0 前言

誠信難的當(dāng)下，商品評論已成連接買家賣家的重要橋梁。2022年全球主要電商平臺平均每件商品收到約50條評論，熱門商品評論數(shù)更輕松突破千條。充分體現(xiàn)商品評論在電商體系地位。

1 商品評論的意義

Infographic: How consumers read and write local business reviews：

1.1 對買家

其他消費(fèi)者的真實(shí)體驗(yàn)和反饋往往是做出購買決策的關(guān)鍵因素。研究顯示，超過 **95%**的在線用戶會在做出購買決定前閱讀商品評論。平均每次購物之間會查看至少 10 行評論信息。詳實(shí)、客觀的評論：

• 幫助潛在客戶了解商品優(yōu)缺
• 提供實(shí)際使用體驗(yàn)
• 降低購買風(fēng)險
• 提高購物滿意度

你也就能理解為啥那么多帶貨的評測短視頻了。

1.2 對賣家

商品評論是面照妖鏡，直接反映產(chǎn)品質(zhì)量、服務(wù)水平及客戶滿意度。所以你也能理解，很多 B 端產(chǎn)品，產(chǎn)商就自主隱藏差評，只留下好評忽悠新的客戶。因此，結(jié)合線下使用體驗(yàn)才能更全面。

商品評分每提高一星，銷量平均可提升 5-9%。分析評論，賣家可及時發(fā)現(xiàn)并解決產(chǎn)品或服務(wù)中存在的問題，不斷改進(jìn)優(yōu)化，提升品牌形象和客戶忠誠度。積極評論還能吸引新客戶，帶來更多曝光銷量。

2 傳統(tǒng)商品評論的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)評論處理無法充分發(fā)揮評論的價值。當(dāng)前商品評論系統(tǒng)痛點(diǎn)：

2.1 C 端用戶體驗(yàn)不佳

之前商品介紹信息主要通過傳統(tǒng)的列表、標(biāo)簽等呈現(xiàn)，難快速傳達(dá)核心信息。C 端通常需手動點(diǎn)擊和刷新評論列表，自行總結(jié)最近多數(shù)用戶的評論或者產(chǎn)品的關(guān)鍵信息。耗時耗力，且：

• 信息過載：面對海量評論圖文，用戶難提取關(guān)鍵信息
• 偏見風(fēng)險：用戶可能過度關(guān)注極端評論，忽視了更具代表性的中立意見
• 時間成本高：需要花費(fèi)大量時間閱讀和篩選評論，影響購物效率
• 難以全面把握：用戶可能錯過重要信息，無法全面了解產(chǎn)品的優(yōu)缺點(diǎn)

2.2 對 B 端商家影響

2.2.1 用戶評論處理效率低下

• 人工成本高：通常需售后專人閱讀大量評論信息，費(fèi)人力
• 處理速度慢：人工處理評論速度<<評論產(chǎn)生速度，信息滯后
• 主觀性強(qiáng)：不同人對評論理解和總結(jié)有異，影響決策準(zhǔn)確性
• 難量化：傳統(tǒng)方法難量化分析評論，不利數(shù)據(jù)驅(qū)動決策

2.2.2 產(chǎn)品迭代周期長

• 產(chǎn)品迭代需40天以上：從評論總結(jié)有效的產(chǎn)品和服務(wù)改進(jìn)方案，到實(shí)際執(zhí)行和見效，整個過程耗時過長
• 市場反應(yīng)遲緩：無法及時響應(yīng)用戶需求和市場變化，可能導(dǎo)致競爭力下降
• 問題積累：長周期導(dǎo)致問題不斷累積，可能造成更嚴(yán)重負(fù)面影響

2.2.3 數(shù)據(jù)價值未被充分挖掘

• 趨勢預(yù)測困難：難從評論中及時發(fā)現(xiàn)新興趨勢和潛在機(jī)會。
• 競品分析不足：缺乏有效工具對比分析競品評論，難以精準(zhǔn)把握市場定位。
• 用戶洞察有限：難深入分析用戶需求和行為模式，影響產(chǎn)品開發(fā)和營銷策略。

3 商品評論的特點(diǎn)

