Так же и с отзывами, маркетинговая хрень и покупные отзывы здесь работать не будут, нагнать рейтинг вверх тоже не получиться, так как у каждого пользователя, рейтинг формируется по персональным критериям.
Применительно к отзывам и товарам.
Теоретически можно пытаться определить некий статус или рейтинг пользователей, оставивших отзыв о товаре или продавце.
Но для этого нужно иметь доступ к некоему профилю такого пользователя.
Если мы имеем ввиду стороннюю площадку, то вряд ли владелец площадки будет делиться такой информацией.
Если мы выбираем только открытые данные, то например мы можем собрать информацию о пользователях, оставивших отзывы о товаре и получим примерно следующее.
5 отзывов от пользователей, про которых мы ничего больше не знаем, только эти отзывы.
1 отзыв от пользователя, отзывы которого нам встречались раньше.
Тут можно конечно накопить некоторый объем информации, но как на ее основании сделать фильтр?
Есть еще нюанс.
Например популярный продукт на популярном маркетплейсе, условный видео регистратор для машины.
Продано к примеру 10000 штук, отзывов 200.
Из них больше половины негативные - кому-то пришел брак и это нормально, так как процент брака или повреждений при транспортировке есть всегда, у кого-то кривые руки - карту памяти вставили не той стороной, кто-то не читал описание и теперь ищет функции, которых не было заявлено.
Как составить критерии для обработки этих данных?
Что мы можем для себя понять из такого набора? Подходит ли нам товар?
Когда вы читаете такие отзывы, вы каждый раз пересчитываете свое решение о покупке, причем не столько опираясь на логику, сколько на эмоции.
Как настраивать фильтр для таких целей?