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消费者和商户对这样的过滤流程感到不满。一些用户认为，他们的评价被莫名其妙地屏蔽，而许多商户则认为，Yelp上的评价不能代表用户的真实想法。
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导语：彭博社网站今天刊文称，Yelp和Angie's List等商户评价网站的增长正在放缓，而Facebook、IBM，以及创业公司MunchAdo正在开发新技术，使用户评价更有意义。
以下为文章全文：
与许多人一样，杰雷德·安德鲁斯(Jared Andrews)发现，网上的用户评价常常令人失望，无法带来任何帮助。
安德鲁斯现年34岁，是来自西雅图的一名数据库管理员。他表示：“通常情况下，人们要么非常喜欢某款商品，要么非常讨厌某款商品。这让你怀疑，发表好评的人是否就是商品的卖家。”
用户评价左右了人们的电商购物体验，而安德鲁斯代表了美国消费者对用户评价的普遍看法。消费者基于用户评价在亚马逊上寻找最合适的圣诞礼物，或是在Yelp上寻找最好的汉堡店。不过，在寻找有意义的信息时，他们通常不喜欢匿名评价。
对Yelp和Angie's List等公司来说，用户对在线评价真实性的质疑正带来挑战。目前，Yelp和Angie's List都在失去华尔街的青睐。而Facebook、IBM，以及创业公司MunchAdo和Mona正在开发全新的技术，试图让用户评价更有用，防止商家用虚假评价来欺骗用户。
哈佛商学院助理教授迈克尔·卢卡(Michael Luca)表示：“这仍是一个新概念。我们正在发现在线评价流程的问题，并开始利用工具去解决这些问题。”
在2004年推出服务后，Yelp成为了首批利用在线评价打造成功业务的公司之一。目前，每月有1.68亿用户访问Yelp，了解他人对理发店、纹身店，以及其他商家的评价。
尽管用户数很多，但Yelp的业绩并没有因此获得大幅增长。Yelp的大部分收入来自本地广告，由于这一市场的竞争日趋激烈，Yelp于今年7月下调了营收展望，而股价也因此大幅下跌。到目前为止，Yelp股价仍未能恢复元气。
关于基于在线评价的商业模式存在的问题，Yelp是一个典型案例。Yelp在发展过程中一直备受争议。有用户指责Yelp为商户删除负面评价，而该公司也被认为虚报业绩推动股价上涨。上月，Yelp得了一起诉讼。此前Yelp股东起诉称，关于公司未来的增长前景，Yelp涉嫌误导股东。
由于许多评价被认为无法带来帮助，Yelp开始尝试对评价进行编辑。基于算法，Yelp会将某些评价标记为“推荐评价”，这些评价会被置于中心，而没有获得推荐的评价不会默认出现在评价列表中，也不会影响对商户的评分。消费者和商户对这样的过滤流程感到不满。一些用户认为，他们的评价被莫名其妙地屏蔽，而许多商户则认为，Yelp上的评价不能代表用户的真实想法。
今年10月，在美国颇具影响力的动画喜剧节目《南方公园》讽刺了商户和Yelp匿名用户之间的紧张关系。这主要是由于，用户的一条差评很可能就会影响商户的销售。
伊利诺伊州一家花店“凯瑟琳花园”的店主朱莉·玛克特(Julie Markert)表示，Yelp能随意调整评论，但却没有清晰的标准和流程，这意味着Yelp在塑造商户形象的过程中权力太大。对于她自己的花店，有46名顾客的评价没有被纳入到Yelp评分中，而16条评价对该花店的评分为2.5星。玛克特表示，她并不指望消费者对自己的商店百分百满意，但希望能得到相对平衡的评价。
她表示：“你只是希望得到公正的描述。”
Yelp表示，该公司帮助小商户被更多消费者发现，从而与有着更多营销预算的大型连锁店展开竞争。为了让评价对消费者更有用，Yelp目前还会展示消费者对商户的评分是在上升还是下降。这可以反映，商户是否根据消费者的反馈进行改进。
在Yelp探索的同时，其他公司已经看到了改善消费者和商户体验的机会。
Facebook正在测试一项功能，帮助用户搜索本地商户，包括美甲店、外卖餐厅和下水道疏通服务等，而用户可以了解商户获得的评价和评分。在使用这项功能时，评价者有着真实的Facebook帐号，因此相对于Yelp上的匿名评价，这样的评价更具可信度。
这一概念也吸引了玛克特。她认为，Facebook用户能更好地了解发表评论的其他人是谁，有着什么样的偏好。相对于单一的评论，这样的信息能带来更多帮助。
多家创业公司也在重新思考用户评价机制。美食发现平台MunchAdo能将差评与日期、时间和当时的情况联系在一起，帮助商户做出改进。许多评价网站都未能给商户所有者提供关键信息，帮助商户改进，而差评的唯一功能就是不利于商户的信誉。
MunchAdo CEO普尼特·塔尔沃(Puneet Talwar)表示：“他们无法将评价与某笔交易关联在一起。”
上月，IBM推出了一款新的智能手机应用IBM Watson Trend，在评价系统中引入人工智能技术。这款应用会分析1个数据源，包括社交网络、博客、购物讨论版和评价网站，以判断消费者对消费电子、玩具、健康和运动类商品的观点趋势。随后，系统会利用这些数据进行百分制的评分，给出具有典型性的评价，并解释导致这一趋势的原因是什么。(邱越)
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