虚假好评造成的深层次伤害远超直接消费欺诈盛鹏优配，它系统性瓦解了用户信任，动摇了以真实为基础的社会交往与商业交易准则。
虚假好评还加剧了“内卷式”恶性竞争，扰乱了市场竞争秩序，严重挤压了诚信商家的生存空间。坚守品质、诚信经营的商家反而因成本更高、宣传更“实在”而处于劣势，形成劣币驱逐良币的逆淘汰环境，破坏了公平竞争的市场基础。
平台也被迫将资源消耗于治理刷单炒信、虚假宣传等乱象，而非技术创新与服务提升，阻碍了行业从低水平价格竞争向高质量、高服务竞争的转型。
虚假好评背后，隐藏着一条黑灰产业链。《民生周刊》记者调查发现，网络水军机构有特定暗语，大量招募刷手。这些刷手根据中介提供的图片和文案，在商品收货后发布颇具诱导性的虚假好评。美化出现负面评价的品牌，“精装修差评区”是他们获利的重点。
云南景洪的上班族李宏霞是一名网购达人，和多数同龄人一样，每天的生活和网购APP紧密相连。每次下单前，李宏霞都会翻看一下评论区，看看买家秀。这是她与未知商品之间的一座桥梁。
但不知从什么时候开始，李宏霞发现：点开评论区，常常是整齐划一的赞美。难道大家都这么满意？
原来，这背后藏着秘密。“有些商家会随包裹附上一张小卡片，让顾客晒图写好评，然后返现。”李宏霞说，质量如果还过得去，顺手拍张照，写几句好话，还能赚几元钱，何乐而不为？
但有一次，李宏霞买了一件有严重问题的毛衣，气愤之下给了差评。没想到，这就像一个开关，瞬间启动了商家的“危机公关”。电话、短信接踵而至，语气从商量到恳求：“亲，给您补偿30元，删了评价好吗？50元总可以吧？”“要不全款退您，东西也不用寄回了？”
李宏霞说，他们似乎有一套标准的应对流程和“报价单”，那一次李宏霞坚持没删差评。
李宏霞坦言，面对店家持续打扰和逐级加码的补偿，很多人会选择妥协。她也终于明白，那些清一色的好评里，一定有不少是被美化的。
随着移动互联网深入融入日常生活，类似的场景，几乎每天都在消费者身上上演。一张小小的返现卡片、一条条滚动的弹幕，正悄悄影响着消费者的购物决策。个别商家通过刷好评、伪造买家秀等方式操控评论，误导消费者，“买家秀”与实物不符的现象屡见不鲜。
保持清醒，勇于给出真实评价
网购这些年，最让李宏霞哭笑不得的，是那种“指导性好评”。
“一次我对买到的商品不太满意，客服主动提出补偿，条件是我的好评必须带图，满100字，重点描述材质和设计感，甚至给我发来了范文作参考。”那一刻李宏霞愣住了盛鹏优配，她要做的不是分享真实感受，而是完成一项按照甲方要求、领取报酬的文案任务。
线上如此，线下也难以幸免。有一次，李宏霞和朋友去吃火锅，菜刚上齐，服务员就笑盈盈地走过来，举着手机说：“您好，帮我们写个好评，可以送您一份甜品！”服务员甚至主动帮李宏霞找好最佳拍摄角度。李宏霞坦言，那顿火锅吃得有些别扭。
在李宏霞看来，直播间是虚假好评的“重灾区”。主播们声情并茂，身上的衣服仿佛在发光，弹幕里飞快刷过“好看”“买了”等词语。
可等衣服真的到了自己手上，版型、面料、颜色都不是在直播间看到的那样。
如今，李宏霞打开购物软件，看着密密麻麻的好评，心情已经完全不同。她能一眼认出哪些是刷出来的—语言浮夸、格式雷同，如同流水线上的产品。她也学会了看追评、看带视频的评论、看有细节的吐槽。
曾经的“买家秀”是李宏霞下单的重要依据，如今它变成了一个众声喧哗的广场。李宏霞知道这里面混杂着真实分享、无奈的妥协和精心策划的表演。李宏霞依然会看评价，但也仅仅是参考。
2024年夏天，某直播平台上，一位朴实的果农在推销桃子，声称“产地直发”。
