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实战:各种亚马逊Review获取方式可行性分析

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发表于 2019-1-22 16:49:40 | 显示全部楼层 |阅读模式

我们在判断2019亚马逊运营趋势的时候,认定这样一句话:2019年亚马逊Review(评价)的稳定来源将来自售后,而不是售前。今天我们将与大家详细解读这句话之后的原因,以及中国卖家应该如何应对全新的评论变化。

第一部分:售前评论的方法及利弊盘点

我们经常与大家提到,亚马逊的流量是亚马逊运营中相对容易的步骤,而作为卖家,大家更多需要注意的就是在于自己的Listing在巨大的流量和曝光下如何高效形成转化。而事关转化的核心就是:产品评论Review。

正因为这个原因,一般会建议大家在Listing页面Review数量到达15个、星级在4.8星以上再进行广告和推广。而这就是我们所说的:售前评价。

现在我们来盘点一下售前评价的几种方法,以及各自现在的可行性和利弊:

方法1: 刷单

在我们看来,所谓刷单是指用大量虚假账号进行虚假购买,账号、地址、评价都是假的。虽然这里面分成刷FBA、刷小号跟卖自发货或者旧货,但是对于亚马逊而言判定虚假账号和地址非常容易,所以这种风险最高,相信现在大家都已经开始避免;

方法2: 送测

所谓送测是指大家在社交平台,如:Facebook小组中找到一部分愿意为你留下评价的真实买家,由他们购买产品,你来支付全额费用。这种方式从推广Listing本身BSR来说相对安全,但是这些人往往都会为多个卖家频繁购买商品留下评价,所以他们的评论会很容易被亚马逊删除。所以提醒大家Facebook送测的方式在2019年已经基本起不到作用;

方法3: 用折扣码进行低价折扣,并获取评价

从2018年开始,亚马逊开始对于通过发放低于3折的折扣码站外促销的方式进行警告,所以这种方式现在不是特别推荐。

方法4: 直评

所谓直评,就是在不购买产品的情况下直接留下评价,这种方式在2017年用的最多,虽然近期也可以少许使用,但是因为直评不能够对Review的评星产生作用,同时风险较高,所以可用性相对较窄。

方法5: 合并变体

这种方式现在大家都知道,但是真正用的熟练的人并不是特别多。而值得注意的是亚马逊也会对Listing的违规合并发出警告。

总而言之,相信大家可以从以上感受到2019年亚马逊新品Review(评价)还是需要做,但是将会越来越困难。所以,稳定Review来源将很难来自售前。

第二部分:亚马逊评价计分再做调整

说完售前评价的准备方案,现在我们给大家再分析一下为什么评价无法来自“售中”,也就是如何维护和提升一个现有成熟Listing的评价评分。

从这点而言,需要提示大家注意的是,亚马逊为了尽可能保证评价的正规性,正在对评价计分政策进行大刀阔斧的调整:

方式1: 真实购买评价(VP Review)评星发生变化

这种方式在2018年9月份之前比较有效,但是在9月份之后亚马逊开始修改评价评分政策,大家会发现并不是所有买家的购买评价都会被计入评分中,而亚马逊似乎更加看中买家的正常购买行为,并给买家账号标记权重,也就是如果留下评价多的账号、刷单的虚假账号,Review的评价对星级影响将会很小,而且会被很快删除;

方式2: 产品出现多个评星

为了保证评价的真实性,同时为了让评价更加契合买家的需求,方便买家查看,亚马逊近期对评价进行了再次调整,调整后产品页面的评价多了以下规则:

(1)评价图片优先,用于防范虚假上图

(2)评价词属性抓取,方便同样需求的买家查阅,如:产品质量、受众人群等;

(3)加上了Top Reviews(投票最多的)和Most Recent(近期)评价的筛选条件,便于消费者在产品页面就能查看近期评价

(4)在以往单一评价总体得分的前提下,加上了根据客户属性群组的评分

方式3: Vine评论人差评开始增加

一方面,从2018年底开始VC已经被亚马逊列为严查违规的范畴,而VC账户中的Vine乱象更是层出不穷。同时,另一方面,Vine评论人因为收到的产品暴增,加上亚马逊邀请Vine评论人必须要留下真实评价,因此,许多评论人开始对产品留下2-3星的差评,由于Vine评论人的权重较高,因此,一旦被留下差评,对于一个Listing而言将会带来许多困扰。

综合以上,我们认为单纯依靠传统方法干预一个Listing的评价和评星将在2019年变得困难重重。

但是可以提示大家的就是,亚马逊Seller后台的早期评论人计划参与的卖家相对较少,建议大家可以更多考虑使用。

第三部分:2019年稳定的评价将来自售后

看完以上分析,相信大家可以发现:现在唯一可以解决大家评价问题的方法,就是找到真实的买家,而且他们需要有真实的信用卡、真实的住址、真实的购买习惯,同时他们还需要愿意配合大家留下真实的留评。而他们只有1个地方可以找到,那就是大家每个人亚马逊后台的订单!



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