Amazonのサクラのやらせレビューを文章を読まずに一瞬で見分ける方法

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Amazonのカスタマーが悲鳴をあげしとき、その男は現れる

「今、すべてのステマ行為を沈黙させる・・・!!」

彼の名は”オタクパパ”

親愛なる読者諸君!

オタクパパだ!

前回、中国のサクラ業者によるやらせレビューに対抗する最強のツールとして、海外のステマレビューチェッカー「Fakespot」を紹介した。

Fakespotは、対象商品のURLを貼り付けるだけで手軽にやらせレビューをチェックできるため、大変便利なツールだ。

だが、Fakespotは、残念ながら日本のAmazon.co.jpに対応しておらず、わざわざアメリカのAmazon.comにアクセスして対応商品をチェックする必要があるため、少々面倒な点も否定できない。

また、読者の中には、

「Fakespotは便利だけど

 スマホでいちいちURLを

 コピペするの面倒なんだよね」

「レビューを全く読まず

 ツールも一切使わずに

 やらせかどうか一瞬で

 見分ける方法はないの?」

という、都合のいいことを考える人もいるかもしれない。

レビューを全く読まず、ツールも一切使わずに、やらせレビューかどうかを一瞬で見分ける方法・・・?

そんな都合のいい話

あるわけねーだろ!

なめとんのか

ゴルァ!

・・・と、いいたいところだが、結論からいえば、

レビューを全く読まず

ツールも一切使わずに

やらせレビューか否かを

一瞬で見分ける方法は

ある!

な、なんだってー!

というわけで、今回は、

Amazonにおいて

レビューを全く読まず

ツールも一切使わずに

やらせレビューを

一瞬で判定する方法

を紹介したい。

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やらせレビューに騙されないための最善の方法

ところで、やらせレビューに騙されないための最善の方法は何だろうか?

結論からいうと、

レビューの文章

を一切読むな!

まさしく、これに尽きる!

よく考えてみてほしい。

そもそも、レビューの文章を読むから、サクラ業者のやらせレビューに騙されるのだ。

レビューの文章を読むから騙される!

ところで、Amazonのやらせレビューに対抗するため、次のような見分け方を提案する人がいるかもしれない。

見分け方1

「やらせレビューは

 誤字脱字が多くて

 言葉遣いも怪しいから

 見分けるのは簡単!」

見分け方2

「Amazonの

 ベストレビュアーなど

 信頼できるレビュアーの

 レビューなら問題ないはずだ!」

見分け方3

「サクラレビュアーは

 1回きりのレビューが多いから

 レビュアーの履歴を見れば

 すぐに分かる!」

見分け方4

「サクラレビュアーは

 フルネームの日本名が多い

 名前を見れば一発でわかる」

これらの見分け方は、一昔前までは確かに有効だったかもしれない。

だが、残念ながら、上の見分け方では、進化しつつあるステマ業者のやらせレビューを100%見分けることは不可能だ。

なぜなら、彼らステマ業者のやらせレビューの技術は年々向上しており、サクラレビュアーがAmazonのベストレビュアーに選ばれるほどまでになっているからだ!

彼ら高度に訓練されたサクラレビュアーは、あなたを騙してスポンサーの商品を購入させるために、何十、何百ものレビューを量産し、高度な文章テクニックを何年にもわたって磨いているのだ。

Amazonベストレビュアーに選ばれるほどの精鋭レビュアーの書いた文章を素人が読んで「騙されるな!」というほうが土台無理な話なのだ。

高度なステマ技術で対抗するサクラ業者の恐るべき実態

また、上にあげたやらせレビューの見分け方は、サクラレビュアーがその気になれば、いくらでも対抗策を立てることが可能だ。

実際、私がサクラ業者なら、上でとりあげた4つの見分け方に対して、次のような対抗策を立てるだろう。

対抗策1(実現しつつある)

日本人のゴーストライターを

一人雇って誤字・脱字がないか

日本語をチェックさせる

対抗策2(既に実現済み)

サクラレビュアーに

何百もの商品を

レビューさせまくって

Amazonベストレビュアーに

仕立て上げる

対抗策3(既に実現済み)

同じサクラレビュアーに

いろいろな商品を

レビューさせまくる

対抗策4(既に実現済み)

サクラレビュアーに

フルネームではなく

ペンネームでアカウント

を開設させる

この程度のことは、

小学生でも分かる理屈だ!

