大量負面評論如潮水般湧來，可能會在一夜之間毀掉你的聲譽。當一個人或一個團體決定同時發布多條嚴厲的評論以損害您的形象時，就會發生某種有組織的攻擊。突然的堆積比你想像的要嚴重得多。 Yelp 等許多大型評論網站在 2019 年刪除了假評論。但他們仍然漏掉了不少，這些疏忽傷害了誠實的業主。
為了反擊，你必須觀察模式。您應該始終比較每個平台上的時間戳記、語言和星級，以查找評論活動中的異常模式。快速瀏覽一下就會發現，虛假評論是如何削弱銷售量並在新的購物者心中埋下疑慮的。
我們知道，證明競爭對手坐在鍵盤後面是最困難的一步。看到自己的星級評分無緣無故下降，感覺很糟。您可能會想為什麼不能直接報告混亂情況並立即清理乾淨。殘酷的現實是，評論網站的行動速度很慢，他們會要求證據，然後才考慮撤下評論。
讓我們嘗試一種有用的方法來尋找虛假評論並收集可能將其與競爭對手聯繫起來的資訊。
目錄
虛假評論活動的跡象
您應該掃描最近的評論以尋找通常不會看到的模式。
一兩天內突然出現大量負面評論是第一個危險信號——除非你的團隊真的在公眾場合犯了大錯，否則這種群起而攻的情況幾乎不會出現。對大多數企業來說，這種浪潮是完全出乎意料的。您需要立即關注該尖峰。讓它擱置太久會隨著時間的推移而無聲地損害你的聲譽。
然後，轉到評論者資料。真正的客戶通常會在他們使用的網站上顯示一些歷史記錄。他們為其他地方留下評論並填寫正常的個人資料欄位。攻擊帳戶通常是全新的，幾乎沒有任何細節，過去也沒有任何活動。如果你看一下，只需點擊幾下就可以找到它。然後，你應該仔細閱讀投訴中的措詞。當多條評論重複相同的抱怨或使用幾乎相同的措辭時，就會感覺有些不對勁。真正的顧客會用自己的聲音說話，因此當你看的時候，剪貼的模式就會立即顯現出來。
請務必檢查作者在其個人資料中所說的居住地。如果您在西雅圖的披薩店突然遭到聲稱自己同時位於佛羅裡達州、俄亥俄州和德克薩斯州的人的抨擊，這個故事就說不通了——不是嗎？真正的評論通常來自您當地的社區和附近的區域。這些地點的不匹配給評論的真實性增加了新的懷疑。如果您長時間忽略該線索，損害就會悄悄蔓延至您的業務。
2020 年《哈佛商業評論》的一項研究為大家提供了另一個啟示。虛假評論不包含有關訪問或體驗的具體資訊。他們只是抱怨一些平淡無奇的事情，而不是客戶在與您的業務相關的特定體驗中遇到的具體時刻。時間可以幫助你更全面地確認全貌。在您推出熱門促銷活動後或在搜尋結果中超越競爭對手後立即出現的評論值得您額外審查。這種特殊的排列表示有人在監視你的一舉一動。
請不要不假思索地將所有負面紀錄歸入破壞堆。誠實的投訴仍然影響著每個人。您的工作是找到偏離您每周和每月所見的正常流程的模式。當表面線索感覺不穩定時，您應該盡可能深入挖掘元資料。大多數評論網站可以在幾秒鐘內將多個評論追溯到單一 IP 位址或裝置。只需將技術證據與早期跡象結合起來，就可以形成強有力的刪除理由。
如何收集評論攻擊證據？
當您開始懷疑虛假評論時，您需要強有力的證據。檢查後，將每個評論匯出到電子表格中並立即執行此操作，以便您可以在一個地方看到整個清單。透過按日期、時間和評級進行快速排序，您可以找到暗示有協同攻擊的可疑群集。
