Zakupy w internecie nie mogłyby się skutecznie odbywać, gdybyśmy nie mieli pomocy w postaci opinii innych klientów o produkcie czy usłudze, za które chcemy zapłacić. Tysiące, miliony, a czasem choćby miliardy opinii w skali całego świata to jednak i dla konsumentów, i dla firm e-commerce poważny problem. Do gry w upraszczaniu opinii wchodzi więc sztuczna inteligencja. To dobrze? Problem rozwiązany, bo AI konsoliduje opinie?
Z natłokiem i nadmiarem opinii poradzi sobie tylko generatywna sztuczna inteligencja. Tak uważa Amazon, światowy gigant e-commerce, w którego serwisie opinie o produktach liczone są w miliardach. Jak przyznaje firma, zastosowanie sztucznej inteligencji na obecnym etapie może nie pozostało doskonałe. Jednak Amazon na swojej stronie korporacyjnej zapewnia: „w dalszym ciągu udoskonalamy opinie klientów dzięki GenAI”.
Dla klientów i sprzedawców obecnych na platformach e-commerce sprawniejsze korzystanie z opinii-recenzji jest potencjalnie dużym ułatwieniem. Zakupy w dużym sklepie jak Amazon coraz częściej oznaczają, iż musimy przebijać się przez setki stron z opiniami o produktach. Coraz trudniej więc z tej formy informacji korzystać. Tym bardziej iż duża część komentarzy kupujących może być dla nas zbędna i niedopasowana do naszych potrzeb.
Nic dziwnego, iż firma zaczęła upraszczać mechanizm i zastosowała w tym celu narzędzia sztucznej inteligencji. Konwertowanie milionów czy miliardów opinii na krótkie, kilkuzdaniowe wpisy jest dla klientów ułatwieniem, o ile takie streszczenie zostanie poprawnie przeprowadzone. Z kolei dla sprzedawców krótkie streszczenia mogą okazać się korzystne lub niekorzystne. Jak w każdej opinii, która razi zbytnią generalizacją.
Na drodze do innowacji
„Recenzje klientów wygenerowane przez sztuczną inteligencję to najnowsza z szeregu innowacji w zakresie recenzji” – ogłosił w sierpniu ubiegłego roku Amazon, dla którego recenzje klientów to jedna z najstarszych i najważniejszych funkcji sprzedażowych na platformie.
Opinie mają już prawie 30 lat (zostały wprowadzone w 1995 r.) i z założenia miały być nie tyle nośnikiem treści marketingowych, ile pomysłem na pokazanie tego, co myślą o produktach zwykli klienci. A ci wyjątkowo polubili możliwość wyrażania swoich opinii, tak jak uwielbiają to robić w mediach społecznościowych. Przykład okazał się zaraźliwy i inne sklepy e-commerce poszły śladem giganta.
Żeby jeszcze przyspieszyć proces podejmowania decyzji zakupowych, Amazon wprowadził w 2019 r. funkcję przyznawania gwiazdek. Dzięki temu rozwiązaniu swoją ocenę mogli zostawić również klienci mający mało czasu i niechętni dłuższym wpisom. Ten system potrafi mieć jednak swoje wady, o czym pisał niedawno Maciej Jaszczuk (w artykule problem dotyczył innej – polskiej – sieci sprzedaży e-commerce).
Wraz z upowszechnieniem zakupów w sieci recenzje zaczęły być udostępniane w aplikacjach, na platformach w innych krajach, dodatkowo – w tłumaczeniu na języki lokalne. Możemy swobodnie zapoznać się z opinią klientów z drugiego końca świata pod warunkiem, iż chodzi o ten sam produkt.
Kolejną rewolucją było dopasowanie recenzji do zwyczajów zakupowych i typowych cech klientów. Np. klient może otrzymywać przesiane, przefiltrowane recenzje tak, żeby pasowały np. do rozmiarów noszonych ubrań, butów, do rodzaju kupowanych dotychczas gadżetów elektronicznych czy do książek, muzyki i filmów, jakie zwykle kupuje itp.
Wszystko to działa dobrze, o ile mamy pewność, iż zamieszczona recenzja została faktycznie napisana przez zwykłego klienta i oddaje jego prawdziwe odczucia o produkcie. Jednocześnie bowiem z udoskonalaniem i konsolidowaniem opinii Amazon walczy także od lat z zalewem opinii fałszywych, o tym problemie pisaliśmy tu.
