Connaitre l’avis des internautes sur un site d’annonces

Les internautes reflètent en général assez bien ce à quoi on peut s'attendre lorsqu'on franchit les portes d'un site d’annonces gratuites. Pour être le plus complet possible, le système de recommandations personnalisées propose trois types d'avis : ceux des membres du réseau que l'on ne connaît pas forcément (les commentaires publiés sont publics), ceux en provenance directe de vos amis, donc les plus précieux car issus de personnes de confiance, et enfin des moteurs « intelligents « qui se basent sur votre historique de critiques pour suggérer de nouvelles adresses à même de vous satisfaire.
Un des problèmes majeurs de ce modèle vient des fausses recommandations. En effet, il est facile pour un annonceur de créer des comptes factices et d'agrémenter sa fiche de quelques bons retours d'expérience. À l'opposé, un concurrent peut utiliser cette méthode pour poster des avis peu flatteurs et faire baisser une réputation sur le site de petites annonces. Heureusement, pour contrer ce phénomène, ces réseaux mettent en place des stratégies de modération. Cela va de la modération manuelle à la modération communautaire par indice de confiance (les utilisateurs les plus actifs obtiennent un grade d'expert, donc un indice de confiance plus élevé). Les portails de petites annonces gratuites mettent en avant cette modération communautaire et récompense ainsi ses meilleurs membres, tout en garantissant une fiabilité de ses notations.
Dernier axe d'amélioration en date sur ce type d'espace, l'intégration de Facebook Connect, qui autorise les services tiers à venir consulter certaines informations des membres grâce à l'open-graphe. Par exemple, si un utilisateur du géant américain connecte son compte à un site d’annonces, ce dernier peut alors venir extraire des données Facebook (amis, préférences) pour personnaliser les recommandations d'adresses de proximité.