亚马逊星级评价算法？受哪些方面的影响？

在Amazon平台上开店的商家比较多，很多卖家为了提升店铺流量，那么需要了解清楚Amazon星级评测算法，以此来提升店铺星级，下面我们就来了解下Amazon星级评测算法是怎样的？

首先，我们所了解到的亚马逊Review星级评分，其最基本的原理就在于positive和negetive相加，再根据A9算法进行加权平均，最后得出你的星级数字。而影响到Review星级评分的也有多方面的因素。

亚马逊星级受什么影响：

1. Review的买家质量。

现在很多做亚马逊的卖家为了能够获取更多的好评，因此铤而走险，要么选择和专门的测评公司合作，要么就是自己养小号然后批量留评，但这样的操作实则事倍功半，并且还承担着随时会被查出来的风险。

很多时候卖家朋友会发现，有些Review你点了几十个helpful，但还是屈居人后，这就是买家账号质量和真实购买的重要性。

往往你几十个五星好评，评分高达4.8，但一个差评，分数就会骤降3.8，因为留差评的是自然买家，其账号质量极佳，而留五星好评的基本全是机刷，这样的在亚马逊A9算法里自然没有什么权重。

2. Review的留存时间

众所周知，在每年的两大旺季亚马逊都会在平台内定期删评，无论真假，都极有可能被斩杀殆尽。而一些能被长久留存下来的Review则必定是被A9算法所真正青睐的高质量Review，这种的评论其权重所带来的影响远非你靠机刷十几条五星好评所能比拟的。

3. 留评有无VP标志

所谓的没有VP标志的评论即直评，也就是没有购买产品却在产品下面留下的Review。而此前有段时间大多卖家迷恋这种玩法，利用各种小号、黑号去给自己的Listing留下大量直评，让自己的Listing瞬间拥有上千个Review。

但在后来平台修改了规则，改变了算法，批量上直评，不仅没有权重，而且更容易被删评和封号。

4. Review的被点赞数量

review被点击helpful的数量，被点赞数量多的review会排到前面。这就是服务商“首页无差评”服务的重要理论来源。

这种的完全可以通过人工的操作，将首页的差评通过点击“report abuse”的方式踩下去，然后将目标好评通过点击“helpful”的方式拉上来，从而把你的listing页面的差评从首页赶到第二页去，实现listing首页无差评的目的。

不过这样的方法也具备一定的局限性，需要这个权重在相同的比较环境中才有意义，但如果这两个Review存在购买账号、环境等标志性差别的话，就算你不眠不休的点helpful也不会有任何意义。

5. Review的评论字数和内容

亚马逊的A9算法不仅可以检测到虚假评论，还会对Review进行星级评定，所以类似于自然留评、图文并茂的Review必然在星级评定中占据一定优势。

而买家在购买前看到评论区前百条图文并茂的留言评论，也自然信任度会有所提升，更愿意掏钱去购买你的产品，毕竟没有人愿意浪费时间去购买一个不完美的产品。

经过以上分析，我们能够知道亚马逊星级评价算法是什么，它的基本的原理就在于positive和negetive相加，再根据A9算法进行加权平均，最后得出你的星级数字。

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常见问答(FQAS)

亚马逊主要根据购买该产品顾客留下的评价得分来确定产品的星级评价。购买者可以选择1星到5星来评价产品,亚马逊统计所有评价得分的平均数来显示产品的总体星级。

是的,评价数量对产品总体星级评价有一定影响。评价数量越多,星级得分越稳定准确。少量评价容易受个别评价偏差的影响。一般而言,评价数量超过50个以上的产品,它的星级评价 reliability应该较高。

对于新上市不久的产品,由于评价数量少,初期显示的星级可能会受个别好评或差评的影响较大。随着时间流逝,评价量越来越多,产品的真实星级水平将越来越稳定和准确。

不是所有的评价在计算星级时都Weight相同。亚马逊会挑选一些评价来源可靠的长期买家评价赋予较高权重,新用户和较少购买行为用户的评价权重相对会低一些。这有利于反映产品的真实质量水平。