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：

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