北京市门头沟区的高先生满怀期待地下了单，没想到收到的却是硬如石头的青桃。“放在家里一个月，既不腐烂也不变软，像被施了定身术。”最后，那箱桃子只能被扔进垃圾桶。
在高先生眼中，衣物网购也容易踩坑。他至今记得，那条只在骑车时穿了一次就开裂的牛仔裤，还有那件换了4次尺码依然不合身的风衣。“每次拆快递都像开盲盒，你永远不知道实物和好评相差多远。”
多年的踩坑经历让高先生练就了一双“火眼金睛”，现在浏览商品页面时，他会特别关注差评，“两个差评是红线”。
曾经，高先生是某购物平台的忠实用户，直到发现同款商品在另一家平台价格便宜近一半。
如今，下单前他会谨慎地在各平台间比价，“要分辨是正品特价还是山寨货，需要更多耐心”。
“双十一”已过，高先生的手机仍不时弹出电商平台的促销信息，那些还来不及一一查看的通知，见证了他从盲目跟风到理性消费的蜕变。
打开外卖APP盛鹏优配，北京朝阳的上班族晓美似乎得了选择困难症。“以前不是这样的，几年前我一般都是打开外卖APP，先看销量和评论，总不会踩坑。现在这招不管用了。”晓美说。
外卖店家刷单，是晓美最近才知道的事。“我亲测过一些高分好店，有的味道真一般，原来钱都拿去刷单了，难怪又贵又难吃。”
晓美一直对好评返现嗤之以鼻，“其实是一拨消费者在骗另一拨消费者。”晓美直言，大家还是要拒绝蝇头小利，勇于给餐品打出真实评价，一份真实评价抵过10份虚假好评，让外卖市场的选择权回到消费者手中。
“跑了这么久的外卖，有些商家卫生真的很差，但这种店往往销量很高，他在平台排名很靠前，评价都是好评。”在广州市做过多年外卖员的闫先生说。
闫先生坦言：“因为差评全都删掉了，有些顾客为了拿几元钱的返利，明明不好吃、不卫生，原本想给差评的，都昧着良心给了好评。这就造成一些评价失真。”
刷单炒信呈现新特点，造成的深层次伤害更大
中国政法大学副教授、中国消费者协会专家委员会委员、北京市电子商务法治研究会副会长朱巍认为，近几年刷单现象呈现出一些新特点。
一是数据造假普遍。如直播带货中，GMV（成交总额）普遍高于实际成交量（GSV），差值可达一半甚至更多，形成虚假繁荣。
二是动因多样化。如营造热销假象，吸引消费者跟风购买。供应链与直播间运营者之间存在“对赌协议”，通过刷单完成业绩指标以获取奖励。个别名人直播时为维护面子或广告引流，刷单抬高销量数据。部分刷单后商品二次销售，形成循环造假。
三是评论场景前置。传统评论发生于交易后，现在直播间通过弹幕、福袋互动等，在交易前即可制造虚假好评，更具诱导性。
中国人民大学商学院副教授王强表示，虚假好评造成的深层次伤害远超直接消费欺诈，它系统性瓦解了用户信任，动摇了以真实为基础的社会交往与商业交易准则。
虚假好评还加剧了“内卷式”恶性竞争，扰乱了市场竞争秩序，严重挤压了诚信商家的生存空间。坚守品质、诚信经营的商家反而因成本更高、宣传更“实在”而处于劣势，形成劣币驱逐良币的逆淘汰环境，破坏了公平竞争的市场基础。
平台也被迫将资源消耗于治理刷单炒信、虚假宣传等乱象，而非技术创新与服务提升，阻碍了行业从低水平价格竞争向高质量、高服务竞争的转型。
虚假好评背后，隐藏着一条黑灰产业链。《民生周刊》记者调查发现，网络水军机构有特定暗语，大量招募刷手。这些刷手根据中介提供的图片和文案，在商品收货后发布颇具诱导性的虚假好评。美化出现负面评价的品牌，“精装修差评区”是他们获利的重点。
直播刷评的技术手段更为复杂。北京市市场监管局执法人员通过IP地址分析和用户行为建模，发现数十个账号IP集中分布于两个地址段。这些账号以场均50条以上频次高频发送评论，最高单场发送弹幕300条以上。
