Quando si sta pensando di acquistare un prodotto, di solito si passano in rassegna le varie recensioni lasciate dai clienti per vedere quali sono le opinioni degli altri al riguardo, il feedback della community è molto importante ed ha il potere di far pendere l’ago della bilancia verso l’acquisto o meno di un prodotto sulla piattaforma di e-commerce. Tuttavia, una recensione ingannevole potrebbe anche indurre l’utente ad acquistare un dispositivo difettoso, ad esempio.

Questo è il motivo per cui Meta ha recentemente aggiornato la sua Politica di feedback della community negli Stati Uniti per garantire che le recensioni delle persone siano “basate su esperienze di acquisto reali” e per mantenere feedback fuorvianti e potenzialmente offensivi fuori dalle sue piattaforme (come spiegato da TechCrunch). La nuova Politica sui feedback della community fornisce linee guida chiare su quali tipi di feedback sono consentiti su Facebook e Instagram. Vieta esplicitamente:

  • Manipolazione del feedback della comunità per ingannare e sfruttare gli altri a vantaggio finanziario o personale
  • Incentivazione, che è qualsiasi tentativo di corrompere qualcuno affinché fornisca valutazioni, recensioni o risposte positive o negative
  • Irrilevanza. Secondo Meta, ogni recensione deve essere basata sull’esperienza diretta ed essere pertinente all’uso previsto del prodotto e/o dell’attività
  • Contenuti grafici o inappropriati, che includono qualsiasi media eccessivamente esplicito, provocatorio, violento, discriminatorio o minaccioso
  • Spam. Ogni feedback deve essere conforme alle politiche antispam di Meta che, tra le altre cose, vietano l’engagement baiting e la pubblicazione, la condivisione o la promozione di contenuti ad alta frequenza

Per quanto riguarda il modo in cui Meta applicherà la sua nuova politica di feedback, la società ha condiviso che sta utilizzando la tecnologia automatizzata e revisori umani per garantire che tutti i feedback siano conformi alla propria normativa. Tuttavia, come ha affermato il gigante della tecnologia, potrebbe volerci del tempo prima che i suoi “meccanismi di applicazione”, compresi i revisori umani, imparino cosa è pienamente conforme e cosa non lo è.