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    造假成本低廉 數據造假成點評類網站潛規則?

    2018/10/29 8:52:39 來源:北京青年報
    [摘要]刷單、刷量可影響消費者的決定,為商家贏得更多生意,平臺也可給投資人一份好看的數據,因而數據造假已成為行業的大問題,甚至成為許多點評類網站的“潛規則”。

      業內人士表示,刷單、刷量可影響消費者的決定,為商家贏得更多生意,平臺也可給投資人一份好看的數據,因而數據造假已成為行業的大問題,甚至成為許多點評類網站的“潛規則”。據北京青年報記者了解,數據造假成本低廉,2元即可買1萬視頻點擊,與此同時,追責的成本非常高,此前有視頻網站起訴刷量公司,9.5億次的造假換來50萬元的賠償。

      日前,旅行平臺馬蜂窩被曝數據造假,2100萬條點評中有85%以上是從競爭對手網站抄襲來的。不論馬蜂窩如何義正言辭地表示“文中所述數量與事實不符”,但馬蜂窩平臺上的確存在數據造假問題,這是毋庸置疑的。

      業內人士表示,數據造假問題,包括刷單、刷量、刷分、搬運原創內容等,已成為行業的大問題,也是目前許多點評類網站的“潛規則”。北青報記者了解到,這些數據造假成本低廉,2元即可買1萬視頻點擊。與此同時,追責的成本非常高,此前有視頻網站起訴刷量公司,9.5億次的造假換來50萬元的賠償。

      馬蜂窩承認數據造假行為

      此前,乎睿數據提供的數據顯示,馬蜂窩的海量點評中85%以上來源于競爭對手網站,馬蜂窩的2100萬條“真實點評”中1800萬來自于抓取其他網站。馬蜂窩上有7454個抄襲賬號,合計從攜程、藝龍、美團、Agoda、Yelp上抄襲搬運了572萬條餐飲點評與1221萬條酒店點評。

      而馬蜂窩在回應中先是承認了數據造假的問題,其次表示沒有文中所述的那么多。“點評內容在馬蜂窩數據量中僅占比2.91%,涉嫌虛假點評的賬號數量占比更小,馬蜂窩已對這部分賬號進行清理。”

      但這樣的說法又被對方指出“偷換概念”。“這個‘數據量’是條數還是數據大小?如果這2100 萬‘真實點評’占的是條數的 2.91%,那反推馬蜂窩的游記、攻略有7 億條?明顯不是。如果這2100 萬‘真實點評’占的是數據大小的2.91%,那這個比較有什么意義?一條點評100字,大小只有幾百字節,但游記里一張圖片就好幾MB。一篇游記的數據量可能是一篇點評的幾萬倍,拿點評的數據量只占2.91%來說點評不重要?”對方還羅列了馬蜂窩在首頁顯示“2100萬條”真實點評的宣傳,來說明點評對馬蜂窩的重要性。

      幾天后,在馬蜂窩召開的新品發布會上,其CEO也當場承認,數據造假問題是存在的,只是文中所述內容與事實不符。有業內人士表示,數據造假問題已經是業內的一種“潛規則”,有人的地方幾乎就有數據造假的問題,而目前不論是行業還是個體,都很少對該問題進行重視和追責,也就使得數據造假進一步成為一種“潛規則”。

      為何刷單?數據造假是初創公司“捷徑”

      據業內人士介紹,在數據造假上,有兩種造假的需求主體,一是商家,二是平臺。對商家來說,在具有影響力的平臺刷單、刷量,可以提升商家的排名和影響力,更多的好評和更靠前的影響力會影響消費者的消費決定,從而為自己贏得更多的生意。因此,在許多電商網站上,甚至許多線下的營銷公司等都紛紛做起了代理生意,指導商家如何通過各種途徑,包括刷單、促銷、刷評價等方式,為自己帶來利益。

      一位餐飲店鋪的老板對北青報記者表示,自己新開了店鋪,因為知名度和地理位置的關系,流量一直不大。“現在許多消費者都依靠網絡平臺尋找店鋪,因此我們很重視這塊。找了專門的營銷公司幫著做,他們先幫我們提升店內的瀏覽量和點擊率,然后再提升交易量和好評數,很有一套。假的帶真的嘛,現在店里客人真的比之前多了很多,我覺得很值。”

      而對平臺來說,為何對許多商家刷評論或刷單的行為“睜一只眼閉一只眼”,甚至平臺自己也會偷偷去刷呢?因為對許多內容平臺來說,數據就是生命,只有平臺整體保持有足夠多、足夠優質的評價,消費者才會形成一種使用習慣,真是消費者打開次數多了、消費次數多了,就會帶來更多的消費與評價。另一方面,是融資的需要。拿給投資人一份好看的數據,是每個初創公司的共同追求,短期內提升數據很難?數據造假可能是一條“捷徑”。

      此前有平臺被發現大規模搬運其他平臺的評價,該平臺承認了存在店鋪違規轉載的情況,并表示:“該事件發生是因為平臺新上線試運營的推薦欄目,在未經授權的情況下對相關內容進行了違規轉載。”平臺新欄目上線,沒有評價怎么辦?轉載其他平臺的,這也是很多評價類平臺都存在的問題。

      刷單成本低至2元起

      北青報記者調查發現,這種機械的刷單價格十分低廉,由于刷單、刷量、刷評論等相關技術已經很成熟,因此造假的成本其實非常低。

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    標簽: 數據 點評
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