亚马逊如何利用生成式AI改写产品评价
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新鲜浪手艺讯， 北京时候 6 月 13 日早间消息，据报道，亚马逊将利用人造智能手艺帮用户寻找合适的产品。
这家电商巨头最近开头在其购物应用中测试一项功能，能利用人造智能手艺客户针对有些产品发表的评论。这项功能还会轻巧松概述消费者中意或不中意某款产品的哪些方面一边在内容旁标注“由人造智能根据客户评论生成”这个。
比如 该功能会针对 Magic Mixies 小孩玩具道，消费者针对这款玩具的“好玩因素、外观、值钱、性能、质量、充电和渗漏”等方面给出积极反馈。
“但绝巨大许多数客户对这些个方面表达了负面观点。”该写道， “比方说有些客户花费 100 许多美元买一款不值得的玩具，还有人在产品质量和充电方面遇到问题。”
亚马逊证实该公司的确在测试这项功能。他们并未分享具体细节，以及用了哪些人造智能模型来和生成文本。
“我们正在各巨大业务中巨大举投钱生成式人造智能。”亚马逊发言人林赛·沙纳汉在声明中说。
亚马逊一直都在依靠人造智能和机器学来投放精准广告，为消费者给个性化推荐。但最近围绕生成式人造智能及 OpenAI 的 ChatGPT 聊天机器人形成的烫潮，令亚马逊等众许多手艺公司更加专注于这项手艺。亚马逊 CEO 安迪·贾西在今年 4 月表示，生成式人造智能和巨大语言模型将会“改变和改进客户体验的方方面面”。
用人造智能来客户评价对消费者很有帮。亚马逊网站上售卖的商品达到数百万件，某个单品的评论三天两头达到数以千计。该公司之前尝试通过一键评分系统来方便消费者评价一款产品，这样一来无需撰写完整评论，也能发表反馈。但最近，有些消费者开头用聊天机器人撰写亚马逊的商品评价。
怎么赢得消费者相信一直以来都是亚马逊面临的一巨大问题。无论是亚马逊的网站， 还是其他在线买卖场上，都充斥着一巨大堆的虚虚假评论，许许多公司已经开头借助人造审核员和自动化工具来清除虚虚假评论。
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从“刷评论”到“读摘要”：亚马逊给电商评论装了个AI滤镜
打开亚马逊买过东西的人都晓得， 评论区简直是另一个世界——有人激动地晒开箱视频，有人详细到连包装盒有几道折痕都说说清楚，当然也有气急败恶劣的差评，讨厌不得把产品贬得一文不值。问题来了当你想买个蓝牙耳机，面对5000条评论，从哪开头看？逐条翻？除非你有巨大把时候。亚马逊这次优良像想了个办法：用AI帮你把评论“嚼碎了”喂到你嘴里。
2024年6月， 亚马逊悄悄在购物应用里上线了个新鲜功能，顶部挂着一行细小字“由AI根据客户评论生成”。比如你搜那东西卖爆的Magic Mixies小孩玩具， AI会给你划沉点：“78%用户说开盒瞬间孩子尖叫，但62%吐槽电池撑不过3次充电。”轻巧松粗暴，但确实有用。不过话说回来这玩意儿真实的能帮消费者省时候？还是让我们变得更懒，连思考都不愿意了？
那些个淹没在评论海洋里的真实实声音
想象一下这玩意儿场景：深厚夜你想给妈妈买个足浴盆， 翻到第3页，找到全是“妈妈说很舒服”“性价比超高大”，但你关心的是“能不能调水温”“会不会漏水”。这些个关键信息，兴许藏在第50条评论的第3段。老一套的一键评分系统早就有，但太粗放了根本满足不了“精准需求”的挖掘。亚马逊这次AI摘要， 说白了就是想解决“信息过载”的痛点——把散落在几千条评论里的珍珠，串成一条项链给你。
但珍珠串许多了会不会漏掉个别特别的？比如某人说“足浴盆的按摩力度适合老人人，但对年纪轻巧人太没劲”，这种个性化反馈，AI会提炼吗？毕竟AI只看“高大频词”，不看“少许数派声音”。消费者真实的只需要“巨大许多数人”的意见吗？那些个真实正有值钱的“差评细节”，会不会被AI当成“噪音”过滤掉？
亚马逊的“AI摘要”到底在啥
仔细看亚马逊的AI摘要， 你会找到它不是轻巧松罗列“优良/差评”，而是按“维度”拆解。比如Magic Mixies玩具，它分了“好玩因素、外观、值钱、性能、质量、充电、渗漏”七个方面。个个维度后面跟着百分比和具体例子， 比如“值钱维度中，35%用户觉得‘不值100美元’，基本上原因是‘塑料感太沉’”。这种结构化比消费者自己写的“玩具一般，有点昂贵”清晰许多了。
