84%的美国消费者“信任”在线评论
营销自动化平台Omnisend公布的调查（由调查平台Cint执行，收集了超过1000名美国消费者关于过去一年购物习惯的反馈）显示，尽管AI生成的劣质内容正在蔓延，但消费者对在线商品评论的信任度却在上升。
在2026年1月进行的调查中，84%的受访者表示他们“信任”在线评论；此外，33%的受访者表示“自己比两年前更信任在线评论”。
虚假评论增加的现实
金融服务控股公司Capital One于2026年3月发布的调查显示，82%的消费者在过去一年内至少遭遇过一次“虚假评论”；而且，被认定为虚假评论的评论中，有46%给出了“五星”满分评价。
Capital One还指出，在线评论中平均有30%是“虚假或不诚实的”；并发现虚假评论的增长速度比整体评论的增长速度快12.1%。
虚假评论对企业造成的影响
据Capital One称，虚假评论会在发布后的两周内将商品销量提升12.5%；同时，该公司引用美国联邦贸易委员会（FTC）的数据指出，企业若利用虚假评论，其投资回报率（ROI）可能高达1900%，而另一方面，恶意的虚假评论会导致销量下降25%。
Omnisend的电商专家Marty Bauer表示：
在AI时代，人们正转向寻求那些代表“真人”声音的评论以获得安心感；如今，从产品说明到图片都可以由AI瞬间生成，评论往往让人感觉比品牌方的信息更真实。然而，感觉真实并不意味着它确实是由人类撰写的评论；即使看起来像是人写的，也不应盲目轻信，而是需要保持极度谨慎，并结合常识进行思考。（鲍尔先生）
消费者利用AI的情况
Omnisend分析称：“在AI导致在线内容可信度动摇的当下，消费者被用户评论所吸引，将其作为现实中的验证手段。”
根据Omnisend公布的调查结果，63%的美国消费者在网上购物时使用AI，其中47%将其用于商品研究。
部分人对AI的“推荐”持担忧态度
然而，仍有86%的受访者对AI推荐的商品表示担忧。28%的人担心AI存在偏见，并表示“不再更信任AI”；约五分之一的受访者认为他们可能被推荐了赞助商品。
此外，几乎所有受访者（93%）都表示“在完成购买前会再次确认AI的建议”，27%的人表示“总是首先进行检查”。鲍尔先生基于这些调查结果认为，“消费者正在努力应对一个无法完全信任的数字世界”。
人们对AI抱有高度不信任感，但同时却又依赖于可以轻松使用AI生成的内容。这形成了一种循环状态。（鲍尔先生）
约半数人利用其进行商品调研
另一项针对四个国家4000名消费者的调查提供了更多关于消费者如何使用AI来解读在线评论的信息。根据2025年下半年实施的调查结果，47%的美国消费者利用AI进行商品研究和确认推荐。
大型企业减少虚假评论的努力
根据Capital One引用的数据，各平台正在加强针对虚假评论的应对措施。
- 口碑网站“TrustPilot”：2024年删除了约450万条（占总数的7%）消费者评论。
- Google：以违反政策（包括虚假内容）为由，2024年在全球范围内阻止或删除了2亿4000万条评论。
- Amazon：2024年阻止或删除了超过2亿7500万条虚假评论；为应对虚假评论问题，每年投入超过5亿美元并雇佣了8000名员工。
Omnisend提出的应对虚假评论措施
鲍尔先生说：“最近，比起评论的数量，评论的可信度更受重视。”
消费者正在寻找辨别评论真伪的“简单信号”。那就是真正购买过的证明、关于所购商品的具体反馈，以及评论收集的透明度。（Bauer先生）
Omnisend提出了三项应对AI生成虚假评论的措施。
- 不应重视评论的数量，而应突出重要信息
- 评论应明确提供可验证的证据
- 尽可能利用第三方验证机构
赢得消费者信任的评论要点
Omnisend主张，向消费者提供的诚实评论不仅包含优点，还应包括缺点，并强调“最有用的反馈”应当被突出显示。
此外，采用人类和AI都能轻松理解的“结构化格式”也很重要；同时，拥有数百条内容空洞的“五星满分评价”，不如存在少数详细且观点各异的评论更能获得高信任度，因此后者更受推崇。
零售商在展示评论时，可以通过优先显示已确认实际购买的顾客的评论、显示投稿日期和时间、展示投稿者以往的评论投稿历史，以及提供照片和视频等媒体内容，为评论增加更多背景信息。
此外，Omnisend总结道，利用第三方提供的评论平台或外部验证机构可以进一步提高可信度，减轻消费者对“显示的评论可能存在偏见”的担忧。