0 前言

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

1 商品評(píng)論的意義

Infographic: How consumers read and write local business reviews：

1.1 對(duì)買家

其他消費(fèi)者的真實(shí)體驗(yàn)和反饋往往是做出購(gòu)買決策的關(guān)鍵因素。研究顯示，超過 **95%**的在線用戶會(huì)在做出購(gòu)買決定前閱讀商品評(píng)論。平均每次購(gòu)物之間會(huì)查看至少 10 行評(píng)論信息。詳實(shí)、客觀的評(píng)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(gòu)買風(fēng)險(xiǎn)
• 提高購(gòu)物滿意度

你也就能理解為啥那么多帶貨的評(píng)測(cè)短視頻了。

1.2 對(duì)賣家

商品評(píng)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(píng)，只留下好評(píng)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(píng)分每提高一星，銷量平均可提升 5-9%。分析評(píng)論，賣家可及時(shí)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(chéng)度。積極評(píng)論還能吸引新客戶，帶來(lái)更多曝光銷量。

2 傳統(tǒng)商品評(píng)論的挑戰(zhàn)

傳統(tǒng)評(píng)論處理無(wú)法充分發(fā)揮評(píng)論的價(jià)值。當(dāng)前商品評(píng)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(dòng)點(diǎn)擊和刷新評(píng)論列表，自行總結(jié)最近多數(shù)用戶的評(píng)論或者產(chǎn)品的關(guān)鍵信息。耗時(shí)耗力，且：

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

2.2 對(duì) B 端商家影響

2.2.1 用戶評(píng)論處理效率低下

• 人工成本高：通常需售后專人閱讀大量評(píng)論信息，費(fèi)人力
• 處理速度慢：人工處理評(píng)論速度<<評(píng)論產(chǎn)生速度，信息滯后
• 主觀性強(qiáng)：不同人對(duì)評(píng)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(píng)論，不利數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策

2.2.2 產(chǎn)品迭代周期長(zhǎng)

• 產(chǎn)品迭代需40天以上：從評(píng)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(gè)過程耗時(shí)過長(zhǎng)
• 市場(chǎng)反應(yīng)遲緩：無(wú)法及時(shí)響應(yīng)用戶需求和市場(chǎng)變化，可能導(dǎo)致競(jìng)爭(zhēng)力下降
• 問題積累：長(zhǎng)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(jià)值未被充分挖掘

• 趨勢(shì)預(yù)測(cè)困難：難從評(píng)論中及時(shí)發(fā)現(xiàn)新興趨勢(shì)和潛在機(jī)會(huì)。
• 競(jìng)品分析不足：缺乏有效工具對(duì)比分析競(jìng)品評(píng)論，難以精準(zhǔn)把握市場(chǎng)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(yíng)銷策略。

3 商品評(píng)論的特點(diǎn)

3.1 綜合分析多條評(píng)論

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

3.2 多樣化場(chǎng)景

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

3.3 離線處理

• 一般無(wú)需實(shí)時(shí)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(píng)論數(shù)據(jù)，支持增量更新
• 多語(yǔ)言支持和情感分析

3.5 信息質(zhì)量不齊

• 需要過濾垃圾評(píng)論和驗(yàn)證真實(shí)性。

4 GenAI在評(píng)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(píng)論、提取關(guān)鍵信息、識(shí)別情感傾向，甚至生成簡(jiǎn)潔明了評(píng)論摘要：

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

4.1 應(yīng)用場(chǎng)景盤點(diǎn)

根據(jù)評(píng)論的應(yīng)用場(chǎng)景和 GenAI 特點(diǎn)，應(yīng)用場(chǎng)景可歸類：

5 GenAI方案設(shè)計(jì)

5.1 平臺(tái)選擇

如Bedrock，某遜提供的生成式AI服務(wù)平臺(tái)。允許開發(fā)者無(wú)縫接入多種頂級(jí)基礎(chǔ)模型，而無(wú)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(jià)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(gè)提示并異步生成響應(yīng)。批量推理通過發(fā)送單個(gè)請(qǐng)求并在 S3 生成響應(yīng)，助高效處理大量請(qǐng)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(qǐng)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(lái)提高對(duì)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(píng)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(shí)進(jìn)行處理，優(yōu)化資源利用
• 深度分析：更充足時(shí)間全面、深入分析

5.4 語(yǔ)義檢索

Bedrock Knowledge Bases

借助Bedrock知識(shí)庫(kù)，可將專有信息集成到你的AIGC應(yīng)用。查詢時(shí)，知識(shí)庫(kù)會(huì)搜索你的數(shù)據(jù)以查找相關(guān)信息來(lái)回答查詢。為支持基于語(yǔ)義的評(píng)論檢索，引入知識(shí)庫(kù)和向量化存儲(chǔ)：

• 使用適當(dāng)?shù)那度肽Ｐ蛯⒃u(píng)論內(nèi)容向量化。
• 將向量化后的評(píng)論存儲(chǔ)在專門的向量數(shù)據(jù)庫(kù)中（如 Amazon OpenSearch）。
• 實(shí)現(xiàn)基于語(yǔ)義的相似度搜索，支持更準(zhǔn)確的評(píng)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(píng)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(gè)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(píng)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(píng)論場(chǎng)景應(yīng)用，聚焦場(chǎng)景分析和技術(shù)選型。先闡述商品評(píng)論對(duì)買家和賣家的重要性，揭示傳統(tǒng)評(píng)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(zhǎng)等問題。

詳細(xì)分析電商評(píng)論處理獨(dú)特特點(diǎn)，包括需要綜合分析多條評(píng)論、適應(yīng)多樣化的C端和B端場(chǎng)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(píng)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(yǔ)義的評(píng)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/??

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