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當其他家還在想著AI落地的場景與應用時，拼多多已經悄悄把AI能力應用到產品之上了——拼多多的智能評價總結，已經開始使用。但作者覺得，這個方案還有不少局限性。

今天想在拼多多上買個機械鍵盤，在瀏覽商品詳情頁的時候突然發現評價模塊已經融合了AI能力，就像下面這張圖：

在所有評價信息的上方會有一塊智能評價總結的文字：這塊文字中會根據已有的全部用戶的評價來智能生成整體的評價。

作者首先是比較驚訝，拼多多這種對新技術的創意性應用。設計者的思路也比較容易理解，評價信息是影響用戶購買決策的非常重要的因素之一，這種方案客觀上可以節省用戶查看評價的時間，能夠以更高的效率確定此商品受到的整體評價是偏正面的，還是偏負面的。

當然這也僅僅是理想的情況下。

因為大家都知道，現在無論任何電商平臺的評價信息，都需要用戶掌握了火眼金睛能力才能分辨出真假（除京東自營），所以這里使用AI能力去總結所有的評價信息到底有沒有用呢？

要確定這種方案能不能起到正面的轉化效果，還是要理解拼多多的用戶屬性，不同的用戶認知能力和分辨能力有極大的差距。再結合拼多多的用戶群體，有很大一部分下沉時長的用戶，包括一些年齡偏大的客戶，所以作者覺得這種設計方案客觀上是能夠起到一些正面轉化效果的。

但是對于那些比較精明的分辨能力比較強的用戶來說，我相信他們依然會去查看用戶的原始聲音。

例如作者的習慣就是先會按照時間排序看，再去看超過十天以上的追加評價，才有那么一些可信度。

從用戶的信任感受上來說，可能會認為這些由AI總結的信息是公正且客觀的，從而增加他們對產品的信任感。

但是作者覺得這種設計方案也有比較大的局限性。

第一：細節缺失

評價信息，在被總結的過程中，一定是多數趨同的信息會被總結出來，而那些僅僅只有極少數用戶提到的細節則不會被納入總結性信息中來，畢竟總結性信息也不能覆蓋到所有角落，那樣總結又很臃腫，失去了原本的意義。而這些細節中，可能就有用戶關注的信息。能促進轉化的信息。

第二：圖片評價

圖片評價也是作者認為這個方案有很大局限性的原因，幾乎是最重要的原因吧，我們幾乎可以達成一個共識，在所有的評價信息中上傳了圖片的，或者拍了視頻的那些評價往往是更具有參考意義的。

這個共識通過所有電商平臺的設計方案也可以得到佐證，因為所有的電商平臺在評價信息這里，全部都為圖片和視頻評價單獨設置了一個標簽，方便用戶去做篩選。

而智能評價總結這個部分只能總結文字性的評價信息，而沒有辦法把圖片性的評價信息總結出來，即使真的做到了把圖片評價信息總結出來，那也完全喪失了圖片的細節，是好是壞也不好說。

最后作者想說的是，消費者面對各種套路，一定會變得越來越聰明。這一點我們也可以通過雙11購物節的營銷方案看得出來，去年以及今年幾乎所有的電商平臺都取消了那種非常復雜的計算方式，而是直接低價開賣，原因就是消費者已經變聰明了，分辨能力更強了，也不愿花那些心思去算計了。

第三：用戶習慣差異

這一點無需多言，就像作者在上面說的，自己的人看習慣一樣，我對不喜歡查看總結性信息的用戶，請實這部分信息是一種干擾，也會把原本存在于頁面中的其他信息向下擠占更多位置。

第四：虛假評論

AI可能無法有效區分真實評價與刷單行為產生的假評，這里面一個有意思的現象是，很多刷單刷出來的評價反而更符合總結性的信息，因為刷單的那些評價用詞和內容往往會有非常多的一致性，而AI能不能辨別真實的評價與虛假的評價暫時還不確定，也包括平臺的價值導向也無法確定。

第五：更新速度

按照常理而言，這種總結性的信息并不會每產生一個新的評價信息，就更新一次。因為例如，現在共有500條評價信息，抽象出的總結評價當地501條，評價出現時，單條的信息對整體總結結果的影響是非常小的。這個時候，首先是沒有必要進行更新。其次是如果真的進行更新的話，那所需要的數據處理的能力會更高。對企業來說，這也是一些算力上的成本。

但是在上面的截圖中，我們可以看到頁面中顯示的是對當前所有已存在評價的總結，這里有可能是數量僅僅取了所有評價信息的數量，而總結性的信息并不是根據全部評價總結出來的，而是每隔一段時間或每出現一定數量的新評價再去更新。

以上就是作者的分析了，如果官方真的有誠意，不如把所有間隔十天以上的追加評價信息做一個智能化的總結，這才有更強的可信度。