要点速览
- Otto利用人工智能优化超过210万款商品的聚合评价。
- 新功能支持针对特定评价标准进行精准搜索。
- 客户现在能更好地理解产品细节相关评价的语气倾向。
这是人工智能的一小步，却是提升客户体验的一大步。Otto通过一项在电子商务领域前所未有的功能，使产品评价更加清晰，让客户意见一目了然，并瞬间大幅提升其可用性。
如果你曾翻阅过数十甚至数百条产品评论，你就会明白这个问题：久而久之，你往往会失去重点。这里一位用户称赞了颜色，却未提及质量；那里一位用户赞赏了材质，却未说明穿着舒适度；别处有客户抱怨版型不合身，此时你便想知道其他客户是否也遇到了类似问题。结果就是：为了寻找这些问题的答案，你需要长时间浏览评价内容。
在Otto，你现在可以查看特定主题重点和评价标准的概览，并根据关键词过滤评论。例如，你可以更精确地调研客户对电视机的音质、画质、价格、操作或配送的看法。Otto自身称此为“革命”。这或许有些夸张，但这一修改无疑是进化中的巨大一步，展示了人工智能（AI）在日常购物中能发挥的作用。算法能够自动识别评价中最常见的方面，判断语气倾向，并将相关内容为客户分类整理。
在Otto，你现在可以查看特定主题重点和评价标准的概览，并根据关键词过滤评论。例如，你可以更精确地调研客户对电视机的音质、画质、价格、操作或配送的看法。Otto自身称此为“革命”。这或许有些夸张，但这一修改无疑是进化中的巨大一步，展示了人工智能（AI）在日常购物中能发挥的作用。算法能够自动识别评价中最常见的方面，判断语气倾向，并将相关内容为客户分类整理。
“聚合评价”的工作原理如下：
由人工智能汇总的“聚合评价”适用于所有品类，因此在otto.de上的超过210万款商品中均有应用。例如在洗衣机等产品上，可以对需要解释的因素进行单独审视。这项聪明的创新原本人们更期待来自亚马逊或Zalando，它还可以根据其他用户特别频繁提到的方面进行排序。此外，还会显示用户对各个产品细节持正面、负面或中性态度的比例。
Otto自主研发的解决方案基于人工智能。具体来说，是基于一个利用机器学习模型工作的算法，该算法会分析每条评论文本。因此，每晚该算法都会接收超过一百万条产品评论。系统会自动从评论文本中提取方面（aspects），识别出算法对这些方面的正面、负面或中性评价，并将这些方面归类到语义相似的组中。该方法采用了深度学习，即基于人工神经网络的机器学习技术。
鉴于人工智能（AI）和机器学习在未来几年将发挥的重要作用，新的产品评论过滤功能展示了AI如今如何优雅地融入日常运营工作。而这恰恰体现在电子商务中的一个核心细节上。毕竟，买家评价是一个重要的建立信任的元素，它极大地影响了大部分客户的购买行为，并且对许多客户来说，其价值不亚于个人推荐。