รีวิวจากผู้ใช้คือรีวิวที่ดำเนินการโดยบุคคลใดก็ตามที่สามารถเข้าถึงอินเทอร์เน็ตและเผยแพร่ประสบการณ์ของตนไปยังเว็บไซต์รีวิวหรือแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียหลังจากการทดสอบผลิตภัณฑ์หรือการประเมินบริการ^{[ 1 ]}รีวิวจากผู้ใช้มักมาจากผู้บริโภคที่สมัครใจเขียนรีวิว มากกว่าผู้เชี่ยวชาญที่ได้รับค่าจ้างในการประเมินผลิตภัณฑ์หรือบริการ รีวิวจากผู้ใช้อาจเปรียบเทียบได้กับรีวิวจากองค์กรผู้บริโภค ที่ไม่แสวงหาผลกำไร หรือรีวิวส่งเสริมการขายจากผู้โฆษณาหรือบริษัทที่ทำการตลาดผลิตภัณฑ์ การเติบโตของแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียทำให้การโต้ตอบระหว่างผู้บริโภคง่ายขึ้นหลังจากที่มีการโพสต์รีวิวในชุมชนออนไลน์ เช่นบล็อก ฟอรัมอินเทอร์เน็ตหรือแพลตฟอร์มยอดนิยมอื่นๆ^{[ 1 ]}

รีวิวจาก ผู้ใช้เป็นแนวทางในการตัดสินใจของผู้มีส่วนได้ส่วนเสียรวมถึงผู้บริโภคผู้ผลิตและคู่แข่ง เกี่ยวกับสินค้าหรือบริการที่ผู้ใช้ที่ให้รีวิวได้สัมผัส ^{[ 2 ]}การตัดสินใจซื้อสามารถทำได้ง่ายขึ้นด้วยการเข้าถึงข้อมูลผลิตภัณฑ์ผ่านรีวิวจากผู้ใช้ที่มีความรู้จากประสบการณ์ ข้อมูล หรือสินค้าที่จับต้องได้^{[ 3 ]}ผู้ผลิตสินค้าและบริการสามารถใช้รีวิวจากผู้ใช้ผ่านการบอกต่อ (WOM) เพื่อเสริมสร้างชื่อเสียง แต่ก็อาจถูกวิพากษ์วิจารณ์ได้เช่นกัน^{[ 3 ]}สำหรับสินค้าที่มีมูลค่ามาจากความรู้และข้อมูล รีวิวจากผู้ใช้จะให้"ข้อมูลประสบการณ์มากมาย"และด้วยเหตุนี้จึงเพิ่มจำนวนผู้บริโภคที่มีศักยภาพ^{[ 4 ]}

ในบางตลาด บทวิจารณ์ของผู้ใช้ถือว่าน่าเชื่อถือมากกว่าการตลาดที่ริเริ่มโดยมืออาชีพหรือบริษัท^{[ 1 ]}

จากการรีวิวของผู้ใช้ ผู้บริโภคที่ต้องการตัดสินใจซื้อสามารถวิเคราะห์และประเมินตัวเลือกของตนเองได้อย่างอิสระ^{[ 2 ]}ผู้บริโภคสามารถระบุคุณลักษณะของผลิตภัณฑ์เฉพาะที่ให้ประโยชน์ สูงสุดได้โดยการเปรียบเทียบ ห่วงโซ่คุณค่าของตนเองกับผู้ใช้ที่ให้ข้อมูลเกี่ยวกับประสบการณ์ส่วนตัวของพวกเขา^{[ 4 ]}ผ่านเครือข่ายออนไลน์ การตีความรีวิวของผู้ใช้ในเชิงบวกของผู้บริโภคมีแนวโน้มที่จะเพิ่มโอกาสในการซื้อ ในขณะที่การตีความรีวิวของผู้ใช้ในเชิงลบมีแนวโน้มที่จะขยายขอบเขตการค้นหาของผู้บริโภค^{[ 5 ]}