A jak funkcja recenzji na Amazonie wygląda w liczbach? „W ubiegłym roku 125 milionów klientów napisało prawie 1,5 miliarda recenzji i ocen do sklepów Amazon – to 45 recenzji na sekundę” – informuje gigant z Seattle.
AI konsoliduje opinie, oby tylko te prawdziwe!
Udoskonalanie opinii o produktach stało się jednym z celów rozwojowych Amazona. Jednak, jak każda nowa ścieżka rozwojowa, również i ta zawiera nie tylko szanse, ale i ryzyka. Jakie?
„Chcesz gwałtownie sprawdzić, co inni klienci mówią o produkcie przed przeczytaniem recenzji? Nowa funkcja oparta na sztucznej inteligencji udostępnia krótki akapit ze szczegółami produktu i opiniami klientów, aby pomóc klientom gwałtownie określić, czy produkt jest dla nich odpowiedni” – informuje Amazon.
AI konsoliduje opinie na razie w USA. Recenzje streszczone przez sztuczną inteligencję można przeczytać na telefonach w Stanach Zjednoczonych. Jak to działa? Klient, który chce np. sprawdzić, czy jakiś produkt jest łatwy w użyciu, może wyświetlić syntetyczną „skonsolidowaną” opinię zawierającą wzmiankę o „łatwości obsługi”, dotykając odpowiednią ikonkę w recenzji.
Amazon deklaruje, iż AI konsoliduje opinie, które są autentycznie napisane przez prawdziwych klientów. Eliminuje zaś wszystkie wpisy z fałszywymi opiniami. Weryfikacja ma być łatwiejsza właśnie dzięki narzędziom sztucznej inteligencji. Jak wygląda cały mechanizm? Firma obszernie wyjaśnia wszystkie kroki weryfikacji w jednym z artykułów na swojej stronie. Modele sztucznej inteligencji analizują m.in. następujące dane:
- czy sprzedawca zainwestował w reklamy, które mogą generować dodatkowe recenzje?
- jakie raporty o nadużyciach najczęściej przesyłają klienci?
- jakie są ryzykowne wzorce zachowań klientów w sieci?
- jaka jest historia recenzji konkretnych produktów i ogółem – wszystkich?
Modele językowe wraz z technikami przetwarzania języka naturalnego służą do analizowania anomalii w danych, które mogą wskazywać, iż recenzja jest fałszywa. Albo z tego, iż jej wystawienie jest motywowane obietnicą otrzymania karty podarunkowej, innego bezpłatnego produktu lub zwrotu pieniędzy.
Co się dzieje, gdy już algorytmy natrafią na podejrzane działania i fałszywe recenzje?
„Przed opublikowaniem w internecie Amazon wykorzystuje sztuczną inteligencję (AI) do analizy, czy recenzja nie jest fałszywa. Zdecydowana większość recenzji przekracza wysoko zawieszoną poprzeczkę pod względem autentyczności i jest natychmiast publikowana. jeżeli jednak wykryte zostanie potencjalne nadużycie, firma wybiera kilka ścieżek”.
Jakie to ścieżki? Od zablokowania lub usunięcia opinii, przez cofnięcie uprawnień użytkownikowi do ich wystawiania, zablokowanie konta, aż po wszczęcie postępowania sądowego przeciw zaangażowanym w taki proceder podmiotom.
Amazon wyjaśnia też, iż stara się nie działać pochopnie i w sprawach nieoczywistych szuka dodatkowych dowodów. Najnowsze globalne statystyki Amazona pokazują, iż w 2022 r. firma zaobserwowała i zablokowała ponad 200 milionów podejrzanych fałszywych recenzji w swoich sklepach na całym świecie.
Czy klientom pomaga, iż AI konsoliduje opinie?
W teorii i deklaracjach Amazona wszystko wygląda wspaniale. Wszystko jest pod kontrolą. Nic, tylko czytać skonsolidowane opinie i kupować kolejne gadżety. Nie jest jednak tak łatwo. Sklepy sygnalizują problemy. Chodzi głównie o to, iż – zdaniem niektórych sprzedawców obecnych na Amazonie – „podsumowania recenzji tworzone przez generatywną sztuczną inteligencję czasami błędnie charakteryzują produkty”. Pisze o tym agencja Bloomberg.
