Amazon商品レビューの徹底分析 - 2023年ガイド

https://www.youtube.com/watch?v=gghD49_xsVw Trustpilotの調査によると、買い物客のほぼ90%が購入前にレビューをチェックしており、これは、ほぼすべてのAmazon顧客の購入決定において、商品レビューがいかに不可欠であるかを明確に示しています。したがって、レビューを追跡するための信頼できるシステムを持つことが重要です。

Amazon商品評価における手動分析の非効率性

Amazonのレビューを手動で調査するのは、退屈で非生産的です。さらに、一定期間にわたる変化や類似点を特定する機会も得られません。 Amazonの商品レビューの量は膨大で、毎分4,000点以上の商品が販売されています。新しい製品や機能が定期的に開発・導入されるため、レビュー分析は現在の市場動向に適応し続ける必要があります。 1日で多くのことが変化し、多数のレビューが絶えず作成されることは明らかです。徹底的な手動分析を行うことは不可能です。

Amazon商品レビューの精査における人工知能の活用

Amazonレビューの流入に対応するには、それらを分析・監視するためにAIが必要です。 ShulexVoCは完全に自動化されており、製品のすべてのレビューを追跡できます。そのデータエンジンは10億のデータポイントを持ち、トーン、言語、キーワード、経時変化を評価して、現在および将来の製品やプロモーション戦略の成功率を高めるのに役立つ有益な情報を提供します。 データエンジンは商品レビュー分析にとどまらず、コミュニケーションのあらゆる側面を網羅するまでにその範囲を広げています。今日、コミュニケーションの目標は、送信者と受信者の両方が効率的に正確な情報を得られるようにすることです。AIは、次のようなさまざまな機能を果たすためにコミュニケーションシステムで活用できます。

• ShulexVoCのデータエンジンは、製品コンテンツを追跡、改善、提案しながら生成する機能を提供します。

• この同じエンジンにより、カスタマーサービスチームは、製品のユースケース、問題点、主な機能、製品比較、専門家によるレビューに関するデータにアクセスできます。

盗用を避ける方法は、文脈とその背後にある意味を変えずにテキストの構造を変更することです。マークダウン形式を維持することも重要です。 効果的なマーケティング戦略を立てることは、あらゆるビジネスの成功に不可欠な要素です。それには、ターゲットオーディエンスを調査し、彼らにリーチするための最良の方法を決定し、共感を呼ぶメッセージを作成することが含まれます。時間をかけて包括的な計画を立てることで、企業は時間とリソースを効率的に使用し、ブランドを効果的に宣伝することができます。 AIによるAmazon商品レビューの調査は、コミュニケーション分析の簡単な入り口ですが、AIには他にも数多くの影響力のある応用例があります。

Amazonレビューを調査する意義とは？

Amazonレビューの分析は、レビューが顧客の購入決定に影響力のある役割を果たすため、不可欠です。 レビューを分析することで、何が人気で、何が時代遅れになったか、自社製品と競合他社の製品のパフォーマンス、その他の事実についての洞察を得ることができます。 一部の販売者は、レビュー1件に5ドルもの金額を何の質問もせずに支払うことをいとわないこともあり、これは驚くことではありません。しかし、見ているレビューが本物であり、検閲されていないことを確認することが重要です。ある調査によると、顧客の62%がレビューの検閲を行うブランドから商品を購入しないと回答しています。さらに、顧客は偽のレビューを非常によく認識しています。 したがって、販売者が競争力を維持し、自社製品を検索結果の上位に表示させたいのであれば、真の消費者フィードバックを追跡する手段を見つけなければなりません。 顧客のフィードバックを注意深く監視することで、販売者は時間の経過に伴う変化を検出し、提供する製品やサービスを改善するのに役立てることができます。 この手順の難しさは、毎月膨大な数の新しい商品レビューが投稿されることです。この膨大な流入により、小売業者が利益を危険にさらしたり、長期的に重要な展開やトレンドを見逃したりすることなく、この消費者フィードバックを手動で観察することは不可能になります。

