Marke "Onson". Wurde ein Angebot bereits in der Vergangenheit von der Plattform analysiert, erhält man den Report sofort, anderenfalls muss man bis zu zwei Minuten warten, bis die Seite alle Bewertungen extrahiert und analysiert hat.

Daraufhin erhält man eine vorläufige, noch unfertige Analyse. Gibt man die E-Mailadresse an, wird man benachrichtigt, sobald sie gänzlich fertiggestellt ist. Hat jemand ein Produkt in der Vergangenheit mit ReviewMeta analysiert, wird dieser zuvor gefertigte Report angezeigt, der aber auch aktualisiert werden kann.

Von 1,2 Sternen auf 4,1 gefälscht

Sobald die Analyse fertiggestellt ist, kann zunächst die Zusammenfassung der Bewertungen eingesehen werden – im Beispielfall soll der Großteil dieser Fake sein. Von 38 Reviews sollen bloß zwei echt sein, die Bewertung soll sich statt den kolportierten 4,1 Sternen in der Realität bei bloßen 1,2 Sternen befinden.

In der Berichtskarte kann man einsehen, in welchen der 12 analysierten Bereiche ein Produkt wie abgeschnitten hat – und mit einem Klick die Begründung lesen. Die negative Einschätzung für das Beispielprodukt entstand etwa unter anderem, weil 63 Prozent aller Bewertungen innerhalb von zwei Tagen erstellt wurden und durchschnittlich fünf Sterne aufweisen.

9 der 10 ersten voller Fake-Bewertungen

Stichprobenartig wurden die ersten zehn nach "besten" Ergebnissen sortierten Produkte der Suche nach dem Nischenprodukt "Note 8 Schutzfolie" mit ReviewMeta analysiert. Laut der Plattform seien der Großteil der Rezensionen bei neun davon Fakes. Gerade in solchen Nischenbereichen schaffen es zumeist chinesische Händler, ihre eigenen Produkte durch Fakes hochzudrücken.

Einzelpersonen und Organisationen gestraft

Amazon sagte dem STANDARD dazu, dass das Unternehmen "betrügerische Absprachen" etwa durch künstliche Intelligenz erkennt. "Wir gehen gegen Händler und Hersteller vor, die Anreize für betrügerische Bewertungen schaffen, indem wir sie zeitweise oder vollständig für die Abgabe von Kundenbewertungen sperren oder rechtliche Schritte gegen sie einleiten. Dies gilt genauso für Einzelpersonen oder Organisationen, die gefälschte Rezensionen gegen Vergütung anbieten", erklärte ein Sprecher des Unternehmens.

Yelp, App-Store und TripAdvisor

Einem ähnlichen Prinzip folgt auch die Plattform "FakeSpot". Sie erkennt Amazon-, Yelp-, Apple App-Store- und TripAdvisor-Bewertungen. Allerdings funktioniert sie leider, anders als ReviewMeta, nur auf der jeweils englischsprachigen Version der Seiten, weswegen sie beispielsweise bei Amazon hierzulande wenig zu gebrauchen ist.

Bei Yelp, dem App-Store oder TripAdvisor kann sich allerdings eine Analyse von Fakespot lohnen. In dem Falle empfiehlt es sich, einfach die englischsprachigen Versionen der Seiten aufzusuchen und die jeweiligen Angebotsseiten bei der Plattform hochzuladen. (muz, 30.6.2018)