AllyHub
趋势监测

亚马逊情感分析工具

两款产品同为 4.4 星,其中一款却悄然陷入困境——把情感放到能区分它们的标尺上。

在下方输入内容

亚马逊情感分析工具能做什么

单次运行按以下顺序进行:衡量什么、每个分数下包含什么、它与谁并列、如何缩小解读范围、在哪些地方适用,以及数字如何得出。

观点,一分为三

该商品页面展示的每一条评论都会被读取并归类为正面、中性或负面,结果以三个百分比呈现,而不是一个平均值。

评分背后的情绪

负面既包括无所谓,也包括不满。AllyHub 会标注每条评论背后的情绪——沮丧、欣喜、后悔、宽慰——并报告每种情绪占整体的比例。

你的产品与竞品并列

输入一组 ASIN 短名单,每一个都按同一标尺衡量,这样你与竞争对手之间的差距就是一个数字,而不是一种印象。

只评分一个切片

预先说明你关心哪一部分——只看低星评论,或只看提到合身的评论——这样只会收集并评分商品页面展示内容中的该部分。

不止 amazon.com

像在 .com 上一样,为 amazon.co.uk、.de 或 .co.jp 上的商品评分,并以你的报告所用语言写回结果。

你的表格能接受的数字

分数以 JSON 或 CSV 输出,或直接通过 API 进入你用于报告的任何工具。这里不依赖 Amazon API 访问,也不需要你编写代码。

如何用 AllyHub 运行 Amazon 情感分析

从一个产品链接——或一组竞品短名单——到一份评分后的 Amazon 评论情感细分,只需三步。

01

明确要衡量的内容

给 AllyHub 一个产品 URL 或 ASIN,添加你想与它一起衡量的任何对象,并说明你是否只想要评论中的某一个切片。

02

AllyHub 读取并分类

商品页面展示的每条评论都会被归类为正面、中性或负面,获得一个情绪标签,并计入细分——按产品统计,如果你指定了切片,也按切片统计。

03

读取结果,然后重复

读取细分结果,导出它,或将其放入你的报告。将其保存为 Playbook,同样的产品就会按你的计划重新评分。

为什么选择 AllyHub 的 Amazon 情感分析工具

大多数情感工具只返回一个百分比。一个你无法与任何东西对比的百分比只是事实,而不是发现。

知道是哪一种不开心

20% 负面在每个仪表盘上看起来都一样。但其中属于无声失望的那部分,可以在你的商品文案中得到回应;而属于愤怒的那部分,会以退货的形式回来。AllyHub 为每种情绪给出数字,让你的应对措施与买家的真实感受相匹配。

Extract More Than Text

一个平均值,两群人

4.4 星的平均值是用一个数字,同时代表爱它的人和忍受它的人。为商品页面展示的每条评论评分,能把这两类人区分开,因此一个带有强烈不满少数群体的产品,不再看起来和一个无人介意的产品一模一样。

Bulk Extraction, Any Scale

相同问题,下个季度

情感报告是某个持续变化事物的截图。将评分保存为 Playbook,让 AllyHub 与上一次比较,下一次运行就会报告变化了什么,而不是从零开始争论。

From Extraction to Action

第二次运行成本更低

第一次运行会弄清楚该商品页面是如何构建的并保留下来,因此之后的每次重新评分都会建立在已知信息之上。你的 AllyHub 不会再次从零开始,同一短名单的每月检查每一轮成本都更低。

Workflows That Compound

谁在使用 AllyHub 的 Amazon 情感分析

卖家、产品团队、研究人员和代理机构,他们需要的是衡量意见,而不是凭印象回忆。

亚马逊卖家与品牌所有者

痛点:你和你真正担心的竞争对手都停在 4.4 星,所以大家引用的这个数字并不能告诉你谁在赢。正确衡量后,两者不再看起来一样——你们中的一个背负着另一个没有的挫败感,而这会变成一个可据此行动的数字,而不是你不断产生的怀疑。

质量与供应商团队

痛点:工厂在三月改了某个东西,没人能说买家是否注意到了。现在就给评论评分,保留这次运行,等下一批货发货一段时间后再次评分——询问差异,你拿给供应商的就是一个变化,而不是一种直觉。

市场与消费者研究人员

痛点:有人向你要的品类基准,目前只是十二个浏览器标签页里的星级平均值,而你又无法展示你的工作过程。提交短名单,返回的是一张背后有方法的表——即使现场有人问这个数字从哪来,它也依然站得住脚。

代理机构与客户经理

痛点:上个月的报告说情感有所改善,而证据只是你读了几条评论后的印象。按你汇报的节奏重新评分客户的商品页面,要求进行对比,这样你拿出的数字旁边就印着上个月的数字。

关于 Amazon 情感分析的常见问题

当意见必须变成别人会读的数字时,会遇到的问题。

什么是 Amazon 情感分析?

Amazon 情感分析是衡量商品评论如何反映买家感受的实践,而不是把星级平均值当作同一回事来读。它是一个 NLP 术语,因此这个说法在研究论文中比在卖家工具中更常见。AllyHub 的版本是为其实用端打造的:一种用来与另一个测量结果对照的测量。

AllyHub 会给多少条评论评分?

与商品页面展示的一样多。没有“显示更多”按钮可按,也没有第二页可翻,所以屏幕上这一批就是要计数的批次——而这一批就是你得到的每个百分比背后的分母。它和你自己会略读的是同一组评论,只是被更准确地计数了。

AllyHub 的 Amazon 情感分析免费吗?

是的。在免费计划中,为单个产品评分不收费。付费计划涵盖的是比较运行、按计划重新评分,以及将数据接入你自己的报告。

AllyHub 如何判断一条评论是负面的,准确率如何?

它读取句子,而不是关键词列表——否定、比较以及“还不错,但是”都会改变标签。讽刺,以及一边称赞某一点一边猛烈批评另一点的评论,是所有评分器最弱的地方,AllyHub 也不例外。把小差距视为噪声,对大的差距采取行动。

我应该用这个,还是用 Amazon Review Summarizer?

不同工作。Amazon Review Summarizer 用于阅读——排序后的优缺点、可核对的引文、你正在决定的那一个产品。这个页面用于衡量:可以放进报告、在别人质疑时经得起辩护、下个月还能再次生成的数字。卖家往往会两者都用。

AllyHub 与其他情感分析工具有何不同?

大多数工具会给一个产品评分,交给你一个百分比和一张词云,然后下个月再做一次还要收同样的费用。AllyHub 会保留评分标准和它弄清楚的页面结构,因此对同一短名单的重复运行每次都更快、成本更低。它会随每个任务累积,而不是重新开始。

亚马逊情感分析工具 — 评分与比较 | AllyHub