當您匯出資料時，您將創建一個可靠的快照，並在很大程度上避免可能讓突然的攻擊浪潮在一夜之間溜走的漏洞。在這個過程中，截圖仍然具有真正的影響力。確保在看到任何看起來不對勁的評論時立即將其記錄下來，然後將其歸檔到有組織的資料夾中，以便您可以快速將其提取出來。評論可能會毫無預警地消失，而且如果沒有證據，您的案例往往會失去效力。
大多數大型評論網站都會悄悄追蹤每則評論的 IP 資訊和裝置資料。他們不會在網路上發布這些數據。但如果你提出正式請求並提供確鑿的操縱證據，他們就可以發布它。然後，隱藏層就會揭露陌生人帳號之間的連結。當你需要平台工作人員的幫助時，你應該使用這些技術線索來向他們表達你的觀點。所有精確的時間戳記、裝置型號和登入模式都可以將評論者對應到單一來源，而這些具體的事實可以讓您佔據更有利的地位。
一些先進的軟體現在可以在您看儀表板之前就提醒您注意異常峰值。這些工具會悄悄地觀察人類眼睛可能在評論中錯過的速度、情緒波動和重複的短語。法院越來越多地將網路取證視為案件的有效證據途徑。近年來，由於 IP 記錄將惡意評論與競爭對手的辦公室網絡聯繫起來，餐廳贏得了賠償。
收集資料進行分析時，請牢記隱私權法。始終關注交叉評論模式，而不是努力顯示真實姓名。你的主要目的是展示一個計劃，而不是暴露私人身份。有組織的策略可以使您的文件更有力地提供證據。花時間建立時間表，列出共享的不常見短語，並標記任何讚揚競爭對手但拖累貴公司的評論。
現代人工智慧威脅情報工具可以篩選數千條評論並標記出暗示協調的模式。這些快速警報可以縮短您的回應時間。安全資訊管理套件還可以將 Google、Yelp 和 Facebook 的資料拉入單一儀表板。統一的視圖可以幫助您追蹤跨網站隱藏的活動。
各個站點的流程
你已經擁有證據，接下來你需要採取行動。Google 可讓您直接從商家資料儀表板舉報虛假評論。只需打開任何評論，點擊三點選單，然後選擇檢舉為不適當。將會彈出一個簡短的表格，您可以在其中解釋確切的問題。
Yelp 使用類似的流程。只需點擊評論下方的旗幟圖標，選擇“此評論不相關”，然後按照提示操作即可。當您這樣做時，通常會使您的請求更快地推進。
為了提高快速修復的幾率，請在發現虛假評論時立即提交報告。支援團隊在設定優先順序時會考慮反應速度和回饋量。當您反應更快時，它可以幫助您更輕鬆地入睡，因為其他人可以看到您的合理警報。
TripAdvisor 為您提供了另一個可用的工具。在報告連結旁邊，您會看到「管理層回應」框。我們建議您在那裡發布一個冷靜的公開答案，同時在幕後請求刪除。當你們共同採取措施時，你們的案例就會得到加強。
Amazon.com 有時有點難用；每則評論下方都有「檢舉濫用」連結。然而，該公司通常會在採取行動之前要求提供令人信服的證明文件。請堅持並提交他們要求的任何詳細資訊。
在任何情況下，速度都很重要。大多數網站對可疑活動發生後幾天內提交的報告反應更好，而不是幾個月後。儘早採取行動可以帶來更快的結果，並表明您的主張是新穎的。企業在數小時內就發現了負面貼文。直接發送給支援人員的多個個人資料中顯示相同短語的螢幕截圖可能會在 48 小時內被刪除。
明顯的模式有助於主持人做出決定。帶有準確日期和時間的螢幕截圖可以提供背景信息，當您提供確鑿的證據時，您可以更自信地交談。
如果第一次報告失敗，請堅持下去。您可以要求人工審核。大多數網站都會為您提供申訴途徑或支援電子郵件，您可以將完整的證明文件發送到其中。在寫每個音符時，保持音調穩定。支援人員通常會立即忽略憤怒的咆哮。遵循事實並引用平台政策，而不是人身攻擊或威脅。
