Moss：关于亚马逊Review评分系统变动的一些看法
33478THE START
最近整个圈子里面抄的沸沸扬扬的，就是关于亚马逊Review评分算法发生重大变化这件事情。
可能对这一块，一些卖家关注并不多，我这里先简单说一下背景情况：
如下图所示：
以上就是关于每一个review的星级的标注，那么这个时候问题来了:
如果一个listing有成百上千条review，从一星到五星，每个星级的review都有若干条。针对这种情况，整体listing的review星级应该怎么核算呢？
类似下图这种：
这个时候就必须引入一个详细的评分的概念了，而不是简单地从1-5这种星级的划分。所以一个listing整体的review rating星级是一星还是五星，就是由这个listing所有review的综合评分来决定了。整体listing的星级对于销量的影响不言而喻，往严重的说，对于listing的有效点击率（CTR）以及转化率（CVR）都会有巨大的影响。
这个时候相信大家都能够明确一个listing的总体review的星级和综合评分之前的区别和联系了。至于讲到评分和星级之间的关系，相对比较复杂，但是我们只需要关注最重要的几个数据指标即可。
按照经验来说，有两个重要节点需要注意：
▲一个是4.3分的节点：因为整体review分数在4.3的时候，就是整体review 星级在四星半和四星之间的门槛了。
▲另一个需要注意的是3.8分的节点：因为整体review分数在3.8的时候，就是整体review 星级在四星和三星半之间的门槛了。亚马逊老鸟都知道，关于listing整体星级从四星半到四星，或者四星到三星半带来的流量以及销量锐减可是毫不含糊的。所以每次我们运营看到4.3或者3.8这两个整体listing的review评分，都会不免倒吸一口凉气，紧张起来。
看完上面这部分内容，我相信大家对今天要讲的事情应该有一个明确的认知了。最近各位卖家感觉变天了，其实变的就是亚马逊listing评价得分的综合算法。因为前文有讲过，评分决定着星级，所以综合评分的算法变了，自然而然的星级也就变了，销量也就锐减了。按照以前的逻辑来讲，貌似五星的评价越多，那么评分肯定水涨船高，但是事实貌似并不是这样：
从上图可以得知：
亚马逊对于listing的review整体评分的算法显然已经变化，或者说绝对不是按照之前想的算术平均那么简单。你五星的review越多，就对应review整体评分冲上去，这种简单粗暴的计算模式已经不正确了。
那么全新的review评分计算方法是哪些呢？ 截止到目前为止，比较官方的两份材料如下：
图片来源： 来自于微信朋友圈
大家可以仔细看一看，我觉得相对来说还是比较全面了吧。不过呢，以上毕竟是理论，实际情况肯定还是有很多不一样的地方。我们团队操纵review这一块可以说是行业的先行者，最近也遇到大量此类问题，我结合上述官方回复以及我们团队实践，给大家讲一讲我们所理解的真正review综合评分变化情况，希望能够帮助到大家：
我们先明确一个概念： review评分算法已经确定从以往的简单算术平均，向加权平均变化。
所谓的算术平均所指的就是单纯看数量，五星的多少，四星的多少，一星的多少，加总以后做除法即可得出综合分数。这种算术平均也就意味着五星review的数量越多，那么评分一定会大幅提高，五星的数量越少一星的数量越多，评分就会大幅降低。
这种比较简单粗暴而且并不科学。那么加权平均又是什么意思呢？
类似就是每一个变量都会有一个权重的参考，就像两军对阵，你杀了对方一个将军，带来的效用是远远大于杀了对方1000个士兵的。如果你得到一个五星review，他的权重等同于将军，其他的四个review都是一星，权重等同于士兵，那么其实整体listing的综合review评分可能是3星或者两星半，而不是之前认为的铁定一星。
如下图所示：
既然这么说，可能一星的review他的权重高，他之于整体评分的影响可能会大于五个一星低权重的review，那么到底是哪些东西决定了一个review的权重呢?