Ankietowani przez agencję Bloomberg sprzedawcy skarżą się, iż w niektórych przypadkach podsumowania zawierają niedokładny opis produktu. W niektórych wręcz wyolbrzymiają negatywne opinie. Ma to potencjalne konsekwencje nie tylko dla klientów, ale także dla sprzedawców, którym zależy na pozytywnych recenzjach, aby zwiększyć sprzedaż.
Sprzedawcy w USA skarżyli się też, iż w ubiegłym roku funkcja podsumowania opinii została wprowadzona tuż przed kluczowym sezonem zakupów świątecznych, co mogło negatywnie wpłynąć na biznes w najlepszym okresie w roku.
„Jeśli masz kilka negatywnych opinii, a model sztucznej inteligencji podsumowuje je tak, jakby stanowiły spójny temat z całością streszczenia, jest to niesprawiedliwe” – mówi jeden z cytowanych przez Bloomberga sprzedawców.
Inna osoba mówi np. o zabawnej pomyłce, kiedy w podsumowaniu wygenerowanym przez sztuczną inteligencję domowe urządzenie do celów fitness zostało nazwane… biurkiem. Recenzja brzmiała tak: „Klienci lubią solidność, możliwość regulacji i łagodzenie bólu przez biurko”.
„Większość kupujących prawdopodobnie potrafi rozpoznać, kiedy sztuczna inteligencja błędnie sklasyfikowała produkt” – podsumowuje z przekąsem tę sytuację jeden ze sprzedawców.
Trudniejsza do wykrycia jest „tendencja AI do wyolbrzymiania negatywnych nastrojów” w niektórych recenzjach. Bloomberg wskazuję np. grę planszową Brass Birmingham za 70 dolarów, która ma ocenę 4,7 gwiazdki na podstawie opinii ponad 500 kupujących. Co mówi jedno z trzech zdań podsumowania recenzji? „Jednak niektórzy klienci mają mieszane opinie na temat łatwości obsługi”. Co prawda w tym przypadku tylko cztery recenzje wspominają o kategorii „łatwość obsługi” w sposób, który można zinterpretować jako krytyczny i jest to mniej niż 1% ogólnych ocen, a jednak negatywne odczucia stanowią ok. jednej trzeciej wzmianki wytworzonej przez sztuczną inteligencję…
AI musi się douczyć, ale – czy to wystarczy?
Eksperci Bloomberga zrobili przegląd kilkudziesięciu podsumowań recenzji na rynku amerykańskim. Ich zdaniem sztuczna inteligencja nie działa w sposób spójny. Czasem w streszczeniu pojawiają się cechy stwierdzone przez znikomy odsetek klientów, a czasem znaczny odsetek opinii nie znajduje odzwierciedlenia w streszczeniu. interesujące jest to, iż algorytmy lubią wynajdywać negatywne informacje, choćby jeżeli są bardzo niszowe.
Podobno bardzo częsta jest sytuacja, w której po 2, 3 zdaniach całkiem dobrej ogólnej opinii o produkcie – ocenionym np. na 4 czy 5 gwiazdek – następuje końcowe zdanie takiej mniej więcej treści: „Niektórzy uważają jednak, iż ten produkt jest złej jakości”. jeżeli kupujący pozostanie tylko przy tej kilkuzdaniowej opinii, a nie sięgnie do opinii oryginalnych, żeby przekonać się, o jakie złe cechy chodzi, istnieje ryzyko, iż nie uzyska ogólnej wiarygodnej opinii.
Cóż, można powiedzieć, iż technologia nigdy nie jest doskonała. Czy po dalszych pracach mechanizm streszczania będzie działał coraz lepiej? Niestety może to tak nie zadziałać. Znamy z naszej ludzkiej praktyki sytuacje, w których krótka opinia o kimś może być mocno krzywdząca, bo nie uwzględnia całej złożoności czyjegoś postępowania. Często mówimy w takich sytuacjach: „Uogólniasz!”. „Generalizujesz!”. I nie są to pozytywne wypowiedzi.
Jak zmieścić w 3 zdaniach sprawiedliwą ocenę wyciągniętą z tysięcy, milionów czy miliardów opinii? O, to jest prawdziwie poważne wyzwanie. Może wręcz dla jakiejś wyższej formy AI? Dla AGI?
Bądź na bieżąco! Zarejestruj się, by otrzymywać nasz newsletter!
Źródło zdjęcia: Christian Wiediger/Unsplash