ましてや、狡猾なサクラ業者が、この程度の対抗策を思いつかないわけがないではないか!

実際、上の4つの対抗策は、そのほとんどがAmazonにおいて既に実現済みであることが、「Amazonセラーフォーラム」でも報告されている。

それゆえ、上のような4つの見分け方で、やらせレビューを100%見分けられるなどと考えれば、それこそサクラ業者に裏をかかれるハメになるだろう。

ここで、次のように絶望する人もいるかもしれない。

それじゃ

 Fakespotのような

 ツールを使わずに

 やらせレビューを見分けるのは

 無理なのかよ?」

いや、絶望するのはまだ早い!

たとえ、彼らサクラ業者が、あなたを騙すためにどんなに対抗策を打ち出したところで、絶対に騙されない方法は存在する!

要するに、

レビューを読まなければいい

のだ!

レビューを読まなければ、そもそもレビューに騙されることはない。

こんなことは、小学生でも分かる理屈だ!

「おい、ちょっと待てよ!

 レビューを読まなくて

 やらせレビューかどうか

 どうやって判断するんだよ?」

「適当なことを

 ぬかしてんじゃねーぞ!

 このAmazonオタク野郎!」

いや、その点なら心配ない。

レビューを読まなくても、やらせレビューか否かを見分ける方法はある!

というわけで、「百聞は一見にしかず」。

以下、実際の商品のレビューの例をあげつつ、

レビューを全く読まずに

一瞬でやらせレビューを

見分ける具体的な方法

について解説しよう。

レビューの「評価の分布」が真実を語る

最初に、下の図を見てほしい。

この図は、カナル型イヤホンの中でレビューの件数がもっとも多いPanasonicの商品のレビューの評価の分布だ。

ここで、レビューの評価の分布をもう一度よく見てほしい。

星5つの48%をピークに、評価が低くなるほど、26%、12%、7%、7%と、レビューの件数が段階的に少なくなっていることに気づいたはずだ。

上のレビューの評価の分布をExcelで分析したのが下の図だ。

上の図が示すように、レビューの評価の分布は、なだらかな山の稜線のような分布を描いていることがわかる。

この山型のなだらかな曲線は、統計学的には、

正規分布曲線

と呼ばれ、自然界や人間社会のさまざまな現象でしばしば見られる自然な分布を示す曲線として知られている。

一方、やらせ疑惑の高いレビューの場合、その評価の分布は次のような感じになる。

上の図は、とある中国メーカーのやらせ疑惑の高い商品のレビューの評価の分布を示している。

この図からも明らかなように、やらせ疑惑の高いレビューは、最高評価の5点に突出した分布を描き、正規分布曲線にフィッティングさせることができない

また、上の分布から、最高評価の5点を除いた分布は次のようになる。

上の図からも分かるように、最低評価の1点に「別のピーク」が存在することがわかる。

実は、この1点をピークとする分布は、やらせレビューを完全に除外した場合における、この商品の「本当の評価」であるといえる。

また、下の図は、「Amazonセラーフォーラム」において、やらせレビューの典型例としてとりあげられたレビューの評価の分布であり、アメリカのAmazon.comにおいて、とある中国メーカーの商品のレビューの分布を示したものだ。

この分布には、最高評価の5点と最低評価の1点に「2つのピーク」があることがわかる。

5点のピークはステマ業者によるやらせレビューの評価であり、1点のピークはカスタマーによる実際のレビューの評価だ。

このように、自然なレビューの分布と、やらせ疑惑の高い人為的なレビューの分布との間には、その形に大きな違いが見られるのだ!