1、有没有VP验证购买的标志。现在来说，基本上直评对于整体review分数的影响是微乎其微，而且风险极大。一个一星VP差评毁掉有20个五星直评的案例数不胜数。所以这里奉劝各位不要去碰直评了。怎么样都不值得去尝试。
01
2、一个review获得helpfulness的多少，简单来说就是点赞数量的多少。这个其实都能够理解，得出支持vote越多的肯定是真实有效的。点赞这个要分两块来看：
目前通过点赞来操纵review的排序规则已经很难了，而且我不建议这么弄，因为很容易越点越后。但是呢，目前点赞对于增加review权重来说还是有用的，只是需要注意不要一下子用力太猛，比如总的数量不要点多了。另外一个就是100个votes，分别10天点完，每天点的数量不平均，比一天一次性点完要好得多。
02
3、一个review评价距离现在的时间。基本上亚马逊都会定期扫荡review，所以一个review留存的时间越久就说明他越真实，所以一些老的评价权重相对会高很多。这个时候我们想要增加整体review的星级：可以尝试着给一些老的五星好评点赞，通过增加这个review的权重，来间接影响整体的review综合评分。
03
4、Review评论的字数。按照我们的经验来说，一般只留几个words的那种review，比如：good great purchase 这种一般都是掉的最快的。长篇大论还带图的掉的相对会慢很多。所以以后大家不管是刷单还是留评，尽量review内容能长就长一点，肯定没坏处。
04
5、Review被点击的次数。这一点来说其实特别像listing里面的CTR，你可以把点赞当做购买，把点进review详情当做点击进入listing，道理是一样的。
所以时不时弄一些流量进入review link也是一个增加review权重的好办法。
除此之外，流量进入review link详情页的停留时间，以及有没有采取下一步动作也是至关重要的。比如同样的IP反复进入review详情页多次，以及留下comment或者yes等动作，都会增加这个review link本身的权重。
甚至我们尝试过把review link 发到一些论坛和FB group里面，增加一些高质量的点击和跳转，其实对这个review的权重都会有很大的提升，这里就有一点SEO的味道了。目前操作来说，这一块的相对来说比较少，所以大家可以试试。可玩性还是很大的。
05
6、留Review的买家账户质量。这一条算是重点了，因为亚马逊删除违规可疑review并不是从review本身入手，你想想站内那么多review从何入手呢？当然也不是直接从listing入手，因为我可以通过大规模放量大规模回评的模式快速积累review，这种模式导致这个listing明显回评率不合理包括速度过快，但是我们测试也是安全的。
06
所以，亚马逊一般打击违规评价都是从买家账户入手的。一旦发现买家有违规操作以后，会立马撸空这个买家留的所有review，然后会把这个买家的留评功能锁死。这一招所谓釜底抽薪，但是也难免伤及无辜，对于这个嫌疑买家来说，在他的review列表里面肯定会有很多正常留评的，这就是解释了为啥你没有违规反而掉评价的原因。然后如果你的listing评价掉多了，系统就会触发下一步针对listing本身的限制评价和撸空所有review。
所以，亚马逊会从买家账户入手，由一个点牵出一条线出来，想想都觉得可怕。另外关于买家账户权重问题来说，权重最高的肯定是有亚马逊认证标志的买家。比如说vine，比如说early reviewer。有人会说这些review也会掉，那是因为你花了钱，所以天天盯着看，你没盯的着的那些，就概率来说掉的更厉害。某种意义上来说，高权重的买家账户意味着刷单对排名效果影响明显，留评也权重够高，不会掉。关于买家账户的评级这一块，如果大家感兴趣，我可以单独发一篇文章进行深挖。
讲完以上内容以后，相信各位老铁对于review综合评分这种最新的加权算法，以及后续需要注意的点都有了非常明确的认知。当然可能也有一些质疑，比如有些老铁会觉得这么抠细节太麻烦，真这么操作也麻烦。其实不然，你想一下外面服务商删一条差评都炒到了2000块，而且就算你花钱去刷五星好评也不一定能够影响review综合评分的情况下。死抠这些细节，做好了还是有很大的帮助的，尤其是这么做并没有太高的试错成本。希望大家都去好好思考，好好测试。
