AI商品描述优化：普通大众的低门槛创业项目实施步骤

大家好，我是一名互联网创业者，今天想跟大家分享一个非常适合普通大众的AI创业项目——AI商品描述优化。这个项目门槛低、易上手，而且有着很不错的市场前景。下面我就从项目实施步骤的几个方面来详细说说我的经验。

一、数据收集和准备

1. 确定数据来源

   • 电商平台：这是商品信息的大宝库。像淘宝、京东等平台，每个商品页面都有丰富的信息。我们可以通过网络爬虫工具（当然要遵守平台规则）获取商品标题、图片、已有的商品描述、价格、销量、用户评价等信息。这些数据能让我们全面了解商品的特点、市场接受度等情况。
   • 产品供应商：直接和供应商联系，他们能提供更准确的产品规格、材质、生产工艺等一手资料。例如我曾经做过一个家居用品的商品描述优化项目，供应商给了我关于产品原材料的环保指标、制作工艺中的特殊之处等信息，这些都是在电商平台上难以获取的，却能成为商品描述中的亮点。
   • 用户评论：用户的真实反馈是优化商品描述的重要依据。从电商平台上收集用户评论，能知道消费者对产品的满意点和不满点。比如一款手机，用户评论中提到电池续航时间长很满意，或者对相机拍照效果在暗光环境下不满意，我们就可以在优化描述时重点突出续航优势，并且针对相机问题可以提及是否有软件更新改善等情况。

2. 制定数据收集计划

   • 明确数据类型：对于商品描述优化，我们需要收集的主要数据类型包括文本数据（商品标题、描述、用户评论等）、图像数据（商品图片，可用于辅助理解商品外观、功能等）、数值数据（价格、销量等）。
   • 确定数量：开始的时候，不要贪多。如果是针对某个特定品类的商品，比如美妆产品，先收集100 – 200个商品的相关数据作为起步。随着项目的推进，可以逐步增加数据量。
   • 规划时间范围：我一般会选择收集近3 – 6个月的数据。这样既能保证数据的时效性，又能涵盖足够多的商品销售周期情况。

3. 数据清洗和预处理

   • 去除重复数据：在从多个来源收集数据时，很容易出现重复的情况。比如从不同的电商页面收集同一款商品的信息，可能会多次获取到相同的标题和部分描述。我们可以使用一些数据处理软件（如Python中的Pandas库）来识别并去除这些重复值。
   • 处理缺失值：有些数据可能会缺失，比如某些商品的某个属性没有填写。对于这种情况，如果缺失的是不太重要的属性，我们可以用默认值或者根据其他类似商品的数据进行估算填充。如果是关键属性缺失，可能需要重新收集或者直接排除这个商品的数据。
   • 处理异常值：异常值可能会影响模型的训练效果。例如价格数据中出现了一个明显高于或低于同类型商品平均价格很多倍的值，可能是数据录入错误。我们可以通过统计方法（如设定合理的价格区间，超出这个区间的值视为异常值）来识别并处理这些异常值。

4. 数据标注

   • 标注商品类别：将收集到的商品按照大的类别进行标注，比如是电子产品、服装、食品等。再进一步细分，电子产品可以分为手机、电脑、耳机等。这样有助于模型更好地理解不同类型商品的特点。
   • 标注商品属性和特点：对于每个商品，标注出它的关键属性，如手机的屏幕尺寸、内存大小、摄像头像素等；服装的材质、颜色、尺码等。同时，标注出它的独特特点，比如某款服装是采用了特殊的印染工艺，某款手机具有独特的散热系统等。这一步如果人力有限，可以先从简单的、自己熟悉的商品品类开始标注。

二、模型选择和训练

1. 选择适合的AI模型

   • 循环神经网络（RNN）：如果商品描述有一定的顺序性，比如按功能重要性依次描述，RNN是个不错的选择。它可以处理序列数据，能够捕捉到商品描述中不同部分之间的关联。例如在描述一款多功能的厨房电器时，它可以学习到先描述主要功能（如烹饪功能），再描述辅助功能（如清洗功能）的这种顺序关系。
   • 卷积神经网络（CNN）：当我们想从商品图片中提取特征并结合到商品描述中时，CNN就很有用。它擅长处理图像数据，可以识别出图片中的物体、颜色、形状等特征，然后将这些特征转化为可以用于商品描述的信息。比如从一张时尚服装的图片中，CNN可以识别出服装的款式（是连衣裙还是上衣）、颜色搭配等，然后在商品描述中准确地表述出来。
   • Transformer：对于处理长文本的商品描述，Transformer表现出色。它具有并行计算的能力，能够快速处理大量的文本信息。在优化较长的商品详情页描述时，Transformer可以更好地理解文本的语义，避免传统模型在处理长文本时可能出现的信息丢失问题。

