Amazon expulsó permanentemente de su plataforma a más de 600 empresas chinas por violar su políticas y términos de uso, acusadas de utilizar reseñas falsas para que sus productos sean mejor valorados y lograr un posicionamiento más alto en las búsquedas dentro de la página.

La decisión de la empresa fundada por Jeff Bezos surgió luego de que se filtrara una base de datos con miles de usuarios de usuarios realizando esta práctica en favor de cientos de compañías, según develó el portal Safety Detectives

Al obtener esta información, Amazon decidió realizar una revisión exhaustiva a nivel global, que confluyó en el baneo permanente de más de 3 mil vendedores que comerciaban con poco más de 600 marcas chinas, como Aukey y RavPower.

Pagos por reseñas

El relevamiento comenzó hace poco más de cinco meses y detectaron que la técnica más utilizada entre los usuarios sancionados consistía en ofrecerle beneficios o recompensas a los compradores a cambio de que les dejaran valoraciones y comentarios positivos. Estas recompensas podían ser descuentos, pagos e incluso productos gratuitos

Luego de tomar esta medida, un vocero de la empresa de mensajería explicó lo sucedido al medio The Verge: "Los clientes confían en la precisión y autenticidad de las reseñas de productos para tomar decisiones de compra informadas y tenemos políticas claras tanto para los revisores como para los socios vendedores que prohíben el abuso de las características de nuestra comunidad. Suspendemos, prohibimos y emprendemos acciones legales contra aquellos que violan estas políticas, dondequiera que estén en el mundo".

Amazon no detalló cuántas empresas de otros países fueron sancionadas por estas mismas prácticas, pero el sistema de revisión continúa para detectar nuevos casos de reseñas adulteradas, ya que estas son las que el producto y la tienda virtual se posicionen mejor en la plataforma. Además, las valoraciones son las que permiten a los potenciales compradores decidir entre los distintos vendedores. 

Según informaron al medio Xataka, actualmente convergen un sistema de "herramientas de machine learning" en conjunto el trabajo de "un equipo de investigadores", lo que les permite "analizar semanalmente más de 10 millones de reseñas" para detectar irregularidades. 

Además, confían en la colaboración de los usuarios honestos, ya que pueden "informar de un abuso en cada una de las reseñas para poder investigarlo y tomar las medidas adecuadas".