信息質量模型在互聯網行業和互聯網數據化運營中也是有着廣泛基礎性應用的。具體來說，電商行業和電商平臺連接買賣雙方最直接、最關鍵的紐帶就是海量的商品目錄、商品Offer、商品展示等，無論是B2C（如噹噹網、凡客網），還是C2C（如淘寶網），或者是B2B（如阿里巴巴），只要是以商業爲目的，以交易爲目的的，都需要採用有效手段去提升海量商業信息（商品目錄、商品Offer、商品展示等）的質量和結構，從而促進交易。
在同等條件下，一個要素齊備、佈局合理、界面友好的網上店鋪或商品展示一定比不具備核心要素、佈局不合理、界面不友好的更加容易達成交易，更加容易獲得買家的好感，這裏揭示的其實就是信息質量的重要價值。
互聯網行業的信息質量模型所應用的場合主要包括商品Offer質量優化、網上店鋪質量優化、網上論壇的發帖質量優化、違禁信息的過濾優化等，凡是涉及信息質量監控和優化的場景都是適用（或借鑑）信息質量模型的解決方案的。
構建信息質量模型所涉及的主要還是常規的數據挖掘技術，比如迴歸算法、決策樹等。但是對於信息質量模型的需求，由於其目標變量具有一定的特殊性，因此它與目標客戶預測（響應）模型在思路和方法上會有一些不同之處，具體內容如下。
任何模型的搭建都是用於響應特定的業務場景和業務需求的，有時候搭建信息質量模型的目標變量是該信息（如商品Offer）是否在特定的時間段產生了交易，此時，目標變量就是二元的，即是與否；
更多的時候，信息質量模型的目標變量與是否交易沒有直接關係（這其實很容易理解，因爲影響成交的因素太多），甚至有些時候信息質量本身是主觀的判斷，在這種情況下，沒有明確的來自實際數據的目標變量。那如何定義目標變量呢？
專家打分，模型擬合是一個比較合適的變通策略。對於專家打分，模型擬合的具體操作，下面以“商品Offer的星級劃分”項目爲例來進行具體的解釋和示範。
商品Offer其實就是網上交易中，賣家針對每種出售的商品展示具體的商品細節、交易條款、圖片細節等，使其構成的一個完整的頁面，一般來說買家瀏覽了某種具體的商品Offer以後，只要點擊“加入購物車”就可以進行後續的購買付費流程了。
在某次“商品Offer的星級劃分”項目中，目標變量就是專家打分，由業務專家、行業專家基於行業的專業背景知識，針對商品Offer構成要素的權重進行人爲打分，這些構成要素包括標題長度、圖片數量、屬性選填的比例、是否有分層價格區間、是否填寫供貨總量信息、是否有混批說明、是否有運營說明、是否支持在線第三方支付等。
首先抽取一定數量的樣本，請行業專家對這些樣本逐個打分賦值，在取得每種商品Offer的具體分數後，把這些分數作爲目標變量，利用數據挖掘的各種模型去擬合這些要素與總分數的關係，最終形成一個合適的模型，該模型比較有效地綜合了專家打分的意見並且有效擬合Offer構成要素與總分數的關係。
爲了更加準確，在專家打分的基礎上，還可以輔之以客戶調研，從而對專家的打分和各要素的權重進行修正，最後在修正的基礎上進行模型的搭建和擬合，這屬於項目的技術細節，不是項目核心，故不做深入的講解。信息質量模型是電子商務和網上交易的基本保障，其主要目的是確保商品基本信息的優質和高效，讓買家更容易全面、清楚、高效地瞭解商品的主要細節，讓賣家更容易、更高效地展示自己的商品。無論是C2C（如淘寶），還是B2B（如阿里巴巴），抑或是B2C（如噹噹網、凡客網），都可以用類似的方法去優化、提升自己的商品展示質量和效果，有效提升和保障交易的轉化率。