互联网的兴起与发展改变了人们的生活方式,B2C、C2C、O2O等各类电子商务营销模式不断兴起,打破了传统的购物模式,网络购物群体占据的比重越来越大,我们已然进入了网络营销时代。网络购物给我们带来了方便和快捷的消费体验,但也加重了商家与消费者之间信息不对称的影响。消费者通过网页上的描述、图片这些二手信息的加工只能对商品形成浅层次的印象,其感观的深刻程度远不如传统线下购买方式对商品的直接接触。而在线评论能够有效解决这种信息不对称的问题,通过读取已购买者对商品的真实体验,消费者可以加深对商品质量的了解,降低对风险的感知。然而,在这个信息爆炸的时代在线评论的数量也在爆发式地增长,不断增多的评论已经超出了人们能够处理的范围,消费者无法阅读所有评论,出现了信息过载现象。所以有必要研究哪些评论是有用的,哪些评论不具有参考价值,这就需要去探索影响在线评论有用性的因素有哪些以及它们的作用机理,以便系统可以将评论按照有用性自动排序,把那些有用性高的评论推荐给消费者优先阅读,缩短信息筛选时间。本文在大量阅读国内外相关文献后,以信息可获得性理论和诊断性理论、双重加工理论、归因理论、感知风险理论等作为理论基础,以信息接受模型为模型构建基础,从评论内容和评论者两个维度建立了本研究的在线评论有用性影响因素模型,引入一些以往没有研究过的指标,研究了评论长度、评论可读性、评论一致性、评论包含商品属性数量、评论者等级、评论者影响力、评论者活跃度等因素对评论有用性的影响。针对现存的相关研究大多以搜索型商品为研究对象的问题,本文选取了TripAdvisor网站上的酒店评论作为样本数据,根据理论对每个指标因素做出可能性假设,应用SPSS统计分析软件对数据进行描述性分析、相关性分析、多元线性回归分析、方差分析等来检验假设。通过本文的研究结论,一方面可以给在线评论的载体——网络平台提供更好的评论排序和系统设置建议,吸引消费者购买商品；另一方面可以帮助消费者快速筛选出有用性较高的评论,降低阅读成本,高效地做出购买决策;同时,也为评论发布者提供了更多提高评论质量和自身专业性的参考意见。