รีวิวจากผู้ใช้ถือเป็น 'แรงขับเคลื่อน' ในการตลาด โดยมีความสัมพันธ์โดยตรงกับยอดขายสินค้าหรือบริการ^{[ 6 ]}รีวิวจากผู้ใช้ในเชิงบวกเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการมีแนวโน้มที่จะเพิ่มความต้องการสินค้าผ่านทัศนคติและพฤติกรรมเชิงบวกที่มีต่อบริษัท[ ^{6 ] งาน}วิจัยแสดงให้เห็นว่ารีวิวจากผู้ใช้ในเชิงลบมีผลกระทบในวงกว้างมากกว่ารีวิวในเชิงบวก^{[ 4 ]}ทั้งปริมาณและคุณค่าของรีวิวมีผลต่อความต้องการสินค้าและบริการ แต่ก็เป็นโอกาสในการปรับปรุงสำหรับการจัดการและห่วงโซ่การผลิต^{[ 6 ]}

โดยการตีความบทวิจารณ์ของผู้ใช้ คู่แข่งสามารถเข้าใจจุดแข็งและจุดอ่อนของคู่แข่งจากมุมมองของผู้ใช้ได้ การอำนวยความสะดวกในการเผยแพร่ประสบการณ์ส่วนบุคคลผ่านบทวิจารณ์ของผู้ใช้ทำให้คู่แข่งมีโอกาสได้เปรียบในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์ของตนเองโดยอิงจากข้อเสนอแนะของคู่แข่ง^{[ 7 ]}การให้ประสบการณ์ส่วนบุคคลผ่านบทวิจารณ์ของผู้ใช้ทำให้ตลาดมีโอกาสวิเคราะห์จุดอ่อนและใช้เป็นโอกาส ซึ่งบางครั้งอาจเป็นประโยชน์ต่อบริษัทที่ถูกวิจารณ์ในตอนแรก^{[ 7 ]}

ผู้โฆษณา นักการตลาด และผู้มีส่วนได้ส่วนเสียในการแข่งขันอื่นๆ มีแรงจูงใจที่จะสร้างรีวิวผู้ใช้ปลอมในเชิงบวกสำหรับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการโปรโมต หรือรีวิวผู้ใช้ปลอมในเชิงลบสำหรับผลิตภัณฑ์ที่พวกเขาต้องการโจมตี^{[ 8 ] [ 9 ]}ในรีวิวผู้ใช้ปลอม ผู้กระทำการจะสร้างบัญชีผู้ใช้โดยอิงจากบุคลิกทางการตลาด บางอย่าง และโพสต์รีวิวผู้ใช้โดยอ้างว่าเป็นบุคคลจริงที่มีลักษณะนิสัยตามบุคลิกนั้น^{[ 8 ]}บริษัทการตลาดที่ขายรีวิวปลอมจะฝึกอบรมพนักงานให้เขียนรีวิวในลักษณะที่สมจริงและโพสต์จากหลายบัญชีเพื่อเพิ่มความน่าเชื่อถือ^{[ 10 ]}นี่เป็นการใช้ระบบรีวิวผู้ใช้ในทางที่ผิด ซึ่งโดยทั่วไปแล้วจะเชิญเฉพาะรีวิวจากผู้ใช้ทั่วไปเท่านั้น ไม่ใช่จากบุคคลปลอมที่ได้รับค่าจ้าง^{[ 8 ]}หรืออีกทางหนึ่ง ผู้ใช้จริงอาจให้รีวิวปลอมเกี่ยวกับสินค้าหรือบริการที่พวกเขาไม่เคยได้สัมผัส^{[ 11 ]}

ข้อกล่าวหาเรื่องรีวิวปลอม

ธุรกิจหลายแห่งแสดงความกังวลเกี่ยวกับความถูกต้องของรีวิวที่ปรากฏบนเว็บไซต์ five.reviews โดยมีข้อกล่าวหาว่าแพลตฟอร์มดังกล่าวแสดงรีวิวเชิงลบปลอม ซึ่งส่งผลเสียต่อชื่อเสียงของธุรกิจและการรับรู้ของผู้บริโภค ธุรกิจต่างๆ รายงานว่าประสบปัญหาอย่างมากในการตรวจสอบความถูกต้องของรีวิวบนแพลตฟอร์ม ส่งผลกระทบต่อความไว้วางใจและความน่าเชื่อถือของผู้บริโภค

