生成式 AI 在电商评论场景的应用 : 场景分析和技术选型

在当今快速发展的电子商务时代,商品评论已成为连接买家和卖家的重要桥梁。据统计，2022 年全球主要电商平台上新增商品数量超过 1 亿件，累计产生超过 50 亿条用户评论。平均每件商品收到约 50 条评论，热门商品的评论数更是可以轻松突破千条大关。这些数字充分体现了商品评论在电商生态中的重要地位。

商品评价的重要性

对于购买者而言，其他消费者的真实体验和反馈往往是做出购买决策的关键因素。研究显示，超过 95%的在线购物者会在做出购买决定前阅读商品评论[1]。平均每次购物之间会查看至少 10 行评论信息[2]。一份详实、客观的评论不仅能帮助潜在买家了解商品的优缺点，还能提供实际使用体验，从而降低购买风险，提高购物满意度。

对于卖家来说，商品评论则是一面照妖镜，直接反映了产品质量、服务水平以及客户满意度。数据表明，商品评分每提高一星，销量平均可提升 5-9% [3]。通过分析评论，卖家可以及时发现并解决产品或服务中存在的问题，不断改进和优化，从而提升品牌形象和客户忠诚度。此外，积极的评论还能成为吸引新客户的有力工具，为产品带来更多曝光和销量。

传统电商中商品评价的挑战

尽管商品评论对买家和卖家都至关重要，但传统的评论处理方式存在诸多问题，无法充分发挥评论的价值。以下是当前商品评论系统面临的主要痛点：

C 端用户体验不佳：

过去，商品的介绍信息主要通过传统的列表、标签等形式呈现，难以快速传达核心信息。C 端用户（即消费者）通常需要手动点击和刷新评论列表，自行总结最近多数用户的评价或者产品的关键信息。这个过程不仅耗时耗力，还可能导致以下问题：

• 信息过载：面对大量评论，用户难以提取关键信息。
• 偏见风险：用户可能过度关注极端评价，忽视了更具代表性的中立意见。
• 时间成本高：需要花费大量时间阅读和筛选评论，影响购物效率。
• 难以全面把握：用户可能错过重要信息，无法全面了解产品的优缺点。

对 B 端商家的影响：

• 用户评论处理效率低下
  • 人工成本高：通常需要售后专人阅读大量评论信息，耗费大量人力资源。
  • 处理速度慢：人工处理评论的速度远远跟不上评论产生的速度，导致信息滞后。
  • 主观性强：不同人员对评论的理解和总结可能存在差异，影响决策的准确性。
  • 难以量化：传统方法难以对评论进行精确的量化分析，不利于数据驱动决策。
• 产品迭代周期长
  • 产品迭代需要 40 天以上：从评价中总结有效的产品和服务改进方案，到实际执行和见效，整个过程耗时过长。
  • 市场反应迟缓：无法及时响应用户需求和市场变化，可能导致竞争力下降。
  • 问题积累：长周期导致问题不断累积，可能造成更严重的负面影响。
• 数据价值未被充分挖掘
  • 趋势预测困难：难以从评论中及时发现新兴趋势和潜在机会。
  • 竞品分析不足：缺乏有效工具对比分析竞品评论，难以精准把握市场定位。
  • 用户洞察有限：难以深入分析用户需求和行为模式，影响产品开发和营销策略。

商品评论信息的特点

综合分析多条评论：

• 需要综合多条评论以获得完整的产品情况。
• 不同类型商品和用户群体的评论关注点不同。
• 需要考虑时间因素和重点提取。

多样化场景：

• C 端用户需要快速浏览和决策辅助。
• B 端用户需要产品改进、市场洞察和竞品分析。

离线处理：

• 通常不需要实时处理，批量处理即可。
• 优化资源使用和深度分析。

大数据处理：

• 处理大量评论数据，支持增量更新。
• 多语言支持和情感分析。

信息质量不均：

• 需要过滤垃圾评论和验证真实性。

GenAI 在电子商务评价中应用场景

GenAI 凭借其强大的自然语言处理能力，可以高效地分析和总结大量评论、提取关键信息、识别情感倾向，甚至生成简洁明了的评论摘要。这不仅能帮助买家快速了解商品的优缺点，也能为卖家提供有价值的分析，辅助决策和改进。

