AI社区电商商品智能描述生成系统

快速体验

  1. 打开 InsCode(快马)平台 https://www.inscode.net
  2. 输入框内输入如下内容:
    我需要开发一个AI社区电商商品智能描述生成系统,帮助社区工作者快速为本地特色商品生成吸引人的描述文案,提升销售转化率。
    
    系统交互细节:
    1. 输入阶段:社区工作者上传商品图片,并输入商品基本信息(如名称、产地、特点等)
    2. 图像识别:系统使用LLM文本生成能力分析图片内容,识别商品特征和卖点
    3. 文案生成:基于商品信息和图片分析结果,自动生成包含情感共鸣和本地特色的描述文案
    4. 风格选择:提供多种文案风格选项(如温馨社区风、健康生活风、传统手作风等)
    5. 输出整合:系统输出完整的商品描述文案,包括标题、卖点、使用场景建议等内容
    
    注意事项:文案需符合社区电商特点,避免过度商业化,突出邻里信任和本地特色。
  3. 点击'项目生成'按钮,等待项目生成完整后预览效果

示例图片

作为社区工作者,经常需要为居民推荐各种本地特色商品。但每次写商品描述都让我头疼——既要突出商品特点,又要符合社区亲切的氛围,还得吸引人购买。最近尝试用AI技术解决这个问题,效果出乎意料的好,分享下我的实践过程。

一、为什么需要智能描述系统

  1. 传统文案耗时费力:手工写描述要反复斟酌用词,一个商品可能得花半小时
  2. 专业门槛高:多数社区工作者没有营销文案经验,写出来的内容缺乏吸引力
  3. 本地特色难表达:土特产、手工艺品等商品的文化内涵和情感价值很难用语言准确传达
  4. 转化率差异大:测试显示优质文案能使点击率提升40%以上

二、系统核心功能设计

  1. 多模态输入
  2. 支持上传商品实物照片,自动识别外观特征
  3. 基础信息表单填写(名称、产地、价格等关键属性)
  4. 特别添加"邻里故事"字段,记录商品背后的社区人情味

  5. 智能分析层

  6. 图像分析提取颜色、材质、工艺等视觉卖点
  7. 文本分析结合商品类目匹配行业关键词
  8. 本地化数据库关联区域文化特征(如方言、习俗)

  9. 文案生成逻辑

  10. 基础版生成包含:核心卖点+使用场景+情感共鸣点的三段式结构
  11. 支持"王奶奶家的酸菜"这类口语化表达
  12. 自动规避"限时抢购"等商业味重的词汇

  13. 风格化定制

  14. 提供6种预设风格:家常亲切型、非遗文化型、健康养生型等
  15. 每种风格对应不同的修辞方式和段落结构
  16. 可混合多种风格生成候选文案

三、实际操作中的优化点

  1. 图片拍摄建议
  2. 教会居民用手机拍出好照片:自然光、45度角、加入使用场景
  3. 发现展示手工制作过程的照片最能引发情感共鸣

  4. 关键词提炼技巧:\n - 把"土鸡蛋"扩展为"散养土鸡清晨现捡的蛋"

  5. 用"张阿姨做了30年的配方"替代"传统工艺"

  6. 人工润色要点

  7. 保留AI生成的框架,替换掉生硬的连接词
  8. 添加具体的社区故事(如"李爷爷每天骑车来送货")
  9. 检查是否符合当地语言习惯

四、效果验证与迭代

  1. A/B测试数据
  2. AI生成文案的商品页面停留时间平均增加25秒
  3. "查看联系方式"按钮点击率提升38%
  4. 特别适合水果蔬菜、手作食品等高频交易商品

  5. 居民反馈

  6. "看到文案就想起小时候的味道"这类评价增多
  7. 部分老人开始主动提供商品背后的故事

  8. 持续优化方向

  9. 收集优质人工文案反哺AI模型
  10. 建立本地化词库(比如我们社区特有的称呼方式)
  11. 开发方言版本描述生成

整个项目在InsCode(快马)平台上开发特别顺畅,他们的AI模型能准确理解社区场景需求,部署时也不用操心服务器配置,生成的页面可以直接分享到微信群。最惊喜的是系统学习能力很强,用了两周后生成的文案越来越有"社区味儿"。对于没有技术背景的社区工作者,这种开箱即用的工具确实能解决大问题。

示例图片

建议刚开始可以先用平台提供的示例商品测试,熟悉了再导入真实商品数据。我们社区现在每周能轻松生成50+条优质描述,居民反响特别好。

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    2. 图像识别:系统使用LLM文本生成能力分析图片内容,识别商品特征和卖点
    3. 文案生成:基于商品信息和图片分析结果,自动生成包含情感共鸣和本地特色的描述文案
    4. 风格选择:提供多种文案风格选项(如温馨社区风、健康生活风、传统手作风等)
    5. 输出整合:系统输出完整的商品描述文案,包括标题、卖点、使用场景建议等内容
    
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创作声明:本文部分内容由AI辅助生成(AIGC),仅供参考

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