分析方法說明

本頁說明我們如何分析 Amazon 評論、產出報告，以及分析的限制與聲明。

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分析流程

Amazon 評論（最新 50-200 則）
        ↓
    AI 萃取關鍵資訊
    ├── 產品聲明 vs 用戶體驗（有沒有吹牛？）
    ├── 負評分類（❌ 功能失效 / ⚠️ 副作用 / 📦 物流問題）
    ├── 問題發生頻率（多少 % 的人遇到）
    └── 問題嚴重程度（小困擾 vs 安全風險）
        ↓
    產出報告（每日更新）

步驟說明

步驟	說明
1. 評論抓取	從 Amazon 抓取產品評論，包含驗證購買和非驗證購買的評論
2. AI 萃取	使用 AI 分析評論內容，提取優點、缺點、問題描述
3. 分類分析	將負評依問題類型分類，計算各類問題的發生比例
4. 報告產出	綜合分析結果，產出可讀的深度報告

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數據來源

來源	說明	權重
Amazon 用戶評論	直接來自 Amazon 的購買者評論，是主要分析對象	主要
Reddit 討論	社群討論中的使用心得，補充評論以外的觀點	輔助
專業評測	科技媒體、消費者報告等專業評測	參考

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負評分類方法

我們將負面評論分為三大類，幫助讀者快速理解問題性質：

類型	符號	說明	範例
無法解決問題	❌	核心功能失效，產品無法達成預期效果	「用了一週痘痘沒改善」「電池根本撐不到宣稱的時數」
產生新問題	⚠️	使用後出現副作用或延伸問題	「貼完後皮膚過敏」「用完後反而更乾燥」
與產品無關	📦	物流、賣家、包裝等與產品本身無關的問題	「包裹破損」「遲到一週」「收到過期品」

為什麼要分類？ 因為不是所有負評都代表產品不好。物流問題（📦）可能是賣家的問題，不代表產品本身有缺陷。我們的報告聚焦於「產品本身」的問題（❌ 和 ⚠️）。

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更新頻率

類型	頻率	說明
排行榜追蹤	每日	自動追蹤 Amazon 熱銷榜，發現新產品
報告更新	每週	檢查現有報告是否需要根據新評論更新
監控產品	持續	警告報告中的產品會持續監控，一有變化立即更新

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分析限制

我們相信透明是建立信任的基礎。以下是我們分析方法的已知限制：

1. 評論可能被操控 我們盡力識別異常模式（如短時間大量五星評論、文字雷同等），但無法保證所有評論都是真實的。

2. 樣本可能不足 新產品或小眾產品的評論數量可能有限，分析結果的代表性會受影響。報告中會標註分析的評論數量。

3. 時效性 產品品質可能隨批次變化，報告反映的是分析當時的狀況。我們會標註報告日期，並持續監控重要產品。

4. 不構成購買建議 報告僅供參考，我們提供的是「資訊」而非「建議」。最終購買決策由讀者自行判斷。

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獨立聲明

我們不接受任何品牌合作、業配或贊助。 所有分析結果皆為獨立研究，不受商業利益影響。

我們的收入來源：無（這是一個公益性質的專案）。

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聯繫我們

如果你對分析方法有疑問，或發現報告有誤，歡迎透過 GitHub Issues 與我們聯繫。