Amazonレビューの投稿者とは？

ブランドは、Amazonレビューを熟読することで、自社製品に対する顧客の考えを洞察することができます。 一般的に、Amazonレビューは2つのカテゴリに分類できます。Amazonマーケットプレイスで商品を購入した人と、他のソースから商品を入手した人です。 製品に関するAmazonレビューを率先して作成する人は、サイトから直接購入しており、その商品に対する満足または不満を示しています。 対照的に、認証されていない購入のレビューを作成する人々は、その商品を一度も入手したことがなく、代わりに同僚から情報を得たり、FacebookやGoogle AdWordsのようなウェブ上のどこかでその広告を見つけたりした人々であることがよくあります。残念ながら、未確認の購入には完全に偽のレビューも含まれます。 結論として、販売者は個々のAmazonレビューが個人的な偏見に染まっている可能性があることを認識することが重要です。しかし、AIを使用してより大きなサンプル（例：数千、あるいは数百万）のレビューを分析する場合、偏見は緩和される可能性が高く、より包括的な理解が可能になります。

レビュー分析を実施するための大規模データマシンの要件

商品レビューを評価するためには、次のような質問をすることが重要です。コメントした人数は？平均スコアは？どのような感情が伝えられたか？最も頻繁に使用された用語は？フィードバックにパターンはあったか？レビューは時間とともにどのように変化したか？最も評価された点と最も評価されなかった点は何か？そして、競合他社と評価を比較するとどうなるか？ これらの質問に手作業で正確に答えることは事実上不可能であり、試みることさえ非常に時間がかかります。 これらの質問に答えるには、大量のデータを分析する必要があり、これはAIが迅速に行うことができます。さらに、ShulexVoCのデータエンジンは、過去の膨大なデータポイントを研究し、商品レビューのパターンと傾向を識別します。

感情分析に関するチュートリアル

感情分析の目的は、自然言語処理、計算言語学、統計学を利用して、トピック、アイテム、個人などの特定の何かについての意見を特定し、定義することです。この方法は、テキストから感情を取得しようとします。 感情分析には3つの種類があります。

1. 感情分析の感情予測

この感情分析の目標は、将来のある時点での特定の事柄や商品に関する個人の感情を推定することです。例えば、半年後に特定の携帯電話に対する人々の態度を理解したい場合、予測的な感情分析を利用できます。

• この種の感情分析は、意思決定のために使用されるのではなく、一般的に行動を予測するために使用されます。
• 予測的な感情分析を利用することは、製品の潜在的な経済的成功を測る最も一般的な方法の1つです。
• 製品開発者はこの分析を利用して、自社製品に対する一般の関心度を把握し、どのようなプロモーション戦略を採用するか（例：どのような広告を使用するか）を決定できます。

意味を損なうことなくテキストの構造を変更することで、盗用を排除することが可能です。これは、同じ文脈を維持しながら内容を言い換えることで達成できます。 同じ単語、フレーズ、構造を使用する代わりに、このテキストを言い換えることで盗用を避けることができます。これは、文脈的および意味的な意味を大幅に変えることなく、テキストの構造を変更することで行うことができます。 どのようなタスクでも熟練を達成するためには練習が不可欠であると一般的に受け入れられています。反復と反復こそが何かを習熟するための鍵であり、それによってタスクを完了するために必要な適切な手順を学び、記憶することができます。練習を通じて、活動を行うために必要な知識とスキルが固められ、強化されます。

2. 診断のための感情調査

この感情分析の目的は、過去のデータを研究することによって、特定の主題に対する人々の現在の感情を理解することです。例えば、あるブランドに対する個人の感情を一定期間にわたって理解しようとする場合、診断的な感情分析は、そのブランドに対する肯定的な意見が増加したか減少したかを測定するのに役立ちます。

• 診断的な感情分析は、意思決定に影響を与える可能性のあるデータ内の問題を明らかにし、パターンを認識するために使用されます。
• 予測的な感情分析が将来の個人の感情を予測するのに対し、診断的な感情分析は、意思決定に影響を与える可能性のあるデータ内の事柄を調査し、傾向を明らかにするために使用されます。
• これのよく引用される応用例は、オンライン上の有害なコンテンツを特定することです（例：偽ニュースの発見）。

近年、データサイエンスの利用は指数関数的に増加しており、それに対応するスキルを持つ専門家への需要も同様に増加しています。そのため、雇用市場で競争力を維持するためには、個人がデータサイエンスに精通している必要性が高まっています。 異なる構造を使用しても、テキストの同じ文脈と意味を伝えることができます。言い回しを変えることで盗用を避けることが可能です。

