Как создать эффективную систему модерации

Моя цель - предложение широкого ассортимента товаров и услуг на постоянно высоком качестве обслуживания по самым выгодным ценам.

В статье расскажем, кому и зачем нужны системы модерации, какие они бывают, в чём их плюсы и минусы. А ещё поделимся мыслями, как снизить вероятность ошибки, и что важно учесть создателю интернет-ресурса с отзывами.

Привет, Хабр! Пару месяцев назад мы запустили свой отзовик для онлайн-школ с системой премодерации. Перед этим год готовились: изучали, как другие компании решают вопрос с модерацией, как пользователи обходят их фильтры. Главное, что мы поняли, собрали в этой статье. Возможно, кому-то информация тоже будет полезна и сэкономит время и силы, которые мы уже потратили. 

Сначала определись, зачем тебе модерация

Любой создатель интернет-ресурса создаёт его не просто так, а с какой-то целью. Соответственно у систем модерации тоже есть цель. Глобально она звучит так — снизить вероятность ошибки.

Пример первый — Яндекс.Карты. Сервис придуман, чтобы людям было удобнее ориентироваться на местности. Также они могут оставлять отзывы о местах, которые посещали, помогая тем самым другим пользователям оценить то или иное место, заведение, учреждение. При этом Яндекс.Карты используют данные геолокации, если она включена на телефоне пользователя, а также данные о посещаемости тех или иных сайтов. Это значит, что они могут с относительной точностью определить, в каких местах человек был, а в каких не был. Поэтому если пользователь захочет оставить отзыв о месте, в котором он никогда не был (вернее, где не был его телефон), он не сможет этого сделать — система модерации Яндекс.Карт не пропустит такой отзыв, поскольку посчитает его выдуманным. На этом примере мы видим, что задача Яндекс.Карт — защитить пользователей от недостоверной информации в отзывах. Другой вопрос, насколько успешно у них на самом деле это получается.

Другой пример — сайты отзывов пациентов о врачах и клиниках “ПроДокторов”, “СберЗдоровье”, “Напоправку”. По утверждениям некоторых из них, они используется более 60 критериев оценки достоверности отзыва. Тут надо сделать оговорку: медицина очень конкурентная сфера с достаточно высоким средним чеком. Поэтому задача клиник — отгородиться от действий недобросовестных конкурентов, в то время как у отзовиков задача - снизить вероятность накрутки отзывов и снизить вероятность клеветы. Соответственно причина, почему на отзовике так много фильтров, в том, чтобы сделать написание фейковых отзывов максимально дорогим и нерентабельным для тех, кто их может заказывать. Когда агентство, специализирующееся на “управлении репутацией”, видит, что заказ сложный и заряжает ценник до 10 тысяч рублей за один отзыв, невольно задумаешься: а оно тебе надо за такие деньги? Уж лучше вкладываться в качество работы своей клиники, чем оплачивать клевету на конкурентов или положительные деферамбы о себе любимом.

Пример третий про потребительский экстремизм — Яндекс.Такси. Все, кто пользовался их приложением, знают, что оценить водителя и написать негативный отзыв можно, только если ты реально заказывал такси. Люди разные бывают. Некоторые ради промокода на скидку таких гадостей могут про водителя насочинять. Поэтому продакт-оунеры ввели модерацию, а также систему оценки самих клиентов. Мы считаем её одной из самых эффективных и справедливых, потому что она отсеивает недобросовестных пользователей, защищает от них и компанию и водителей. А ещё она очень удобная, хоть и очень простая с точки зрения реализации, так как все стороны взаимоотношений “клиент-водитель” легко устанавливаются.

Какие бывают системы модерации

Условно все системы модерации можно поделить на автоматические, ручные и гибридные. У каждой из них есть свои плюсы и минусы. 

Плюсы автоматической системы в том, что она позволяет (простите за тавтологию) автоматизировать многие процессы. Критериев, по которым будут оцениваться отзывы, может быть любое количество. Всё зависит от задач и фантазии создателей сервиса и программистов. Но есть большая вероятность ошибок, потому что любая автоматическая система имеет погрешность. В качестве примера приведём наш недавний случай на vc.ru. Один из наших сотрудников забыл пароль к своему аккаунту и поэтому создал новый. Сразу же он написал несколько комментариев под новым постом, где к нему обращались. Один из комментариев содержал ссылку на тематический ресурс, который приводился как пояснительный пример. Система посчитала такую активность подозрительной и заблокировала. Объективно причин банить человека не было, но сработал алгоритм. После письма в техподдержку профиль был разблокирован и модераторы сообщили, что система сработала ошибочно, так как никакие правила нарушены не были.

Ручная система модерации тоже может давать погрешность в принятии решений. Люди склонны к субъективным оценкам. И если не выработаны правильные алгоритмы для принятия решений, ошибок не избежать. Но в отличии от автоматической системы, человеку присуща вариативность мышления. Именно поэтому самая частая система модерации — гибридная. Когда машина делает рутинную работу, отсеивая отзывы по определенным базовым критериям, а человек либо принимает финальное решение (у нас это решение о публикации отзыва), либо реагирует на жалобу (как уже написали выше, на vc.ru модераторам пришлось вручную отключать блокировку аккаунта).