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最近整个圈子里面抄的沸沸扬扬的，就是关于亚马逊Review评分算法发生重大变化这件事情。
可能对这一块，一些卖家关注并不多，我这里先简单说一下背景情况：
如下图所示：
以上就是关于每一个review的星级的标注，那么这个时候问题来了:
如果一个listing有成百上千条review，从一星到五星，每个星级的review都有若干条。针对这种情况，整体listing的review星级应该怎么核算呢？
类似下图这种：
这个时候就必须引入一个详细的评分的概念了，而不是简单地从1-5这种星级的划分。所以一个listing整体的review rating星级是一星还是五星，就是由这个listing所有review的综合评分来决定了。整体listing的星级对于销量的影响不言而喻，往严重的说，对于listing的有效点击率（CTR）以及转化率（CVR）都会有巨大的影响。
这个时候相信大家都能够明确一个listing的总体review的星级和综合评分之前的区别和联系了。至于讲到评分和星级之间的关系，相对比较复杂，但是我们只需要关注最重要的几个数据指标即可。
按照经验来说，有两个重要节点需要注意：
▲一个是4.3分的节点：因为整体review分数在4.3的时候，就是整体review 星级在四星半和四星之间的门槛了。
▲另一个需要注意的是3.8分的节点：因为整体review分数在3.8的时候，就是整体review 星级在四星和三星半之间的门槛了。亚马逊老鸟都知道，关于listing整体星级从四星半到四星，或者四星到三星半带来的流量以及销量锐减可是毫不含糊的。所以每次我们运营看到4.3或者3.8这两个整体listing的review评分，都会不免倒吸一口凉气，紧张起来。
看完上面这部分内容，我相信大家对今天要讲的事情应该有一个明确的认知了。最近各位卖家感觉变天了，其实变的就是亚马逊listing评价得分的综合算法。因为前文有讲过，评分决定着星级，所以综合评分的算法变了，自然而然的星级也就变了，销量也就锐减了。按照以前的逻辑来讲，貌似五星的评价越多，那么评分肯定水涨船高，但是事实貌似并不是这样：
从上图可以得知：
亚马逊对于listing的review整体评分的算法显然已经变化，或者说绝对不是按照之前想的算术平均那么简单。你五星的review越多，就对应review整体评分冲上去，这种简单粗暴的计算模式已经不正确了。
那么全新的review评分计算方法是哪些呢？ 截止到目前为止，比较官方的两份材料如下：
图片来源： 来自于微信朋友圈
大家可以仔细看一看，我觉得相对来说还是比较全面了吧。不过呢，以上毕竟是理论，实际情况肯定还是有很多不一样的地方。我们团队操纵review这一块可以说是行业的先行者，最近也遇到大量此类问题，我结合上述官方回复以及我们团队实践，给大家讲一讲我们所理解的真正review综合评分变化情况，希望能够帮助到大家：
我们先明确一个概念： review评分算法已经确定从以往的简单算术平均，向加权平均变化。
所谓的算术平均所指的就是单纯看数量，五星的多少，四星的多少，一星的多少，加总以后做除法即可得出综合分数。这种算术平均也就意味着五星review的数量越多，那么评分一定会大幅提高，五星的数量越少一星的数量越多，评分就会大幅降低。
这种比较简单粗暴而且并不科学。那么加权平均又是什么意思呢？
类似就是每一个变量都会有一个权重的参考，就像两军对阵，你杀了对方一个将军，带来的效用是远远大于杀了对方1000个士兵的。如果你得到一个五星review，他的权重等同于将军，其他的四个review都是一星，权重等同于士兵，那么其实整体listing的综合review评分可能是3星或者两星半，而不是之前认为的铁定一星。
如下图所示：
既然这么说，可能一星的review他的权重高，他之于整体评分的影响可能会大于五个一星低权重的review，那么到底是哪些东西决定了一个review的权重呢?
