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亚马逊Review有新算法,你有新招吗?

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2018-10-23 18:20
2018-10-23 18:20
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不论是什么水平的卖家,基本上的店铺运营围绕的是流量和转化率两点来进行,而在转化率这一项重要的工作中,review的打造对卖家的意义是十分重要的。

 

就像我经常说的,消费者虽然不爱留评,但是在做消费决策的时候,往往参考历史评论是撬动消费者的最直观因素。

 

就在近期,我们发现亚马逊在review的算法上似乎是有了一些改变,

 

图片来自于网络


有的产品有15个review,并且93%都是五星的,但总计分却只有1.0;更扯的是有卖家表示自己刚上了一个5星好评,但Review的星级却掉了,与此同时,大量卖家反映自己的review星级评分普遍下降了,表示很担心。

 

别慌,今天小撕鸡就来详解一下全新的review算法,帮助卖家更深层次的了解规则,理解规则,玩赚规则。

 


 

1 Review的变化


我们在listing内找到Customer reviews,把鼠标移动到 *** out of 5 stars,我们就会看到亚马逊平台的一个简单解释。

 


从内容中我们大概能解读出三种信息:

1. 亚马逊review星级的平级不是通过原始数据的平均值进行计算的;

2. Review星级的评级是根据自身机器人的学习模型计算产品的;

3. 学习模型考虑的因素包括评级的年限、评级是否来自已验证的购买者(也就是VP)、以及评论是否提供帮助这三个直观因素。

 

也就是说,这次的新规下,我们不能用以往的经验来做星级评价的简单判断,此前我们大部分卖家误以为星级评价就是1星、2星到5星之间的均值,但现在看来事实上不是我们想的这么简单。

 

我们随机抽样调查了数十个listing,利用原有的均值去计算评分,跟现有展示评分进行了对比:

 


按照我们之前对review的均值评估,这款产品的评论星级应该是在3.6分左右,但套用新规则实际评分掉到了3.3。

 

当然,规则不是一成不变的,小撕鸡在验证的过程中该商品的review数量被直接删除了不少(该商品的中评在五分钟内少了2%),有可能亚马逊近期又在删减评价了。

 

不过从简单平台验证来看,我们大概得到这样一个结论:


新规下,如规则所说listing的review星级评价,并不是单纯看评论历史星级的均值,更不是5星的评价占比越高,review星级就越高。

 

 

新规的影响因素


在上述的官方解释中,我们知道Review星级的评级是根据自身机器人的学习模型计算产品的,参考因素包括年限、评级是否来自已验证的购买者(也就是VP)、以及评论是否提供帮助。

 

年 限


指的是一个review的留存年限,目前大部分观点认为,短期内的评价权重低于长期权重,包括同一个消费者留下的同一星级的评价权重不同。

 

不过我在想,或许并没有我们想象的那么简单!

 

也存在同一个消费者留的不同评价的权重会因为留评时间的不同而不同的可能,比如说早期消费留了好评,近期消费留了中评,那么近期中评的权重大于早期好评,象征着品质的下降;

 


当然这只是一种我个人的臆测,毕竟亚马逊只公布了相关因素,但没有给出具体算法,因此也只能是臆测了,至于是近期权重大于早期,还是早期权重大于近期,或者是相同,不同留评人权重是否不同,读者姥爷们可以下方留评给出你们的看法...

 

VP标志

 

我们总以为是评论越多,星级越高越好,但从新政来看,VP越多,权重越大,星级也会随之提高是肯定的。


其实我们早该对review的新规有所准备,好比说我们在去年年底的时候就已经发觉直评已然上不去了,上了就删,而VP标志的review却完好无损,已经VP代表买家全额支付了,正常来说是有所保障的。

 


但有政策自然有对策,随着买家账号的泛滥,刷单的普及,刷单资源的重复利用率越来越大,致使亚马逊在今年严打买家账号,但凡是被亚马逊标记为有问题的买家号会被直接清号,评论也会相继被删(不断删评的原因也就是这样),当然,也存在一些有疑虑的账号,在这样的前提下全额支付不一定就会有VP 标志。

 

是否提供帮助

 

也可以理解为评论是否有用,该条件的直接参照单位当然是消费者,同样也作用在消费者身上,评论是否有借鉴价值,亚马逊一直是可以通过「Yes」or 「No」来进行判断的,虽然点的人不多,但是多少都会有消费者给予支持或反对。

 

而亚马逊也发现了这一点,因为真正有用的评价会撬动消费者的选择,也会在消费完成后完成反馈,对有共鸣的评论点赞。

 

