Pubblicato: 15 maggio 2025, ultimo aggiornamento: 27 maggio 2026
I siti web con recensioni degli utenti, come quelli di e-commerce o di viaggi, spesso contengono un enorme volume di informazioni. In questo modo, gli utenti potrebbero impiegare molto tempo a esaminare molte recensioni per decidere se effettuare un acquisto. Fornire riepiloghi delle recensioni può aiutare gli utenti a comprendere i feedback e risparmiare tempo.
Scopri come redBus e Miravia utilizzano l'API Summarizer per migliorare il processo decisionale e l'esperienza di acquisto. L'aggiunta di riepiloghi delle recensioni da parte di Miravia ha portato a tassi di conversione migliorati nelle pagine di prodotto e in tutto il sito.
| Video esplicativo | Web | Estensioni | Stato di Chrome | Intenzione |
|---|---|---|---|---|
| MDN |  Chrome 138 |
Chrome 138 |
Visualizza | Intenzione di spedizione |
L'API Summarizer consente di generare diversi tipi di riassunti in varie lunghezze e formati, ad esempio frasi, paragrafi, elenchi puntati e altro ancora. Questa API, come molte delle nostre API AI integrate, utilizza modelli linguistici di grandi dimensioni per eseguire l'inferenza. In Chrome, il modello è Gemini Nano.
redBus aiuta i clienti a scegliere l'opzione di autobus migliore
redBus è il più grande fornitore di servizi di autobus in India, con oltre 30 milioni di clienti. Fornisce servizi di autobus in circa 10.000 città e paesi, collegati a livello nazionale. Grazie ai dati e ai feedback, redBus si è resa conto che le recensioni generate dagli utenti svolgono un ruolo importante nell'aiutare i clienti a determinare quale itinerario e quale autobus sono più adatti alle loro esigenze di viaggio. redBus riceve un volume elevato di recensioni e ognuna è specifica per l'ora e i punti di arrivo e partenza esatti.
Per aiutare i clienti a comprendere a livello generale determinate città o itinerari, utilizzano l'API Summarizer per presentare gli insight chiave delle recensioni pertinenti.
"L'API Summarizer è stata in grado di creare riepiloghi di qualità a partire dal nostro elevato numero di recensioni e dalle permutazioni delle query di ricerca degli utenti. Questa funzionalità lato client ha eliminato la complessità tecnica e i costi aziendali aggiuntivi che sarebbero presenti per un'alternativa lato server. Questo è importante per noi perché questo caso d'uso fa parte del funnel di conversione".
— Amit Kumar, Senior Engineering Manager, redBus
La granularità delle recensioni memorizzate nel backend di redBus, combinata con l'enorme numero di permutazioni possibili nelle query di ricerca degli utenti, con variabili quali orari di partenza e arrivo, punto di imbarco specifico nella città e diversi operatori di autobus, rende difficile evidenziare informazioni specifiche dalle recensioni. Con questo volume di dati, un riepilogo lato server per ogni query di ricerca sarebbe troppo costoso.
Per generare riepiloghi efficaci, redBus fornisce il seguente contesto all'API Summarizer, oltre alle recensioni dei clienti:
//Context to provide a useful summary
const promptContext =
'Summarize the following reviews in 30 words or less.' +
'Focus on key positives and negatives, such as comfort, maintenance,' +
'pricing, and cleanliness. Reviews are separated by {end}.' +
'Give the summary in just one paragraph.';
I riepiloghi migliorano il processo decisionale dei clienti, senza costi aziendali aggiuntivi e complessità tecnica. Inoltre, redBus può personalizzare il riepilogo in base alle preferenze di viaggio degli utenti che hanno eseguito l'accesso, ad esempio il comfort del sedile o la disponibilità del Wi-Fi. Inferenza lato client, il che significa che questa ricerca e questo riepilogo rimangono privati per l'utente.
Dai un'occhiata a un breve esempio di codice che verifica la disponibilità di Summarizer, fornisce il contesto e recupera le recensioni in base alla query di ricerca dell'utente.
