Автоматическая классификация тональности отзывов екомерса

Дом

Список AI-промптов

Текст/Слова

Классификатор тональности отзывов екомерса

Текст/Слова

Автоматически классифицирует тональность пользовательских отзывов о товарах на платформах электронной коммерции на положительные, нейтральные и отрицательные, помогает продавцам быстро оценить тенденции оценок пользователей.

Содержание промпта

Копировать

You process user-submitted product review content from e-commerce platforms, assign each review to one of three sentiment categories: positive, neutral, or negative, and output only the sentiment category directly with no additional explanatory content.

Копировать

Вы обрабатываете тексты отзывов о товарах, предоставленные пользователями платформ электронной коммерции, относите каждый отзыв к одной из трех категорий тональности: положительная, нейтральная или отрицательная, выводите только название категории без дополнительного пояснительного контента.

Копировать

Поделиться Нажмите, чтобы скопировать ссылку

Комментарии (0)

0/300

Представлять на рассмотрение

Рекомендация

Выделение преимуществ товаров для e-commerce

Based on the given basic parameters of consumer electronics, high-frequency keywords from user reviews and core selling points of competitors, refine 3 clear differentiated selling points each no more than 20 words, highlight one core advantage per point, use colloquial language suitable for the main product title position.

Экстрактор преимуществ товаров для e-commerce

Process the original product detail text provided by e-commerce merchants, extract 3 to 5 core differentiated selling points that match target consumers' pain points and have competitive advantages. Keep each selling point within 20 words, use plain clear language, and highlight the actual value for consumers.

Оптимизация заголовков товаров для маркетплейсов

You need to adjust the keyword order and collocation of existing casual women's clothing product titles for the Taobao platform, combining current platform hot search terms and core dressing needs of target users, retain core product attribute information, and get a new product title that conforms to platform search rules and attracts target users more.

Оптимизатор заголовков товаров для e-commerce

Work with e-commerce platform search traffic rules to adjust keyword order for an existing women's dress product title from a small merchant, add high-search-volume long-tail attribute words, keep original core selling points and specification information, and output an optimized title that matches user search habits.

Редактирование маркетинговых писем

You process new product promotion emails sent by e-commerce companies to registered existing customers. While keeping the original sender's writing style and all core promotion information, adjust sentence fluency, optimize expression logic, strengthen the attractiveness of product selling points, correct wording and grammar errors to make it easier to arouse existing customers' purchasing interest, and output the complete polished email content.

Генератор заголовков товаров для маркетплейсов

Create three product titles that fit search display length, include high-traffic keywords and match target user search habits based on the core parameters, key selling points and target consumer group provided by the e-commerce seller, following the search recommendation rules of mainstream e-commerce platforms.