一旦工作人員看到您遵守政策並用有力的證據支持每一點，他們通常就會滿足您的要求。
應對評論攻擊的方法
始終設定評論警報，以便您可以捕捉模式。當您追蹤可疑的貼文時間或類似評論的集群時，您會儘早發現虛假回饋。
早期警告讓您有機會在謠言損害您的聲譽之前採取行動。早期意識很重要，因為這些警報可以在負面貼文侵蝕信任之前讓你掌控局面。您可以選擇如何回答每條評論，而不必手忙腳亂。
如果攻擊繼續，您應該採取法律措施。停止並終止信函告訴競爭對手，你已經看穿了這種策略，並且拒絕讓它繼續下去。大多數糾紛都以此結束，為每個人省去了出庭的時間。美國聯邦貿易委員會已在 2016 年針對亞馬遜營運商的案件中對虛假評論團夥進行了處罰，因此監管機構支持公平競爭。您還可以利用公共關係來比任何訴訟更快地修復損害。分享真實的客戶故事來提醒讀者為什麼選擇您。法庭之爭使問題變得更加棘手，並引發了更多關注。但直接的訊息往往會重置敘述。
始終保持個人帳戶可見，因為每個真實的評論都會平衡任何虛假投訴並提高您的評分。我們認為您應該鼓勵滿意的買家發布誠實的回饋。但請遵循平台指南。大多數網站禁止因讚揚而給予獎勵，而您也不想違反該政策。在應對攻擊時，請盡力避免常見的失誤。如果你反擊太過強硬，讀者可能會認為你防禦性太強，缺乏自信。相反，一個冷靜的回應並提出解決方案將表明你的團隊正在傾聽。
確保也鎖定您的網路。可悲的是，一些評論攻擊是在資料外洩暴露客戶記錄後開始的。您應該對系統進行分段，以阻止入侵者跨越資料庫。標準軟體更新會在任何人使用之前彌補差距。當您保護客戶資料時，您就贏得了他們的信任。受控區域可以減少暴露並限制駭客可能造成的損害。
我們敦促您研究現代人工智慧工具來防禦協同評論攻擊。威脅每年都在演變。但檢測軟體也隨之發展。一些評論監視器現在使用機器學習模型來捕捉人們可能錯過的模式。
監控和管理您的聲譽
你應該很快就會找到這些虛假評論，這樣你就可以控制故事。自動化工具在背景運作並及時向您發出警報。您可以尋找突然出現的評論、類似的措辭或不尋常的時間模式。只需獲取螢幕截圖和日期，然後將其傳遞給評論網站。大多數網站都希望內容乾淨，因此當您提供有組織的證據時，他們通常會刪除明顯的虛假內容。
確保監控您的指標。快速警報可幫助您在小高峰變成頭條新聞之前做出反應。一旦在這些威脅出現時立即發現，您就會睡得更安穩。
我們建議您邀請滿意的客戶在每次積極的訪問後留下回饋。大量真實評論可以起到緩衝的作用，減輕任何突然的打擊。這些透過電子郵件或在結帳時進行的簡短提醒會添加新的回饋並提高您的分數。
請保持警惕，不要擔心。只需設定針對異常活動的基本警報，然後即可繼續經營您的業務並為人們提供良好的服務。如果在您完成所有工作後仍有可疑的評論，您應該與值得信賴的顧問交談。在困難時期向客戶誠實地報告最新情況通常會贏得他們的支持，並表明您堅持自己的價值觀。
當你想要增加肌肉時，只需尋求專業人士的幫助。雲擎觀點的團隊負責管理亞洲各地的評論、社群媒體、公共關係和危機應變。
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我能否證明競爭對手正在進行評論攻擊？