// The Summarizer API is available
if ('Summarizer' in self) {
try {
const available = await Summarizer.availability();
let summarizer;
if (available === 'unavailable') {
return null;
}
if (available === 'available') {
//model is already available, use immediately
summarizer = await Summarizer.create();
} else {
//trigger model download and wait
summarizer = await Summarizer.create();
}
// Context to provide a useful summary
const promptContext =
'Summarize the following reviews in 30 words or less.' +
'Focus on key positives and negatives, such as comfort, maintenance,' +
'pricing, and cleanliness. Reviews are separated by {end}.' +
'Give the summary in just one paragraph.';
// Retrieve the reviews to be summarized based on user's search query
let reviews = getIndividualBusReviews();
if (reviews) {
const reviewSummary = await summarizer.summarize(reviews, {
context: promptContext
});
}
} catch (e) {
console.error("SUMMARIZER_API_ERROR: ", e);
return null
}
}
Con la ricerca di esempio da Bangalore a Mangalore, l'output del riepilogo è il seguente:
<Bus Provider X> ha generalmente ricevuto recensioni positive per comfort, pulizia e servizio del personale. Alcuni hanno riscontrato problemi minori come ritardi, comportamento dell'autista (scortese), mancanza di servizi (monitoraggio in tempo reale, coperte) e disagi (dimensioni del sedile, ammortizzatori scadenti).
Questa recensione soddisfa i requisiti richiesti, con aspetti positivi e negativi in un breve paragrafo, molto più facile da leggere rispetto a 308 recensioni individuali.
Recensioni riassunte di e-commerce di Miravia
Miravia è una piattaforma di e-commerce leader in Spagna, con milioni di utenti attivi mensili. Ogni volta che gli utenti filtrano le recensioni (ad esempio, in base alla valutazione del prodotto), viene generato un nuovo riepilogo. Fornisce una panoramica concisa del feedback dei clienti, evidenziando problemi e consigli.
In precedenza, per comprendere i principali pro e contro all'interno delle recensioni prodotto, gli utenti dovevano leggere numerosi commenti individuali nella pagina dei dettagli. Per aiutare gli utenti a comprendere rapidamente il sentiment generale dei clienti, abbiamo introdotto l'API Summarizer. Questo riepilogo viene aggiornato dinamicamente ogni volta che un utente filtra le recensioni (ad esempio, in base alla valutazione a stelle o ad altri criteri), fornendo una panoramica rapida e completa del feedback pertinente degli acquirenti."
– Ziyi Liang, Senior Software Engineer, Miravia
Inizialmente, la funzionalità di riepilogo delle recensioni degli utenti di Miravia si basava su un servizio AI lato server. Hanno scoperto che Gemini Nano, che esegue l'AI lato client, può fornire risultati comparabili, con una riduzione dei costi di manutenzione. Questo vantaggio è particolarmente evidente per gli articoli popolari e venduti rapidamente, le cui recensioni vengono aggiornate costantemente.
Sebbene l'implementazione di Miravia richieda il recupero e il riepilogo delle recensioni in tempo reale, l'AI lato client è notevolmente più efficiente all'aumentare della frequenza, indipendentemente dal fatto che l'inferenza avvenga sul server o nel browser. Sono soddisfatti delle sue prestazioni complessive.
Innanzitutto, Miravia verifica la compatibilità delle funzionalità e dei dispositivi.
// Compatibility check for device with built-in AI
export const deviceCheck = async () => {
// Query the browser's AI capabilities
const availability = await Summarizer.availability();
// Case 1: Device doesn't support AI summarization
if (availability === 'unavailable') {
return {
summarizationAvailable: false,
message:
'AI summarization tools are not supported on this device, or the appropriate permissions have not be set.',
};
}
// Case 2: Device supports AI but requires model download
if (availability === 'downloadable') {
// Try to trigger an installation
Summarizer.create();
return {
summarizationAvailable: false,
message: 'Installing in the background. This may take a few minutes...',
};
}
// Case 3: Device supports AI summarization
return {
summarizationAvailable: true,
message: 'Ready for use.',
};
};
Poi, Miravia riepiloga le recensioni disponibili. Le recensioni sono unite da un punto aggiuntivo per rendere l'input più coerente.
