Recensioni false e IA: una minaccia crescente per l’e-commerce

Le recensioni false stanno diventando una delle principali minacce alla fiducia nell'e-commerce. Sempre più consumatori basano le proprie decisioni di acquisto sui feedback online, rendendo l'autenticità delle recensioni un fattore critico per la reputazione dei brand.

Negli ultimi anni, però, la diffusione delle recensioni false, accelerata dall’intelligenza artificiale, ha messo sotto pressione questo meccanismo di fiducia. Oggi non sono solo più numerose, ma anche più credibili, dettagliate e difficili da individuare.

Secondo una ricerca di Ahrefs, contenuti generati dall'intelligenza artificiale erano presenti nel 74% delle nuove pagine web pubblicate nel 2025, evidenziando quanto il confine tra contenuti autentici e artificiali stia diventando sempre più sottile, un cambiamento che sta ridefinendo le dinamiche della fiducia online.

Il risultato è un rischio crescente per la reputazione dei brand e per la fiducia dei consumatori online, un rischio che riguarda tanto i grandi marketplace quanto i piccoli e-commerce. 

Per orientarsi in questo scenario in rapida evoluzione, è utile analizzare come stanno cambiando le dinamiche della fiducia online e quali strategie possono aiutare gli e-commerce a proteggerla.

Perché le recensioni false sono un problema serio per l’e-commerce

Le recensioni false non danneggiano solo i consumatori. Quando un cliente si sente ingannato, la perdita non riguarda una singola vendita, ma la fiducia nel brand e, spesso, nella piattaforma stessa.

Diversi studi mostrano che oltre il 70% dei consumatori europei legge le recensioni prima di acquistare e che anche una lieve riduzione della valutazione media può avere un impatto diretto sul tasso di conversione. Allo stesso tempo, cresce la percezione che non tutte le recensioni online siano autentiche.

Questo squilibrio, tra quanto le recensioni contano e quanto vengono considerate affidabili, è uno dei problemi più critici per l’e-commerce moderno. Quando la fiducia viene meno, il recupero è lento, costoso e mai garantito.

Come l’intelligenza artificiale ha reso le fake reviews più credibili

L’intelligenza artificiale ha cambiato radicalmente il modo in cui vengono create le recensioni false. Non si tratta più di testi generici o ripetitivi, ma di contenuti sempre più sofisticati.

Oggi l’IA è in grado di:

• imitare il linguaggio naturale dei clienti

• inserire dettagli plausibili su prodotti, spedizioni e customer care

• adattare tono e stile al brand o al settore

• generare grandi volumi di recensioni in tempi molto brevi

In diversi test, sia persone reali sia algoritmi hanno mostrato difficoltà simili nel distinguere recensioni scritte da esseri umani da quelle generate artificialmente. Questo rende inefficaci molti sistemi di controllo basati esclusivamente sull’analisi del testo.

Recensioni false, fiducia e reputazione: un rischio sistemico per i brand

Il vero impatto delle recensioni false non si limita al singolo acquisto. È un rischio sistemico che colpisce l’intero ecosistema digitale.

Quando gli utenti iniziano a dubitare dell’affidabilità delle recensioni:

• anche i feedback autentici perdono valore

• aumenta la diffidenza verso i brand

• diminuisce la fidelizzazione

• diventa più difficile differenziarsi sulla qualità reale

In un contesto in cui l’IA accelera la produzione di contenuti, la fiducia non è più un effetto collaterale positivo. È un asset strategico, e sempre più un vantaggio competitivo difficile da replicare.

Come riconoscere le recensioni false generate dall'IA

Sebbene le recensioni false generate dall'intelligenza artificiale siano sempre più sofisticate, esistono alcuni segnali che possono aiutare a individuare possibili anomalie: 

• picchi improvvisi di recensioni in poco tempo

• linguaggio insolitamente uniforme

• descrizioni molto dettagliate e poco personali

• profili con attività limitate o recente

• schemi di valutazione innaturalmente positivi o negativi

Nessun indicatore, preso singolarmente, è sufficiente per stabilire l'autenticità di una recensione. Tuttavia, osservare più segnali contemporaneamente può offrire una chiave di lettura più critica. 

Fake reviews nell’e-commerce: esempi concreti e segnali di rischio

Nel settore travel e nella ristorazione, i casi di recensioni false o diffamatorie finiscono spesso sotto i riflettori dei media, con conseguenze legali ed economiche rilevanti.

