互联网的普及带动了电子商务的迅猛发展,但是网络购物存在不对称性,购买者从商家那里得到一些基本的信息,这就导致了消费者对商品的了解不太全面,通过参考其他已购买者对商品的评价,消费者就能更加准确的了解商品的特征和功能,所以在线评论对消费者来说非常重要,并且许多的电子商务网站开始重视到在线评论的重要性,并逐步完善在线评论系统,学者们也开始探讨在线评论对商家销量的影响。通过阅读大量的国内外的相关研究,从经济学角度出发,根据Nelson的权威分类,将产品分为搜索型和体验型,本次研究从一家比较成功的电子商务网站---亚马逊网站上采集数据,使用Java编程收集到四种产品的在线评论数据,对数据进行相关分析和回归分析。本文主要从评论平均得分、评论内容、折扣等方面深入探讨在线评论是如何影响这两种类型的销量。虽然很多研究者已经研究了在线评论对销量的影响,但是关于评论标题、节省价格等对销量的影响的研究比较缺乏,本文决定将这二者纳入模型,本次研究的结果是对于搜索型产品来说,平均得分、极端评论、评论内容、节省价格对销量有显著的正向影响,而评论标题、折扣、评论时间对销售有显著的负向影响。对于体验型产品来说,平均得分、评论时间对销量有显著的正向影响,而节省价格、折扣对销量有显著的负向影响,而评论极端、评论标题、评论内容却对销量无显著的影响。评论得分对搜索型产品的销量影响大于对体验型产品的销量影响,折扣对搜索型产品的销量影响大于对体验型产品的销量影响,而假设评论内容对搜索型产品的销量影响小于对体验型产品的销量影响不成立。在本文最后,给出了本次研究的结果对商家的措施和建议,并进一步提出了研究中不足、局限和未来的研究方向。