你有没有遇到过这种情况：辛辛苦苦上线一个APP，结果评论区被一堆广告、骂人话甚至恶意刷屏给淹没了？用户点开一看，满屏都是‘加V看片’‘秒到账兼职’，体验直接崩盘。这时候才意识到，光做产品不够，评论审核也得跟上。
为什么APP评论审核不能放养？
很多人觉得用户评论嘛，爱说啥说啥，显得真实。可现实是，一旦缺乏管理，评论区很容易变成垃圾信息集散地。比如一款记账APP，底下本该讨论功能优化，结果全在互推贷款链接；一个育儿社区，突然冒出一堆卖假奶粉的账号。不仅影响品牌形象，还可能触碰监管红线。
更头疼的是，人工一条条筛太耗时间。尤其日活上万的APP，每天几百条评论，靠人力根本看不过来。这时候就得靠工具帮忙。
推荐几款实用的评论审核方案
先说开源方案——如果技术团队够强，可以用 Sentinel 搭配关键词过滤系统。比如设置敏感词库，自动屏蔽含‘微信’‘转账’‘代充’的评论。简单配置就能挡住大部分明目张胆的广告。
<rule name="block_wechat_ad">\n <keyword>微信</keyword>\n <keyword>加我</keyword>\n <keyword>看资源</keyword>\n <action>reject</action>\n</rule>不过纯规则容易误杀，比如用户正常说‘我在微信分享了这个功能’也会被拦。所以进阶做法是接入AI语义识别。像 阿里云内容安全 或 腾讯云文本识别 这类服务，能判断上下文是否违规。测试过一次，同样一句话‘加我发你资源’，系统能区分是客服引导还是黄牛拉客，准确率挺高。
小团队可以直接用第三方SDK。比如 极验评论卫士，集成后自动过滤图文广告、二维码截图、短链跳转等内容。我们合作的一个健身APP接入后，恶意评论下降七成，客服投诉量也跟着少了。
别忘了给用户留个出口
全自动拦截也有翻车的时候。上周朋友做的读书APP，因为系统误判，把一条‘这本书真他妈精彩’的评论给删了，用户怒而差评。后来他们在后台加了个‘申诉恢复’按钮，被误删的评论可以提交复审，三天内处理，口碑慢慢就回来了。
其实评论审核不是要消灭负面声音，而是把真正有价值的反馈留下来。谁都不想自己家的评论区变成菜市场，但也不能搞得连句实话都说不得。平衡点在于：机器挡垃圾，人工管尺度，用户有回应。