Третий пример гибридной системы модерации — Booking.com (увы, канувший в бездну), а также все крупные медицинские отзовики, перечисленные выше. У всех систем сначала срабатывает автоматика, но если есть подозрения, что отзыв недостоверный, то система сообщает оператору о необходимости ручной проверки. Например, если ты забронировал отель через сервис, отдохнул там, оставил деньги, — только после этого ты можешь оставить отзыв, который также может быть проверен модератором, если это необходимо. Это самая  правильная стратегия, потому что с её помощью можно оценить, был ли у клиента реальный пользовательский опыт. Хотя и здесь от клиентского экстремизма защититься не всегда просто. 

Что ещё нужно учесть

  1. Крайне важно учитывать особенности ниши, в которой будет работать тот или иной сервис с отзывами. 

    Кстати, именно поэтому предложение Артемия Лебедева по созданию всеобщей электронной книги жалоб мы как эксперты в сфере отзовиков считаем бессмысленным. Невозможно корректно оценивать информацию в отзовике общего профиля. К примеру, ты пошёл в поликлинику к терапевту. Что-то пошло не так — и вот ты уже пишешь негативный отзыв на поликлинику. Но корректно ли будет ругать медицинское учреждение, если проблема, например, в компетентности конкретного врача? В итоге клиника могла уже давно попрощаться со специалистом, а отзыв продолжает быть размещен. В онлайн образовании особенности заключаются в следующем: у одной ООО или ИП может быть большое количество онлайн-школ с разными названиями и разным качеством обучения. Но отзыв на всероссийском отзовике вам предложат оставить именно про ИП или ООО, а не конкретную онлайн-школу, в связи с чем создателям курса, при большом количестве отрицательных отзывов будет достаточно сменить ИП и продолжить комфортно работать далее, продавая некачественный продукт. Есть много и других нюансов, которые в контексте этой темы невозможно учесть.

  2. Главная задача любой системы модерации установить, была ли связь между участниками сделки.

    Одним из лучших примеров реализации такой задачи считаем Авито, Booking, Яндекс.Такси, Вайлдбериз. У них есть подтверждение механики взаимодействия продавец-покупатель. Авито собирает о тебе данные активности. Она видит, что ты реальный пользователь: у тебя есть фотография, переписки с продавцами и покупателями, есть купленные товары. Система определяет, что ты реальный человек. Только после коммуникации со вторым участником сделки у тебя появляется возможность оставить отзыв. Аналогичную систему пытаются реализовать в сервисе СберЗдоровье, но пока правовых ограничений много, так как “увидеть” деньги пациента в кассе клиники не очень просто. У сервиса Вайлдбериз свои сложности — часто обходят систему с помощью регистрации большого количества фейковых покупателей, которые совершают выкупы для того, чтобы оставить отзыв.

  3. Систему модерации придётся всё время дорабатывать.

    Не бывает идеальной системы модерации, которую один раз сделал и забыл. Мы свою разрабатывали примерно пол года. Прошло два месяца, как сервис запущен, но уже внесено множество изменений. Например, у тех, кто хочет оставить отзыв об онлайн-школе, мы начали запрашивать подтверждающие документы.  Сначала делали это в ручном режиме, но после получения первых 200 отзывов пришли к выводу, что эти документы нам нужны в большинстве случаев, в связи с чем сделали этот параметр обязательным для заполнения. Из последнего: сделали обязательным указание номера телефона, так как внутренней системы уведомлений оказалось недостаточно. В связи с этим, после отправки отзыва на доработку, пользователь мог не посмотреть свою почту и не увидеть там соответствующее сообщение. Нам важно решить проблему, с которой пришёл студент, а значит нужна оперативная обратная связь.    

  4. Отрабатывать систему на реальных пользователях

    Лучше запустить продукт и сразу его дорабатывать, править “по живому”, исходя из реального опыта по работе с пользователями, чем бесконечно вырабатывать гипотезы и запуститься лет через пять, когда инструменты могут устареть, а вы перегореть.

Хочешь результата — действуй, изучай нишу, исправляй ошибки, помни о том, какая у тебя главная цель.

Источник: https://habr.com/ru/post/663986/


Интересные статьи

Интересные статьи

Вообще-то я пассивный инвестор во все вот эти ваши индексные фонды акций. Но, признаюсь, есть у меня грешок со ставками на UFC. Так что, когда я увидел гарантированную возможность на этом заработать (...
В интернете есть много информации о поиске похожих изображений и дубликатов. Но как построить свою систему? Какие современные подходы применять, на каких данных обучать, ...
Если вы последние лет десять следите за обновлениями «коробочной версии» Битрикса (не 24), то давно уже заметили, что обновляется только модуль магазина и его окружение. Все остальные модули как ...
Экосистема вокруг Google Ассистента развивается невероятно быстро. В апреле 2017 года пользователям были доступны всего 165 экшенов, а сегодня только на английском их – более 4500. Насколько ...
В этой статье разберёмся, как реализовать поддержку страничной памяти в нашем ядре. Сначала изучим различные методы, чтобы фреймы физической таблицы страниц стали доступны ядру, и обсудим их преи...