电商评论升级：AI如何赋能场景应用与技术选择？

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0 前言

诚信难的当下，商品评论已成连接买家卖家的重要桥梁。2022年全球主要电商平台平均每件商品收到约50条评论，热门商品评论数更轻松突破千条。充分体现商品评论在电商体系地位。

1 商品评论的意义

Infographic: How consumers read and write local business reviews：

1.1 对买家

其他消费者的真实体验和反馈往往是做出购买决策的关键因素。研究显示，超过 **95%**的在线用户会在做出购买决定前阅读商品评论。平均每次购物之间会查看至少 10 行评论信息。详实、客观的评论：

• 帮助潜在客户了解商品优缺
• 提供实际使用体验
• 降低购买风险
• 提高购物满意度

你也就能理解为啥那么多带货的评测短视频了。

1.2 对卖家

商品评论是面照妖镜，直接反映产品质量、服务水平及客户满意度。所以你也能理解，很多 B 端产品，产商就自主隐藏差评，只留下好评忽悠新的客户。因此，结合线下使用体验才能更全面。

商品评分每提高一星，销量平均可提升 5-9%。分析评论，卖家可及时发现并解决产品或服务中存在的问题，不断改进优化，提升品牌形象和客户忠诚度。积极评论还能吸引新客户，带来更多曝光销量。

2 传统商品评论的挑战

传统评论处理无法充分发挥评论的价值。当前商品评论系统痛点：

2.1 C 端用户体验不佳

之前商品介绍信息主要通过传统的列表、标签等呈现，难快速传达核心信息。C 端通常需手动点击和刷新评论列表，自行总结最近多数用户的评论或者产品的关键信息。耗时耗力，且：

• 信息过载：面对海量评论图文，用户难提取关键信息
• 偏见风险：用户可能过度关注极端评论，忽视了更具代表性的中立意见
• 时间成本高：需要花费大量时间阅读和筛选评论，影响购物效率
• 难以全面把握：用户可能错过重要信息，无法全面了解产品的优缺点

2.2 对 B 端商家影响

2.2.1 用户评论处理效率低下

• 人工成本高：通常需售后专人阅读大量评论信息，费人力
• 处理速度慢：人工处理评论速度<<评论产生速度，信息滞后
• 主观性强：不同人对评论理解和总结有异，影响决策准确性
• 难量化：传统方法难量化分析评论，不利数据驱动决策

2.2.2 产品迭代周期长

• 产品迭代需40天以上：从评论总结有效的产品和服务改进方案，到实际执行和见效，整个过程耗时过长
• 市场反应迟缓：无法及时响应用户需求和市场变化，可能导致竞争力下降
• 问题积累：长周期导致问题不断累积，可能造成更严重负面影响

2.2.3 数据价值未被充分挖掘

• 趋势预测困难：难从评论中及时发现新兴趋势和潜在机会。
• 竞品分析不足：缺乏有效工具对比分析竞品评论，难以精准把握市场定位。
• 用户洞察有限：难深入分析用户需求和行为模式，影响产品开发和营销策略。

3 商品评论的特点

3.1 综合分析多条评论

• 需综合多条评论以获完整产品情况
• 不同类型商品和用户群体的评论关注点不同
• 需考虑时间因素和重点提取

3.2 多样化场景

• C端需快速浏览和决策辅助
• B端需产品改进、市场洞察和竞品分析

3.3 离线处理

• 一般无需实时处理，批量处理即可
• 优化资源使用和深度分析

3.4 大数据处理

• 处理大量评论数据，支持增量更新
• 多语言支持和情感分析

3.5 信息质量不齐

• 需要过滤垃圾评论和验证真实性。

4 GenAI在评论应用

GenAI凭其强大NLP能力，可高效分析和总结大量评论、提取关键信息、识别情感倾向，甚至生成简洁明了评论摘要：

• 帮助买家快速了解商品优缺
• 为卖家提供有价值的分析，辅助决策和改进

4.1 应用场景盘点

根据评论的应用场景和 GenAI 特点，应用场景可归类：

5 GenAI方案设计

5.1 平台选择

如Bedrock，某逊提供的生成式AI服务平台。允许开发者无缝接入多种顶级基础模型，而无需管理复杂基础设施。

5.2 模型选择

Nova是新一代最先进基础模型，具有前沿的智能和行业领先的性价比，可在Bedrock上用。 Nova模型包括三种理解模型和两种创意内容生成模型。

5.3 离线批量处理

使用批量推理，可提交多个提示并异步生成响应。批量推理通过发送单个请求并在 S3 生成响应，助高效处理大量请求。在您创建的文件中定义模型输入后，需将相应文件上传到S3。然后，你需提交批量推理请求并指定 S3 bucket。作业完成后，你可从 S3 检索输出文件。可用批量推理来提高对大型数据集的模型推理性能。

• 高效处理：一次处理大量评论，提高处理效率
• 成本优化：批量处理降低 API 调用频率，优化成本
• 灵活调度：可在系统负载较低时进行处理，优化资源利用
• 深度分析：更充足时间全面、深入分析

5.4 语义检索

Bedrock Knowledge Bases

借助Bedrock知识库，可将专有信息集成到你的AIGC应用。查询时，知识库会搜索你的数据以查找相关信息来回答查询。为支持基于语义的评论检索，引入知识库和向量化存储：

• 使用适当的嵌入模型将评论内容向量化。
• 将向量化后的评论存储在专门的向量数据库中（如 Amazon OpenSearch）。
• 实现基于语义的相似度搜索，支持更准确的评论检索。

这允许我们根据总结中的关键词或概念，快速找到最相关原始评论，大大提高检索准确性和效率。

通过该设计，即可创建一个强大、灵活且可扩展 GenAI 解决方案，有效处理大规模电商评论数据，为C、B端用户提供高质量分析结果。

6 总结

本文深入GenAI在电商评论场景应用，聚焦场景分析和技术选型。先阐述商品评论对买家和卖家的重要性，揭示传统评论处理方法面临的诸多挑战，如信息过载、效率低下和产品迭代周期长等问题。

详细分析电商评论处理独特特点，包括需要综合分析多条评论、适应多样化的C端和B端场景、处理大量数据等。这些特点为 GenAI 的应用提供广阔空间。

技术选型：提出基于某逊的综合解决方案。核心技术包括用 Bedrock 的 Nova 模型进行评论分析，利用 Batch Inference 实现高效离线处理。

后续继续探讨实现细节，如离线数据分析处理的流程，以及如何实现基于语义的评论信息查询。为大家提供更全面、实用的 GenAI 应用指南。

参考：

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

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