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夸大“负面评价”!亚马逊新功能遭卖家群体“吐槽”!

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2023-12-20 15:41
2023-12-20 15:41
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夸大商品“负面评价”!亚马逊新功能遭大批卖家“吐槽”!


AMZ123获悉,长期以来,人们在亚马逊上购物都会反复查看客户评论。为了使这项操作变得不那么繁琐,亚马逊于今年8月份开始使用人工智能将数十亿条评论转换成由几句话组成的简要摘要。然而,该功能上线后却遭到大量商家和购物者的“吐槽”。

 

一些商家表示,摘要提供的产品描述并不准确,在某些情况下,甚至夸大了负面评论。这不仅误导消费者,还对依赖好评促进销售的商家造成巨大损失。商家们表示,更糟糕的是,这项功能在假日季推出,给他们造成更大打击。

 

亚马逊卖家咨询公司Black Label Advisor的负责人Jon Elder表示:“如果卖家只有个别负面评价,但人工智能模型将其总结成一个缺点,那么这是不公平的。”

 

除了商家之外,一些购物者也表示,人工智能生成的摘要可能误导他们对产品的理解。例如,家庭健身公司Tonal销售的一款旨在缓解背部疼痛的倒立机。由亚马逊人工智能生成的摘要将其描述为一张桌子:“顾客喜欢桌子的稳固性、可调节性以及能够缓解疼痛。”

 

这项基于人工智能的功能还被指责夸大了负面评价。例如,售价70美元的Brass Birmingham棋盘游戏以超过500名购物者的反馈获得了4.7星的评价。但人工智能生成的摘要却强调了“一些顾客对易用性的看法不一”。亚马逊上,关于这款产品的负面描述占据摘要的三分之一。而事实上,只有4条评价提及易用性,占评价总数的不到1%。

 

另外,亚马逊上关于Penn网球套装的一个摘要称“一些评论者对该产品的气味感到失望”。而事实上,关于这款产品的4300多条评价中,只有7条评论提及气味。亚马逊还将摘要分成三部分内容,包括“质量”、“价值”和“气味”。购物者需要点击“气味”,才能发现只有少量评论者抱怨气味问题。

 夸大商品“负面评价”!亚马逊新功能遭大批卖家“吐槽”!


此外,媒体对数十条评论摘要的审查显示,人工智能在分析客户评论并生成其简介时并不一致。有些强调批评性反馈,有些则不强调。例如,一款拥有3000多条评价、获得4.5星评级的八件装玻璃瓶。亚马逊人工智能生成的摘要显示:“一些顾客报告了盖子生锈的问题”。而事实上,只有16名顾客抱怨生锈。另一款基于21315个评价获得4.7星评价的背包的摘要没有提及廉价的肩带,但有超过900名顾客报告了这一问题。

 

对此,亚马逊的一位发言人表示:“我们的分析发现,评论摘要帮助顾客找到他们想要的产品,并导致卖家销量增加。我们非常关心摘要的准确性,并且随着时间的推移,我们将不断改进这项功能。如果卖家对产品的评论摘要有疑问,可以随时联系卖家支持。”这位负责人补充说,亚马逊将根据购物者和商家的反馈继续完善该技术。

 

虽然亚马逊表示会改进这项功能,但大部分商家仍然不希望推出。一些商家表示,亚马逊每次推出新工具和技术时,都没有提前警告或咨询他们的意见。还有一些卖家表示,他们对算法的工作原理缺乏了解,并且亚马逊没有提供任何指导,说明如何解决总结评论中可能损害其业务的不准确或扭曲问题。

 

AMZ123了解到,近三十年来,产品评论几乎一直是亚马逊购物的核心部分,它提供了口碑推荐,增强了那些仅根据照片和营销描述而犹豫是否要购买商品的人的信心。根据亚马逊的说法,2022年有1.5亿亚马逊顾客留下了15亿条评论和评分。


小编✎  Nicole/AMZ123

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2023-12-20 15:41
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夸大商品“负面评价”!亚马逊新功能遭大批卖家“吐槽”!


AMZ123获悉,长期以来,人们在亚马逊上购物都会反复查看客户评论。为了使这项操作变得不那么繁琐,亚马逊于今年8月份开始使用人工智能将数十亿条评论转换成由几句话组成的简要摘要。然而,该功能上线后却遭到大量商家和购物者的“吐槽”。

 

一些商家表示,摘要提供的产品描述并不准确,在某些情况下,甚至夸大了负面评论。这不仅误导消费者,还对依赖好评促进销售的商家造成巨大损失。商家们表示,更糟糕的是,这项功能在假日季推出,给他们造成更大打击。

 

亚马逊卖家咨询公司Black Label Advisor的负责人Jon Elder表示:“如果卖家只有个别负面评价,但人工智能模型将其总结成一个缺点,那么这是不公平的。”

 

除了商家之外,一些购物者也表示,人工智能生成的摘要可能误导他们对产品的理解。例如,家庭健身公司Tonal销售的一款旨在缓解背部疼痛的倒立机。由亚马逊人工智能生成的摘要将其描述为一张桌子:“顾客喜欢桌子的稳固性、可调节性以及能够缓解疼痛。”

 

这项基于人工智能的功能还被指责夸大了负面评价。例如,售价70美元的Brass Birmingham棋盘游戏以超过500名购物者的反馈获得了4.7星的评价。但人工智能生成的摘要却强调了“一些顾客对易用性的看法不一”。亚马逊上,关于这款产品的负面描述占据摘要的三分之一。而事实上,只有4条评价提及易用性,占评价总数的不到1%。

 

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此外,媒体对数十条评论摘要的审查显示,人工智能在分析客户评论并生成其简介时并不一致。有些强调批评性反馈,有些则不强调。例如,一款拥有3000多条评价、获得4.5星评级的八件装玻璃瓶。亚马逊人工智能生成的摘要显示:“一些顾客报告了盖子生锈的问题”。而事实上,只有16名顾客抱怨生锈。另一款基于21315个评价获得4.7星评价的背包的摘要没有提及廉价的肩带,但有超过900名顾客报告了这一问题。

 

对此,亚马逊的一位发言人表示:“我们的分析发现,评论摘要帮助顾客找到他们想要的产品,并导致卖家销量增加。我们非常关心摘要的准确性,并且随着时间的推移,我们将不断改进这项功能。如果卖家对产品的评论摘要有疑问,可以随时联系卖家支持。”这位负责人补充说,亚马逊将根据购物者和商家的反馈继续完善该技术。

 

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