ข้อกล่าวหาการกรรโชกทรัพย์

ธุรกิจต่างๆ กล่าวหาเว็บไซต์ five.reviews ว่ามีพฤติกรรมที่ไม่เหมาะสม โดยเฉพาะอย่างยิ่งการได้รับข้อความที่ไม่พึงประสงค์ซึ่งเรียกร้องเงินเพื่อแลกกับการลบรีวิวเชิงลบ คำรับรองจากผู้ใช้ที่เผยแพร่ต่อสาธารณะบนแพลตฟอร์มรีวิวต่างๆ เช่นTrustpilotยืนยันข้อกล่าวหาเหล่านี้ ซึ่งบ่งชี้ว่าอาจเป็นปัญหาที่กว้างขวางกว่านั้นและส่งผลกระทบต่อธุรกิจหลายแห่ง

เครื่องมือสร้างรีวิวด้วย AI

มีโปรแกรมสร้างรีวิวปลอมที่ใช้ AI ซึ่งส่วนใหญ่เป็นเชิงพาณิชย์^{[ 12 ]}

การศึกษาในปี 2021 จากมหาวิทยาลัยแคลิฟอร์เนีย ลอสแอนเจลิสได้บันทึกตลาดขนาดใหญ่ที่ผู้ขายบนAmazonซื้อรีวิวปลอมใน กลุ่ม Facebook ส่วนตัว รีวิวเหล่านี้ช่วยเพิ่มคะแนนและยอดขายของผลิตภัณฑ์ และผู้ขายใช้กันอย่างแพร่หลาย^{[ 13 ]}

วิธีหนึ่งในการป้องกันรีวิวปลอมคือการสร้างอุปสรรคที่เอื้อประโยชน์ต่อผู้ใช้ที่ระบุตัวตนมายาวนานซึ่งเข้าใจและสนับสนุนกฎของชุมชนในเว็บไซต์รีวิว^{[ 8 ]} Amazon กำลังฟ้องร้องผู้รีวิวปลอม^{[ 14 ]}บริษัทต่างๆ สามารถกำหนดขอบเขตสำหรับการเป็นสมาชิกได้ เช่น การทราบรายละเอียดของผู้ใช้ หรือการต้องจ่ายค่าสมาชิก^{[ 7 ]}

ในปี 2559 คณะกรรมการการแข่งขันและคุ้มครองผู้บริโภคแห่งออสเตรเลียได้ปรับElectrodry เป็น เงิน 215,000 ดอลลาร์ออสเตรเลียฐานยุยงให้ผู้รับแฟรนไชส์ปลอมแปลงรีวิวออนไลน์เพื่อเพิ่มคะแนนในเว็บไซต์รีวิวออนไลน์^{[ 15 ]}

ในเดือนสิงหาคม พ.ศ. 2567 คณะกรรมการการค้าของรัฐบาลกลางลงมติเป็นเอกฉันท์ห้ามไม่ให้นักการตลาดใช้รีวิวผู้ใช้ปลอมที่สร้างขึ้นโดยแชทบอทปัญญาประดิษฐ์แบบสร้างข้อมูล (เช่นChatGPT ) และอินฟลูเอนเซอร์จ่ายเงินให้กับบอทเพื่อเพิ่มจำนวนผู้ติดตาม^{[ 16 ]}

มีการเสนอระบบต่างๆ เพื่อประเมินคุณภาพของรีวิวจากผู้ใช้ เพื่อให้ผู้บริโภคสามารถเข้าถึงรีวิวที่ดีที่สุด หลีกเลี่ยงรีวิวที่มีคุณภาพต่ำ และป้องกันการปะปนกันของรีวิวที่ให้มาอย่างซื่อสัตย์กับรีวิวที่ไม่ซื่อสัตย์จากผู้โฆษณาหรือบุคคลที่มีวาระอื่นนอกเหนือจากการประเมินอย่างเป็นกลาง^{[ 17 ]}

ผู้บริโภคมองว่ารีวิวของผู้ใช้ที่ใช้ไวยากรณ์ที่ดีและ รูปแบบ การเขียนที่โน้มน้าวใจนั้นมีคุณภาพสูงกว่ารีวิวที่เขียนในรูปแบบอื่น^{[ 18 ]}

