Авторы представляют практическое исследование особенностей заказных отзывов, которые упоминаются маркетологами и другими экспертами. Из-за обилия заказных отзывов на маркетплейсах доверие потребителей падает не просто к продавцу или площадке, но к самому жанру. В работе представлены результаты автоматической классификации отзывов с российских маркетплейсов на потенциально заказные и честные при помощи моделирования признаков, которые эксперты называют признаками заказного отзыва (наличие шаблонных слов, восклицательных знаков, эмодзи, положительная тональность), и алгоритмов машинного обучения. Для решения поставленной задачи был собран корпус с российских маркетплейсов Wildberries и «Мегамаркет» объемом 6 288 текстов. В качестве целевой переменной (предсказываемого класса) выступает соотношение лайков и дизлайков, поставленных отзыву другими покупателями. Лучший результат демонстрирует метод опорных векторов SVM (англ. support vector machine) в бинарной классификации на отзывы с низким и высоким рейтингом (без нейтральных). Модель классификации подтверждает, что формальные признаки, выделяемые экспертами как указывающие на заказные отзывы, действительно имеют предсказательный потенциал. Качество модели снижают дисбаланс в классах и недостаточное количество отзывов с реакциями покупателей в нашем корпусе, что оставляет задел для дальнейшей работы.