Guten Tag! Wie können wir Ihnen weiterhelfen?

In unserem Support-Center finden Sie Informationen über Google-Verkäuferbewertungen, Rich Snippets, TrustBoxes, Produktbewertungen sowie Anleitungen zum Bearbeiten Ihrer Bewertungen und Account-Einstellungen.

Wie funktioniert unsere automatische Betrugserkennung?

Um gefälschte Bewertungen zu erkennen und die Vertrauenswürdigkeit unserer Online-Bewertungscommunity zu wahren, setzen wir eine speziell entwickelte Software ein, die unser erfahrenes Compliance-Team bei der Betrugserkennung unterstützt.

Kein System ist perfekt. Computer sind indessen meist genauer als der durchschnittliche Leser von Bewertungen.* Deshalb wird unser internationales Team von spezialisierten Ermittlern und Compliance-Agenten, die tagtäglich mit Bewertungen arbeiten, von einer speziell entwickelten Software zur automatischen Betrugserkennung unterstützt.

Unsere speziell entwickelte Software zur Betrugserkennung

Um gefälschte Bewertungen zu erkennen und zu entfernen, haben wir ein spezielles Team in unserer Entwicklungsabteilung, das unsere einzigartige Betrugserkennungs-Software entwickelt und immer weiter optimiert.

Genau wie Google, das seine Algorithmen nicht offenlegt, können auch wir keine detaillierten Angaben dazu machen, wie unsere Software funktioniert, da das ihrem Zweck zuwiderlaufen würde. Würden wir alle Einzelheiten bekanntgeben, erhielten die wenigen Personen, die das System austricksen möchten, genau die Informationen, die sie dafür benötigen. Wir können Ihnen jedoch erläutern, weshalb wir von der Wirksamkeit des Systems überzeugt sind:

Unsere Software analysiert Daten

Unsere einzigartige, speziell entwickelte Software arbeitet rund um die Uhr und prüft eine Vielzahl verschiedener Verhaltensparameter, wie z. B. IP-Adressen. Das System verwendet einen Algorithmus, um zu berechnen, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass Bewertungen gefälscht sind. Auf Grundlage dieser Wahrscheinlichkeit wird dann ein sogenannter „Fake Score“ berechnet.

Wann werden Bewertungen entfernt?

Wenn dieser Score für eine Bewertung sehr hoch ist, entfernt unsere Software diese Bewertung automatisch von unserem Portal und der Verfasser wird per E-Mail darüber benachrichtigt. In dieser Phase ist keiner unserer Mitarbeiter direkt involviert – diese Prozesse werden von der Software automatisch ausgeführt.

Unser Ausgangspunkt ist, dass alle Bewertungen von unserer Software gleich behandelt werden. Die Software hat keinerlei Zugriff auf Daten darüber, ob ein Unternehmen die Dienste von Trustpilot abonniert oder nicht. Dies steht in Übereinstimmung mit unserer Mission für Vertrauenswürdigkeit.

Warum nutzen wir eine spezielle Software, um Bewertungen zu überprüfen?

Ein ungeschulter Leser konzentriert sich beim Lesen von Bewertungen normalerweise auf die Sprache, den Rhythmus und den Schreibstil – also sprachliche Merkmale –, um die Vertrauenswürdigkeit zu beurteilen. Diese Vorgehensweise ist oftmals jedoch relativ unzuverlässig.**

Unsere Software hingegen prüft Verhaltensmuster basierend auf Rohdaten. Der Einsatz von Software zur Erkennung gefälschter Bewertungen ist meist genauer als das Lesen der Bewertungen und die Betrachtung sprachlicher Merkmale**, da gute Verfasser Ausdrücke und Formulierungen von echten Bewertungen übernehmen können, um Leser zu täuschen.

In jedem Fall ist es immer notwendig, eine Vielzahl von Aspekten zu berücksichtigen. Wir entfernen eine Bewertung niemals aufgrund eines einzigen Parameters – es sind immer mehrere Faktoren notwendig, damit eine Bewertung von unserem Portal entfernt wird.

Was können Bewerter tun, wenn sie der Meinung sind, dass ein Fehler vorliegt?

Unser System ist generell äußerst präzise. Bewerter haben jedoch die Möglichkeit, uns zu kontaktieren (compliance@trustpilot.com), wenn sie der Meinung sind, dass ein Missverständnis vorliegt. Dies geschieht selten, und da wir Bewertungen von unserem Portal nur entfernen, statt sie zu löschen, wenn sie von unserem System als gefälscht eingestuft werden, können wir sie später stets wieder freischalten.

Bewerter sollten sich auch vergewissern, dass ihre Bewertungen im Einklang mit unseren Nutzerrichtlinien stehen. Ein Verstoß gegen unsere Richtlinien kann ebenfalls dazu führen, dass die jeweilige Bewertung entfernt wird (siehe Abschnitt „Unter welchen Umständen entfernen wir Ihre Bewertung?“ in den Nutzerrichtlinien).

Unterstützung durch Tools für manuelle Prozesse

Um sicherzustellen, dass unsere Prozesse wirklich solide sind, stehen unseren Mitarbeitern weitere Technologien zur Verfügung. Außer unserer vollautomatisierten Software nutzen unsere speziell ausgebildeten Compliance-Agenten und -Ermittler zusätzliche leistungsstarke Tools, die ihnen dabei helfen, auffällige Muster manuell auf Unregelmäßigkeiten zu überprüfen. Mit diesen Systemen werden abweichende und anhaltende Muster anhand verschiedenster Daten aufgedeckt.

Wir können manuelle Kontrollen durchführen

Unser Team kann diese Faktoren nutzen, um zu prüfen und zu entscheiden, ob abweichende Muster auf Probleme hinweisen oder ob es eine logische Erklärung dafür gibt. Beide Elemente gehen dabei Hand in Hand: Die Technik markiert Muster, die für das menschliche Auge unsichtbar wären, und unser Compliance-Team kann diese Faktoren für die weitere Überprüfung verwenden.

Unsere Verantwortung

Es ist unsere Verantwortung, die Vertrauenswürdigkeit unseres Bewertungsportals zu wahren. Wir nehmen diese Verantwortung sehr ernst und prüfen alle Fälle, die uns als verdächtig gemeldet werden.

Mitglieder unserer Community, die Bewertungen auf Trustpilot melden möchten, können unser Compliance-Team per E-Mail an compliance@trustpilot.com kontaktieren. Weitere Informationen zu unserer Whistleblower-Funktion finden Sie in diesem Artikel.

*Siehe: http://www.news.cornell.edu/stories/2011/07/cornell-computers-spot-opinion-spam-online-reviews. **Mukherjee, A.; Venkataraman, V.; Liu, B.; Glance, N. What Yelp Fake Review Filter Might Be Doing? International AAAI Conference on Web and Social Media, North America, Juni 2013. Verfügbar auf http://www.aaai.org/ocs/index.php/ICWSM/ICWSM13/paper/view/6006. Abgerufen am 18. Juli 2016.

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