3.1 綜合分析多條評論

• 需綜合多條評論以獲完整產(chǎn)品情況
• 不同類型商品和用戶群體的評論關(guān)注點(diǎn)不同
• 需考慮時間因素和重點(diǎn)提取

3.2 多樣化場景

• C端需快速瀏覽和決策輔助
• B端需產(chǎn)品改進(jìn)、市場洞察和競品分析

3.3 離線處理

• 一般無需實(shí)時處理，批量處理即可
• 優(yōu)化資源使用和深度分析

3.4 大數(shù)據(jù)處理

• 處理大量評論數(shù)據(jù)，支持增量更新
• 多語言支持和情感分析

3.5 信息質(zhì)量不齊

• 需要過濾垃圾評論和驗(yàn)證真實(shí)性。

4 GenAI在評論應(yīng)用

GenAI憑其強(qiáng)大NLP能力，可高效分析和總結(jié)大量評論、提取關(guān)鍵信息、識別情感傾向，甚至生成簡潔明了評論摘要：

• 幫助買家快速了解商品優(yōu)缺
• 為賣家提供有價值的分析，輔助決策和改進(jìn)

4.1 應(yīng)用場景盤點(diǎn)

根據(jù)評論的應(yīng)用場景和 GenAI 特點(diǎn)，應(yīng)用場景可歸類：

5 GenAI方案設(shè)計(jì)

5.1 平臺選擇

如Bedrock，某遜提供的生成式AI服務(wù)平臺。允許開發(fā)者無縫接入多種頂級基礎(chǔ)模型，而無需管理復(fù)雜基礎(chǔ)設(shè)施。

5.2 模型選擇

Nova是新一代最先進(jìn)基礎(chǔ)模型，具有前沿的智能和行業(yè)領(lǐng)先的性價比，可在Bedrock上用。 Nova模型包括三種理解模型和兩種創(chuàng)意內(nèi)容生成模型。

5.3 離線批量處理

使用批量推理，可提交多個提示并異步生成響應(yīng)。批量推理通過發(fā)送單個請求并在 S3 生成響應(yīng)，助高效處理大量請求。在您創(chuàng)建的文件中定義模型輸入后，需將相應(yīng)文件上傳到S3。然后，你需提交批量推理請求并指定 S3 bucket。作業(yè)完成后，你可從 S3 檢索輸出文件。可用批量推理來提高對大型數(shù)據(jù)集的模型推理性能。

• 高效處理：一次處理大量評論，提高處理效率
• 成本優(yōu)化：批量處理降低 API 調(diào)用頻率，優(yōu)化成本
• 靈活調(diào)度：可在系統(tǒng)負(fù)載較低時進(jìn)行處理，優(yōu)化資源利用
• 深度分析：更充足時間全面、深入分析

5.4 語義檢索

Bedrock Knowledge Bases

借助Bedrock知識庫，可將專有信息集成到你的AIGC應(yīng)用。查詢時，知識庫會搜索你的數(shù)據(jù)以查找相關(guān)信息來回答查詢。為支持基于語義的評論檢索，引入知識庫和向量化存儲：

• 使用適當(dāng)?shù)那度肽Ｐ蛯⒃u論內(nèi)容向量化。
• 將向量化后的評論存儲在專門的向量數(shù)據(jù)庫中（如 Amazon OpenSearch）。
• 實(shí)現(xiàn)基于語義的相似度搜索，支持更準(zhǔn)確的評論檢索。

這允許我們根據(jù)總結(jié)中的關(guān)鍵詞或概念，快速找到最相關(guān)原始評論，大大提高檢索準(zhǔn)確性和效率。

通過該設(shè)計(jì)，即可創(chuàng)建一個強(qiáng)大、靈活且可擴(kuò)展 GenAI 解決方案，有效處理大規(guī)模電商評論數(shù)據(jù)，為C、B端用戶提供高質(zhì)量分析結(jié)果。

6 總結(jié)

本文深入GenAI在電商評論場景應(yīng)用，聚焦場景分析和技術(shù)選型。先闡述商品評論對買家和賣家的重要性，揭示傳統(tǒng)評論處理方法面臨的諸多挑戰(zhàn)，如信息過載、效率低下和產(chǎn)品迭代周期長等問題。

詳細(xì)分析電商評論處理獨(dú)特特點(diǎn)，包括需要綜合分析多條評論、適應(yīng)多樣化的C端和B端場景、處理大量數(shù)據(jù)等。這些特點(diǎn)為 GenAI 的應(yīng)用提供廣闊空間。

技術(shù)選型：提出基于某遜的綜合解決方案。核心技術(shù)包括用 Bedrock 的 Nova 模型進(jìn)行評論分析，利用 Batch Inference 實(shí)現(xiàn)高效離線處理。

后續(xù)繼續(xù)探討實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié)，如離線數(shù)據(jù)分析處理的流程，以及如何實(shí)現(xiàn)基于語義的評論信息查詢。為大家提供更全面、實(shí)用的 GenAI 應(yīng)用指南。

參考：??https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey-2023/??

本文轉(zhuǎn)載自????JavaEdge????，作者：JavaEdge