亚马逊商品为什么review很少,排名很高?

雨果网作者:雨果网
2019-11-18 16:38:56

页面的展示是一个有序列的商品列表。这个列表是有顺序。

为什么亚马逊经常看到一些排名异常的产品?。为什么有的亚马逊产品review很少,排名很高?

记住下面的逻辑

页面的展示是一个有序列的商品列表。这个列表是有顺序。

顺序的产生是需要计算出来的。计算的结果就是商品的排名顺序。

计算就是可以理解成算法。比如A9

算法的一般就是输入输出。输入就是影响参数,输出就是一个商品应该在序列中的排名。

输入的参数有那些?

行为参数。点击量,收藏量,停留时间,session的访问深度,加入购物车的次数。

搜索部分一般是独立的。热词对应进入的商品次数,成交。

其他入口:广告流量入口。邮件入口。专题页入口。推广链接入口,专场入口,移动入口,站外推广联盟入口。

生成订单的次数,付款订单的次数。退款订单的次数(一般忽略)

人的属性。等级(是否付费用户,购买累计金额。。)

产品本身的属性。图片是否够标准。用户鼠标点击次数,悬浮次数,review的个数,星级,上架时间。

同类产品的评价。QA

上面的参数通过一个模型,给一个权重,得到一个结果。根据一般的分析是正常人购物应该对应的参数是什么样子的,应该是什么商品为基础,在参数变化时,应该对应的产品是不同的。这样就得到了,一个基础模型。

基础模型的基础上,就得到了一组经验值。结果就是,某个参数的权重是多少,只要大概知道了那些参数的比重比较大,就可以针对的增加这个参数的权重。

增加权重的方式,点击可以通过人工,添加购物也可以。这是人工可以做到的。

如果你的软件部分够好,可以模拟人工去发出请求,让平台服务器觉得你就是人产生的行为,而这个行为刚好匹配那个基础模型。就会认为这个是正常的行为。浏览行为,购买行为。

当这些行为比较多的时候,在相同的权重下,排名就高了。

如果基础模型,被人用尝试的方式大概检测出那些是重点的参数,那么就比较容易推排名。再复杂的模型,都可以用一些简单的线性组合进行模拟。解读完毕。

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Finn2019-11-19 09:31:19

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如何确定一款产品哪些参数的比重较大呢? 是否需要辅助工具来确认,还是如何的呢?
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