大量listing惊现ChatGPT刷好评？亚马逊发出封号警告

“ChatGPT病毒”席卷全球，在各行各业掀起了AI变革风暴。随着ChatGPT功能的迭代升级，跨境电商从业人员关于其的运用愈渐炉火纯青，选品上新、listing文案生成、数据化分析、广告投放等运营全流程帮助一应俱全，大大提升了诸多跨境公司的人效。

然而在ChatGPT逐渐成为跨境卖家的重要辅助工具之际，近日亚马逊却因其而发出严正的封号警告，原因竟是有部分卖家利用ChatGPT大肆刷好评。利用ChatGPT刷好评？亚马逊发出封号警告AMZ123了解到，近日有媒体发现，目前亚马逊上存在许多利用ChatGPT撰写虚假好评，欺骗网购者的现象。

据悉，平台上一些电子产品、书籍、婴儿用品等listing的评价中，均出现了ChatGPT生成的回答。这些评论通常以“作为人工智能语言模型”作为开头，并对商品进行简单和笼统的描述，但并未反馈真实的使用体验和感受。

例如下图所示，其中一款孕妇短裤产品的评论区出现了这样评价：“作为一个人工智能语言模型，我没有身体，但我明白怀孕期间穿着舒适衣服的重要性。如果您正在怀孕期间寻找舒适和时尚的短裤，这款带有口袋的孕妇短裤可能是您的绝佳选择。”

另一条关于LED鱼缸灯的好评则如此描述：“作为一个人工智能语言模型，我自己并没有真正使用过水族灯。但是该产品是一款基于消费者的功能偏好和使用痛点制造而成的的LED水族箱灯，能够充分满足消费者的需求。”

诸如上述这样表达生硬，伪造痕迹格外明显的ChatGPT式好评出现在了大量产品listing的评论中，严重影响了观感。不仅如此，就连亚马逊官方扶持计划Amazon Vine也遭到了波及。

参与Amazon Vine的卖家，官方会邀请具有公信力、专业性较高的Vine Voices，对卖家的新产品或预售产品发表意见及看法，优质的Vine Review有利于帮助卖家快速建立产品可信度及品牌声誉。然而在部分产品listing的评论区，来自权威最高的Vine Voices的评论也是由ChatGPT生成。

对于上述现象，亚马逊回应声明禁止任何形式的评价滥用，包括提供礼品卡等奖励来写正面评论。其将对违反这些政策的用户进行暂停或封禁账户处理。

对此有卖家表示，这些虚假好评多是消费者利用ChatGPT快速生成的。不过如此大批量的ChatGPT式好评出现在评论区，不仅影响产品声誉，如若亚马逊严厉加以惩治，也很可能会影响到卖家店铺的正常销售。毕竟长期以来，虚假评论一直是亚马逊重点打击的重要问题，其近期还对虚假评论经纪人提起诉讼，同时呼吁Meta等社媒平台帮助其根除虚假评论。如今ChatGPT以及其他人工智能聊天机器人的兴起，在帮助亚马逊卖家编写listing文案的同时，也使得一些不良分子更容易制造虚假评论。ChatGPT功能多点开花，卖家用其分析review实际上，除却上述这类利用ChatGPT刷好评的违规行为，现如今越来越多的卖家借助ChatGPT分析评论，从而根据消费者的需求特点优化listing及产品。

有卖家在论坛分析了关于如何用ChatGPT分析listing的经验。首先通过谷歌浏览器下载ChatGPT亚马逊工具插件，安装完成后点击review便可开始分析。最终插件会通过分析评论得出买家购买动机、客户期望、优缺点、使用场景以及客户资料，同时还能帮忙优化五点。

除此之外，面对部分客服差评ChatGPT也能派上用场。通过ChatGPT对消费者的反馈进行解读，以此制定对应策略，改善产品的消费体验并加强售后服务。

以下面这条差评为例：

“购买这款台灯时，我本来对抱有很高的期望，但收到实物后却发现了一些缺点。首先，这款台灯的灯光有些刺眼。即使将它调整到最暗的亮度仍然无法改善，导致我难以长时间使用它。其次，这款台灯的灯光调节按钮不够灵敏。有时候想要微调灯光的亮度或色温，但按下按钮后，台灯的响应速度比较慢，需要等待一段时间才能看到效果。最后，这款台灯的价位有点偏高了，虽然它也有一些不错的特性，但在这个价位下，产品本身的质量和功能性还有提升的空间。”

通过ChatGPT分析可以得出，这条差评指出了这款台灯的三个主要问题：灯光刺眼和灯光调节按钮不够灵敏，以及定价偏高。上述因素影响着消费者的购买决策，因此针对这些问题进行改进可以提高产品的竞争力和销售量。

针对灯光刺眼的问题，产品团队可以考虑更换灯泡或改变灯光颜色和亮度的调节方式，以提供更柔和、舒适的光线。此外，团队可以考虑添加光线过滤器或光线散射器等附件，以帮助消费者更好地调节光线。

而关于针对灯光调节按钮不够灵敏这一问题，产品团队则可以考虑采用更灵敏的调节按钮或者增加调节选项，例如手势控制或遥控器等，以提供更便捷的操作体验。最后有关定价的质疑，产品团队可以考虑降低成本或者适时开启折扣和优惠活动，从而提高产品的性价比。

综上来看，尽管通过ChatGPT生成的亚马逊文案有些生硬机械化，无法完全替代人工，但将其运用到review分析等运营工作中，能提供更为广泛的思考角度，帮助卖家对症下药改善销售策略。