Aplaut 
Тендеры и лиды
Информация
«Стоит ли тратить время на изучение этого товара — или проще перейти к другому варианту?». Этот вопрос встаёт перед многими потенциальными покупателями, когда они открывают каталог на сайте или заходят на маркетплейс.
Почти все пользователи уверены, что решение о покупке поможет принять коллективная мудрость — отзывы. Если у товара их нет, более 90% потребителей сразу закроют его карточку. Интересно, что до 40% людей закажут этот товар в другом онлайн-магазине при наличии там отзывов.
Но даже если отзывы есть, люди не всегда легко решаются на покупку. Каждый отдельный отзыв редко отвечает на все возникающие вопросы, поскольку авторов интересуют разные свойства товара. Например, одни описывают его надёжность, другие — внешний вид. Плюс читателям бывает сложно выловить объективные факты из потока субъективной информации. В итоге людям приходится изучать десятки разных мнений.
Кажется, чем больше отзывов, тем лучше. Вот оно, море информации! Можно сравнить детали и принять взвешенное решение… Теоретически. На практике сталкиваемся с очень понятной человеческой ситуацией: информационная перегрузка. Иногда окно с отзывами превращается буквально в болото — пользователь копается минут пятнадцать в поисках тех самых трёх строк про холодную ручку у чайника или шумность пылесоса. Если этот процесс затягивается, человек просто закрывает карточку товара или даже покидает площадку.
Есть ещё одна тонкость. Казалось бы, куча отзывов мешает ориентироваться — но при этом сильно помогает доверию: товар с рейтингом 4,8 от пятисот покупателей воспринимается стабильнее и надёжнее близкого аналога с такой же оценкой, но парой-тройкой откликов. Люди доверяют коллективному опыту не меньше, чем совету друга.
Из всего архива отзывов важно быстро вычленить ключевую информацию. Для решения этой задачи полезна AI-суммаризация отзывов.
Альтернативные способы работы с отзывами — фильтры, бейджи, FAQ или ручная модерация UGC — решают эту задачу лишь частично. Фильтры помогают сузить выборку, но не снимают необходимость читать десятки отзывов. FAQ и бейджи отражают позицию магазина, а не опыт реальных покупателей, поэтому вызывают меньше доверия. Ручная модерация масштабируется плохо и не успевает за ростом ассортимента и объёма отзывов.
AI-суммаризация отличается тем, что одновременно снижает когнитивную нагрузку, сохраняет голос пользователей и масштабируется без потери актуальности, превращая массив разрозненных мнений в структурированную и проверяемую информацию.
Сколько отзывов нужно, чтобы товар продавался ещё лучше
Искусственный интеллект оценивает эмоциональную окраску отзывов и проводит их семантический анализ, после чего формулирует ответы на ключевые вопросы. К их числу относится:
Команда Aplaut описала для AI, как система должна обобщать содержание отзывов в удобной форме. Это позволяет читателям быстро оценить товар.
Саммари добавляет к сухой цифре рейтинга список полезных особенностей товара в виде краткого резюме. Вот пример такого обобщения.
Саммари не перегружено информацией и любой человек быстро его прочитает. В то же время резюме даёт достаточно сведений, чтобы читатель сформировал отношение к товару.
Недостаток обычных языковых моделей в том, что они часто упрощают текст и выдают нечёткие формулировки. Если отзывы эмоциональные, это может спровоцировать галлюцинации, да и анализ противоречивых мнений иногда вызывает сбои. Поэтому при создании нашей системы мы стремились к тому, чтобы предотвратить искажения смысла отзывов.
В отличие от отдельных фич с искусственным интеллектом мы подготовили целую систему, которая создаёт резюме из ключевой информации в отзывах с учётом бизнес-процессов компаний. Мы постоянно обновляем логику суммаризации с помощью актуальных данных.
Наша задача — сделать максимально полезный и точный текст, а не абстрактное саммари с красивыми литературными оборотами.
Наши требования к системе суммаризации отзывов:
Мы акцентировали внимание на работе с информацией и промпт-инжиниринге — это сократило вероятность этих угроз.
Насколько эффективна наша система? Анализ показал, что после прочтения саммари более 84% пользователей открывают отзывы для внимательного изучения. Этот показатель был получен в ходе экспериментов: пользователям показывали карточки товаров с саммари и без него, после чего сравнивали их поведение.
При выборе товаров онлайн потребители часто не уверены в покупке. Например, они боятся, что им не пришлют заказ, отправят товар более низкого качества или доставят покупку с опозданием. Все эти опасения снижают конверсию. Саммари помогает укрепить доверие покупателей к товару. После изучения обобщённой полезной информации из отзывов потребители меньше сомневаются в качестве заказа и добросовестности продавца.
Суммаризация показывает мнения других покупателей, которым люди доверяют больше, чем рекламе. Поэтому им проще принять решение о покупке.
Когда полученный товар максимально точно соответствует ожиданиям потребителей, это положительно влияет на несколько бизнес-метрик:
Саммари указывает покупателям на объективные и субъективные недостатки товара. Благодаря этому людям легче понять, подходит ли им продукт.
Если показать саммари потенциальным покупателям (в правильном месте, правильно сгенерированный и правильно оформленный), увеличится не только показатель CR. Этот контент влияет на потребителей всё время, пока они находятся в онлайн-магазине. Улучшаются многие «мягкие» метрики:
Также суммаризация отзывов повышает SEO-показатели. Например, улучшает качество трафика — после перехода на сайт люди чаще оформляют заказы.