評価の分布に基づくやらせレビューの判定法のまとめ

以上の考察から、レビューの評価の分布に基づいたやらせレビューの判定法を導くことができる。

レビューの評価の分布が、以下のいずれかに該当する場合、やらせレビューの可能性が高いと考えて間違いないだろう。

判定法1

ある程度の件数(少なくとも100件程度)のレビューが存在するにもかかわらず、1つのピークを頂点とした階段状の分布を描かないレビューは、やらせレビューである可能性が極めて高い

判定法2

最高評価の5点を除いた残りのレビューの分布に「別のピーク」が存在する場合、そのピークが「実際の評価」の平均点を示している可能性が極めて高い。

これらの判定法を活用すれば、慣れれば

レビューを全く読まずに

一瞬でやらせレビューを

見分けることも可能だ!

また、上であげた判定法は、Amazonのレビューに限らず、「楽天」や「食べログ」などのレビューサイトにおけるやらせレビューのチェックにも有効

このように、レビューの評価の分布に基づく判定法は、チェックが簡単なだけでなく、汎用性も極めて高いため、いろいろなレビューサイトに応用がきくのだ!

レビューの評価の分布に基づく判定法の注意点

ところで、上の判定法はどのような場合にも使えるわけではない。

ここで、上の判定法を使う際の注意点をあげておこう。

判定法1を使う際の注意点

レビューの評価の分布が正規分布曲線を描く目安としては、少なくとも100件程度のサンプルが必要だ。

それゆえ、判定法1は、レビューの件数が少ない場合には使えないので注意してほしい。

しかしながら、中国メーカーのサクラ業者の場合、短期間で100件以上ものレビューを集中投下してくるため、判定法1による検証は有効といえる。

判定法2を使う際の注意点

また、判定法2も万能ではない。

なぜなら、何らかの理由(例えば、初期ロットや品質管理の問題など)で、商品の品質にバラツキがある場合も、低評価側に2つ目のピークが現れることが多いからだ。

また、ライバル業者に対し、サクラレビュアーを動員して低評価のレビューを書き込ませる逆ステマ工作が行われた場合も、2つ目のピークが現れる傾向があるため注意してほしい。

このように、上の判定法は必ずしも万能とはいえない。

だが、レビューの評価の分布を見るだけで、やらせレビューか否かを即座に判断することができるため、

やらせレビューを「足切り」

するための補助判定法

として活用することで、かなりの威力を発揮するはずだ。

Amazonやらせレビューの効率的な判定手順

次に、レビューの評価の分布に基づくやらせレビューの効率的な判定手順について紹介しよう。

私は、以下の3つの段階を踏んで、やらせレビューか否かをチェックしている。

第1段階:

レビューの評価の分布をチェックし、評価が5点のみに集中していないかチェックする

例えば、100件ものレビューがあって、そのほとんど全てが5点の場合は、やらせレビューの可能性が極めて高いため、速攻でページを閉じる。

第2段階:

レビューの評価の分布にバラツキがある場合、低評価側に2つ目のピークがないかチェックする

2つ目のピークが顕著に突出している場合、やらせレビューの可能性が高いため、速攻でページを閉じる。

第3段階:

2つ目のピークのレビューを実際に読んでみる

私の経験上、2つ目のピークのレビューには「真実」が書かれていることが多い

そこには大抵、やらせレビューの告発か、商品の不良などについて書かれているはずだ。

しかしながら、たまにライバル商品を陥れることを目的とした逆ステマレビューの場合もあるため、第三段階のチェックで見極めることにしている。

このように、上の3つの段階を踏むことで、やらせレビューを効率よく判定することが可能になる。

慣れれば、第1段階で「足切り」できるようになるため、やらせレビューか否かを一瞬で判定することも十分に可能だ。

ぜひ参考にしてほしい。

サクラ業者が「対抗策」をとりにくい理由

ところで、上の判定法の一番の長所は、

サクラ業者が対抗策をとりにくい

点にある。

なぜか?

