怎么才能提高亚马逊测评的成功率？

以下是几个在操作过程中比较容易犯的错误，请大家平时多加留意。

1、日常操纵订单如有条件，尽量维持比较低的留评价比例。这个比例主要是只操作订单的比例，不是所有订单的比例。建议控制在 10%-20% 之间，尽量就低不就高。

原理：操纵的订单即使做的再完善，也一定会有某些类似的特征值，会部分形成操作订单的聚类(操作越安全被聚为一两类的可能性越低，专业与山寨的功力很多在此体现)。如果这些聚类后续的评价出现大量操纵的其他特征，其操纵的支持度就会很高，风险也就越高，被发现的概率也就越大。

2、对于操纵订单，新产品前面几十个单不建议留评价，老产品前几单不建议留评价。

原理：亚马逊行业数据统计客户留评价比例非常低，也就是阶段性的评价密度和特征呈高度的随机性，老产品会有波动率较低的特征值。对于新品来说，前期的留评价比例会突然出现特征波动，并且持续波动(假设前面几十个留评维持 20%)。对新品来说操纵评价的支持度是非常高的，老产品因为历史特征分类则不会出现较大特征波动。

3、下单与评价的时间间隔尽量分散，不要经常在某个间隔安排 review。比如：15 天、20 天、30 天、60 天各种间隔都有安排。

原理：真实的客户留评价是高度随机性的，下单后几个月内哪天都有可能留评价。亚马逊的该项特征值也是呈随机分布的，如果某些 Listing 的评价经常出现某种时间间隔值过度集中，则会引起该聚类的进一步操纵特征分析。比如：突然出现 15-20 天内间隔的过多，或者 10 天和 15 天的过多等等。51BSR 可以随意设置订单的评价日期，请大家 40 天内完成内容设置就行，务必使间隔分散。

4、Review+Feedback 或者 Review+ 晒图这些评价不要经常高密度出现，大部分上单纯 Review，尽量少上 Review+Feedback+ 图片的评价。

原理：亚马逊真实客户评价行为特征中，Review+ 图片、Review+Feedback 这种行为是属于偶尔性。Review+Feedback+ 图片的行为更是极其少数(从订单比例或者评价比例看)。如果某个 List 阶段性的出现高密度以上特征，这一定会触发亚马逊操纵评价的检测，对这类订单或者整个 List 近期内评价进行分析。这类行为无疑是引起操纵嫌疑的重要因素。

5、尽量用自己原创性 Review 内容，避免过度的绝对化、诱导性用词，禁止抄袭同类产品 Review 或者拼凑 Review 内容。

原理：为检测客户的消费行为特征，亚马逊会对 Review 的内容进行语义分析，提炼有价值的评价特征。重点是分析形容词、名词、动词等语义，如果是抄袭内容或者拼凑内容则会出现于其他产品语义特征高度雷同。绝对化、诱导性用词过多会更多概率被判定为利益交换评价。这样很容易被审核不通过，或者后期被删除。

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