Когда для товара работает AI-суммаризация, в среднем потребители ставят ему более высокие оценки — на 0,4-0,5 баллов выше.
Добавление в онлайн-магазин AI-суммаризации облегчает для посетителей выбор товаров. Люди не хотят покидать удобную площадку. Даже если один товар им не подошёл, они продолжат искать необходимое в том же магазине.
E-commerce-платформа с суммаризацией отзывов выделяется среди конкурентов. В первую очередь потребители выбирают товары именно на ней.
Хотя люди остаются в онлайн-магазине дольше, обзоры отзывов от AI помогают им быстрее решиться на покупку. Согласно исследованию, даже когда покупатели изучают отдельные отзывы после саммари, они тратят на это меньше времени.
Мы сравнили эффективность нашей суммаризации отзывов с возможностями системы одного из первопроходцев в этой области — Amazon внедрил функцию саммари в 2023 году.
Наша система сама подберет вам исполнителей на услуги, связанные с разработкой сайта или приложения, поисковой оптимизацией, контекстной рекламой, маркетингом, SMM и PR.
Заполнить заявку
13302 тендера
проведено за восемь лет работы нашего сайта.
Мы выбрали несколько товаров с Amazon и скачали отзывы на них вместе с AI-обзором. Дальше мы отправили этот контент на профессиональный перевод. В итоге мы получили суммаризацию на русском, которую можно сравнить с нашим вариантом.
Переведённые отзывы мы проанализировали в системе Aplaut, которая подготовила новое саммари. Так мы получили две суммаризации отзывов — нашу и от Amazon.
Дальше началось слепое тестирование. Мы показали пользователям два саммари без обозначения источника и спросили:
Какой обзор лучше описывает товар?
Тест показал, что на эффективность саммари влияет тип товара:
На основе этих данных видно, что суммаризация Aplaut одинаково эффективно работает как с фактологическим материалом, так и с контентом, который имеет сильную эмоциональную окраску.
Наша система превзошла Amazon благодаря особому подходу к AI-суммаризации. Для нас это не статичная система. Мы непрерывно развиваем нашу модель, оцениваем эффективность её работы в реальном времени.
Позже мы опросили участников теста и выяснили, почему они отдали предпочтение AI-обзору Aplaut:
Перед оформлением заказа посетители онлайн-магазинов стремятся узнать о товаре как можно больше, помимо его цены. Суммаризация отзывов предоставляет полезную информацию в концентрированном виде, что ускоряет и упрощает её восприятие.
Люди выбирают товар без чрезмерных ментальных нагрузок
Авторы исследования указывают, что изучение саммари позволяет избежать больших когнитивных нагрузок, которые обычно бывают при чтении множества отзывов подряд.
Важная особенность AI-обзоров — они помогают читателям лучше разобраться в свойствах товара. Это влияет на покупателей следующим образом:
Суммаризация обзоров улучшает понимание товара → нагрузка на мозг снижается → потребитель больше уверен в покупке.
Благодаря структурности AI-обзоров покупатели могут быстро оценить товар. Суммаризация показывает самое полезное из отзывов. За счёт этого у потребителя формируется достаточно точный образ товара, и ему проще решиться на покупку.
AI-суммаризация вызывает доверие, поскольку обзор содержит ключевые сведения из отзывов реальных людей, а не рекламные обещания от компании. Люди легко изучают информацию о товаре, сравнивают её со своими ожиданиями и принимают решение о покупке. В течение всего процесса они чувствуют себя полностью свободными в выборе.
Исследователи выяснили — AI-обзор с чёткой структурой и понятным текстом люди изучают быстро и без лишних усилий. Поэтому уровень доверия к такому контенту гораздо выше, чем к информации от производителя или перегруженным субъективным отзывам.
Бездумное применение суммаризации не сделает бизнес более успешным. Саммари нужно использовать системно для достижения результата.
Мы проанализировали, как читатели изучают AI-обзоры, какие моменты их особенно интересуют, а что вызывает безразличие. Это помогло нам настроить суммаризацию точно под потребности потребителей.
Исследование Aplaut показало — потребителей интересуют развёрнутые обзоры. Свыше 85% опрошенных считают, что короткие саммари не заслуживают доверия. По их мнению, резюме короткие, потому что в них не указаны недостатки товара или перечислены не все ключевые характеристики.
Читатели почти одинаково воспринимают длинные и средние обзоры. Первым доверяют 43,9%, вторым — 41,3% пользователей.
По данным Okendo:
По нашим данным, точные саммари пользователи чаще дочитывают до конца. Это подтверждает и международное исследование.
Люди больше доверяют обзорам с описанием сильных и слабых сторон товара. В результате они чаще оформляют заказы после прочтения AI-резюме.
А вот добавление рекламных выражений в суммаризацию отзывов лишь отпугивает пользователей и уменьшает вероятность продажи.
AI-суммаризация отзывов может спасти e-commerce площадку от многих болей: снижает нагрузку для пользователей (они больше не тонут в потоке мнений), возвращает им доверие к карточке товара и помогает делать более осмысленный выбор. Выигрывает вся цепочка — покупатель доволен покупкой, магазину реже возвращают товар, растёт вероятность повторных заказов.
Но здесь важно, КАК встроили эту фичу: если саммари честное, объёмное и адаптировано к потребностям разных товаров (и не напоминает рекламный промотекст) — людям действительно будет легче принимать решения здесь и сейчас.
При системном внедрении суммаризация отзывов становится частью интерфейса доверия и даёт измеримый вклад в ключевые бизнес-метрики.