Nell’e-commerce, invece, il rischio è più silenzioso ma altrettanto pericoloso. Un esempio tipico è quello di negozi online che mostrano centinaia di recensioni entusiaste, ma ricevono un numero crescente di segnalazioni al customer care per problemi ricorrenti.

Quando il racconto pubblico non coincide con l’esperienza reale, la fiducia dei consumatori online si incrina rapidamente. E ricostruirla è sempre più complesso.

Perché anche le grandi piattaforme faticano a gestire le recensioni false

La difficoltà nel contrastare le recensioni false riguarda anche le grandi piattaforme digitali. Google, ad esempio, ha aggiornato le proprie policy dichiarando che le recensioni generate automaticamente, incluse quelle create con intelligenza artificiale a fini manipolativi, non sono consentite e possono essere rimosse come spam.

Per contrastare il fenomeno, vengono utilizzati sistemi di machine learning combinati con controlli umani. Tuttavia, gli stessi operatori riconoscono un limite strutturale: distinguere in modo affidabile i contenuti generati dall’IA da quelli scritti da persone reali è ancora estremamente difficile.

Non a caso, diversi strumenti pensati per identificare testi artificiali sono stati sospesi o ritirati a causa di errori frequenti e bias linguistici, soprattutto verso utenti non madrelingua.

Questo scenario rafforza un punto chiave: quando l’autenticità viene valutata solo analizzando il linguaggio, il margine di errore aumenta. Collegare le recensioni a esperienze di acquisto reali riduce invece drasticamente l’ambiguità.

Recensioni online affidabili: perché la verifica conta più del volume

In un contesto dominato dalle fake reviews, il vero tema non è avere più recensioni, ma recensioni online affidabili.

Le recensioni certificate, basate su transazioni verificate, non eliminano del tutto il rischio di frode, ma innalzano il livello di controllo e trasparenza. Spostano l’attenzione dal “come è scritto” al “da dove proviene”.

In questo scenario, piattaforme come Trusted Shops, insieme all'ecosistema Trstd, la community europea che unisce acquirenti e shop online di fiducia, contribuiscono a rendere la fiducia un elemento misurabile dell'esperienza d'acquisto.

Intelligenza artificiale e recensioni: quando l’IA diventa parte della soluzione

L’intelligenza artificiale nell'e-commerce non è solo una minaccia. Se utilizzata correttamente, può diventare parte della soluzione.

Sempre più sistemi combinano:

• analisi del linguaggio

• dati comportamentali

• frequenza di pubblicazione

• pattern difficili da replicare artificialmente

Queste tecnologie funzionano meglio quando sono inserite in un ecosistema basato su recensioni autentiche e verificate. L’IA può supportare la moderazione, ma non può sostituire la fiducia.

Come proteggere la reputazione online di un e-commerce oggi

Con l'aumento dei contenuti generati automaticamente, il confine tra autenticità e artificio diventa sempre più sottile. Per questo motivo, la gestione delle recensioni non è più solo una leva di marketing, ma una componente strutturale della strategia di rischio reputazionale.

Proteggere la reputazione online significa fare una scelta strategica: investire in trasparenza, verifica e gestione consapevole delle recensioni.

Non si tratta di controllare il messaggio, ma di garantire che il messaggio rifletta esperienze reali. In un’epoca in cui l’IA rende più facile creare fiducia artificiale, la fiducia vera va progettata.

Domande frequenti sulle recensioni false nell’e-commerce

Cosa si intende per recensioni false?

Le recensioni false sono feedback non basati su un’esperienza reale di acquisto. Possono essere create per migliorare artificialmente la reputazione di un prodotto o per danneggiare quella di un concorrente.

L’intelligenza artificiale viene usata per creare fake reviews?

Sì. Oggi l’intelligenza artificiale può generare recensioni credibili, coerenti e contestualizzate, rendendo più difficile distinguere i contenuti autentici da quelli artificiali.

Come rendere le recensioni online più affidabili?

Il modo più efficace è collegare le recensioni a transazioni reali, puntando su sistemi di verifica che garantiscano che il feedback provenga da un’esperienza autentica.

Conclusione

Le recensioni false alimentate dall’intelligenza artificiale rappresentano una sfida concreta per l’e-commerce moderno. Non perché l’IA sia “cattiva”, ma perché amplifica tutto, inclusi i rischi.

Per i brand che vogliono crescere in modo sostenibile, la reputazione online non è solo una questione di immagine. È una leva strategica, un asset misurabile e una responsabilità verso i consumatori.

E oggi, più che mai, la fiducia non può essere automatizzata.