3. 感情の特定

明示的に述べられていない、または明らかでない感情を持つテキストの分類は、感情分析によって行われます。 テキストの感情を判断することは、その内容に基づいて素材が好意的か非好意的かを知ろうとする際に役立つツールとなり得ます（例：レビューが対応する星評価と一致しているか）。

感情分析の領域におけるNLPの活用

感情分析は、さまざまな自然言語処理（NLP）技術によって強化されてきました。これらのNLP戦略は、テキストの感情的なトーンを検出および評価するために使用できます。 感情分析に使用される主要な方法のいくつかを検討する価値があります。

Bag-of-Words（単語の袋）

文章の感情を評価するために、Bag-of-Words感情分析は文書内の肯定的および否定的な単語の数を数えます。この手法は非構造化であり、個々の単語の定義を考慮しないことを意味します。 批評家たちは、この手法は単純すぎ、感情を認識するには効果がないと主張しています。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）は、文書コレクション内の文書にとって単語がどれほど重要かを測定するために使用される数値統計です。これは、文書内の単語の頻度と、文書全体にわたる単語の頻度の両方を考慮して、文書内の用語の相対的な重要性を測定するものです。

TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequencyの略）は、ある文書における特定の単語の出現頻度を、全文書におけるその単語の出現頻度と比較して測定する方法です。 TF-IDFを用いた感情分析は、記事の感情を決定する上で単語の重要性を判断するために使用され、異なる文書で見られる単語は無視されます。TF-IDFは計算コストが高く、感情を正確に測定できないとして軽視されてきました。

単語を数値のベクトルとして表現する（単語埋め込み）

-1から+1までの実数値を用いた自然言語のベクトル表現を単語埋め込みと呼びます。この計算方法は、あるテキストにおける単語の出現頻度を、他のすべてのテキストにおけるその単語の出現頻度と比較して測定します。

Word2Vecは、単語の意味的な意味を捉えることができる数値であるベクトルによって単語を表現するために使用されるツールです。

Word2Vecは、テキスト文書から単語を取り込み、それをベクトルに変換し、回帰や分類などの機械学習タスクの入力データとして使用する人工ニューラルネットワークモデルです。 Word2Vecは単語をベクトルにマッピングするだけでなく、その確率分布も予測するため、分布は似ているがスペルが異なる単語を見つけることが可能になります。

長年にわたる感情分析の調査

感情分析の歴史を振り返ると、その時間とともに進化してきたことがわかります。 意識することなく、私たちの多くは日常的に感情分析を実践しています。この種の分析は、AmazonやYelpのようなサイトに残すレビューや、eコマースストアで製品について提供するフィードバックに存在し、今や私たちの日常生活の一部となっています。 1954年以来、感情分析は研究論文で主要な議論のトピックとなっています(1)。企業は、しばしば矛盾する顧客からのフィードバックに対応するのに苦労していました。感情分析を使用することで、コメントの全体的な態度を分析し、それに応じて対応をカスタマイズすることで、この課題に取り組むことができました。 自然言語処理は、怒り、嫌悪、恐怖、喜び、悲しみ、驚きなどの感情の観点から各単語が何を意味するかの核心に迫るために使用されます。その後、機械学習と自然言語理解を用いて、感情の根源とそれらがどのように関連しているかを解明します。 感情分析が長年にわたって遂げてきた進歩は目覚ましく、私たちの日常生活の一部となっています。Siriのような音声アシスタントがより親しみやすくなったり、チャットボットが私たちの要求を理解できるようになったりと、この研究分野は過去数年間で著しく拡大しました。しかし、それが完璧になるためには、まだ克服しなければならないさまざまな障害があります。

今後の感情分析の見通し

感情分析が高度に発達し、広範囲に普及し、それを避けることが困難になる時点に達するかもしれません。 機械学習と自然言語処理における最新の技術を活用することで、あらゆる広告、組織、または出来事に対する人々のエンゲージメントを動機付ける感情や情緒を理解することができます。 当初、感情分析は信頼できるとは考えられていませんでした。人間は文脈に集中すれば応答が肯定的か否定的かを認識できるためです。これは語用論的直観と呼ばれます。しかし、洗練されたAI技術の開発と大規模なデータセットの使用により、感情分析は人間のそれに匹敵する精度レベルに達することが可能になりました。 まもなく、感情分析はインターネット上で起こる人間関係を理解し、それを上司や企業が意思決定を行う際に有益なものに変換する上で極めて重要な役割を果たすでしょう。感情的知性は、オンラインデータの戦略を強化し、人間味を提供するために使用されます。

