亚马逊竞品的评论对卖家前期选品调研,优化产品质量功能非常重要。但对大量评论进行人工分析费时费力,今天分享一个利用ChatGPT自然语言处理技术开发的插件,快速高效分析Listing的评论。
运行环境
必须注册了ChatGPT,梯子上网,谷歌浏览器。
我们以这款评论超过一万条的一次性面巾纸为例子做简单分析。
点击“评论分析ChatGPT”生成六大分析归类总结。
● Purchase MotiVATions 购买动机
产品对敏感肌肤友好,每次使用都有卫生的干净毛巾,有效卸妆,方便携带。
● Pro s产品优点
柔软吸水,适合敏感肌肤,每次使用都能保持卫生清洁,多用途,方便携带旅行。
● Cons 产品缺点)
有异味、吸湿效果不好、不符合预期、浪费空间和金钱等。
● Customer Expectations 顾客的期望
适合敏感肌肤,每次使用都是卫生的,方便使用并适合旅行,能有效去除化妆品,柔软吸水等特点。
●Usage ScenarIOS 使用场景
多数客户用于擦拭脸部干净、卸妆和旅行,也有部分客户用于擦拭洗脸台周围多余水渍和在spa环境中清洁。
●Customer Profile客户画像
有敏感皮肤的人,喜欢柔软和吸水性毛巾的人,Spa美容的人
点击“Listing优化ChatGPT”生成优化后新的五点描述。
优化后的五点描述对比原来的语言更简洁,强调产品的可持续性,清晰地突出产品的特点和优势。至于关键词的埋入是否合理需要卖家按照数据和经验来判断优化。
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