/**
* Summarizes a list of reviews using Chrome's Built-in AI
* @param {Array<string>} reviewContentList - Array of review texts to summarize
* @returns {Promise<string>} The generated summary text
* @throws {Error} If summarization is not available or fails
*/
export const reviewSummarize = async (reviewContentList) => {
// Validate input
if (!Array.isArray(reviewContentList) || !reviewContentList.length) {
throw new Error('Please provide a non-empty array of reviews to summarize');
}
// Check device compatibility
const { summarizationAvailable, message } = await deviceCheck();
if (summarizationAvailable) {
try {
// Configure and create the summarizer with appropriate parameters
const summarizer = await Summarizer.create({
type: 'tl;dr',
length: 'short',
sharedContext:
'Summarize the given user reviews. Maintain a polite and formal tone.',
});
// Generate the summary from the joined review texts
const summary = await summarizer.summarize(reviewContentList.join('. '));
// Return the generated summary
return summary;
} catch (error) {
// Handle any errors during summarization
throw new Error(`Summarization failed: ${error.message}`);
}
} else {
// If unavailable, throw an error with the message from deviceCheck
throw new Error(
message ||
'AI summarization tools are not supported on this device or browser.'
);
}
};
Conversioni migliorate
Da quando l'API Summarizer è diventata disponibile in produzione, Miravia ha scoperto che i riepiloghi portano a:
- Conversioni superiori del 12,4% sulle pagine di prodotto.
- Conversioni più elevate del 3,3% sull'intero sito web.
Best practice
Se l'input della recensione supera il limite di token, segui queste mitigazioni:
- Utilizza un campione più piccolo (ad esempio le 4 recensioni più recenti) per l'API. In questo modo i risultati vengono generati più rapidamente. Consulta le nostre indicazioni su come scalare il riepilogo lato client.
QuotaExceededErrorfornisce maggiori informazioni sui token richiesti nell'input. L'oggettosummarizerha una proprietàinputQuotache indica il limite di token dell'API. Ciò consente di fornire feedback in tempo reale e di disattivare la funzionalità se l'input supera il limite.
Ti consigliamo di prendere in considerazione un approccio ibrido per garantire un'esperienza fluida per tutti gli utenti. La prima volta che viene chiamata un'API AI integrata, il browser deve scaricare il modello.
- Miravia ha utilizzato un modello lato server per fornire un riepilogo iniziale durante il download del modello. Una volta pronto il modello integrato, il sito è passato all'esecuzione dell'inferenza lato client.
Dovresti sempre impegnarti a creare un'interfaccia amichevole e comunicativa:
- Implementa una barra di avanzamento per i download dei modelli e riduci i ritardi nelle risposte.
- Valuta la trasparenza del download del modello. Bright Sites ha inviato una notifica agli utenti in merito al download del modello per consentire la trasparenza e il consenso all'utilizzo delle risorse. In questo modo, gli utenti possono accettare o rifiutare prima di procedere.
Conclusioni e suggerimenti
Questi esempi reali di redBus e Miravia mostrano come l'API Summarizer abbia aiutato gli utenti a prendere decisioni informate rapidamente fornendo riepiloghi concisi e pertinenti delle recensioni degli utenti. La capacità dell'API di funzionare lato client, senza costi aziendali aggiuntivi e con una bassa complessità tecnica, la rende un'opzione valida per casi d'uso simili in cui è necessario riassumere le informazioni. Tutte le API AI integrate consentono casi d'uso pratici dell'AI lato client.
Ti stai chiedendo in che modo l'API Summarizer può essere utile in altri casi d'uso? Abbiamo anche spiegato come l'API Summarizer aumenti il coinvolgimento con gli articoli.
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Risorse
- Scopri di più sull'API Summarizer.
- Inizia a utilizzare le API integrate in Chrome.
- Leggi il case study sull'API Prompt per aiutare i blogger.
- Leggi il case study su Traduzione e Rilevamento della lingua.
- Scopri in che modo l'API Summarizer aiuta Bright Sites e Terra a creare riepiloghi di articoli coinvolgenti
Ringraziamenti
Grazie a Makakhov Andrey e Ziyi Liang di Miravia (Alibaba Group), Amit Kumar di redBus, Swetha Gopalakrishnan, Alexandra Klepper, Thomas Steiner e Kenji Baheux per aver contribuito alla stesura e alla revisione di questo documento.