1. 引言
电子商务已成为全球经济的核心驱动力之一。在激烈的竞争环境中，高质量、海量且个性化的商品详情页、营销文案、视频脚本等内容是吸引用户、促成交易的关键。传统的内容创作高度依赖人工，面临着成本高、效率低、规模化难且难以持续保持创新性的瓶颈。近年来，以大型语言模型(LLM)和扩散模型(Diffusion Model)为代表的AIGC技术取得了突破性进展，为自动化、智能化内容生产提供了全新解决方案。Brown等人[1]提出的GPT模型为AIGC的发展奠定了重要基础，其few-shot学习能力展示了强大的泛化能力。
目前，各类电商平台和商家已开始广泛试用AIGC工具来自动生成商品描述、广告语、客服话术甚至虚拟模特图像。然而，当前行业对AIGC系统的应用多停留在尝试阶段，缺乏一套科学、系统的效能评估体系来回答以下核心问题：AIGC生成的内容究竟效果如何？其在效率提升与商业价值创造上的优势与边界在哪里？如何有效地将AIGC与人类智慧相结合，实现效能最大化？
现有研究虽从不同角度探讨了AIGC在电商领域的应用，但存在明显的理论空白。Wang等人[2]提出的电商产品描述生成框架虽然展示了技术可行性，但缺乏对商业价值的实证检验；王艳与王海涛[3]虽关注了用户接受度，但未能深入探讨影响接受度的心理机制；李烽[4]关于用户生成内容传播效果的研究虽提供了启示，但未直接应用于AIGC内容评估；张家媛等人[5]对合规风险的分析具有前瞻性，但缺乏对风险治理实际操作路径的探讨。更重要的是，现有研究视角分散，缺乏一个整合技术性能、用户感知、商业价值和伦理风险的综合评估框架。
针对上述问题，本研究旨在构建一个综合性的评估框架，通过实证研究方法系统评估AIGC电商内容生成系统的综合效能。本研究将借鉴傅承哲等人[6]的效能评估思路，结合曹炜文[7]在电商营销中的应用研究，建立多维度评估指标体系。通过控制实验和A/B测试获取定量证据，结合深度访谈获得深层洞察，力求全面揭示AIGC技术在电商内容生成中的效能表现与作用机制，为行业的理性应用与健康发展提供全面的理论指导和实践参考。
2. 文献综述
AIGC技术在电商领域的应用方兴未艾，其效能评估是一个涉及计算机科学、市场营销、管理学等多个学科的交叉研究领域。本章节将从AIGC在电商领域的应用实践、用户接受度与传播效果以及其面临的合规风险与治理三个主要方面，对现有相关文献进行梳理与评述，为本研究构建评估框架奠定理论基础。
2.1. AIGC技术在电商领域的应用实践
Wang等人[2]提出了一个针对电子商务产品描述生成的生成框架，他们的工作展示了AIGC技术如何有效地应用于商品内容的大规模生产。该研究通过端到端的神经网络模型，实现了从商品属性到营销文案的自动转换，为电商内容自动化提供了重要的技术基础。Brown等人[1]的研究进一步证明了大型语言模型在few-shot学习场景下的卓越表现，这表明AIGC系统只需少量示例就能生成符合特定风格和要求的内容，大大降低了定制化内容的生成成本。
然而，现有研究多集中于技术实现层面，缺乏对AIGC生成内容在实际商业环境中效果的实证检验。Zheng等人[8]探讨了大型语言模型在评估生成内容质量方面的能力，为AIGC系统的自动化评估提供了新思路。Luo等人[9]关于AI在销售辅导中应用的研究虽非直接针对内容生成，但其关于人机协作的发现对电商内容生成场景具有重要借鉴意义，特别是在角色分工和协作机制方面。
2.2. 用户接受度与传播效果：效果研究的核心维度