有意思的是AI标注“由AI生成”这玩意儿细节。亚马逊为啥不藏着掖着？兴许是怕消费者觉得“这玩意儿不可信”，主动透明反而能少许些戒心。但问题来了如果AI错了谁来背锅？比如把“充电磨蹭”成“续航优良”，消费者买了找到货不对板，责任算AI的还是亚马逊的？这事儿细想还挺有意思的。
AI当“评论翻译官”：消费者买得更机灵了吗
对巨大许多数普通消费者 买东西最头疼的不是价钱，而是“不确定优良不优良用”。AI摘要的出现，像请了个“购物助理”，帮你飞迅速划沉点。但助理也有水平高大矮小，这玩意儿AI“助理”到底靠不靠谱？它能真实正帮我们避开“踩坑”吗？还是让我们掉进“AI滤镜”的陷阱里？
从“逐条翻”到“秒懂核心”的体验跃迁
亚马逊内部测试数据看得出来 用了AI摘要功能的用户，平均浏览评论的时候从4分32秒直接砍到1分48秒。效率提升不是一星半点。比如你想买台投影仪， AI直接告诉你：“亮度方面82%用户说‘白天需要拉窗帘’，‘色彩饱和度’70%优良评，但‘散烫噪音’有45%抱怨”。你看，三秒钟就晓得关键痛点，比你自己翻十条评论还迅速。
更绝的是AI还会把“优良评”和“差评”的例子直接甩出来。比如投影仪的“散烫噪音”问题， 它会写“有用户反馈‘运行1细小时后噪音像电风扇’，觉得能‘买时注意散烫设计’”。这种具体到场景的说说比单纯说“噪音巨大”有用许多了。对那些个没耐烦读长远篇巨大论的“懒人消费者”，这简直是福音。
当AI把“麻烦问题”简化成“片面结论”
但AI真实的能搞懂“麻烦人性”吗？有次我朋友想买降噪耳机， AI摘要写着“降噪效果95%优良评”，后来啊他买回来找到，地铁里的“轰隆声”确实能屏蔽，但人说话声反而更清晰了——基本上原因是AI把“物理降噪”和“人声过滤”混为一谈了。这种“维度划分错误”，AI摘要可不会告诉你。
还有更隐蔽的问题：AI只抓“高大频词”，忽略“长远尾需求”。比如你想给家里宠物买自动喂食器， AI兴许“容量巨大、操作方便”，但不会提“猫特别机灵会扒开盖子偷粮”这种少许数但致命的细节。后来啊你买回去，找到自家主子比AI机灵许多了。这时候AI摘要就不是“助手”，而是“帮凶”了。
卖家的“双刃剑”：AI摘要让优良产品更亮眼， 还是差评更扎心
对亚马逊卖家AI摘要就像一把双刃剑。优良产品，它能帮你把核心卖点放巨大，让消费者一眼看到；但产品有瑕疵？对不起，AI会把差评集中展示，放巨大负面效应。这事儿对中细小卖家兴许比广告投放还关键——毕竟再优良的推广，也抵不过一条扎眼的“AI差评”。
那些个靠“AI放巨大”的爆款密码
2024年7月，有个叫“Leak Proof Coffee Tumbler”的保温杯一下子在亚马逊火了。仔细一看， AI摘要帮了巨大忙：“保温效果：92%用户说‘12细小时仍烫’，‘杯盖密封性’88%优良评，独一个槽点是‘杯身太滑’”。这几个维度正优良戳中消费者痛点，后来啊当月销量环比暴涨41%，转化率从12%干到28%。卖家后来私下说 他们专门优化了评论结构，引导用户许多写“保温时长远”“密封性”这些个关键词，AI天然就给提炼出来了。
还有个更机灵的案例：某细小众香薰品牌， 找到AI摘要总把“天然成分”作为正面点，立刻在产品详情页加了个“成分溯源”模块，鼓励用户写“不含人造香精，家里孩子过敏也能用”。后来啊AI摘要把“平安性”列为第一巨大亮点，搜索“天然香薰”时他们产品直接冲到类目前三。这哪是AI分明是卖家在“驯化”AI。
差评被“AI点名”后 卖家的危机公关变困难了
但反过来如果产品有结实伤，AI摘要就是“放巨大器”。2024年5月， 某厨房料理机卖得不错，一下子AI摘要冒出一句：“35%用户反映‘售后服务响应磨蹭，平均等待72细小时’”。这谁顶得住？评分从4.2直接掉到3.8，销量腰斩。卖家后来花了巨大价钱加急客服团队，还搞了个“24细小时响应”承诺，才把评分拉回4.0。但负面印象已经种下了很许多消费者根本没点进详情页，看到AI摘要那句“售后磨蹭”就直接划走了。
更麻烦的是AI摘要会“固化印象”。比如某款手机壳，早期有差评说“轻巧松发黄”，AI就一直把这玩意儿点挂在“质量维度”里。后来厂家改进了材料，差评少许些到5%，但AI摘要还是看得出来“发黄问题”，基本上原因是早期数据太“扎实”了。卖家找亚马逊申诉， 说“我们改了材料，差评已经困难得了”，客服回复“AI模型基于往事数据训练，暂时无法更新鲜”。你说这冤不冤？
AI生成的摘要， 真实能治优良电商的“虚虚假评论癌”吗
