外卖app如何防止用户恶意差评

为了防止用户恶意差评，外卖App通常会采取以下措施：

1. 建立差评识别机制

通过大数据分析和机器学习技术，识别异常的差评模式，如同一用户对多个商家的频繁差评，或者差评内容中包含特定的恶意关键词。例如，美团外卖升级了风控模型，引入AI数据模型，快速识别涉嫌恶意差评的关键词，提升识别的准确率和敏捷性。

2. 分层分级处置

对于差评牟利、恶意诋毁、内容违规等常见的评价违规场景，外卖App会采取分层分级的处置策略，如屏蔽违规评价、判定无效评分、限制恶意用户评价及下单等，为商家提供多重保障。

3. 提供差评申诉渠道

为商家提供差评申诉的渠道，包括顾客评价申诉、在线服务意见反馈、客服电话等，以及时响应商家需求。还会制作专门的“差评申诉指引手册”，帮助商家提升申诉效率。

4. 风险用户预警

通过“风险用户预警功能”，帮助商家在接单时快速识别疑似风险用户，降低恶意行为对经营的干扰。

5. 限制恶意用户

对于符合一定条件的商家，提供“商家限制恶意用户”功能，允许商家自主对发布恶意差评的用户进行下单或投诉限制，从而有效维护自身的合法权益。

6. 评价审核机制

建立评价审核机制，对用户的差评进行审核，确保评价内容的真实性和客观性。例如，美团外卖的“袋鼠评审团”会对商家递交的申诉进行审核，通过大众投票的方式公开公正地处理争议评价。

7. 无责差评处理

对于因骑手配送原因导致的差评，或者用户写了正向的评价内容却打了负向的星级等情况，判定为“无责差评”，系统会删除差评分数，评价排序下沉。

通过上述措施，外卖App可以有效地防止用户恶意差评，维护商家的合法权益，也保障了消费者的权益，确保评价体系的公正性和可信度。