AIGC技术的价值最终需要通过用户的接受和认可来实现。王艳与王海涛[3]的研究直接切入了这一关键议题，他们通过实证模型探讨了影响用户接受AIGC电商文案的关键因素。其研究发现，内容的真实性、相关性和创造性是显著影响用户接受度的核心变量。这意味着，仅有关键词堆砌和语法正确的文案并不足以打动消费者，内容能否与用户建立情感连接并传递真实价值变得至关重要。李烽[4]关于用户生成内容(UGC)传播效果的研究虽非直接针对AIGC，但其结论具有重要启示意义。该研究强调，内容的生动性、情感性和叙事性是提升传播效果的关键。这间接对AIGC内容生成提出了更高要求，提示我们在评估其效能时，不能仅依赖传统的自动化指标(如BLEU值)，而必须引入用户侧的感知与行为指标，如点击率、停留时长和分享意愿等，从而更全面地评估其传播与说服效果。
2.3. 合规风险与伦理治理：效能评估中不可忽视的约束
在追求效率提升的同时，AIGC的应用也伴随着不容忽视的伦理与合规风险。张家媛等人[5]系统性地分析了生成式人工智能在数据隐私、算法偏见、版权侵权等方面的合规风险，并指出了风险的“演化机制”。该研究敏锐地识别了AIGC技术面临的主要合规挑战，但其治理建议相对宏观，缺乏具体可操作的实施路径。
傅承哲等人[6]在政务领域的AIGC效能评估研究中，虽非直接关注电商场景，但其将伦理风险纳入效能评估框架的思路值得借鉴。该研究强调了效能评估不应仅关注技术性能，还应考虑社会价值和伦理合规性，这对构建电商场景下的AIGC效能评估体系具有重要启示。
2.4. 文献述评与本研究的定位
通过对现有文献的系统梳理，可以发现当前研究仍存在以下空白：
第一，研究视角偏于分散。多数研究或侧重于技术应用，或侧重于用户心理，或侧重于风险治理，缺乏一个整合多学科视角的综合框架。这种碎片化导致对AIGC效能的理解缺乏全面性和系统性。
为了弥补上述研究空白，本研究将在如下方面做出贡献。首先，构建一个综合性的评估框架，整合技术性能、用户感知、商业价值和伦理风险四个维度；其次，采用混合研究方法，通过控制实验、A/B测试和深度访谈，获取全面、深入的实证证据；最后，特别关注人机协同模式的价值创造机制，探索AIGC与人类智慧的最优结合方式，为电商企业的实践应用提供具体指导。
3. 研究设计与方法
本研究采用混合研究方法(Mixed-Methods Research)，通过定量与定性数据的结合，全面评估AIGC电商内容生成系统的综合效能。研究设计遵循“三角互证”原则，通过多种数据来源和分析方法的交叉验证，确保研究结论的可靠性和有效性。
3.1. 评估维度与指标体系
基于文献研究和电商行业特点，本研究构建了包含以下四个核心维度的综合评估框架：
(1) 内容质量维度主要考察生成内容的适用性，包括准确性(信息真实无误)、流畅性(语言通顺自然)、相关性(与商品高度匹配)、创造性(具有独特视角)和SEO友好度(关键词布局合理)。
(2) 生成效率维度关注内容生产的投入产出比，通过生成速度(单篇文案耗时)、吞吐量(单位时间产量)和成本效益(人力成本节约)等指标衡量。
(3) 价值维度评估内容对业务的实际贡献，采用点击率(CTR)、停留时长、加购率、转化率(CVR)和GMV贡献等关键绩效指标。
(4) 伦理风险维度考察技术应用的可持续性，包括版权合规性、内容真实性、算法偏见度和隐私保护等方面。
3.2. AIGC系统配置与实现设置
本研究采用的本研究采用的AIGC模型为GPT-4 (版本：2024-05-13)，参数规模为约1.8万亿，生成长度限制为512 token，温度参数设为0.7以平衡生成内容的创造性与一致性。基于电商生成内容的特点，我们设计了一套标准的提示词模板，提示词示例为“你是一名电商文案专员，请为[商品名称]撰写一段吸引人的商品描述，突出[卖点1]、[卖点2]，风格[年轻化/专业感]，包含关键词[关键词1]、[关键词2]，字数控制在200字以内。”
为了确保内容质量评估的专业性和可靠性，本研究组建了5人专家评估小组。其中专家构成包括专家背景、评估准则和评估者间信度计算。
(1) 专家背景构成
3名电商平台资深内容编辑，平均从业年限6.2年(范围5~8年)，均具有大型电商平台内容运营经验；2名高校数字营销专业教师，均具有副教授以上职称，研究方向为电子商务与数字内容营销。
