瞎聊亚马逊评论分析

尽管借助大语言模型做亚马逊评论分析已经so easy了,但我还是想来盘点盘点那些我用过的评论分析工具,看看它们是否与时俱进了?

Hi,我是阿狸,瓦特研究所的所长。

在我间歇性“息影断更”的这几年,不时还有读者发私信来询问亚马逊 Review 自动分析的方式,大概是因为看了下面这篇文章而来催更的。

词频,或者说词云,在我看来还只是隔靴搔痒,做做样子罢了,在评论分析的大方向上能起到的作用并不算大,也容易误入管中窥豹的片面境地。为什么这样说呢?一词多义,这是其一,其二是无法准确感知到“词”背后的情绪。

在现阶段,想要以低人力低成本的方式对商品评论进行分析,就需要借助大数据采集和机器深度学习。前者技术难度不大,也很好实现。但后者就需要借助大量的原始数据进行模型训练和标记,进而进行自动分析,主要涉及到自然语言处理 (Natural Language Processing, NLP) 和文本情感分析 (Sentiment Analysis) 。

Fakespot 的评论分析界面
Fakespot 的评论分析界面

目前市面上也有一些能够进行机器自动分析评论的工具,其中有我们比较熟悉的工具就是 Fakespot 在 2020 年 9 月推出的 Highlights 功能,该功能由多个机器学习 (Machine Learning, ML) 模型所驱动。在上线前,用了 70 亿条评论进行模型训练。

通过人工智能算法,这个功能帮助买家从成百上千条的评价中去伪存真,总结出商品在质量、价格、配送、竞争力、包装这5个维度中有信服力的真实评价,降低买家的时间和精力成本。(什么时候也给淘宝、京东开发一个?)

Fakespot 团队中的华人占了一半
Fakespot 团队中的华人占了一半

移民到美国的科威特人 Saoud Khalifah 创立了 Fakespot,后续几年拿了多轮融资,今年5月被 Mozilla (火狐浏览器的母公司)收购了。我从它的团队成员列表中还能看到四副华人面孔。有意思的是,现有的两位数据科学家都是华人。

ReviewMeta 的评论分析界面
ReviewMeta 的评论分析界面

Fakespot 是 2016 年 7 月推出的,而它的另一个替代工具 ReviewMeta,其创始人 Tommy Noonan 在 2015 年 10 月有了开发的想法,直到 2016 年 5 月才发布 ReviewMeta,到了 2017 年解决了大部分错误,才让网站能很好的完成分析的工作。

不同于 Fakespot,ReviewMeta 是利用统计学(超过 20 条评论才比较准)和 15 个维度的权重来计算评分,用户也能自由调节权重的比重,比如把非 VP review 的权重调到 0%。虽然算法上很透明,但花点心思就可以“反向优化”评分。

另外,ReviewMeta 的创始人在 2021 年 1 月透露,他在 2020 年初,也就是美国新冠大流行前,他考了急救员证,在救护车上做起了兼职,累并快乐着,接着还要去护理学校进修。也许是之前十二年的居家 SOHO,一个人对着屏幕,在键盘上敲敲打打的生活,他已经厌倦透了,决定物色继任者来“接盘” ReviewMeta,而自己就能去拥抱新的生活了。

题外话:你是否也对跨境电商开始感到厌倦了?

The Review Index 的评论分析界面
The Review Index 的评论分析界面

另一款评论分析工具 The Review Index 是由来自印度的 2 位软件工程师在 2017 年 11 月推出的,起初侧重于分析电子或电器类产品的评价,后也拓展到多类目和多平台。如果需要更进一步的竞争分析,需要另外订购 Pro 版本。这款工具我用得不多,总体感觉差点意思,只是顺带提一嘴。

Appbot 的评论分析界面
Appbot 的评论分析界面

还有一款评价分析工具 Appbot,我也试用过一段时间,它的“主业”其实是分析 App Store 和 Google Play 上的应用程序(App)的评价,用在亚马逊评论分析上也是没啥问题。一番体验下来,各项功能还挺详细,情感分析和语义分析都有相应的图表展示,但毕竟这项功能只是“副业”,没有虚假评论的判断功能,我估计不大可能会有进一步的功能拓展。

躺平了一年多的文章
躺平了一年多的文章

这篇文章其实在 2022 年 4 月已经写了大半,因为彼时并没有令我很满意的评价分析工具,所以一直按住不表。时至今日,OpenAI 领衔的各路大语言模型大行其道,各类相关工具也如雨后春笋般噌噌噌的不断涌现。也出现了很多借助 ChatGPT 接口开发和训练的智能评论分析工具。例如 Shulex VOC、卖家精灵、鲸麦、领星等,不知大家都在用哪一款呢?欢迎各位读者在评论区点名。

以上盘点了几个评价分析工具,权当饭后闲谈,但是认真地说,评论分析工具不应该局限于此,通过评论分析,完全可以逐步实现以下功能:

  1. 购买动机
  2. 产品改进
  3. 情绪分析
  4. 欺诈识别
  5. 趋势判断
  6. 声誉管理
  7. 竞争分析
  8. 市场调查

在接下去的文章里,我将再来说道说道那些借助 AI 的跨境电商运营工具。

原创文章,作者:阿狸,如若转载,请注明出处:https://www.watelab.com/amazon-customer-product-reviews-analysis/

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阿狸阿狸
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