2. 确定模型架构和参数

   • 根据数据和任务复杂度确定层数：如果数据量比较小，任务相对简单（比如只是优化某一类简单商品的短描述），模型的层数可以设置得少一些，比如2 – 3层。但如果是处理多种类商品的长描述，数据量也较大，可能就需要5 – 6层甚至更多的层数来充分学习数据中的特征。
   • 确定节点数：节点数也需要根据数据和任务来调整。对于简单的商品描述优化，每个隐藏层的节点数可以从32 – 64开始尝试。如果发现模型的学习效果不好，再逐步增加节点数。
   • 调整学习率：学习率决定了模型在训练过程中参数更新的步长。开始时，可以设置一个相对较大的学习率，如0.01，随着训练的进行，如果发现模型收敛过快或者过慢，可以适当调整学习率。例如，如果模型收敛过快，可能会错过最优解，可以将学习率降低到0.001。

3. 训练模型

   • 划分训练集、验证集和测试集：一般按照8:1:1的比例将数据划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于训练模型，验证集用于在训练过程中调整模型的参数，测试集用于最终评估模型的性能。
   • 使用优化算法：常见的优化算法有随机梯度下降（SGD）及其变种，如Adagrad、Adadelta等。这些算法可以帮助模型更快地收敛到最优解。以Adagrad为例，它会根据每个参数的历史梯度信息自适应地调整学习率，使得在不同参数上的学习率不同，更适合处理数据中不同特征的学习速度差异。
   • 监控训练过程：在训练过程中，要密切关注模型的损失函数值的变化。如果损失函数值持续下降，说明模型在不断学习和优化；如果损失函数值突然上升或者不再下降，可能是模型出现了过拟合或者遇到了局部最优解等问题。这时就需要调整模型的参数或者采取一些防止过拟合的措施，如增加正则化项。

4. 模型评估和优化

   • 使用准确率、召回率等指标评估：对于商品描述生成任务，准确率可以衡量生成的描述中正确信息的比例，召回率可以衡量生成的描述中包含了多少应该包含的信息。例如，如果商品有5个关键卖点，生成的描述中准确包含了3个，那么准确率就是3/5 = 0.6；如果有4个应该包含的卖点被包含在生成的描述中，那么召回率就是4/5 = 0.8。
   • 根据评估结果调整模型架构和参数：如果准确率较低，可以考虑增加模型的复杂度，如增加层数或者节点数；如果召回率较低，可以检查数据是否完整，或者调整模型的训练策略，如增加训练轮次或者调整学习率。同时，还可以尝试不同的优化算法来提高模型的性能。

三、商品描述生成和优化

1. 生成商品描述

   • 输入商品信息：将整理好的商品信息（如类别、属性、特点等）输入到训练好的模型中。例如，对于一款智能手表，输入它的品牌、屏幕类型、功能（如心率监测、运动追踪等）等信息。
   • 获取生成的描述：模型会根据输入的信息生成商品描述。生成的描述可能会包含一些通用的表述，比如“这款[品牌]智能手表具有多种实用功能”，然后会具体列出心率监测、运动追踪等功能的描述，以及这些功能对用户的好处，如“心率监测功能可以实时关注您的健康状况，运动追踪功能能帮助您更好地记录运动数据，实现科学健身”。

2. 优化商品描述

   • 调整语言表达：使生成的描述更符合消费者的阅读习惯。比如将一些比较生硬的表述变得更生动，“这款智能手表有心率监测功能”可以优化为“这款智能手表贴心地配备了心率监测功能，时刻守护您的健康”。
   • 增加关键词：根据市场调研和搜索热度，添加一些相关的关键词。例如，对于智能手表，可以添加“时尚”“续航长”“性价比高”等关键词，提高商品在电商平台搜索结果中的排名。
   • 提高描述的吸引力和准确性：从消费者的角度出发，强调商品的独特卖点和价值。比如一款智能手表具有防水功能，并且这个防水功能在同价位产品中比较突出，就可以强调“这款智能手表具有出色的防水功能，无论是洗手、淋雨还是游泳都无需担心，让您的生活更加便捷”。

3. 人工审核和编辑

   • 检查事实准确性：确保生成和优化后的商品描述中的信息都是准确无误的。比如产品的规格、功能等信息不能有错误，以免引起消费者的不满和投诉。
   • 优化语言风格：人工审核时可以进一步调整语言风格，使其更加流畅、自然。例如，删除一些冗余的表述，使句子更加简洁明了。
   • 增加个性化元素：根据目标客户群体的特点，添加一些个性化的元素。如果目标客户是年轻人，可以使用一些流行的网络用语或者更时尚的表述方式。