1、有没有VP验证购买的标志。现在来说，基本上直评对于整体review分数的影响是微乎其微，而且风险极大。一个一星VP差评毁掉有20个五星直评的案例数不胜数。所以这里奉劝各位不要去碰直评了。怎么样都不值得去尝试。
01
2、一个review获得helpfulness的多少，简单来说就是点赞数量的多少。这个其实都能够理解，得出支持vote越多的肯定是真实有效的。点赞这个要分两块来看：
目前通过点赞来操纵review的排序规则已经很难了，而且我不建议这么弄，因为很容易越点越后。但是呢，目前点赞对于增加review权重来说还是有用的，只是需要注意不要一下子用力太猛，比如总的数量不要点多了。另外一个就是100个votes，分别10天点完，每天点的数量不平均，比一天一次性点完要好得多。
02
3、一个review评价距离现在的时间。基本上亚马逊都会定期扫荡review，所以一个review留存的时间越久就说明他越真实，所以一些老的评价权重相对会高很多。这个时候我们想要增加整体review的星级：可以尝试着给一些老的五星好评点赞，通过增加这个review的权重，来间接影响整体的review综合评分。
03
4、Review评论的字数。按照我们的经验来说，一般只留几个words的那种review，比如：good great purchase 这种一般都是掉的最快的。长篇大论还带图的掉的相对会慢很多。所以以后大家不管是刷单还是留评，尽量review内容能长就长一点，肯定没坏处。
04
5、Review被点击的次数。这一点来说其实特别像listing里面的CTR，你可以把点赞当做购买，把点进review详情当做点击进入listing，道理是一样的。
所以时不时弄一些流量进入review link也是一个增加review权重的好办法。
除此之外，流量进入review link详情页的停留时间，以及有没有采取下一步动作也是至关重要的。比如同样的IP反复进入review详情页多次，以及留下comment或者yes等动作，都会增加这个review link本身的权重。
甚至我们尝试过把review link 发到一些论坛和FB group里面，增加一些高质量的点击和跳转，其实对这个review的权重都会有很大的提升，这里就有一点SEO的味道了。目前操作来说，这一块的相对来说比较少，所以大家可以试试。可玩性还是很大的。
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6、留Review的买家账户质量。这一条算是重点了，因为亚马逊删除违规可疑review并不是从review本身入手，你想想站内那么多review从何入手呢？当然也不是直接从listing入手，因为我可以通过大规模放量大规模回评的模式快速积累review，这种模式导致这个listing明显回评率不合理包括速度过快，但是我们测试也是安全的。
06
所以，亚马逊一般打击违规评价都是从买家账户入手的。一旦发现买家有违规操作以后，会立马撸空这个买家留的所有review，然后会把这个买家的留评功能锁死。这一招所谓釜底抽薪，但是也难免伤及无辜，对于这个嫌疑买家来说，在他的review列表里面肯定会有很多正常留评的，这就是解释了为啥你没有违规反而掉评价的原因。然后如果你的listing评价掉多了，系统就会触发下一步针对listing本身的限制评价和撸空所有review。
所以，亚马逊会从买家账户入手，由一个点牵出一条线出来，想想都觉得可怕。另外关于买家账户权重问题来说，权重最高的肯定是有亚马逊认证标志的买家。比如说vine，比如说early reviewer。有人会说这些review也会掉，那是因为你花了钱，所以天天盯着看，你没盯的着的那些，就概率来说掉的更厉害。某种意义上来说，高权重的买家账户意味着刷单对排名效果影响明显，留评也权重够高，不会掉。关于买家账户的评级这一块，如果大家感兴趣，我可以单独发一篇文章进行深挖。
讲完以上内容以后，相信各位老铁对于review综合评分这种最新的加权算法，以及后续需要注意的点都有了非常明确的认知。当然可能也有一些质疑，比如有些老铁会觉得这么抠细节太麻烦，真这么操作也麻烦。其实不然，你想一下外面服务商删一条差评都炒到了2000块，而且就算你花钱去刷五星好评也不一定能够影响review综合评分的情况下。死抠这些细节，做好了还是有很大的帮助的，尤其是这么做并没有太高的试错成本。希望大家都去好好思考，好好测试。
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