(2) 评估准则
评估采用5点李克特量表，其中1 = 非常差，5 = 优秀，评估维度包含准确性、流畅性、吸引力、创造性和SEO友好度五个维度。评估前，所有专家接受统一培训，通过案例讨论明确各维度评分标准，确保对评估准则理解一致。
(3) 评估者间信度计算
为检验评估结果的一致性，我们采用科恩卡帕系数(Cohen’s Kappa)进行计算。具体过程如下：
1) 随机抽取50篇生成内容作为校准样本
2) 5位专家独立对样本进行评分
3) 使用SPSS软件计算两两专家间的Kappa值
4) 通过平均值法得出整体Kappa系数
计算结果显示，整体Kappa值为0.78 (p < 0.001)，表明评估者间具有良好的一致性。各维度Kappa值分别为：准确性0.82、流畅性0.76、吸引力0.75、创造性0.74、SEO友好度0.83，均达到可接受的信度水平。这一信度保障措施确保了后续内容质量评估结果的可靠性和有效性，为研究结论提供了坚实的数据基础。
3.3. 数据收集方法
定量数据收集采用控制实验与A/B测试相结合的方法。实验选取某电商平台的600个商品样本，涵盖服装、数码、家居三个品类，随机分配至三个实验组：A组(纯AIGC生成)、B组(人工创作)、C组(人机协同)。通过系统日志记录生成耗时，采用专家盲评(5点量表)评估内容质量，并通过平台后台采集为期4周的用户行为数据。
定性数据收集采用半结构化深度访谈。选取12位相关人员进行一对一访谈，包括3名运营经理、4名内容编辑、2名营销策略师、2名技术开发人员和1名法务专员。访谈围绕使用体验、效能感知、工作流程变革和风险认知等主题展开，平均时长60分钟。所有访谈经同意后录音并转录为文本。
3.4. 数据分析方法
定量数据采用统计分析方法，使用SPSS进行数据处理。通过描述性分析计算各指标均值与标准差，采用单因素方差分析(ANOVA)检验组间差异，使用T检验进行两两比较，显著性水平设定为p < 0.05。
定性数据采用主题分析法(Thematic Analysis)进行处理。首先对转录文本进行多次阅读，形成初步印象；然后进行开放式编码，提取有意义的内容单元；接着通过轴心编码将代码归类为主题；最后通过选择性编码整合出核心主题。整个分析过程采用持续比较法，确保主题的饱和性和可靠性。
3.5. 研究信效度保障措施
为保障研究质量，本研究采取多项措施，包括定量实验采用随机分组和盲评设计，减少实验偏差；定性研究通过成员检查(member checking)和同行汇报(peer briefing)确保解释的准确性；混合方法设计使定量与定性数据相互补充和验证，提升结论的可靠性。此外，研究详细记录所有研究过程和决策，保证研究的可重复性和可验证性。
4. 研究结果与分析
通过对定量与定性数据的系统分析，本研究获得了关于AIGC电商内容生成系统效能的多维度发现。本章将从定量结果、定性发现以及综合讨论三个方面呈现研究结果，并对发现进行深入分析。
4.1. 定量分析结果
4.1.1. 生成效率对比分析
在生成效率方面，AIGC系统表现出显著优势。单因素方差分析显示，在生成耗上三组存在显著差异，F(2, 597) = 320.45，p < 0.001，η2 = 0.52，事后检验表明所有组间差异均显著(p < 0.001)。具体的内容生成效率见表1。
Table 1. Content generation efficiency comparison
表1. 内容生成效率对比
指标 |
AIGC组 |
人工组 |
人机协同组 |
统计检验 |
单篇生成耗时 |
2.1 ± 0.3秒 |
15 ± 2.1分钟 |
8 ± 1.2分钟 |
F = 320.45, p < 0.001 |
批量处理能力 |
高(并行处理) |
低(串行处理) |
中(并行生成 + 串行优化) |
—— |
人力成本投入 |
