很多运营分析评论过的方式，其实一直在做无用功。找到竞品链接，统计分析好评、差评等，记录下来就基本完了。这套动作是没问题的，但是漏掉了评论里最有价值的信息。
真正有用的评论分析，要回答三个问题：为什么分析、分析什么、怎么分析。
一、为什么要分析评论？4种用途，目的不同
分析评论一般有4种用途。目的不同，分析评论的侧重点不同。
1. 选品——看市场空间和切入机会
评论总数能反映品类体量和进入难度。几百条评论和几万条评论，对应的难度天差地别。
更重要的是从差评里找切入点。有没有你的产品能解决的痛点？那些反复出现的问题，就是你的机会。
2. 优化Listing——让文案说到买家心坎里
找好评里的高频词埋进文案，让用户搜索时能匹配上。同时留意差评里有没有“用户不知道该怎么用”或者“预期跟实际对不上”的情况。
这类问题往往没法在产品上直接改，但可以在图文里提前交代清楚，打消购买疑虑。
3. 跟竞品做差异化——人无我有，人有我优
差评里反复出现的问题，就是竞品没做好的地方。你能解决，那就是优势。
好评里用户认可的点，可以在这个基础上再做升级。
4. 做产品迭代——下一版产品的改良清单
主要分析自己链接的评论，差评和中评就是下一版产品的改良方向。
二、分析什么？评论里的信息不止文字
很多人以为分析评论就是看文字，其实评论里的信息维度很多。
1. 评论数量：看市场有多大、还能不能进。评论总数反映品类体量。近期的增长速度能看出市场需求是在涨还是已经饱和了。留评率也要留意，如果短时间内暴涨或者冲到20%以上，心里要打个问号。
2. 评分星级：差评是产品的核心缺点和用户痛点。中评往往包含最具体真实的改进建议。好评说明产品在某个功能上满足了用户期待。
3. 评论内容（文字+图片+视频）：好评里的高频词是Listing埋词的方向。差评里的高频词是产品改良的清单。图片和视频比文字更真实——能看到谁在用、在什么环境用、实际质感怎么样。
4. 评论类型：VP（Verified Purchase）是真实买家购买后留评，权重高。Vine绿标是官方邀评，可信度高。直评不需要购买就能留，权重低、不稳定、容易掉。
5. 变体和头像：变体的评论分布能直接看出用户更倾向哪个颜色或规格。头像点进去翻翻主页，能摸清楚用户的消费层级和偏好。
三、怎么分析？借用工具越省事
其实就目前的环境而言，这一部分倒是最简单的了，现在AI工具已经很完善了。
以前我们是手动分析评论，统计完一个ASIN就需要花费两三个小时，但是现在直接用AI就能完成了。
用卖家精灵的评论分析作为案例：
找到竞品链接，直接输入单个ASIN，直接生成报告就可以了
如下图，从图中我们可以获取到目标产品的好评、差评集中的情况，以及需要关注的风险。
用户反馈分布中，用户对该产品的认可点和差评痛点的占比。
通过反馈分析，我们在开发选品时，有更多改进的方向。
通过评价主题表现，可以获得用户对产品每个维度的满意度及占比。
在常见差评问题与可能原因，直接列出问题所以的相关评论，以及改进的方向
通过使用情景洞察可以得出购买该产品的用户使用的具体情况，如果我们要做该产品的话，可以就用户使用场景针对性的改进产品。
再来看一个比较值得看的内容——用户旅程反馈，绿色的可以大概浏览，但是红色的负向部分必须要认真分析，因为这个部分出现的问题都是我们改进、减少差评的方向。
当然了这个评价分析报告还有很多内容，大家可以自己去分析查看，这里就不在过多分析了。
最后总结：
亚马逊评论分析不是看看好评差评就完事了。它的4种用途、多个分析维度，每个维度告诉你不同的事情。
关键是带着目的去看——你是为了选品、优化Listing、做差异化还是产品迭代？目的不同，你看评论的侧重点就不同。
别让评论数据躺在表格里白白浪费。分析完要有行动——该改产品改产品，该调文案调文案，该做差异化做差异化。这才是评论分析真正的价值。