ความสัมพันธ์ระหว่างบทวิจารณ์ของผู้ใช้และคุณภาพของผลิตภัณฑ์นั้นไม่แน่นอน^{[ 19 ]}สำหรับคุณภาพบางระดับในบางสถานการณ์ อาจไม่มีความสัมพันธ์ระหว่างคุณภาพและการให้คะแนน^{[ 19 ]}สำหรับคุณภาพระดับสูงสุด การศึกษาหนึ่งพบว่าการให้คะแนนของผู้ใช้ตรงกับการให้คะแนนทางวิทยาศาสตร์มากกว่าครึ่งเล็กน้อย^{[ 19 ]}นอกจากนี้ ผู้ที่อ่านบทวิจารณ์ของผู้ใช้มักจะมองว่าบทวิจารณ์ของผู้ใช้มีความเป็นกลางเช่นเดียวกับการทดสอบทางวิทยาศาสตร์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งเมื่อมีคะแนนเฉลี่ยของบทวิจารณ์ของผู้ใช้^{[ 20 ]}

เมื่อมีชุดรีวิวจากผู้ใช้จำนวนมากจากบุคคลต่างๆ อัลกอริทึม การวิเคราะห์ข้อความสามารถทำนายได้อย่างแม่นยำว่ารีวิวใดมาจากผู้เขียนคนเดียวกัน^{[ 21 ]}

การวิเคราะห์ความรู้สึกสามารถใช้เพื่อทำนายระดับที่บทวิจารณ์นั้นเป็นไปในทางบวกหรือลบ^{[ 22 ] [ 23 ]}

งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าแรงจูงใจในการให้รีวิวของผู้ใช้มักเกิดจากทัศนคติและพฤติกรรมทางจิตวิทยา^{[ 24 ]}ทฤษฎีการใช้และการได้รับความพึงพอใจเป็นศาสตร์ที่พิจารณาว่าทำไมใครบางคนจึงอาสาใช้เวลาเพื่อสร้างรีวิวของผู้ใช้^{[ 25 ]}นักวิจัยบางคนแนะนำว่าพฤติกรรมภายในที่ให้คุณค่ากับผลประโยชน์ทางสังคม การพัฒนาตนเอง ความห่วงใยผู้อื่น และความต้องการความพึงพอใจ มีแนวโน้มที่จะให้รีวิวของผู้ใช้มากกว่า^{[ 24 ]}การให้รีวิวของผู้ใช้ได้รับการแนะนำว่าช่วยเติมเต็มความรู้สึกของการเป็นส่วนหนึ่งโดยการปฏิบัติตามความเชื่อของความคิดเห็นส่วนใหญ่หรือส่วนน้อยเกี่ยวกับประสบการณ์ส่วนตัว^{[ 24 ]}

การโจมตีด้วยรีวิวคือการที่ผู้ใช้เขียนรีวิวจำนวนมากเพื่อกดดันผู้สร้างผลิตภัณฑ์หรือยอดขายให้มากขึ้น เพื่อตอบโต้การดูหมิ่นที่เกิดขึ้นจริงหรือที่รับรู้ได้ต่อลูกค้า ในบางสถานการณ์ งานวิจัยชี้ให้เห็นว่าคู่แข่งใช้ประโยชน์จากระบบรีวิวแบบไม่ระบุชื่อเพื่อกดดันและควบคุมความรุนแรงของการแข่งขันในทางลบ^{[ 26 ]}

^{นักวิจัยหลายคนได้จัดทำโปรไฟล์รีวิว ของ}ผู้ใช้บนYelp [ ^{27 ]}

งานวิจัยแสดงให้เห็นว่าบทวิจารณ์ของผู้ใช้มักมีอิทธิพลต่อการซื้อของผู้บริโภคใน^{อุตสาหกรรม}การบริการ [ ^{28 ]}

รีวิวจากผู้ใช้ทำให้เกิดการวิพากษ์วิจารณ์และตั้งคำถามเกี่ยวกับการปฏิบัติด้านการดูแลสุขภาพ ซึ่งก่อนการมาถึงของรีวิวจากผู้ใช้ ผู้ให้บริการด้านการดูแลสุขภาพแทบจะไม่เคยถูกวิพากษ์วิจารณ์หรือประเมินโดยผู้ใช้เลย^{[ 29 ]}

• การคำนวณเชิงวิวัฒนาการแบบโต้ตอบ