レビュー欄から読み取られるのはたいてい二つです。星いくつか、何件か。
問題は、この二つの数字が意味の異なる四つの出どころを混ぜていることです。レビュー取得 API はそれをフィールドの段階で分けています。各レビューが四つの真偽値を持ち、その差は小さくありません。
四つの真偽値
| フィールド | 意味 | そのレビューが示すもの |
|---|---|---|
verified | 購入確認済みレビュー | 実際に代金を払った人。いわゆる VP レビュー |
vine | 招待制レビュー | プラットフォームの招待プログラム。商品は無償提供 |
free | 無償提供レビュー | 対価を払わずに商品を入手した |
experience | 先行体験レビュー | 発売初期に商品を入手した人によるもの |
これは独立した四つの真偽値であって、四択の列挙ではありません。一つのレビューが vine かつ free であり得ます。 招待プログラムは定義上、商品を無償で提供するからです。排他だと仮定せず、組み合わせで読んでください。
混ぜて平均すると意味が消える
ある商品にレビューが 200 件、平均 4.3 だとします。この数字が答えるべき問いは「実際の購入者は満足しているか」です。
しかしそのうち 60 件が vine か free なら、その 60 人は代金を払っていません。彼らの体験には最も重要な部分が欠けています。価格に見合うかどうかです。29.9 ドルの品物を、無償で受け取るのと自分で買うのとでは判断基準が違います。
それらを平均に含めて出た 4.3 は、購入者の評価でも無償提供者の評価でもなく、対応する集団が存在しない数字になります。
したがって基準となる星評価は一種類のレビューだけで計算すべきです。
verifiedが真、かつvine、free、experienceがいずれも偽。
「自分で払って通常の経路で買った」層です。この数字をページ表示の総合点と比べると、その差自体が信号になります。差が大きいほど、ページの点数が非購入レビューに押し上げられているということです。
バリエーション：その色を見ているつもりで、一族全体を見ている
各レビューは skus 配列を持ち、どのバリエーションのものかを示します。
親リスティングのページは全バリエーションのレビューを合算して表示します。つまり黒モデルのページを見ているとき、そこには白、大サイズ、別のワット数のレビューが混ざりえます。バリエーション間で品質が違う場合、合算された星評価はそれを覆い隠します。
具体的な例を一つ。あるサイズだけ作りに問題があり、低評価はその SKU に集中しているのに、親の総合点は他のサイズに薄められて「少し低い」程度にしか見えない。skus で分ければ、問題は即座に特定のバリエーションに着地します。
これは販売数データの親子問題と同じ種類の罠で、その別の面はAmazon の販売数データで分かること・分からないことで扱っています。
実際に購買判断を動かすレビュー
レビューの露出は均等ではありません。
| フィールド | 意味 | なぜ重要か |
|---|---|---|
likes | 参考になった数 | 高評価のレビューは上位に並び、はるかに多く読まれる |
image | 画像付きか | 画像付きは開かれやすく、信用されやすい |
video | 動画付きか | 同様で、影響はさらに大きい |
authorLabels | 投稿者ラベル | 投稿者に付く標識 |
低評価を分析するとき、47 票が付いた画像付きの低評価と、0 票のテキストだけの低評価では、転換への影響が桁違いです。 likes で並べ替えて上位 20 件を読むほうが、200 件すべてを読むより買い手が実際に見ているものに近づきます。
低評価だけを直接取る
stars パラメータは配列を受け取り、特定の星だけを取得できます。問題分析に全件を落とす必要はありません。
- 1〜2 星のみ → 不具合の一覧
- 3 星のみ → たいてい最も情報量が多い層。何が良く何が駄目かが書かれている
- 5 星のみ → 訴求点が買い手に実際に伝わったかの確認
3 星は単独で触れる価値があります。5 星は一行の賛辞で終わることが多く、1 星は感情を伴いがちですが、3 星のレビューは最も具体的になりやすい。書き手が全否定も推奨もしたくないからです。
レビュー取得 APIASIN 単位でレビューをページングで取得。星での絞り込みに対応し、出どころの標識、バリエーション SKU、参考になった数、画像・動画の有無を返しますこのデータにできない三つ
レビューの真偽は判定できません。 API が返すのはプラットフォームが公開している出どころであって、真正性の鑑定ではありません。verified はその購入が記録されたことを示すだけです。
投稿者の個人情報は取得できません。 取得できず、方向としても適切ではありません。
苦情の分類は代行できません。 どのレビューを数えるべきかはフィールドが教えますが、「この低評価群は同じことを言っているのか」は人の判断です。モデルに任せる場合も、確認する人が要ります。
この記事はレビューを操作する手法を一切扱いません。上記はすべて公開データの読み取りだけで成立します。
次に
これらのフィールドを一行ずつ埋められる表に落とす方法はAmazon レビューを表に書き出して分析するにあります。ダウンロードできるレビュー分析表が付いています。埋めた表から実行可能な結論を出す手順はAmazon レビュー分析の進め方にあります。
よくある質問
VP レビューとは何ですか。
VP は Verified Purchase で、その購入が実際に行われたとプラットフォームが確認したものです。API の verified フィールドに対応します。
Vine レビューは平均点に含めるべきですか。 基準となる星評価には含めないでください。無償で商品を得ており、価格の判断が欠けています。ただし単独で読む価値はあります。初期の Vine レビューは製品の細部について最も詳しいことが多いのです。
無償提供レビューと Vine は同じものですか。
完全に同じではありません。Vine はプラットフォームの招待プログラムで、free は対価を払わずに入手したことだけを示します。両方が真になり得るので、二者択一ではなく組み合わせで読みます。
ページ表示のレビュー件数と API の総数が合わないのはなぜですか。
まず同じ ASIN 階層を比べているか確認してください。親ページは全バリエーションを合算し、照会したのは単一の子かもしれません。skus で突き合わせます。