应用场景总结

根据评论的应用场景和 GenAI 的特点，我们将应用场景归纳为 2 类：

GenAI 方案设计

平台选择：HAQM Bedrock 是亚马逊云科技提供的一个强大的生成式 AI 服务平台。它允许开发者无缝接入多种顶级基础模型，而无需管理复杂的基础设施。在我们的方案中，我们选择使用 HAQM Bedrock 提供的 HAQM Nova 模型，以及Batch inference，从而基于 Nova 模型离线处理评论信息。

模型选择：HAQM Nova 是新一代最先进的基础模型，具有前沿的智能和行业领先的性价比，可在 HAQM Bedrock 上使用。 HAQM Nova 模型包括三种理解模型和两种创意内容生成模型。

HAQM Nova Pro、Lite 和 Micro 是各自智能级别中速度最快、性价比最高的产品。 它们在代理功能和用户界面执行方面也非常出色。 通过 HAQM Bedrock 上的文本和视觉微调，您可以定制 HAQM Nova Pro、Lite 和 Micro，以提供满足您需求的最佳智能和成本。

离线批量处理：HAQM Bedrock Batch Inference

使用批量推理，您可以提交多个提示并异步生成响应。批量推理通过发送单个请求并在 HAQM S3 存储桶中生成响应，帮助您高效地处理大量请求。在您创建的文件中定义模型输入后，您需要将相应文件上传到 S3 存储桶。然后，您需要提交批量推理请求并指定 S3 存储桶。作业完成后，您可以从 S3 检索输出文件。您可以使用批量推理来提高对大型数据集的模型推理性能。

• 高效处理：能够一次性处理大量评论，提高处理效率。
• 成本优化：通过批量处理降低 API 调用频率，优化成本。
• 灵活调度：可以在系统负载较低时进行处理，优化资源利用。
• 深度分析：有更充足的时间进行全面、深入的分析。

语义检索：HAQM Bedrock Knowledge Bases

借助 HAQM Bedrock 知识库，您可以将专有信息集成到您的生成人工智能应用程序中。进行查询时，知识库会搜索您的数据以查找相关信息来回答查询。为了支持基于语义的评论检索，我们引入知识库和向量化存储：

• 使用适当的嵌入模型将评论内容向量化。
• 将向量化后的评论存储在专门的向量数据库中（如 HAQM OpenSearch）。
• 实现基于语义的相似度搜索，支持更准确的评论检索。

这种方法允许我们根据总结中的关键词或概念，快速找到最相关的原始评论，大大提高了检索的准确性和效率。

通过这种设计，我们创建了一个强大、灵活且可扩展的 GenAI 解决方案，能够有效处理大规模电商评论数据，为C端和B端用户提供高质量的分析结果。在接下来的章节中，我们将深入探讨这个方案的具体实现细节和最佳实践。

总结

在这篇博客中，我们深入探讨了 GenAI 技术在电商评论场景中的应用，特别聚焦于场景分析和技术选型。我们首先阐述了商品评论对买家和卖家的重要性，揭示了传统评论处理方法面临的诸多挑战，如信息过载、效率低下和产品迭代周期长等问题。

随后，我们详细分析了电商评论处理的独特特点，包括需要综合分析多条评论、适应多样化的C端和B端场景、处理大量数据等。这些特点为 GenAI 的应用提供了广阔的空间。

在技术选型方面，我们提出了一个基于亚马逊云科技服务的综合解决方案。核心技术包括使用 HAQM Bedrock 的 Nova 模型进行评论分析，利用 Batch Inference 实现高效的离线处理。

在接下来的两篇博客中，我们将进一步深入探讨具体的实现细节，包括离线数据分析处理的流程，以及如何实现基于语义的评论信息查询。这些内容将为读者提供更全面、实用的 GenAI 应用指南，助力电商平台在评论处理方面实现质的飞跃。

• GenAI 在电商评论场景的应用 2 – 离线数据分析处理介绍如何使用 Batch Inference + Nova 离线处理评论数据，同时对方案的成本进行分析。
• GenAI 在电商评论场景的应用 3 –  根据关键词根据语义查询评论信息介绍在评论的总结中，如何实现根据关键词反像查询相关的评论记录。

*前述特定亚马逊云科技生成式人工智能相关的服务仅在亚马逊云科技海外区域可用，亚马逊云科技中国仅为帮助您了解行业前沿技术和发展海外业务选择推介该服务。

引用

[1].  Local Consumer Review Survey 2023

[2]. The-importance-of-Reviews-for-Business

[3]. Shocking Online Review Statistics (2025)

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