傳統問卷調查在預測消費者購買意圖方面存在諸多限制，例如樣本偏差、受訪者不誠實以及難以捕捉複雜的購買決策過程。SSR（Semantic Similarity Elicitation of Likert Ratings）框架利用大型語言模型（LLMs），例如GPT-4o和Gemini 2.0，模擬人類的購買意圖，從而克服這些限制。SSR的核心優勢在於它能夠生成更理性、更深入的洞察，提供比真人問卷更精確的購買意圖模擬。
SSR框架首先引導AI生成文字回應，描述對產品的購買想法和理由，而不是直接給出數字評分。例如，詢問AI以35歲上班族的身分描述對某款沐浴乳的購買意願。然後，SSR框架會計算AI生成的文字與預設錨點句（代表不同的意圖層級）之間的語義距離。這些錨點句分別代表不同的意圖層級，例如「我絕對會購買這款產品」對應5分，「這產品完全不吸引我，我不會考慮購買！」對應1分。通過找出最接近的錨點，SSR框架可以得出數值分數，從而模擬消費者的購買意圖。
SSR框架不僅輸出數字，還能提供質性研究的洞察。AI可以提供更具建設性的意見，例如對產品包裝、成分和價格的具體評價。此外，AI的回答更誠實且理性，避免了人類受訪者常有的正向偏誤。SSR框架還具有高度可調整性，可以模擬不同人格的消費者，甚至模擬文化差異，從而為企業提供更立體的決策依據。SSR框架的應用範圍廣泛，包括品牌廣告測試、新產品開發和跨文化模擬。例如，企業可以使用SSR框架快速評估多種產品配方，或者比較不同地區消費者對同一產品的偏好。
SSR框架並非完美，仍存在一些局限性。例如，錨點句需要人工精煉，如果語氣不貼近文化，模擬結果可能會產生偏差。此外，AI對某些複雜領域的知識有限，理解深度不如日常用品。模型偏誤也可能放大，如果訓練數據偏向西方，那麼有關亞洲地區的模擬就可能失準。儘管如此，SSR框架代表了市場調查研究的一個重要發展方向，即從資料搜集轉向語義推理，從觀察人轉向模擬人。隨著AI技術的不斷發展，SSR框架有望在未來提供更精確、更深入的市場洞察，幫助企業更好地了解消費者需求。
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