了解亚马逊测评抓取的内部机制

亚马逊抓测评的内部逻辑是什么？

一、亚马逊抓取测评的大数据分析

在进行测评时，亚马逊会先从基本的转换率保留率，明显异常的行为等大数据中进行分析，从而抓出一些明显操纵排名的卖家。当发现这些卖家后，就会对其进行封号处理，并要求他们进行申诉，将不正常的VP符号和review都详细列出。

二、亚马逊根据被封卖家申诉内容抓取测评

在被封号卖家坦白后，亚马逊会根据其提供的Buyer所提供的历史数据进行综合分析，顺藤摸瓜，并抓住其他可能存在刷测评情况的卖家。然后对这些卖家也采取相应的封号处理，要求也坦白历史行为。如此循环往复，直至所有问题都得到解决。

三、测评风险来自Buyer

当卖家想要做测评时，要特别注意Buyer的情况。如果Buyer帮助太多Seller进行测评，而其中一个Seller存在问题时，那么卖家就很有可能会牵连其中。因此，在做测评时必须特别小心谨慎。

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常见问答(FQAS)

亚马逊测评抓取是通过抓取亚马逊网站上的商品评价信息,利用正则表达式和机器学习技术来解析和分类评价文字,提取出评价主题、积极性等关键信息。

亚马逊会根据IP地址来限制测评爬虫的访问频率,如果发现某个IP在短时间内请求访问频率过高,就会对这个IP地址封锁一段时间。此外,亚马逊网站结构和页面也在不断调整,增加了测评抓取的难度。

并不是所有的测评数据都能真实反映商品的质量,因为有些测评可能存在作弊、脱口秀等问题。但通过大量测评数据分析,还是能够从中看出商品的主要优势和问题。同时需要结合其他客观测评标准,如技术参数、质保政策等进行判断。