点击「Helpful」后会直接显示绿色

“thank you for your feedback”字样


在评价表示的在近期心思细一点卖家已经发现被改成了「Helpful」无疑是亚马逊在渐渐引导消费者给予更多评论是否有真实借鉴价值的暗示。


当然,按照以上的思路来说,买家账号的权重或许也会影响点「Helpful」,毕竟在买家账号非真实或是点击频率异常等状态下,这样的参考是没有什么意义的。

 

总的来说由亚马逊机器人定义的越真实、行为越自然的买家的点击,就越容易被系统抓取,权重也就越容易增加。

 

更 多


系统对review星级的影响,当然是不会像简单解释那么轻描淡写,其中算法亚马逊是肯定不会告诉给卖家的(否则根据规则进行反针对,那亚马逊出台这样的规则就没有一点价值了)。

 

也有人在近期咨询了官方客服,得到了下面的答案

 

 

从客服的解释中我们得知,除了上述三大已知的影响因素外,还有如近10条review是否有趣,review字数,原review星级,review被点击打开的次数,详情页被点击打开的次数,详情页的流失率,再次回访详情页的概率等等。

 

结合今年亚马逊一度对买家账号、review、刷单行为进行严打,亚马逊现在对有可能影响消费行为的非真实性信息处理越来越严苛了,所以说review的打造方面,还是要以真实消费者的真实订单,有效留评为准。

 

这我就不得不插这么一句话了...



用酷鸟索评是个不错的选择哦~

 

就提这么一句,不打广告了,免得你们....

陈独秀同志,请你坐下,

对,说的就是你,

你这种行为,

挡住了旁边的李大钊同志发言,

这让胡适同志很难受,

令鲁迅同志很难堪,

朱自清同志表示很尴尬,

钱钟书和徐志摩同志已经在撸袖子了。

 

好好好,言归正传,提到索评这档子事,也是为了回答卖家们的,新规出来后,市场上索评、催评违规,会造成封店等等消息漫天飞舞,不如统一和大家好好说一说这事儿。

 

关于Review违规行为界定

 

首先,我们先来了解一下规则,就在这个月,亚马逊卖家后台更新了关于review的政策,其中违规部分做了相当详细的说明。

 


在最新的review政策中,亚马逊明确了违反买家评论政策的行为,包括但不限于:

 

1. 卖家对自己的商品或竞争对手的商品发布评论。


2. 卖家为第三方提供经济报酬、折扣、免费商品或其他补偿来换取对自己的商品或竞争对手的商品的评论。这包括使用可销售的买家评论、网站或社交媒体群组的服务。


3. 卖家在买家编写评论之后提供退款或补偿(包括通过非亚马逊付款方式的补偿)。该退款或补偿可能是通过亚马逊买家与卖家消息服务、直接联系买家,或使用第三方服务、网站或社交媒体群组来完成。


4. 卖家使用与评论相关的可提供免费或折扣商品的第三方服务(例如,要求买家登记他们的亚马逊公共资料以便卖家监控评论的评论俱乐部)。


5. 卖家的家人或员工为卖家的商品或竞争对手的商品发布评论。


6. 卖家让评论者更改或移除评论。为此,他们也可能向评论者提供退款或其他补偿。


7. 卖家将差评转发给自己或其他反馈机制,而将好评发送给亚马逊。


8. 卖家在商品之间创建变体关系,旨在通过聚集评论操控评论和提升商品的星级。


9. 卖家提供亚马逊好评或物质奖励,以换取对商品包装或装运箱的评论。


10. 卖家使用买家账户为自己的商品或竞争对手的商品编写或更改评论。

违规的惩罚措施

 

如若发现以上任何违反review政策的行为,亚马逊将采取以下惩罚措施:

 






1. 立即并永久撤销卖家在亚马逊上的销售权限,同时扣留资金。


2. 移除商品的所有评论,并阻止商品日后收到评论或评级。


3. 从亚马逊永久下架商品。


4. 对卖家采取法律行动,包括诉讼和移交民事和

刑事执法机构。


5. 公开披露卖家的名称和其他相关信息。






 

看完规定和处罚,我们会发现还是老三样,测评、刷评、恶性竞争这三项还是亚马逊平台规则中明令禁止的!并且惩罚力度也相当大,而索评这样的行为是不在规定范围内的,卖家仍然可以放心和买家进行联系,但在站内信内容方面,谨记不要去触犯以上三点内容即可。

 


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