亚马逊的评论系统可能会对购买决策产生很大影响，但它并不那么准确。现在，这家零售巨头希望通过内部开发的新机器学习平台来解决此问题。
亚马逊发言人朱莉·劳 (Julie Law) 告诉CNET: “该系统将了解…哪些评论对客户最有帮助，并随着时间的推移而改进。”“这一切都是为了让客户评论更有用。”
假设您想购买花园软管，但是您不知道该买哪种。你很可能会去亚马逊，根据客户的反馈选择一个看起来不错的，但问题是，我们大多数人都使用亚马逊的星级系统，而且它没有那么有用。
评级系统目前显示一个产品迄今为止收到的所有评级的平均值-因此，如果该产品碰巧随着时间的推移而改变或更新，评级可能会产生误导，你最终可能会购买一些你不太期待的东西。
例如，我最近正在购买SSD驱动器以放入计算机，然后我很快在亚马逊上选择了240GB的型号，其价格相当不错，并且评级接近五星级。但是在交出现金之前，我决定检查一下评论-很多评论并不那么积极。
事实证明，该驱动器的制造商显然已经更改了其flash storagesupplier，并且该驱动器不再像以前那样可靠。许多人抱怨它在短短几个月内就崩溃了，而且速度不如以前在同一SSD上看到的那么快。
但是，由于这种特殊的驱动器过去曾收到过如此多的四星级和五星级评论，因此最近的一星评论对其整体评级没有太大影响。
CNET报告称，亚马逊的新系统将更加重视最近的评论和评级，以避免出现这样的情况，而那些由经过验证的亚马逊购买者撰写并投票支持的评论和评级也将得到更多关注。
这种变化一开始可能是渐进的，目前还不清楚美国之后哪些市场会看到这种变化，但随着时间的推移，购物者会开始注意到星级和产品页面上的顶级评论发生了变化。
亚马逊表示，在决定实施新平台之前，它已经仔细考虑了这一新平台，并坚称它旨在让评论和评级变得更加有用，“这样人们就能看到一些东西，知道它反映了当前的产品体验。”
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