感情分析に関する最も注目すべき研究論文の調査

ここ数年、感情分析の研究が急増しています。この分野の主要な研究論文をいくつか分析してみましょう。 この研究論文では、ルールベースのシステムを通じてAmazonのレビューを分類し、感情を評価する方法を概説しています。 この論文では、品詞タグの割り当て、特徴の抽出、意見語の認識、極性の決定など、いくつかの古典的なアプローチが取り入れられています。 Rotten Tomatoesの映画レビューの感情を理解するために、感情分析が実施されました。この分析では、レビューによって伝えられる明示的および暗示的な感情の両方に焦点が当てられました。 この研究では、感情分析にサポートベクターマシン、最大エントロピー、ナイーブベイズという3つの機械学習アルゴリズムが採用され、有名な映画レビューデータセットで実施された他の研究と比較して、より正確な結果が得られました。 この研究では、インターネット上のホテルレビューを評価するために、教師あり機械学習技術が利用されました。このタイプのAIは、事前にラベル付けされた感情データの助けを借りてトレーニングされました。 この研究では、FrequencyとTF-IDFという2種類の情報が分析され、TF-IDFの方が優れた選択肢であると判断されました。この詳細な分析は、感情分析の技術的側面をより詳しく理解したい人にとって有益でしょう。 ツイートは非構造化で自由形式のテキスト本文であり、オンライン上の他の種類の顧客レビューと比較して分析が難しい場合があります。それにもかかわらず、Twitterは依然としてレビューの優れたリソースであり、ヘルスケアを含む多くの業界で役立ちます。 この論文では、さらに12の研究を統合することにより、ツイートの感情を評価するためのさまざまな手法を調査しています。 この研究は、感情分析に対して独自のアプローチをとっています。まず、選択したトピックに関する一連のハッシュタグに基づいて、単語とその感情の可変辞書を構築することから始まります。その後、投稿内の感情を変化させる可能性のある特徴に基づいて、ツイートが複数のカテゴリに分類されます。 2016年の米国選挙関連のツイートが評価され、肯定的および否定的なクラスとその下位区分を認識する精度が高いことが確認されました。 この研究は、Twitterで使用される言語と2011年のNBAプレーオフの試合結果との関係を研究することにより、Twitterが現実世界をどの程度反映しているかを分析しようと試みています。 この研究では、ツイートの言語が結果を予測できることが発見されました。

感情分析のためのトップランクのデータセット

ソーシャルメディアにおける感情分析は、投稿で表現される感情や態度を検出するために使用でき、それを利用して例えば顧客満足度を評価できるため、近年注目を集めています。 感情分析は多数のデータセットによってサポートできますが、各データセットの品質と洞察のレベルは異なる場合があります。

Stanford Sentiment Bank

Stanford Sentiment Treebankは、スタンフォード自然言語処理（NLP）ウェブサイトで利用可能なリソースであり、感情が注釈付けされたフレーズと文のコーパスを提供します。 Stanford Sentiment Treebankは、感情分析で広く使用されているリソースであり、感情の方向性に従って整理されたテキストサンプルを特徴としています。 Stanford Sentiment Treebankは、20万以上のフレーズと約1万2千の文に対する感情ラベルにより、感情分類で最高のパフォーマンスを向上させました。 Amazonレビューデータは広く使用されているソースであり、2億3300万件を超えるAmazon商品レビューの感情分類を提供します。 アナリストは、1996年から2018年までのデータを使用して、このリソースを利用して、購入を検討している商品に関する顧客の感情についての洞察を得ることができます。 このレビューの編集物には、5,000軒以上のレストランからの情報が含まれており、50,000件以上の評価が含まれています。幅広い評価値と料理をカバーしています。 このデータセットの評価とレビューは、人々がレストランをどのように認識しているかを理解するのに役立ちます。 Sentiment140データセットは、人気のある感情分析データセットです。これは、Twitter APIを使用して収集された160万件のツイートで構成されています。 このデータセットは、肯定的または否定的な感情を示唆するために使用される単語に基づいた感情分析を提供するため、多くの研究者によって広範囲に研究されてきました。主に英語で書かれたツイートで構成されています。 Sentiment140は、さまざまなビジネスに対する人々の賛成または反対の量を検出できるため、消費者の意見を解釈するための貴重なリソースと見なされてきました。さらに、「映画」や「ファストフード」などの特定の主題に基づいて感情スコアを作成することも可能です。一方で、Sentiment140には制限があり、皮肉や風刺を把握できないため、顧客が本当に感じていることに関して誤った決定につながる可能性があります。