0 |
1人/15分钟 |
0.5人/8分钟 |
—— |
4.1.2. 内容质量评估结果
内容质量评估采用了主客观相结合的方法。客观SEO评估显示，AIGC组在关键词密度(4.8%)、标题优化(4.5/5)和可读性(4.3/5)方面得分最高。主观专家盲评结果(见表2)表明：AIGC组在准确性和SEO友好度上表现优异(得分4.2和4.7)，但在吸引力和创造性方面较弱(3.8)；人工组在吸引力、创造性方面得分最高(4.5)；而人机协同组在各项指标上均表现良好，特别是在准确性和吸引力方面实现了最佳平衡。具体的专家质量评估结果见表2。
Table 2. Comparison of content quality expert evaluation results
表2. 内容质量专家评估结果对比
评估维度 |
AIGC组 |
人工组 |
人机协同组 |
统计检验 |
准确性 |
4.2 ± 0.3 |
4.8 ± 0.2 |
4.9 ± 0.1 |
F = 45.32, p < 0.001 |
流畅性 |
4.5 ± 0.4 |
4.7 ± 0.3 |
4.8 ± 0.2 |
F = 12.56, p < 0.001 |
吸引力 |
3.8 ± 0.5 |
4.5 ± 0.3 |
4.6 ± 0.3 |
F = 35.78, p < 0.001 |
创造性 |
3.6 ± 0.6 |
4.4 ± 0.4 |
4.3 ± 0.4 |
F = 28.91, p < 0.001 |
SEO评分 |
4.7 ± 0.2 |
4.0 ± 0.5 |
4.7 ± 0.2 |
F = 25.43, p < 0.001 |
4.1.3. 商业价值表现分析
通过4周的A/B测试，我们收集了关键业务指标数据，见表3。在点击率方面，AIGC组表现最佳，较人工组提升14.7%，主要得益于其优化的标题和关键词布局。然而在转化率方面，结果呈现分化趋势：对于标准化商品(如手机壳、数据线)，三组无显著差异；但对于高客单价商品(如家电、奢侈品)，人工组的转化率比AIGC组高5.2%，而人机协同组表现最优。
Table 3. Comparative analysis of commercial metrics
表3. 商业指标对比分析
指标 |
AIGC组 |
人工组 |
人机协同组 |
统计检验 |
点击率(CTR) |
4.35% ± 0.32% |
3.79% ± 0.28% |
4.28% ± 0.30% |
F = 5.82, p = 0.003 |
平均停留时长 |
86 ± 12 s |
104 ± 15 s |
98 ± 13 s |
F = 8.76, p < 0.001 |
加购率 |
8.7% ± 1.2% |
9.2% ± 1.1% |
9.5% ± 1.0% |
F = 1.23, p = 0.294 |
转化率(标准品) |
5.1% ± 0.8% |
5.3% ± 0.7% |
5.4% ± 0.6% |
F = 0.87, p = 0.419 |
转化率(高客单) |
3.8% ± 0.6% |
4.0% ± 0.5% |
4.3% ± 0.4% |
t = 2.34, p = 0.020, d = 0.33 |
4.2. 定性分析发现
通过对访谈数据的主题分析，我们识别出四个核心主题。这些发现不仅与定量结果相互印证，还揭示了数据背后的深层机制，完整的编码表见附录A。
(1) 效率提升与角色重构
所有运营人员都肯定了AIGC的效率价值。内容编辑的角色从“创作者”转变为“策展人和优化师”，负责设定生成方向、调整提示词和最终润色。这种人机协同的工作模式印证了傅承哲等[6]关于平衡效率与质量的观点。
(2) 创造性瓶颈与品牌挑战
多数受访者指出AIGC内容存在“安全但平庸”的特点。保持品牌独特调性是一大挑战，需要大量的人工干预和模型微调，才能让内容符合我们的品牌voice。这一挑战与张家媛等[5]提出的算法同质化风险高度一致。
