随着互联网技术进程不断前进，由用户主导而生成内容的Web2.0时代已全面到来，越来越多的消费者在网上购物后发布对商品的评价，与他人进行内容的分享和互动。在线评论不仅是消费者参与网上购物的重要信息来源，也为企业走进消费者、了解市场需求提供的机会。但随着越来越多的在线评论的发布，消费者面对冗余且质量参差不齐的在线评论时，其购买决策心理变化直接影响着网络商品的销售量，而学术界对该话题的研究尚未得到充分而全面的答案。
　　本文通过重构在线评论质量的测量模型，针对在线评论质量对网络商品销量的影响展开了研究，并揭示了产品卷入度在评论质量和网络商品销量之间的调节效应。研究以搜寻品为研究对象，首先通过抽样调查的方法，对电商平台上真实的在线评论数据的信息质量进行测量，并构建了在线评论质量的测量模型，对大样本的在线评论数据提供了测量标准；随后基于精细加工可能性模型(ELM)和霍夫兰德说服模型，实证分析了在线评论质量对网络商品销量的影响，并引入产品卷入度为调节变量，验证了产品卷入度在二者之间的交互作用。
　　以京东商城上的在线评论为例，选取单反相机和数据线为研究对象，其中采集了2019年4月8日的在线评论作为构建在线评论质量的测量模型样本数据，抽样分析结果发现在线评论字数、评论者等级、评论图片数量、评论及时度与在线评论的质量呈显著正影响，且起影响因子系数依次为0.585、2.501、4.590、0.281；另再采集了2019年4月9日至2019年7月10日的时间区间内，一直在线的25个单反相机和25个数据线的评论信息，共计80065条在线评论数据。在控制在线评论质量内生性的基础上，首先通过面板数据，针对在线评论质量与网络商品销量影响关系进行了实证分析，实证结果表明在线评论质量与网络商品的销量显著正相关，意味着正向的在线评论质量越高，网络商品销量越高，其销量排名越靠前，验证了在线评论质量通过提高潜在消费者的说服效应，从而产生了购买行为。随后引入产品卷入度这一调节变量，经研究发现高产品卷入相较低产品卷入，通过中心路径对信息进行加工，其在线评论质量对网络商品销量的影响更显著。
　　最后本文基于研究结果，提出了电子商务平台的在线评价机制的重要性，并给出了管理的优化建议和思考方向。