追加のデータセット

感情分析に関しては、考慮すべき2つの優れたリソースは、Multi-Domain Sentiment DatasetとSNAP Datasetであり、どちらも豊富な情報を提供します。

商品評価の追加ソース

買い物客が商品レビューのためにAmazonを参照するのは一般的ですが、他にどのようなソースが利用できるでしょうか？これは、製品の専門家もオンラインの顧客も同様に以前から自問してきた質問でしょう。この記事では、商品レビューのトップソースのいくつかを調べてみましょう。

製品/サービスを評価するためのサイト

レビューサイトは、顧客が特定の商品やサービスに関する意見や経験を表明するためのプラットフォームを提供します。これらのサイトを利用することで、人々は他者の視点から洞察を得ることができ、購入を検討する際に情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。 公平なフィードバックを提供するレビューサイトを探す場合、多くの選択肢があります。その1つがReviews.comで、住宅保険や自動車保険からホームセキュリティ、ブロードバンドまで、幅広いトピックをカバーするレビューを提供しています。 ConsumerReports.orgやTheWirecutter.comなどのサイトで見られる独立したレビューでは、商品に関する読者の経験について回答を求めることがよくあります。一連の質問に答えるよう求められます。 レビューは、CNET、PC Mag、PC Worldなど、さまざまなウェブサイトで見つけることができます。これらの情報源は、評価対象のアイテムに関する包括的な評価を提供します。

Quora - 質疑応答プラットフォーム

Quoraは、人々が質問を投げかけ、それに対してその主題に関する洞察や背景を共有できるオンラインプラットフォームです。 この場所は、購入に関するアドバイスを求める人にとって最適です。人々は単に質問に「はい」か「いいえ」で答えるのではなく、専門知識を共有する意欲があるため、より詳細な評価が促されます。

デジタルプラットフォームの活用

ソーシャルメディアは現代社会で当たり前のものとなり、個人が互いに交流し、コミュニケーションをとる手段を提供しています。デジタルプラットフォームの活用は、多くの人々にとって生活の不可欠な一部となっています。 Redditやその他のディスカッションフォーラムは、人々が購入して使用した商品についての意見を交換する場として知られています。この種のプラットフォームは、商品に関する意見を表明するためによく使用されますが、これらのフォーラムの主な焦点は通常、事実に基づいたレポートを提供することよりも会話にあるため、レビューを投稿することも可能です。 商品レビューは、TwitterやFacebookなどのソーシャルネットワーキングサイトで見つけることができます。

人気の動画共有プラットフォーム、YouTube

レビューにYouTubeを使用することは、最初に思い浮かぶことではないかもしれませんが、他の情報源にはない特定の利点があります。 例えば、商品を比較する際に役立つチュートリアル動画を提供しています。さらに、個人が新しい購入品をレビューし、開封する「開封動画」もあります。これらの動画は面白く、商品を詳細に示してくれるため、実際に所有するとどのような感じかを掴むことができます。

消費者フィードバックを活用して製品の進歩を促進する

商品レビューは開発プロセスに不可欠です。顧客の要望や好みを理解することは、成功する商品を生み出すための鍵です。レビューは、どの機能が成功し、どの機能がそうでないかについてのフィードバックを得るための理想的な方法です。 現在の市場では、良い商品があるだけでは不十分です。消費者は知識が豊富で、標準以下の商品を見分けることができます。したがって、進歩を促進するために消費者のフィードバックを利用することが重要です。 商品レビューの主な利点は、商品の欠陥を浮き彫りにすることです。顧客からの意見がなければ、新しい作業着のボタンが小さすぎる、あるいはクリームが宣伝されているほど防水性がないといった問題を検出することは困難でしょう。 顧客からのフィードバックを得ることは、彼らが商品について何を評価し、何をもっと見たいかを理解する上で非常に有益です。この情報は、顧客がより多くの色の選択肢を望んでいることや、新しい携帯電話の開閉機構が特に便利だと感じていることなど、貴重な洞察を提供してくれます。この種のフィードバックがあれば、企業は顧客が何を求めているかを推測することなく、変更を加えたり機能を追加したりできます。 商品レビューの利点は、顧客からのロイヤルティの向上や推奨の伝達だけにとどまりません。時間をかけて商品をレビューすることで、顧客満足度の向上と将来の売上増加につながる可能性があります。 商品レビューは、発明を刺激する強力な力です。成功した商品を持つ企業が必要とするのはただ一つ、商品やサービスに関するコメント（肯定的か否定的かにかかわらず）を率直に述べてくれる顧客です。商品レビューには、商品の欠陥を浮き彫りにするなど、多くの用途がありますが、最も重要なのは、顧客が何を楽しみ、何をもっと望んでいるかを強調することです。

