但未来或许就不一定了……
从下图可以清晰地看到，该产品有2.8万个全球评分，客户评价4.7分，而在所有评价之上，有一条由AI参考所有评价而生成的总结性文字：
再看一个显示了AI总结内容的产品。
AI为Apple Watch SE生成的摘要中写道：“这款可穿戴设备在质量、易用性、价值、外观和电池寿命方面收到了客户的积极反馈。客户称赞手表的准确性和简洁性，以及与手机连接和导航的便捷性。大多数客户也认为该产品具有很高的价值。
然而，一些客户对电池寿命表示担忧，一些客户报告说需要经常充电。关于产品的性能、尺寸和充电，人们表达了不同的意见。总的来说，对于那些寻求高质量、易用且价格合理的选择的人来说，这款可穿戴设备似乎是一个不错的选择。”
底下同样标注了“由人工智能从客户评论文本生成”。
但亚马逊已经证实，该公司的确在测试这项功能。但他们并未分享具体细节，以及使用了哪些人工智能模型来总结和生成文本。
亚马逊发言人Lindsay Shanahan在一份声明中表示：“我们正在各大业务中大举投资生成式人工智能。”
Review 对 listing 流量和转化来说有多重要，已经不言而喻。如今这一变化，对卖家往后的运营有哪些影响？
未来买家更在意AI给出的总结评论，而数量的多少更显得只是数字，正面反馈的评论数量更尤为重要。如果差评较多，AI直接体现总结这一缺点，势必影响买家的购买决策。
但这里也存在一个比较“难缠”的问题。
有些卖家认为，生成的摘要是大致的总结，并没有包含评论中表达的全部意见。目前亚马逊上虚假评论的泛滥，虚假评论与真实评论混在一起，AI得出的结果未必准确。
据了解，谷歌也在研究类似的技术。
目前，在谷歌的测试版中，他们将其描述为，“通过搜索中的生成 AI评论汇总，我们可以帮助您在购物时了解全貌，从而更快、更轻松地做出最深思熟虑和最复杂的购买决定。在搜索产品时，您会快速了解需要考虑的重要因素和符合要求的产品。您还将获得产品描述，其中包括相关的、最新的评论、评级、价格和产品图片。”
可见，亚马逊和谷歌都在构建相似的购物趋势。
“没有人愿意检查 10,000 部 iPhone，然后挑选4个最佳结果。”时任 eBay 首席执行官的 Devin Wenig在 2018 年说道。当时，eBay 正试图从列表目录（每个 iPhone 一个清单）过渡到产品目录（每个 iPhone 型号一个清单）。
亚马逊今天也有同样的问题，这是由自有品牌的爆炸式增长造成的。每个搜索都有数千种可能的变体，大多数看起来是相同的，亚马逊希望购物者能够找到最适合他们的。
人工智能竞赛正迫使亚马逊重返赛场。
过去几年，亚马逊放弃了消费者体验创新，取而代之的是广告。AI评论总结是一个小实验，在产品页面和功能列表中也只是一个小的参考，但它暗示更多功能即将到来。
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