AWS Machine Learning 介绍用 VLM 评估 Amazon A+ Content 的多模态方案

AWS Machine Learning 在博客中介绍了面向 Amazon A+ Content 的评估流程：先将完整商品页渲染成单张快照，再用 VLM 结合 OCR 可读性信号，由 CatBoost 输出质量分数。系统再用 SHAP 解释决策并生成可执行建议，帮助卖家改进版式、图片和文案。该方法在 10 个品类、5,478 个页面上达到 0.94 准确率和 0.95 F1，比平均分基线高 14 和 11 个百分点。按建议改写后，页面质量分平均提升 1.4 分。