트립어드바이저가 2024년 제출된 리뷰 중 약 8%에 해당하는 2.7백만 개가 가짜로 판별되었다고 발표했다. 이는 2022년에 비해 두 배가 넘는 수치로, 이 같은 증가의 주된 배경에는 트립어드바이저의 정책 변화와 리뷰 감지 시스템의 강화를 꼽을 수 있다.

트립어드바이저의 부사장인 베키 폴리는 CNBC와의 인터뷰에서 "리뷰 제출 수가 증가하면서 가짜 리뷰에 대한 정책도 더욱 엄격해졌다"며, "특히 인센티브를 제공하는 리뷰에 대한 단속을 강화하고 있다"고 전했다. 여기서 인센티브 리뷰란, 기업이 고객에게 할인이나 무료 상품을 제공하고 그 대가로 리뷰를 요청하는 경우를 말한다. 이런 상황에서는 직원들이 가족이나 친구에게 리뷰를 작성하도록 요청하며, 결과적으로 지역 사회에 실질적인 가치가 없는 리뷰가 양산된다.

트립어드바이저가 정의한 가짜 리뷰는 "편견이 있거나 처음 경험하지 않은 내용으로 제출된 리뷰로, 특정 숙소의 평판을 조작하기 위해 작성된 것"이다. 가짜 리뷰의 적발이 늘어난 이유에 대해 폴리는 "우리 시스템이 개선되고 있기 때문"이라며, 자동 감지, 인적 검토, 커뮤니티 피드백이라는 세 가지 단계의 과정을 강조했다. 2024년 제출된 리뷰 중 약 7%는 자동으로 거부되었고, 또 다른 5%는 인적 검토를 위한 라벨이 붙여졌다.

또한, 전체 리뷰 제출량의 13%에 해당하는 420만 개 이상의 리뷰가 트립어드바이저의 신뢰와 안전 팀에 의해 조정되었으며, 이 중 약 244,000개의 리뷰는 사용자에 의해 논란이 되었으나, 결국 72%는 사이트에 남아 있고 28%는 삭제되었다.

가짜 리뷰를 구별하는 방법에 대해서는 트립어드바이저가 네 가지 유형인 부스팅, 파괴, 회원 사기, 지급 리뷰로 나누고 있음을 밝혔다. 특히, 부스팅이 전체 가짜 리뷰의 54%, 회원 사기가 39%를 차지하여, 일반적으로 파괴가 대부분을 차지한다고 생각하는 것과는 다르게 나타났다. 지급 리뷰는 전체에서 4.8%로 적은 비율을 차지하지만, 그 영향력은 매우 크다고 볼 수 있다. 지급 리뷰의 경우 주로 아시아 이외에서 발생하며, 2024년에는 인도네시아와 베트남에서 그 비율이 높았다.

트립어드바이저는 이러한 가짜 리뷰를 감지하는 과정에서 자사의 기술력 또한 강화되고 있다는 점을 강조하고 있다. 이 시스템은 25년 동안 발전해 왔으며, 리뷰 내용보다는 제출 방법에 중점을 두고 있다. 인공지능과 행동 생체 인식을 통해 비정상적인 패턴을 감지하고, IP 주소를 숨기려는 시도를 탐지하는 데 주력하고 있다.

마지막으로, 최근 AI로 작성된 리뷰가 가짜가 아니지만, 현재로써는 허용되지 않는다고 말했다. 폴리는 "대부분은 AI를 사용해 글을 다듬은 일반 여행자들이 작성한 것"이라며, 앞으로의 방향성에 대해서도 지속적으로 모니터링할 것이라고 밝혔다.


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