(3) 信任与伦理担忧
法务专员表达了明确的担忧，版权问题是最头疼的，无法确认训练数据中是否包含版权材料；其次是虚假宣传风险，AI可能会过度承诺或生成不存在的功能。算法偏见也受到关注，系统对主流风格的商品描述得很好，但对小众设计往往描述乏力甚至出现偏差。
(4) 人机协同的最佳实践
受访者普遍认为“AI生产 + 人类优化”是目前最优模式。关键成功因素包括清晰的职责划分(AI负责基础内容，人类负责创意和优化)、流畅的工作流程整合以及持续地学习改进。
4.3. 综合讨论
本研究的结果揭示了AIGC电商内容生成系统效能的复杂性和多面性。
首先，AIGC在效率与规模化方面具有革命性优势，这主要体现在生成速度和成本控制上。这一发现支持了曹炜文[7]关于AIGC降本增效的观点。然而，这种效率优势并非没有代价——AIGC内容在创造性、情感共鸣和品牌一致性方面仍存在明显不足。
其次，AIGC的商业价值具有场景依赖性。在引流和标准化商品转化方面，AIGC表现优异；但在高价值、需要建立信任感的商品转化方面，人类创作仍具有不可替代的价值。这一发现部分印证了王艳与王海涛[1]关于内容真实性和相关性影响用户接受度的研究[3]，同时进一步细化了其应用边界。
第三，人机协同模式展现出最佳的综合效能。这种模式既发挥了AI的效率优势，又保留了人类的创造性和判断力，实现了“1 + 1 > 2”的效果。这为电商企业提供了理想的应用路径，也与傅承哲等强调的平衡效率与质量的观点相呼应[6]。
最后，伦理风险必须得到充分重视。研究发现的风险点与张家媛等提出的合规挑战高度一致[5]。这些风险不仅影响短期业务指标，还可能对品牌声誉和用户信任造成长期损害。因此，建立完善的风险治理机制不应是事后考虑，而应成为AIGC系统部署的重要组成部分。
综上所述，AIGC电商内容生成系统的效能评估需要采取多维视角，既要肯定其技术优势，也要认识到其局限性，并通过合理的人机协同设计和风险管控措施，实现效能最大化与风险最小化的平衡。
5. 研究结论与展望
本研究通过混合研究方法，对AIGC电商内容生成系统的效能进行了多维度实证评估。基于前述分析结果，本章将总结主要研究结论，据此提出有针对性的实践建议，并指出本研究的局限性及未来研究方向。
5.1. 研究结论
本研究主要得出以下结论：
第一，AIGC技术在生成效率方面具有显著优势，但其效能表现具有明显的场景依赖性。定量分析表明，AIGC系统内容生成效率较人工提升超过80倍，适用于中长尾商品的大规模内容生产需求。然而，在高客单价、需要情感共鸣的消费决策场景中，AIGC生成内容的效果仍落后于人工创作组，这证实了技术应用的便捷性。
第二，人机协同是当前最优的应用模式，能够实现质量与效率的最佳平衡。实验数据显示，人机协同组在四项内容质量评估维度中均取得最高或并列最高得分，同时在商业转化指标上表现最为稳定和优异。这表明，AIGC的价值并非替代人类，而是作为增强人类能力的工具，通过合理分工发挥双方优势。
第三，AIGC应用存在多重伦理风险，需建立系统化的治理机制。研究发现，算法偏见、版权隐患和内容同质化等问题可能随着系统应用规模的扩大而放大。这些风险不仅影响短期业务指标，更可能对品牌声誉和用户信任造成长期损害，必须在部署初期就加以重视和治理。
5.2. 实践建议
基于研究结论，本文为电商企业提出以下实践建议：
(1) 技术应用层面，建议采取分场景部署策略。将AIGC系统主要用于商品基础信息生成、SEO优化和中长尾商品的内容覆盖，释放人力资源以专注于高价值商品的创意策划和品牌建设。同时，应加强提示词工程和模型微调，基于企业自身商品数据和品牌调性训练专属模型，提升生成内容的相关性和一致性。