Amazon商品のレビュー数を増やすための戦略

Amazonの商品売上とレビュー数には強い相関関係があります。これは、レビューがAmazonのシステムにおいて不可欠な役割を果たしていることを示しています。レビューを見ることで、人々は他の人がその商品をどのように体験したかを知ることができ、購入決定に確信を持つことができます。 顧客に、商品の体験を共有していただけないか尋ねるメッセージを送るだけで、フィードバックを求めることができます。これはレビューを獲得する効果的な方法です。 顧客に新商品のレビューをしてもらう動機付けとして、割引料金のようなものを提供することができます。 レビューを得るための一つの戦略は、顧客が商品を購入した後に記入できるフィードバックフォームをウェブサイトに作成することです。これは顧客が簡単にレビューを送信できるようにシンプルであるべきで、本物の顧客の意見として検証された後、Amazonに投稿されます。 レビューを集める目的で、商品と引き換えに無料で配布することができます。これは通常、ウェブサイトでレビューフォームを立ち上げるのと同時に行われます。しかし、この方法に頼りすぎると、予想以上に不正なレビューが増える可能性があるため、注意が必要です。 商品レビューを依頼する際に守るべき4つの簡単なルールは以下の通りです：

1. 特定の商品に関する意見を求める

組織や会社に対する一般的な評価を求めるのではなく、宣伝したい特定の商品やサービスに焦点を当て、消費者に何を求めているのかを明確にすることが重要です。

2. 見返りに何かを提供する

顧客があなたの会社に費やした時間と引き換えに、無料または割引で何かを得られるような取引をします。協力に対する報酬として何を受け取れるのかを説明しましょう。この特定の戦術はより親密なものであり、肯定的なレビューを得る可能性を高めるかもしれません。

3. 礼儀正しく、親しみやすさを示す

個人レベルで話しかけられていると感じると、人々は好意的に反応する可能性が高くなります。メールは友好的に保ち、自社や商品について言及する際には「私たち」という言葉を使うことが重要です。

4. 簡潔にする

効果的なAmazonレビュー依頼メールを作成する際には、簡潔さが鍵となります。人々は、知らない人からの長いメールは重要だとは必ずしも思わないため、無視する可能性が高いです。 このテンプレートは、素晴らしいインスピレーションの源になります。理解しやすく、使いやすいです。

件名：ご意見をお聞かせください。割引をゲット！

____様、

_____にご満足いただけていることを願っております。商品についてのご意見をお聞かせいただきたく存じます。少しお時間を割いて、この商品の簡単なレビューをAmazonに残していただけないでしょうか？

また、次回のお買い物でご利用いただける割引をご提供いたしますので、さらに多くの_____を手に入れてください！

ありがとうございます。

_____チーム一同

最後の考察

結論として、...は明らかです。 Amazonでの商品の星評価は、検索結果での順位に大きな影響を与えます。この点で、顧客からのレビューはあなたのビジネスにかなりの影響を及ぼします。 好意的な商品レビューはコンバージョン率を向上させることがわかります。逆に、好ましくないレビューに出会った人は、その商品を購入することに慎重になる可能性が高くなります。 提供する商品がある企業は、商品レビューの分析に関する理解が不足しているため、Amazonでの販売に苦労することがよくあります。 商品が成功するためには、その商品とその特性に対する既存の市場があることを確認し、マーチャンダイジング戦術を明らかにするために、Amazonの商品レビュー分析を行うことが不可欠です。 同じ言葉をコピーするのではなく、盗用を避けるためにはテキストの構造を変更することが不可欠です。これは、文やフレーズの順序を変え、異なる言語や語彙を使用し、全体として同じ意味を維持することを意味します。