これは、サクラ業者のビジネスの特性を考えれば、明らかだ。

サクラレビュアーは、依頼主であるメーカーからお金や商品をもらってレビューをしている。

それゆえ、最高評価の5点ではなく、4点や3点などの中途半端な評価をすれば、依頼主から

「なんで評価が低いんだよ?

 こちとら高い金払ってるんだぞ!

 おまえそれでもプロか?

 ふざけんなボケ!」

と文句を言われ、二度と依頼が来なくなるのは明白だ。

それゆえ、彼らサクラレビュアーは、依頼主からお金(商品)を貰い続けるため、最高評価の5しか書き込みようがないのだ。

また、依頼主からすれば、自分の商品のレビューに不満点が述べられていたら、たとえそれが自社の社員に書き込ませたやらせレビューだったとしても、心情としては面白くないだろう。

仮に、本ブログの記事を読んだやらせメーカーの有能な社員が、レビューの評価の分布をそれらしく見せるために、

有能な社員

「社長!

 オタクパパの判定法に

 対抗するため

 低評価のレビューも

 積極的に混ぜましょう」

と、画期的な提案したところで、

社長

「お前なんで

 ウチの商品の悪口を

 書き込んでるんだよ?

 てめえやる気あんのか?

 お前はクビだ!

と、社長から叱り飛ばされるのは明白であり、対抗策を提案すること自体、社員にとってリスクがあまりにも大きい。

そのため、レビューの評価の分布をそれらしく見せるための工作がやりにくいのだ。

このような実情から、レビューの評価の分布に基づくやらせレビューの判定法は、今後も有効な判定法であり続けるのだ。

レビューの評価の分布が正規分布になる直観的な説明

レビューの評価の分布にバラツキ(広がり)が生じる理由

上で述べた判定法1は、レビューの評価の分布がある程度の広がりを有するということが前提になっている。

ところで、レビューの評価の分布にはどうして、バラツキ(広がり)があるのだろうか?

これは、人間の好みにはバラツキがあるためだ。

一言でカナル型イヤホンといっても、音質を重視する人もいれば、価格を重視する人もおり、また、デザインを重視する人もいる。

また、

「大手メーカーの製品でなければダメだ」

という人もいれば、逆に、

「誰も知らないニッチなメーカーの製品だから個性があっていいんだ」

という人もいる。

このように、ユーザーの数だけ好みの違いがあるといってもいい。

それゆえ、ある製品に対して、みんながみんな同じ意見をもつということは絶対にありえない。

それが、レビューの評価にバラツキ、すなわち広がりが生じる理由だ。

人間の好みは人それぞれ

 ↓ 反映

同じ商品であっても評価が一致せず、必ずバラツキ(広がり)が生じる

このように、レビューの評価が人間の好みを反映したものである以上、その分布が特定の1点に集中せずに広がりをもつのは、むしろ当然なのだ。

レビューの評価の分布が1つのピークを有する理由

上で述べた判定法2は、レビューの評価の分布が1つのピークを有するということが前提になっている。

それでは、レビューの評価の分布が1つのピークを有するのは、なぜだろうか?

