Descubre las opiniones falsas de Amazon, Yelp o Tripadvisor

Descubre las opiniones falsas de Amazon, Yelp o Tripadvisor

Carlos González

Compañías como Amazon dedican gran cantidad de recursos a intentar de evitar las opiniones falsas dentro de su plataforma. Sin embargo, es habitual que se cuelen estas falsas valoraciones que, en realidad, están llevadas a cabo por el propio vendedor –con otras cuentas-, personas relacionadas, o incluso usuarios a los que se les ha enviado el producto de forma gratuita. Y todo esto lo podemos detectar con Fakespot en Amazon, Yelp y Tripadvisor.

A nadie le agrada ir a un hotel convencido de que estará limpio, porque así lo aseguran las valoraciones de Tripadvisor, y encontrarse con que todo está hecho un asco. O comprar un producto que se supone de buena calidad, porque nos lo prometen en las valoraciones de Amazon, y encontrarnos con que era una opinión falsa y la calidad es pésima ¿verdad? Pues podemos evitarlo con Fakespot, y lo único que necesitamos es la dirección URL del producto en cuestión, o del hotel, o que corresponda… e introducirla en esta herramienta online similar a un buscador.

Fakespot te dice cómo de fiables son las opiniones de Amazon, Yelp, Tripadvisor y la App Store

En esta página, sencillamente tenemos que introducir una dirección URL para que nos devuelva el ‘análisis de opiniones’ correspondiente. De forma simplificada nos dirá si es fiable, o no, el conjunto de opiniones y valoraciones sobre, por ejemplo, un producto. Pero con algo más de detalle encontraremos también el porcentaje de opiniones que, según la herramienta, son reales. Eso sí, no vamos a poder ver cuáles son ciertas y cuáles no, sino sencillamente el grado de fiabilidad sobre la página de opiniones del producto que hayamos escogido.

Este tipo de herramientas se suman a que, como comentábamos anteriormente, compañías como Amazon se dedican de forma intensa a filtrar las malas opiniones pidiendo contraste de otros usuarios. Cuando vemos una opinión, nosotros mismos podemos señalar si ‘fue útil’, o no, y de esta forma nutrir el algoritmo de posicionamiento de Amazon –y sus similares- respecto a opiniones y valoraciones. Algo que, evidentemente, afecta a próximos comentarios en la página web por parte de los usuarios.