(2) 组织管理层面，应重构内容生产流程和团队角色。建立“AI生成–人工优化–反馈迭代”的闭环工作流程，明确各环节职责分工。加强对内容编辑的培训，使其从基础创作者转变为AI训练师、内容策展人和质量把关者，提升人机协作的效能。
(3) 风险治理层面，需建立全链路内容审核与伦理治理机制。包括前置的训练数据版权筛查、生成内容的多重审核流程、定期的算法偏见检测以及用户反馈的应急响应机制。建议企业设立专门的AI伦理委员会，负责制定相关标准和监督执行。
5.3. 研究局限与未来展望
本研究存在若干局限性，这些局限性对研究结论的适用范围产生了一定的影响：
首先，实验采用的AIGC模型为通用大语言模型，未针对特定商品品类进行深度优化。这一局限可能导致研究在高专业性商品(如医疗器械、工业设备)领域的内容生成效果评估不够充分，结论在这些领域的推广需谨慎。为克服此局限，未来研究可探索“构建AIGC内容质量的动态演化评估模型”，通过持续监测和反馈机制，实现对不同品类内容生成效果的精准评估与优化。
其次，实验周期设置为4周，这一时间跨度虽然能够捕捉用户对AIGC内容的即时反应，但难以评估其长期效应。短期实验可能无法充分揭示AIGC内容对品牌资产积累、用户忠诚度培养的长期影响，也无法观察用户对AIGC内容的新鲜感消退后的真实接受度。未来可开展长期追踪研究，建立“AIGC内容生命周期价值评估体系”，深入分析其长期影响机制。
最后，研究样本均来自同一电商平台，该平台的用户群体特征和商品结构特点可能使研究结论在其他类型电商平台(如社交电商、跨境电商等)的适用性受到限制。针对此局限，未来研究应加强“跨文化跨平台的比较研究”，探索不同市场环境下AIGC应用效果的差异性及其背后的影响因素。
此外，本研究主要关注文本内容生成，对多模态AIGC内容(如图像、视频)的探讨不足。随着AIGC技术的发展，多模态内容已成为电商内容生态的重要组成部分。未来研究需要建立“多模态AIGC内容的综合效能评估框架”，涵盖图文、视频、虚拟试穿等多种形式，以适应电商内容形态的多元化发展趋势。
最后，本研究虽证实了人机协同模式的优势，但对协同过程中的具体机制探索不够深入。未来研究可聚焦于“不同激励机制下人机协同的磨合过程”，探索如何通过组织设计、绩效管理等手段优化人机协作效率，推动AIGC技术与人类专业能力的深度融合。
总之，AIGC技术在电商内容生成领域展现出巨大潜力，但其应用需要科学评估、理性部署和持续治理。本研究提供的评估框架和实践建议，可为电商行业有效利用AIGC技术提供参考，推动人机协同在数字商业时代的创新发展。
附录A：定性分析编码表示例
以下为主题分析过程中使用的编码表示例，展示了从原始语句到主题分析归纳的分析过程：
原始语句(摘录) |
开放式编码 |
轴心编码 |
核心主题 |
“过去上新100个商品需要3天，现在1小时就能
完成基础内容生成” |
效率显著提升 |
效率优势 |
效率提升与角色重构 |
“我现在更关注如何用更好的prompt激发AI的
创造力，而不是自己从头写起” |
工作重心转移 |
角色转变 |
|
“生成的内容不会出错，但也缺乏让人眼前一亮的
感觉” |
内容安全但平庸 |
创造性瓶颈 |
创造性瓶颈与品牌挑战 |
“需要大量的人工干预和模型微调，才能让内容
符合我们的品牌voice” |
品牌调性难以
保持一致 |
品牌一致性挑战 |
|
“版权问题是最头疼的，我们无法确认训练数据中
是否包含版权材料” |
版权风险突出 |
法律与伦理风险 |
信任与伦理担忧 |
“系统对主流风格的商品描述得很好，但对小众
设计往往描述乏力” |
算法偏见显著 |
算法公平性问题 |
|
“我们需要建立反馈机制，将人工优化的结果反哺
给AI模型，形成良性循环” |
反馈机制重要性 |
人机协同优化 |
人机协同的最佳实践 |
注：本编码表仅展示部分典型语句，实际分析中共提取有效语句127条，归纳出12个轴心编码，最终整合为4个核心主题。