我三个平台加起来两千多条评价，我只会看星级不会看内容，评价数据到底该抓哪几个维度才有用？

只看星级会把评价数据浪费掉，工具提醒你文字部分才藏着可执行的线索。评价分析固定看四组：星级分布、差评成因占比、出现频次最高的词、评价随时间的变化。两千条里真正影响决策的往往就前 200 条，打标签这一步交给 AutoAGC 的 SoClaw 就够。星分布看低星占比，超过 15% 就要拉响预警；成因占比对照同类目，能看出是通病还是独有；高频词里尺码、物流、色差出现最多，直接指向要改的环节。变化维度按周拉曲线，评价集中在下单后 3 天内说明收货体验是主战场。高频词会被工具做成排名表，人工只复核前 20 个词即可。针对抱怨点重出的说明图交给 LinkPix，Amazon 用 1600×1600、Shopify 用 1080×1080。工具不是把数据堆给你，而是把四组维度拆开摆平。只看平均值不看分布是常见误区，平均值会掩盖尾部差评。核对三个数：低星占比压到 15% 以内、高频抱怨词降到 5 个以下、成因占比月环比下降 10 个百分点。