電商評論升級：AI如何賦能場景應用與技術選擇？
0 前言
誠信難的當下，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，熱門商品評論數更輕松突破千條。充分體現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
其他消費者的真實體驗和反饋往往是做出購買決策的關鍵因素。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、客觀的評論：
- 幫助潛在客戶了解商品優缺
- 提供實際使用體驗
- 降低購買風險
- 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，直接反映產品質量、服務水平及客戶滿意度。所以你也能理解，很多 B 端產品，產商就自主隱藏差評，只留下好評忽悠新的客戶。因此，結合線下使用體驗才能更全面。
商品評分每提高一星，銷量平均可提升 5-9%。分析評論，賣家可及時發現并解決產品或服務中存在的問題，不斷改進優化，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 傳統商品評論的挑戰
傳統評論處理無法充分發揮評論的價值。當前商品評論系統痛點：
2.1 C 端用戶體驗不佳
之前商品介紹信息主要通過傳統的列表、標簽等呈現，難快速傳達核心信息。C 端通常需手動點擊和刷新評論列表，自行總結最近多數用戶的評論或者產品的關鍵信息。耗時耗力，且：
- 信息過載：面對海量評論圖文，用戶難提取關鍵信息
- 偏見風險：用戶可能過度關注極端評論，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，無法全面了解產品的優缺點
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，費人力
- 處理速度慢：人工處理評論速度<<評論產生速度，信息滯后
- 主觀性強：不同人對評論理解和總結有異，影響決策準確性
- 難量化：傳統方法難量化分析評論，不利數據驅動決策
2.2.2 產品迭代周期長
- 產品迭代需40天以上：從評論總結有效的產品和服務改進方案，到實際執行和見效，整個過程耗時過長
- 市場反應遲緩：無法及時響應用戶需求和市場變化，可能導致競爭力下降
- 問題積累：長周期導致問題不斷累積，可能造成更嚴重負面影響
2.2.3 數據價值未被充分挖掘
- 趨勢預測困難：難從評論中及時發現新興趨勢和潛在機會。
- 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，影響產品開發和營銷策略。
3 商品評論的特點
3.1 綜合分析多條評論
- 需綜合多條評論以獲完整產品情況
- 不同類型商品和用戶群體的評論關注點不同
- 需考慮時間因素和重點提取
3.2 多樣化場景
- C端需快速瀏覽和決策輔助
- B端需產品改進、市場洞察和競品分析
3.3 離線處理
- 一般無需實時處理，批量處理即可
- 優化資源使用和深度分析
3.4 大數據處理
- 處理大量評論數據，支持增量更新
- 多語言支持和情感分析
3.5 信息質量不齊
- 需要過濾垃圾評論和驗證真實性。
4 GenAI在評論應用
GenAI憑其強大NLP能力，可高效分析和總結大量評論、提取關鍵信息、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缺
- 為賣家提供有價值的分析，輔助決策和改進
4.1 應用場景盤點
根據評論的應用場景和 GenAI 特點，應用場景可歸類：
應用分類 | 應用場景 | 場景介紹 | 目標收益 |
C 端用戶 | 用戶查看的商品評論總結 | 幫助用戶快速商品購買體驗，提升選品效率。 結合用戶和產品特點，總結針對性商品評論信息。 根據總結關鍵詞，快速定位原始評論信息 | 1. 提升選品效率 |
B 端用戶 | 根據評論信息給出商品改建建議 | 快讀根據評論總結改進建議，幫助商家快速了解用戶對商品的體驗，從而根據體驗反饋改進商品。 不斷提升產品迭代周期 | 1. 提升產品競爭力 |
根據評論信息總結回復內容 | 分析評論內容，總結回復用戶評論信息 | 1. 防止評論遺漏 | |
根據評論總結產品體驗趨勢 | 根據評論感知用戶體驗的變化； 洞察用戶對消費者的偏好和市場趨勢 | 1. 根據市場洞察，總結市場消費趨勢 |
5 GenAI方案設計
5.1 平臺選擇
如Bedrock，某遜提供的生成式AI服務平臺。允許開發者無縫接入多種頂級基礎模型，而無需管理復雜基礎設施。
5.2 模型選擇
Nova是新一代最先進基礎模型，具有前沿的智能和行業領先的性價比，可在Bedrock上用。 Nova模型包括三種理解模型和兩種創意內容生成模型。
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。批量推理通過發送單個請求并在 S3 生成響應，助高效處理大量請求。在您創建的文件中定義模型輸入后，需將相應文件上傳到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據集的模型推理性能。
- 高效處理：一次處理大量評論，提高處理效率
- 成本優化：批量處理降低 API 調用頻率，優化成本
- 靈活調度：可在系統負載較低時進行處理，優化資源利用
- 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應用。查詢時，知識庫會搜索你的數據以查找相關信息來回答查詢。為支持基于語義的評論檢索，引入知識庫和向量化存儲：
- 使用適當的嵌入模型將評論內容向量化。
- 將向量化后的評論存儲在專門的向量數據庫中（如 Amazon OpenSearch）。
- 實現基于語義的相似度搜索，支持更準確的評論檢索。
這允許我們根據總結中的關鍵詞或概念，快速找到最相關原始評論，大大提高檢索準確性和效率。
通過該設計，即可創建一個強大、靈活且可擴展 GenAI 解決方案，有效處理大規模電商評論數據，為C、B端用戶提供高質量分析結果。
6 總結
本文深入GenAI在電商評論場景應用，聚焦場景分析和技術選型。先闡述商品評論對買家和賣家的重要性，揭示傳統評論處理方法面臨的諸多挑戰，如信息過載、效率低下和產品迭代周期長等問題。
詳細分析電商評論處理獨特特點，包括需要綜合分析多條評論、適應多樣化的C端和B端場景、處理大量數據等。這些特點為 GenAI 的應用提供廣闊空間。
技術選型：提出基于某遜的綜合解決方案。核心技術包括用 Bedrock 的 Nova 模型進行評論分析，利用 Batch Inference 實現高效離線處理。
后續繼續探討實現細節，如離線數據分析處理的流程，以及如何實現基于語義的評論信息查詢。為大家提供更全面、實用的 GenAI 應用指南。
參考：??https://www.brightlocal.com/research/local-consumer-review-survey-2023/??
本文轉載自????JavaEdge????，作者：JavaEdge
