亚马逊再次动刀,Review机制发生大变革

蓝海亿观网2024年01月22日 0

亚马逊再次对Review(用户评论)机制动刀。

亚马逊再次对Review(用户评论)机制动刀。

此次,亚马逊引入了一个基于大语言模型的AI功能,让顾客“以提问的方式”来了解商品详情和Review的功能。

“顾客提问-AI回答”的框架下,顾客可以迅速了解某件商品的特定属性,而免除了逐一阅读用户评论的负担。

在此之前,亚马逊推出“提炼Review”的功能,即抓取和分析商品链接(listing)里的历史评论,总结和提炼成“摘要”置顶在所有的Review之上。这样一来,顾客往往第一时间注意这条置顶的评论摘要,而忽略了过往顾客的历史评论。

这一次,亚马逊推出基于大语言模型的AI问答助手,是AI评论总结功能的进一步延伸,其目的都是为了让顾客第一时间获取关键信息,快速而放心地下单。

这些新功能的推出,让AI总结或生成的内容捷足先登地影响顾客的心智,进而影响他们的购买决策,这在一定程度上拆掉了爆款老品的Reivew护城墙,同时让新品与老品有更多的机会同台竞技。

01.

亚马逊的AI提问新功能


亚马逊推出的AI问答工具,有哪些功能?

举个例子。

比如一个顾客在浏览页面时,看到一件运动衫,对该产品产生了兴趣,就可以向AI助手提问:“这件衬衫是厚料子做的吗?”“这件运动衫适合跑步吗?”或者“一个6英尺7英寸高的人穿上它后,合身吗?”

亚马逊的AI会进行详细回答。

图/亚马逊对各种问题生成的回答,包括尺寸、材料等问题

正常情况下,AI会基于商品的描述、顾客过往Review进行回答。

比如上面那个问题“一个6英尺7英寸高的人穿上它后,合身吗?”,亚马逊的AI回答,本商品描述(description)中没有说明这件衣服适宜的最高身高。不过,基于一些顾客的评价可以发现,6英尺7英寸高的人穿这件衣服是合身的。

服装是亚马逊排名前三的类目之一,也是天然的生态护城河。然而,近年来受到SHEIN、Temu的猛烈冲击,亚马逊感到了压力。

为此,亚马逊的AI在服装类目上下了很大的功夫,希望通过AI来帮助顾客选出合身的服装,变高居不下的退货率。(据调查,58%的服装品牌称,20%的电商订单被退货了)

图/2023 年3月6日调研结果 资料来源:Coresight Research

亚马逊的AI工具,将品牌尺码系统、产品评论(Reivew)和顾客自身的合身偏好等因素结合起来,为顾客实时提供尺寸、款式以及特定部位的合身性等

比如,一个购买裙子的顾客,亚马逊AI建议“XL”码适合该顾客的身材,并告知该建议是基于数百万过往的订单、退货和评论数据做出的。

图/亚马逊给一个顾客建议”XL”的裙子

那么,亚马逊AI助手是从哪里来的答案呢?

有好几个来源,包括历史评论(Reviews),其他顾客提供的回答,卖家针对类似问题的过往回答,其他数据来源等。

除了回答商品的参数之外,它甚至可以讲笑话和写代码,也可以优化商品标题和描述。

比如,一个顾客让亚马逊AI展示商品详情的JSON代码(JavaScript 语言的轻量级数据交换格式),或者写一个“关于此产品的短笑话”,亚马逊AI也能完成任务。

图/亚马逊AI可以展示代码和编写关于商品的笑话

这说明了亚马逊的AI,不仅仅是基于商品现有的描述、顾客Review来回答问题,它还有其他的数据基础,并具有一定的智能性。

不过,亚马逊对AI助手进行了限定,它会拒绝这回答问题:

一、跟其他产品对比;二、寻找替代性产品;三、也不会提供”过往历史价格”;四、与亚马逊产品无关的问题,比贝佐斯是谁?等等。

这意味着,亚马逊暂时不想利用AI工具,根本性地打破现有的生态结构和流量格局。

02 .

亚马逊AI提问功能对卖家意味着什么?


一条商品链接的Reivew(用户评论)是卖家们辛辛苦苦积累起来的无形资产。

在亚马逊引入AI问答功能和AI评论提炼功能之前,大部分顾客在购买一个产品时候,会查看该商品的Reviews数量,同时会翻阅过往顾客留下的评论。

如今,AI评论总结功能和提问功能推出后,顾客们很快会体验到它的便利性,慢慢形成了新的习惯——先看总结性的评论或向AI提问。

久而久之,顾客不再有耐心去逐条阅读评论了。

这样一来,亚马逊AI的“总结”和“回答”内容,对顾客的决策影响权重将会越来越大。

这些AI生成内容,除了根据商品描述和Review的相对客观的反馈,同时也具有一定“主观性”,因为它是“智能”的——能写代码,也能讲笑话,也能做一些延伸“解读”。

比如,针对一辆电动自行车,我们提问“该自行车是否适合5英里山路通勤 ?”,亚马逊AI会从用户Review和描述中提取相关信息,进行分析后作出回答,表示这辆自行车适合5英里山路通勤。

但我们问“这辆车适合浪漫约会吗?”,亚马逊的AI会说,“虽然电动自行车在约会活动中很有趣,但它可能不会提供亲密或浪漫的约会感觉,可以考虑更传统的休闲沙滩自行车或双人自行车,或许可以有更浪漫的骑行体验。”

在这种场景下,一个想买电动自行车进行约会的顾客,可能会放弃购买

另外,AI提炼Review并将摘要置顶在所有用户评论上,也会影响用户的购买决策。

比如,针对某个玩具产品,以下一条AI评论总结称“一些顾客在趣味性、外观、性能等方面给了正面评论”,然而,AI马上话锋一转,“不过,大部分消费者给了负面意见”。

这句话就让许多没时间仔细看评论的消费者感觉“该产品其实不怎么样”,而很可能会导致他们放弃购买。

AI总结评论抢在了买家的评论之上,捷足先登地占领顾客的心智。

这在又一定程度上拆除了老品Review的护城墙。

从客观上改变了流量格局,起到了鼓励“产品型卖家”而抑制“营销型卖家”的作用

因为营销型卖家擅长于搞流量,很擅长于积累大量Review,然而,他们往往对产品下的功夫有限,品控也比较差。因此,其Review虽然多,但会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,让其曝光在顶部,抑制它们的转化率。

不过,正如上文所述,亚马逊不会根本性地改变流量格局,不会夺走老卖家和老产品积累的Reivew资源和流量资产。

不过,在ChatGPT横空出世之后,电商行业将进入了一个新阶段——AI电商时代。随着AI工具的推出,客观上会改变流量的分配机制。

可以预见的是,亚马逊将持续运用大语言模型就改造其电商生态,其中心围绕着它的“顾客第一”的宗旨,持续给顾客提供更好的体验。(亿观分析组)

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