在社交、應用下載和電商類網站中，經常能見到各種評價系統。它們評價的對象各不相同，如豆瓣的評價是針對音樂、書籍和電影的，淘寶的評價是針對顧客所購買的商品的，豌豆莢的評價是針對用戶所下載的 App 的。但通常來說，這些評價的方式主要有兩類——打分評價和二維評價(如喜歡/不喜歡、頂/踩、贊同/反對等)。

　　那么，針對不同類型的評價對象，究竟應該采用哪種評價方式呢?

　　本文研究了淘寶、亞馬遜、京東、聚美優品、大眾點評、中關村在線、豆瓣、優酷、糗事百科、知乎、Google Play 和豌豆莢這幾個網站的評價方式，上述網站所涉及的評價對象包括：App、音樂、電影、書籍、視頻、電子產品、一般商品、餐飲、回答、段子。

　　筆者發現可以從評價對象的復雜度、評價對象的價值、參與評價的人數、評價操作的便捷性和評價系統的設計初衷這幾個維度來進行分析：

　　評價對象的復雜度

　　評價對象的復雜度應該比較好理解，主要是評價標準的復雜度，比如，評價糗事百科中的一個段子好不好肯定要比評價一部電影容易得多(如下圖1和圖2所示)，因為對于段子來講，好笑就頂，不好笑就踩，相對來說評價標準比較簡單和直接，而對于電影來講，涉及到電影的敘事方式、演員的演技、故事的精彩程度等。尤其對于聚美優品這類垂直類電商來講，由于用戶需求更加具體，用戶所需要參考的信息更加專業和細致，所以針對不同類型的產品設置了不同的評價維度。如下圖3和圖4所示，分別是聚美優品針對某眼部護理產品和某養生食品設置的評價維度。

　　圖 1 糗事百科中用戶對某個段子的評價結果，只有“頂”和“拍”

　　圖 2 豆瓣中用戶對某部電影的評價結果，包括得分及詳細分布情況

　　圖 3 聚美優品中用戶對某眼部護理產品的評價結果

　　圖 4 聚美優品中用戶對某養生食品的評價結果

　　很顯然，復雜度低的對象適合采用二維評價，復雜度高的對象適合采用打分評價。因為對于評價者來說，五分制、十分制這種評價方式有更充足的空間來容納評價者對評價對象的綜合印象，避免了非黑即白的評價結果。

　　評價對象的價值

　　評價對象的價值通常反映為其價格和購買頻率。比如說，可以認為一個 App 的價值要低于一本書的價值，因為絕大多數 App 是免費的，即使收費，通常也不會高于一本書的價格;也可以認為一般商品(如日用品)的價值要低于電子產品的價值，因為電子產品的使用周期一般會比較長，所以購買頻率也較低。

　　價值高的東西，也就是價格高并且購買頻率較低的東西，用戶會更愿意花費時間和精力來進行評價，所以評價的形式可以更加多樣化，包括打分、多維度的打分甚至是文字評價。因此，豌豆莢中對 App 的評價采用了二維評價方式，而亞馬遜、京東和中關村在線均采用了打分評價方式(如下圖所示)。

　　圖 5 豌豆莢中用戶對某個 App 的評價結果

　　圖 6 亞馬遜中用戶對某本書的評價結果

　　圖 7 京東商城中用戶對某電子產品的評價結果

　　圖 8 中關村在線中用戶對某電子產品的評價結果

　　參與評價的人數

　　一般來說，在兩種評價方式的評價人數相同時，尤其是人數較少時，二維評價結果所產生的區分度和可靠度要好于打分評價。因為打分評價方式會產生多個評價層次，并且一部分評價者會選擇中間分數(比如五分制中的“3 分”)，因此需要更多的評價才能得出有區分度的可靠結果。例如，下圖 9 所示的評價結果：采用五分制評價方式，該 App 的平均得分為3.6分。無論是從分布圖還是平均得分來看，區分度都不高。如果我們采用二維評價方式，假設打 5 分和打 4 分的用戶當選擇“喜歡”，打 2 分和打 1 分的用戶都選擇“不喜歡”，那么評價結果是 120 人喜歡，46 人不喜歡，明顯更有區分度。

　　圖 9 Google Play 中用戶對某 App 的評價結果

　　因此，在參與評價的人數較少，或者是在產品剛剛上線時，可以考慮采用二維評價的方式，一方面可以降低評價的難度，鼓勵更多用戶參與評價，另一方面可以在參與評價的人數較少的情況下更準確地反映評價結果。

　　評價操作的便捷性

　　在界面上呈現“喜歡”和“不喜歡”兩個按鈕，應該要比呈現一組灰色的五角星并提示用戶進行打分要直觀。尤其是受制于移動終端的交互特點的影響，降低用戶進行評價操作的難度，提高用戶進行評價操作的便捷性，有利于鼓勵用戶進行評價。比如豌豆莢這種手機應用下載類產品，用戶主要在手機上使用這類產品，所以它采用了“喜歡”和“不喜歡”這種二維評價方式(如上圖 5 所示)。

　　評價系統的設計初衷

　　如果評價系統的設計初衷是引導用戶產生下載或購買行為，那么可以考慮避免采用二維評價方式。因為二維評價中的“踩”、“不喜歡”等詞語會讓用戶在潛意識里產生抵觸心理，引導用戶不要下載或購買;而打分評價中的“好”和“壞”的界限相對來說較模糊，對用戶的心理沖擊不明顯，用戶甚至可以將五分制中的 “3分”都算作肯定評價。

　　同時，多層次、多維度的打分評價方式還可以為評價系統所屬的產品本身提供更加詳細、全面和準確地統計數據，例如淘寶針對商品、服務和物流三方面的打分評價(如下圖 10 所示)，可以為淘寶收集這三個方面的數據，并進行統計分析，進而挖掘更大的價值。

　　圖 10 淘寶針對商品、服務和物流三方面的打分評價結果