在当今世界上，越来越多的移动应用程序在争夺识别和下载的竞争中，消费者越来越期待一无所获，因此许多移动应用程序在受到关注时就变得肮脏。
Apple严格严格的App Store准则禁止操纵评论和评分，但不难发现甚至是付费评论也不难发现。一位开发人员甚至已经利用它来利用App Store API来审查评论。
为您的应用程序提供加速
这几天每个人都有一个应用程序（是的，包括我们），开发人员感到比以往任何时候都更有压力要脱颖而出。对于那些免费提供商品的人来说，这给开发过程带来了更大的压力。
这是许多人选择免费应用而不是免费产品的原因之一。与依赖预付费或收入与收入没有明确关联的服务相比，免费游戏，广告支持的工具以及已经成功应用的克隆通常更容易受到审查操纵的影响移动开发。
这并不是说这些是唯一不符合不可信策略的应用程序类型，以提高其在App Store上的评级。为了操纵App Store的评分和排名，您无需直接为评论付费。
— Bethany（@akefira）2014年5月16日
通过应用提示用户以评论为例。这是一种常见的做法，它以最良性的形式存在，可以反驳这样的想法，即用户在爱或恨某事时更有可能大声说出来。一直要求用户评论很烦人，并且有很多应用程序营销指南警告该过程。虽然不是完全操纵，但营销人员还建议开发人员谨慎地安排这些请求的时间，以取得积极的成果。
如果您的收入流仅依赖于广告，那么通常的目标是让尽可能多的用户下载您的应用程序。您可能已经注意到，此类同类的某些应用程序首先向用户询问他们是否真正喜欢该应用程序，从而利用了评论系统。只有在受访者提供肯定的答复时，他们才被要求在App Store上对该应用进行评分（至少有些人有礼貌地为否定的答复提供反馈表格）。
-〜JOSh-X（ @ lightmanx5）2016年1月30日
过滤只是一些开发人员学会鼓励仅积极评价的一种方法，另一种方法是激励评价过程本身。在免费玩使用积分系统的游戏中，为用户提供留下评论的奖励更为普遍，但是其他应用程序也可以使用它来解锁某些付费功能。这样做的附加效果是使用户感到自己一无所获，从而进一步增加了积极评价的可能性。
评论交换网络是另一种激励形式，仅存在于开发人员之间，允许他们共享一个应用程序的正面评论，以换取自己的正面评论。
付费应用评论排在最底层。这可能很简单，例如在Fiverr上花费5美元，或雇用专门提供大量评论的机构。众所周知，此类网络会向其他用户付款以为其提交评论-报酬低，因此要弥补它，虚假评论的数量就很高。
也有一些人愿意提交评论在内部对其进行评论。 2015年2月，上面的图片发布到了中国微博网站新浪微博上，据信可以大规模显示App Store的评论。
Apple做得够吗？
这绝不仅限于Apple的App Store。 Google Play，亚马逊应用商店，Windows应用商店-开发人员和公司都在利用每个平台，因为获得巨大成功意味着巨大的回报。但是，Apple以其臭名昭著的严格指南和99美元的开发人员费而闻名，这引发了一个问题：开发人员仍如何摆脱它？
令人惊讶的是，在苹果冗长的App Store审查指南中，只有一点点特别明确提到了对评论的操纵：
3.10-试图以假冒或付费评论操纵或欺骗用户评论或App Store中图表排名的开发人员，或其他不适当的方法将从iOS开发人员中删除程序
这是一个相当宽泛的定义，“操纵"和“不合适"等术语留有很大的解释空间。对于是否持续不断地给用户打扰评论，或在提示评论之前衡量用户的反馈，尚无明确定义。对于要求用户对应用程序进行评级的频率没有硬性限制，也没有任何说明激励性评论违反了Apple的准则。
基于参与这些实践的应用程序数量，您可能会假设苹果不太在意。但是，该公司过去以打击假评论闻名。 2014年TechCrunch报告称，该公司正在删除名为Better Better Fonts Free的应用程序的评论-特别是激励性评论-该应用程序提供字体以换取评论。
就在上周，上述两项评论都类似已发布，因此似乎不仅开发人员没有从iOS开发人员计划中删除，而且数千名评论在一夜之间消失后，他们也没有学到任何东西。
不清楚苹果的期望如何如果他们继续允许开发人员违反自己的规则，这种情况就会有所改善。这些规则一开始并没有那么明确。
AppRecs简介
在2016年2月，西雅图-来自Verdant Labs的软件工程师Mark Edmond推出了AppRecs，这是一个搜索引擎和评论列表网站，专门致力于发现虚假评论。该服务会找到它认为不诚实的评论，然后从应用程序的当前评分中删除评论及其总体评分。
Mark的背景包括在亚马逊工作了八年，在其他系统上工作，买家可以通过该系统进行撰写评论中，他将其描述为“一种非常繁重的指标文化。"目前，该服务仅适用于App Store，但“路线图上的下一个是Android。"
我与Mark谈过并请他就AppRecs如何准确判断评论是否值得信任发表意见。
有些相对容易发现。举例来说，如果一位评论者留下了1000条评论，而所有评论均为5星，那么这些评论很可能是虚假的。如果20位评论者对30个相同的应用程序都留下了正面评价，那么这些评论也将不可靠。
有些则有些棘手。如果应用程序中有大量评论说“他们贿赂我留下评论"，那么其所有评论的有效性都会受到质疑，尤其是简短的评论。
为了捕捉更复杂的游戏评论系统方法，我们可以综合考虑多种因素。就像检测电子邮件垃圾邮件一样，偶尔会出现误报，并且毫无疑问，虚假评论仍然未被发现。为了解决这个问题，路线图包括合并机器学习。换句话说，计算机将发现虚假评论的标准。
AppRecs使用Apple的官方API，Mark承认有其局限性。计算仅限于最近的最近几百条评论，并且该服务仅适用于包含文本的评论（这意味着不排除虚假星级）。
AppRecs然后仅根据应用程序的可信度对应用程序进行排名它认为是真正的评论。它甚至可以完全过滤掉不信任的应用程序，尽管您可以选择在搜索时显示过滤结果。
Mark也不认为苹果在应对这些粗略的评论方面做得并不多。
大多数“受信任"的应用程序要么是付费服务，要么是现有服务随附的免费优质应用程序，或者是众所周知的Slack，Evernote，Amazon Prime Music等。马克在发现应用发现乏味之后决定决定着手开发AppRecs，到目前为止该服务似乎已广受好评。
AppRecs使用Apple的推荐系统作为收入来源，就像我们在PCPC.me所做的那样。这不是特别有利可图的方法，但这是一种诚实的方法。马克向我保证，在Android版本上的工作仍在他的视野之内，iOS优先考虑，因为“苹果提供了API来获取我需要的数据。"
您如何看待？
您是否曾想到App Store上的大量评论是不可信的，受激励的，甚至是由开发人员自己支付的？在决定尝试购买商品时，您使用Apple的星级评分还是阅读评论？如果Apple可以做更多的事情来解决这个问题，这会很好吗？
查看AppRecs，并在下面的App Store中告诉我们您对评论状态的看法。
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