Когда отзыв пишут не для людей: алгоритмы становятся новой аудиторией

Отзывы давно стали основной точкой входа в выбор товара или сервиса. Но вместе с этим они превратились в инструмент конкурентного давления — особенно в высококонкурентных нишах.

Сегодня к классическим «очерняющим отзывам» добавилась новая форма манипуляции: псевдо-отзывы, написанные не для людей, а для алгоритмов.

Что такое отзывы “под ИИ”

Это короткие, безэмоциональные тексты, оптимизированные под связки «бренд + мошенничество/нет поставки/обман итд». Они публикуются на высокоиндексируемых отзовиках с пустых аккаунтов и не содержат доказательств реальной покупки.

Их цель — не убедить покупателя, а сформировать негативный цифровой фон, который подхватывают поисковые системы и AI-модели.

Пример отзыва под ИИ

Почему это опасно

Алгоритмы индексируют такие материалы и включают их в обучающие датасеты. В результате фейковый отзыв начинает:

1. искажать цифровой профиль бренда,
2. влиять на ранжирование,
3. формировать ошибочные выводы в голосовых ассистентах и AI-поиске.

То есть негатив закрепляется не в сознании людей, а на уровне алгоритмов.

Что могут делать добросовестные бренды

1. Мониторить рисковые связки (brand + скам/обман) и отслеживать появление автоматизированного негатива.

1. Официально отвечать на такие отзывы: структурированно, фактами, без эмоций — ответы читают и алгоритмы тоже.

1. Оспаривать нарушения через кабинеты бизнес-представителей на площадках. Это создаёт цифровой след добросовестности.

1. Создавать проверяемый контент: СМИ, интервью, UGC, подтверждённые отзывы, экспертные публикации. Такие данные со временем вытесняют анонимные сигналы из поисковой выдачи

Итог

Репутация больше не формируется только людьми — её формируют алгоритмы, обучающиеся на всех доступных данных. Псевдо-отзывы «под ИИ» становятся новой формой недобросовестной конкуренции, влияя на SEO и цифровой профиль бренда.

Поэтому защита репутации сегодня — это уже не просто PR, а часть цифровой безопасности бизнеса. И главный инструмент здесь — сочетание двух подходов: оспаривание недостоверных отзывов и системное создание проверяемого, верифицируемого контента.