近年来，市场监管部门加大对虚假好评的打击力度，一系列典型案例被曝光。
今年6月，北京市市场监管局对北京某生物科技有限公司雇佣“职业弹幕人”行为开出10万元罚单，该案是全国市场监管领域直播电商“职业弹幕人”首案。
去年7月，上海某医院因招募达人发布虚假体验视频，被处以20万元罚款。黄浦区市场监管局认定，该行为违反《网络反不正当竞争暂行规定》。
乱象治理需多方参与，平台技术治理是关键突破口
王强表示，《网络反不正当竞争暂行规定》的出台，标志着我国对网络不正当竞争行为的治理进入了一个系统化、精细化的新阶段，其力度与精准度值得肯定。例如，明确将刷单炒信、好评返现等行为列入规制范围，并通过“没收违法所得”等罚则，直击造假行为的盈利动机，大大提升了违法成本。同时，它注重与反不正当竞争法、电子商务法等法律法规的衔接，形成了多层次、立体化的法律追责体系，其力度是空前的。
在王强看来，《网络反不正当竞争暂行规定》强化了平台责任，督促平台加强对平台内经营者竞争行为的管理，这抓住了治理的“牛鼻子”。不过，要根治虚假好评这一顽疾，必须构建一个权责清晰、协同高效的多元共治体系。
他表示，商家要坚守产品质量与服务的本分，将精力从如何刷好评转移到如何赢得真实好评上；消费者提升数字素养，学会辨别虚假信息，不被“氛围组”等营销手段轻易裹挟；监管部门制定和完善法律法规，划定不可逾越的红线；行业协会可以通过发布行业白皮书、“黑名单”等方式，引导行业风气，降低政府直接监管成本，提升行业整体自律水平。
王强认为，构建新一代商品与信用评价体系，不应仅仅是给商品或店铺打分，而应是为每一次交易构建一个动态、多维、可验证的“信任档案”。新体系新需要超越对用户评价文字和分数的依赖，转向融合全链路、多模态的“客观行为数据”。同时，这个信用体系必须能够实时反映商家的经营状态并进行预测。总之，这不仅是技术的升级，更是商业文明的重塑。
朱巍强调，消费者需理性消费，评论仅供参考，警惕“好评返现”“福袋诱导”等陷阱。
他建议，一方面，强化技术监管。通过算法识别刷单行为，技术上可行但需加强落实。建立更透明的信用评价体系，展示商家历史投诉、退货率等维度，避免仅依赖评分。
另一方面，规范数据公示。应禁止宣传夸大的GMV，改为公布实际成交量。限制直播间话术，禁止通过福袋、红包等诱导虚假好评；严惩灰黑产，重点打击MCN机构、刷单公司等组织化造假主体；对头部主播刷单行为加强监管，公示异常退货率等数据。
朱巍说，平台、监管、消费者需共同参与，但平台技术治理是关键突破口。平台需通过技术手段落实监管，压缩刷单空间，同时引导消费者理性判断，推动平台商家从“流量造假”向诚信经营转变。
平台技术治理效果如何？王强观察到，近年来各大平台现行的技术和管理手段在遏制虚假好评方面取得了显著进展，包括不同于过去“算法黑箱”备受诟病，当前美团“清风算法”公开部分核心评估参数权重；京东的“信用沙盒”允许商家测试模型并申诉异常数据；高德“扫街榜”为代表的“行为信用”模式，通过分析用户真实导航轨迹、到店频次、消费距离等客观行为数据来构建评分，这类基于“用脚投票”的数据极难伪造，从根本上提升了评价的可信度。
随着各电商平台陆续对虚假好评“动刀”盛鹏优配，直播间的虚假宣传被持续打击，商家的等级管理在不断优化，友好市集和社区信用分越来越受到关注。管理部门及各大平台向虚假好评亮剑，被不实评价催生出的泡沫终将被刺破。
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