电商圈有个明着的暗地：刷单、写虚虚假评论，已经是潜规则。亚马逊每年下架的虚虚假评论数以亿计， 但道高大一尺魔高大一丈，眼下连“水军”都用上ChatGPT了——写出来的评论比真实人还像真实人，连细节都编得圆圆满满。亚马逊这次用AI评论，是想用魔法打败魔法？还是给“高大级水军”给了新鲜的表演舞台？
当“水军”遇上AI：虚虚假评论的“进步论”
2023年亚马逊公布的数据看得出来 他们“个性化评论”，比如针对一款跑步机，他们会写“用了两周减了5斤，但跑步带有点偏，客服帮我调优良了”，有细节、有槽点、有解决方案，AI一琢磨，这评论“真实实度”直接拉满。
更绝的是“反向刷单”：比对手恶意差评， 比如给某款护肤品写“用了过敏脸肿了”，其实根本没用过。AI摘要抓到“过敏”这玩意儿关键词，就会标注“存在平安隐患”，哪怕真实实差评只有1%。这种“恶意噪音”，AI能分辨吗？恐怕够呛。
亚马逊的“AI反作弊”棋局：从“事后删”到“事前防”
亚马逊当然晓得这些个猫腻。2024年6月，他们悄悄升级了AI反作弊系统，不再只看“评论内容”，而是结合“用户行为数据”。比如一条评论说“物流超迅速”， 但该用户账号是刚注册、没有买记录、头像还是默认的，系统就会标记为“高大凶险”。再比如 许多条评论都提到“客服细小王很专业”，但查后台找到根本没有这玩意儿客服，AI就会判定为“批量虚虚假评论”。
效果怎么样？亚马逊内部数据看得出来 2024年Q2通过AI识别虚虚假评论的89%，比2023年同期提升了23%。更关键的是 他们开头用AI“预测”虚虚假评论——当某个产品的评论在24细小时内一下子许多些30%，且内容高大度差不许多时系统会自动暂停该产品的评论展示，等人造审核后再恢复。这种“事前拦截”，比事后删评有效许多了。
以后已来：AI 评论只是开头， 电商的“内容革命”才刚开头
AI评论，不过是亚马逊生成式AI战略的冰山一角。想想看，如果AI能评论，那能不能自动生成产品卖点？能不能根据消费者提问，从评论里找答案？甚至能不能让消费者直接和“评论AI”对话，问“这款沙发适合细小户型吗”？这些个都不是科幻，而是已经在路上的事。
从“被动阅读”到“主动提问”：消费者和AI的“对话时代”
2024年8月， 亚马逊申请了一项新鲜专利：让消费者能直接在评论区用天然语言提问，比如“这款相机拍夜景清楚吗”，AI会自动从现有评论中提取相关回答，甚至整合优良几个用户的回答，生成一段“综合回复”。比如它兴许会说：“60%用户提到‘夜景模式噪点控制不错， 但需要三脚架’，30%用户觉得能‘开RAW格式画质更优良’”。这比你自己翻评论找答案效率高大许多了。
更远一点， 以后兴许会出现“AI评论生成器”——卖家输入产品关键词，AI自动生成“模拟真实实评论”，不过这次不是刷单，而是给消费者给“参考场景”。比如你想买咖啡机， AI会生成“上班族细小王的用体验：‘每天早上6点自动煮优良，不用等，但清洗滤网有点麻烦’”。这种“场景化评论”，比干巴巴的参数介绍有用许多了。
卖家的“AI内容必修课”：学会和AI“共创”优良评
对卖家 以后的核心比力，兴许不只是产品本身，而是“怎么让AI中意你的评论”。有经验的卖家已经开头布局：在产品包装里放张“优良评引导卡”， 写“如果您觉得XX功能优良用，能在评论里提一下‘XX场景下的用感受’”，消费者照做了AI就能精准提取卖点。
还有更狠的：用AI工具琢磨自家产品的评论数据，找出“未被满足的需求”。比如某卖瑜伽垫的， 找到AI摘要里“防滑”优良评率高大，但“厚度不够”差评也许多，立刻推出“加厚防滑款”，后来啊成了爆款。2024年Q3， 这类“数据驱动产品迭代”的卖家，销量平均增加远了35%，比盲目跟风的卖家高大出整整20个百分点。
写在再说说：手艺是工具， 体验才是核心
亚马逊用AI 产品评价，本质上是用手艺解决“信息不对称”的老问题。但手艺再先进，也终究是工具。如果AI为了追求“效率”， 牺牲了评论的真实实性、许多样性，那它就成了“信息茧房”的帮凶；如果卖家为了迎合AI，故意引导消费者写“模板化评论”，那电商生态只会越来越虚虚假。
真实正的优良手艺，得是让人更机灵地做决策，而不是代替人思考。AI摘要能帮我们飞迅速抓住沉点，但到头来要不要买，还得靠我们结合自己的需求去判断。毕竟再完美的AI也比不上一个真实实用户的“血泪经验”。对亚马逊怎么在“效率”和“真实实”之间找到平衡，才是这场AI革命里最该思考的问题。
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