4. 迭代优化

   • 根据用户反馈：收集消费者对商品描述的反馈，比如通过用户调查或者查看商品的评价和转化率。如果发现用户对某个商品描述的某个部分不太理解或者不太感兴趣，就对这部分进行优化。
   • 基于数据分析：分析商品的销售数据、搜索排名数据等。如果发现某个商品的搜索排名下降，可能是商品描述中的关键词不够准确或者缺乏吸引力，就需要对描述进行调整。

四、测试和验证

1. 制定测试计划

   • 明确测试目标：确定要测试的内容，比如测试商品描述生成和优化功能是否能够提高商品的吸引力、是否能够提高搜索排名、是否能够提高转化率等。
   • 确定测试方法：可以采用A/B测试的方法，即制作两个版本的商品描述，一个是原始版本，一个是经过AI优化后的版本，然后在相同的受众群体或者市场环境下进行测试，比较两者的效果。
   • 规划测试范围和时间安排：选择一部分商品进行测试，范围可以从某个品类的商品开始，如先测试电子产品类的商品。测试时间可以设定为1 – 2周，这样可以涵盖不同的销售时间段，如工作日和周末。

2. 进行功能测试

   • 检查商品描述生成功能：输入不同的商品信息，看是否能够正常生成商品描述，生成的描述是否包含了必要的信息，格式是否正确等。
   • 验证商品描述优化功能：检查优化后的商品描述是否在语言表达、关键词添加、吸引力等方面有明显的提升，是否符合预期的优化目标。

3. 进行性能测试

   • 测试生成速度：记录模型生成商品描述的时间，尤其是在处理大量商品信息时的生成速度。如果生成速度过慢，可能会影响实际应用的效率。
   • 评估准确性和召回率：再次使用测试集来评估优化后的商品描述的准确性和召回率，看是否在优化过程中有提高。
   • 检查模型的稳定性：在不同的输入数据和环境下，模型是否能够稳定地生成和优化商品描述，不会出现崩溃或者异常结果的情况。

4. 进行用户测试

   • 邀请目标用户参与：选择一些符合目标客户群体特征的用户，如年龄、性别、消费习惯等方面具有代表性的用户。可以通过在线调查、用户体验测试平台等方式邀请用户参与。
   • 收集用户评价和反馈：让用户对生成和优化后的商品描述进行评价，例如从是否吸引人、是否容易理解、是否能够促使他们购买等方面进行打分和评论。同时，收集用户的建议和改进意见。

5. 验证结果和改进

   • 根据测试结果验证项目效果和可行性：如果A/B测试结果显示优化后的商品描述在吸引用户、提高转化率等方面有明显的提升，说明项目是可行的。如果性能测试结果满足实际应用的要求，如生成速度足够快、准确性和召回率达到一定标准等，也证明项目是可行的。
   • 对不足之处进行改进和优化：如果在测试过程中发现了问题，如某个功能不符合预期、用户反馈不太好等，就需要针对这些问题进行改进。比如，如果用户觉得商品描述中某个卖点没有突出，就调整描述内容，使其更加突出这个卖点。

五、上线和应用

1. 集成到电商平台

   • 与电商平台接口对接：了解电商平台的接口规范，将优化后的商品描述生成和更新功能集成到电商平台中。这可能需要一些技术开发工作，如果自己不具备相关技术能力，可以寻求技术合作伙伴或者外包开发。
   • 确保数据交互正常：在集成过程中，要确保商品信息能够准确地从电商平台传输到AI模型中，生成的优化后的商品描述也能够正确地返回到电商平台并更新到商品页面上。

2. 监测和优化

   • 监测商品描述效果：上线后，持续监测商品的销售数据、搜索排名、用户评价等指标，看商品描述优化是否对这些指标产生了积极的影响。例如，如果发现某个商品的搜索排名下降了，要及时分析是因为市场竞争加剧还是商品描述不再具有竞争力。
   • 根据数据调整描述：根据监测到的数据，及时调整商品描述。如果发现某个关键词的搜索热度下降了，就替换为更热门的关键词；如果发现用户对某个卖点的关注度提高了，就进一步突出这个卖点。

3. 持续改进

   • 优化项目流程：随着项目的运行，不断优化数据收集、模型训练、描述生成和优化等各个环节的流程。例如，发现数据收集的渠道可以更广泛或者更高效，就进行调整；如果模型训练的时间可以缩短而不影响性能，就优化训练参数。
   • 改进算法：关注AI技术的发展，适时将新的算法和技术应用到项目中。比如，当有更先进的自然语言处理算法出现时，尝试将其应用到商品描述生成和优化中，提高商品描述的质量和效果，从而提升用户体验和销售转化率。

希望我的这些经验能够给想要从事AI商品描述优化创业项目的普通大众一些启发，让大家能够顺利地开启自己的创业之旅。