Amazon améliore son algorithme des avis des clients grâce au Machine Learning

dispose de l’un des systèmes d’avis des consommateurs les plus valables pour les produits. Et les avis, en particulier pour les produits populaires, peuvent être extrêmement précieux.

Amazon améliore son algorithme des avis des clients

En effet, ils sont si valables que de nombreuses personnes lisent les avis des produits vendus sur Amazon qu’ils souhaitent acheter. Et ce, même s’ils n’ont aucune intention de faire leurs achats sur la plateforme.

Toutefois, pour les produits les moins connus, ces avis pourraient être un peu plus problématiques. Les produits ayant très peu ou pratiquement pas d’avis de clients pouvant être condamnés à n’intéresser personnes alors qu’ils peuvent être des articles valables mais sans notoriété.

Amazon tente donc de corriger certaines anomalies dans le processus d’affichage des avis et des notations des clients en s\’appuyant sur le qui devrait sélectionner les avis à afficher.

Le machine learning étant un algorithme qui apprend des règles en se basant sur les données d’apprentissage automatique qu\’il applique à de nouvelles données. Ce qui se fait, entre autre, à l’aide de probabilités, de statistiques et de régressions.

Ainsi, selon le site Cnet, en ce qui concerne Amazon, le système des avis et notations va apprendre à découvrir quels sont les avis d’un produit donné sont les plus utiles dans la décision d’achat pour les consommateurs pour les améliorer au fil du temps.

L’objectif, c’est de présenter aux clients potentiels des avis représentatifs de l’ensemble des avis, et donc les plus pertinents.

Un déploiement transparent du machine learning ?

Le changement, qui a commencé vendredi dernier aux Etats-Unis, passera probablement inaperçu dans un premier temps. Car, progressivement, Amazon va altérer le poids des notations par étoiles et supprimer le Top des avis sur les fiches produits.

Le nouveau système avec le machine learning donnera plus de poids aux avis les plus récents, aux avis d\’acheteurs d\’Amazon vérifiés et ceux des clients qui votent vers le haut (qui donnent une meilleure note par rapport à la moyenne).

Ainsi, les premiers avis positifs donnés à un produit, même par complaisance pour le booster, n’auront plus de poids au fil du temps.

Jusqu’ici, le système de notation par étoiles affichait une moyenne des notes obtenues par les produits. Désormais, ce système utilisera lui aussi les mêmes critères comme indiqués ci-dessus pour prendre en compte les plus utiles et les plus récentes venant d’auteurs identifiés et vérifiés.

On sait que la crédibilité des avis a récemment été mise en cause sur Amazon qui a vivement réagi en engageant en Avril dernier des actions en justice contre des auteurs de faux avis.

Il s’agit donc pour lui de changer les règles du jeu afin que les faux avis et notes de complaisance n’influencent pas totalement les décisions des consommateurs.

Car, les avis et notations sont très déterminants sur Amazon. Par conséquent, Amazon se doit de tout faire pour maintenir la confiance par rapport aux avis et votes publiés sur sa plateforme.

Auteur : Noel NGUESSAN

Je suis Noel Nguessan, fondateur du site Arobasenet.com qui existe depuis 2007 et a aujourd'hui plus de 6.800 articles. Pour ma part, j'ai intégré le monde de l'internet en 1997 en qualité de créateur de site internet, avant de devenir développeur web et multimédia au début de l'année 2000, avant de basculer naturellement vers le SEO.