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日前,亚马逊引入一个重大功能,用人工智能(AI)工具“总结”和“提炼”买家留下的Reviews(产品评论),即几千条乃至几万条用户Review,会被AI提炼成一段“总结性评论”。该“总结性评论”内容,显示在买家review之上,非常醒目。因此,消费者在浏览Review(后文中“评论”与“Review”互用)时,首先会看到这一条内容,并很容易影响他们的购物决策。一上来,AI很“友善”地先说好的评论:“顾客对其‘趣味性、外观、价值、性能、质量、充电和泄漏’给出了好的Feedback”,然而,话锋一转,大部分顾客给了负面意见:“例如,一些顾客认为,这件玩具不值100多美元,而另一些顾客则遇到了产品质量和充电方面的问题。”又比如,一款空气净化器,共有2.2万个评分,客户评价4.7分。AI工具将2万条评论进行提炼、梳理,总结成简单的一段话:“许多顾客称赞,其清除空气和改善空气质量的能力,有些顾客甚至称其为最好的空气净化设备。该产品也很安静,能有效地去除气味,顾客对其时尚的外观表示赞赏。然而,一些顾客对它在减少过敏和哮喘方面的效果,表示了不同意见。”
当“AI评论总结功能”推出之后,引起亚马逊卖家的大量关注。深圳一位资深卖家表示,AI提炼“评论总结”会对买家形成很大的影响,以后买家几乎不会逐条看评论了。这是一个巨大的变革,评论的影响会被其削弱,而新链接将拥有更多的机会。最关键的是,AI生成的“评论总结”置顶在客户人工留下的所有Review之上,这意味着亚马逊想根本性地变革Review的结构,并改变消费者看评论的习惯。这一改变,不仅影响了Review格局,也“伤”了一批老卖家的心:一、评论数越多,反而可能成为“负资产”:如上文中第一张图所示,AI生成的“评论总结”虽然在前面说了一些“好话”,但随后马上强调“大部分消费者给了负面意见”。毫无疑问,这将给消费者造成重大影响,很可能会导致他们放弃购买。这意味着,评论数量多,哪怕正面评价总数很多,只要它们在总评价数中的比例不占多数,也可能变成为“负资产”。举个不太恰当的例子,产品链接A上架时间比较久,有20条评论,其中11条是负面评论(或相对没有那么正面的中性评论),而9条是正面评论,产品链接B刚上架,评论数总共只有6条,且都是正面评论。对于产品链接A,AI的“评论总结”很可能会说“绝大多数客户给了负面评论”,而对于产品链接B,AI可能会说“100%的客户给了正面评论”——虽然其正面评论的总数比链接A更少。因为AI是机械的,这意味着,接下来的时间里,卖家们拼的不是“正面评论的总数”了,而是要拼“正面评论在Review总数中的占比”了。(注:在现实中,几条负面评论,可能导致一条链接“报废”,且50个Reviews以下的链接可参考性低,以上数字仅为举例,仅供参考,相信随着亚马逊AI更加智能化,慢慢可能会解决这个问题)。二、打破老品的“护城墙”,给新品更多的机会:AI工具的“评论总结”,其重要作用在于突出消费者对于产品的“主流评论意见”,而一定程度上消解了老品通过长时间积累大量评论的优势。尤其是对于后面上架的优秀产品,老品形成的Review“护城墙”非常高,变成了难于逾越的障碍。亚马逊推出“AI评论总结功能”,是为了打破既有的僵化格局,给予新品和新卖家更多的“冒头机会”。这对于盘活亚马逊整个生态,让更多新鲜血液注入进来,是非常有帮助的。亚马逊一直致力于构建一个“长尾型生态”,即让大卖家、小卖家、老卖家、新卖家都能找到自己的机会。因此,亚马逊不会坐视部分大卖家和老卖家凭借着“早期入场券”,稳坐钓鱼,吃一辈子,而阻挡新卖家进入。AI评论总结工具的推出,暗合了亚马逊的这一顶层设计。三、对于扎实做产品的卖家有利:“AI评论总结功能”将会对一些营销型的卖家形成“威胁”,这类卖家擅长于搞流量,也积累了大量的Review,然后,因为对产品下的功夫有限,品控也比较差,因此,其Review中夹杂了不少顾客的抱怨、不满,那么,亚马逊的“AI评论总结功能”会将这部分不满的Review,从万千评论中挖出来,让其曝在阳光下,抑制它们的转化率。这样一来,让那些扎实做产品的卖家获得更多的机会。一正一负,形成巨大的反差。,这同样对于优化亚马逊生态也有助益。四、极大优化顾客体验:亚马逊一直坚持“顾客第一”的原则。用AI工具将几百、几千乃至几万条Review,精缩成一条“总结性”内容,言简意赅,让客户一下子知晓大部分顾客的意见,并做出自己的购物决策。“顾客满意”是亚马逊的最高追求之一,因此,我们相信,亚马逊会将“AI评论总结功能”不断优化,并坚持到底。结语:总体验而言,亚马逊AI工具尚成熟,且该功能还在小范围测试阶段,在接下来的时间里,亚马逊将不断迭代,以实现上文中的众多目标。
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