ReviewLensAI
不必逐條讀完 200 條評論。直接提問 — 答案還可以一鍵跳到證明它的那條評論。
丟進任何欄位排布的 CSV,提取器自己對應欄位。每條路徑都終結在同一張可編輯的預覽表,壞行在污染數據前被刪走 — 然後一下點擊全部入庫,每條評論即成為對話可用的可搜尋證據。
貼一段文字:一條評論寫「*****」,下一條寫「2/5」,第三條用星星 emoji — 提取器把它們統一正規化進同一張預覽表,貼上的網址自動識別平台。亂糟糟的貼上文字,從此不再是「被忽略的數據」。
上載一張應用商店截圖,視覺提取直接從像素讀出評論者名稱、星星、日期與 Verified 徽章 — 進入與其他路徑相同的可編輯預覽表。那些只以圖片形式存在的評論,自此加入同一個可搜尋、可對話的證據庫。
入庫當下,分析已經算好 — 評分分佈、帶百分比的情緒拆解、日期範圍、逐產品儀表板統計。沒有設定步驟,沒有「執行分析」按鈕:評論入庫的那一刻,輿論的形狀已經在屏幕上。
全文搜尋、一按星級過濾、分頁 — 點任何一行打開證據抽屜:全文、星級、Verified 徽章、來源徽章、讚好數。這正是 AI 引用點開的同一個抽屜 — 人手瀏覽與 AI 證據共用一套介面,這正是重點。
問題被向量化後只與這個產品自己的評論匹配;GPT-4o 只根據檢索所得作答,逐 token 串流。每個事實主張都帶 [Review N] 徽章 — 點下去,來源評論原文滑出。超出範圍的問題,得到一句固定的拒答。
技能藥丸切換分析模式 — 功能、UI 問題、情緒、SWOT、定價、行政摘要 — 每種注入專屬指令與獨立對話歷史。定價視角把點名個別評論者的價格抱怨單獨拎出;行政視角把 200 條評論壓成三句給 C-suite 的話。
Insight 頁按序運行三個 AI 工人 — 第一個歸納至多 6 個互不重疊的主題,第二個提煉至多 8 個摩擦點,最後一個把兩者變成至多 10 條帶理由的優先行動 — 渲染為可摺疊分節、HIGH/MED/LOW 徽章、PDF 下載與剪貼板清單。
引用把 AI 輸出從一種意見變成一個指向證據的索引 — 點不進來源的主張,根本不會出現。
200 條評論在一分鐘內變成有主題、有優先行動的報告,而不是一個下午的略讀加三句記得住的引文。
截圖與亂糟糟的貼上文字不再是「被忽略的數據」— 每條評論都進入同一個可搜尋、可對話的證據庫。