Фотосток замість обличчя: алгоритм виявлення фальшивих відгуків на IT-ринку

Привіт. Майже кожен раз, коли на DOU розгортається новий скандал, пов’язаний з IT-компанією (наприклад, затримка зарплати), виявляється, що «червоні прапорці» світилися за кілометр: фальшива IT-компанія, яка юридично ніде не зареєстрована, анонімні власники, накручена дата заснування, фальшиві відгуки клієнтів, нікчемний договір, робота з чужих Upwork-акаунтів, а інколи — все разом.

Для мене очевидно, що накручених відгуків у мережі повно. Ось чудовий приклад, як це працює в Google: . Також ми постійно бачимо це на DOU у відгуках про IT-курси у форматі «все сподобалось» без жодних фактів про працевлаштування. Ба більше — новоспечені компанії часто запускаються з сайтами, де вже «висять» хвалебні оди від клієнтів.

Але, як виявилося, навіть досвідченим фахівцям інколи потрібно розписати базову методологію, щоб визначити, чи є відгук фальшивим.

Зазвичай B2B-відгук клієнта складається з 5 елементів: фото, ім’я/прізвище, позиція, назва компанії та текст. Відповідно, OSINT-методологія перевірки базується на верифікації цих елементів:

1. Верифікація фото (Зворотний пошук): Якщо завантажити фото «клієнта» в Google Lens або FaceCheck.id і виявиться, що це обличчя продається на Shutterstock/Freepik або прикрашає ще 50 випадкових сайтів по всьому світу — це стокове фото. Профіль автора скомпрометовано. Реальні клієнти в B2B не ховаються за ліцензійними фото моделей.
2. Верифікація особи (Цифровий слід): Якщо за вказаним ім’ям, позицією та компанією в LinkedIn / GitHub / Google не існує жодної живої людини — автора вигадано.
   
3. Аналіз тексту (Шаблонність та унікальність): Якщо текст складається виключно з абстрактної «води» («Great team, high professional level, delivered on time») без жодної специфіки проєкту, або якщо цей самий текст повністю гуглиться на інших сайтах під іншими іменами — це куплений копірайт.

Зазвичай автори фейків навіть не намагаються зробити їх правдоподібними. Розрахунок простий — читачу буде ліньки перевіряти. Інколи перевірку ускладнюють технічно: запікають відгук у картинку, а не роблять текстом в HTML, щоб його не можна було легко скопіювати чи проіндексувати.

Я свою частину угоди виконав — методологію описав. Тепер чекаю, що Сергій дотримається свого слова й перевірить відгуки клієнтів про Insiders на достовірність.

Щоб полегшити йому роботу (і на випадок, якщо на сайті компанії раптово почнуться «технічні роботи»), я спеціально зберіг у вебархіві оригінальну головну сторінку з цими відгуками (секція «What Our Clients Say»): web.archive.org/web/20260622202118/https://www.insiders.software/

Сподіваюся, Сергію вдасться використати цю методологію, щоб уникнути проблем із працевлаштуванням у майбутньому.

Також дайте знати в коментарях, чи погоджуєтеся ви з такою методологією та чи потребує вона покращення? І головне: коли, на вашу думку, варто публічно підсвічувати компанії з фальшивими відгуками клієнтів?