一般的に、レビューの件数は、平均付近がもっとも多く、平均から離れるほど少なくなっていく傾向が知られている。

これは、次のように考えると分かりやすい。

どんなに完璧な製品であっても、必ずケチをつけるシビアな人間がいる。

あなたのまわりにも、そのような嫌らしい人間がいるかもしれない。

だが、そのような人間は、ごく普通の常識的な人間に比べれば、圧倒的に少数だ。

実際、極端な評価をする人間は、常識的な評価をする人間に比べれば少数派だ。

例えば、

常識(平均)的な価値観をもつ人間の集団

と、

極端な価値観をもつ人間の集団

を比較すれば、前者のほうが後者よりも圧倒的に多いことは、あなたの経験からみても明らかだろう。

それゆえ、人間の好みにバラツキがあるとはいっても、平均的な好みをもった人間がもっとも多く、極端な好みをもった人間ほど少なくなる傾向がある。

その結果、レビューの評価の分布は、平均点付近をピークとした山型のなだらかな分布を描くのだ。

(↓)常識(平均)的な価値観をもった人間(平均人)がレビューの分布のピークを形成し、極端な価値観をもった人間がレビューの分布のすそ(裾)の部分を形成する。ただし、これは「レビューの対象となる商品の品質等にバラツキがない」と仮定した場合の話だ。商品の品質等にバラツキがある場合は、もっと複雑になる。

このことに最初に気づいたのが、ベルギーの数学者、天文学者、統計学者、社会学者のアドルフ・ケトレーだ。

ベルギーの数学者、天文学者、統計学者、社会学者にして近代統計学の父、アドルフ・ケトレー(1796-1874)。

ケトレーは、社会学に統計学的方法を導入し、

近代統計学の父

として知られるが、彼は、犯罪率や結婚率など、人間の社会生活のあらゆる側面について系統的な集団観察を行った。

ケトレーは、1835年に出版した著書「人間とその能力の発展について‐社会物理学の試み」(Sur l’homme et le développement de se facultés, ou Essai de physique sociale)において、社会で正規分布の中心に位置し、平均的測定値を示す「平均人」(l’homme moyenの概念を提唱した。

彼は、平均的な特性を備えた「平均人」がもっとも人数が多いため、正規分布のピークを形成し、極端な特性を備えた人間ほど、数が少なくなっていくことに気づいたのだ。

そしてこの平均人の存在こそが、レビューの評価の分布が1つのピークを形成する理由なのだ。

レビューの評価の分布が正規分布になる検証例

ところで、レビューの評価の分布の場合、少なくともレビューが100件以上あれば、その分布はきれいな正規分布曲線を描くことが判明している。

その証拠に、私が大手グルメサイト「食べログ」の口コミの分布を分析した結果をいくつか示そう。

「食べログ」の口コミの分布の検証例

「煉瓦亭」の口コミの分布

 

「松川」の口コミの分布

「ヴォーロ・コズィ」の口コミの分布

「さわ田」の口コミの分布

「スタア・バー・ギンザ」の口コミの分布

上の口コミの分析結果からも、口コミの件数が100件程度であっても、正規分布曲線を描くことが明らかだろう。

レビューの評価の分布が正規分布にならない場合

ただし、上の項目で述べたように、正規分布に従うのは、レビューがある程度以上存在する場合(少なくとも100件以上)であり、レビューの件数が数十件程度の場合は必ずしも正規分布にはならない

また、レビューの評価を左右する何らかの内的・外的要因が働く場合も、純粋な正規分布にはならない

例えば、下図は、「食べログ」のとある店舗の口コミの分布を分析した結果だ。

この図において、低評価の口コミの件数が正規分布に対して極端に少なくなっていることがわかる。

これは、低評価の口コミが(何者かの「改ざん工作」によって意図的に)削除された結果であると考えられる。

このように、レビューの分布を分析することで、やらせレビューやレビューの改ざんの事実が浮き彫りになるのだ!

なお、この件について、あまり突っこんで書くと、

「食べログ」の偉い人に怒られる

ので、これ以上は突っ込まないことにしておく・・・。

というわけで、諸君もレビューの内容ではなく、レビューの分布を分析することで、サクラ業者のやらせレビューに騙されることなく、Amazonで賢く購入し、充実したオタクライフを存分に満喫するようにしてほしい!

オタクパパより愛を込めて!

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