不论是什么水平的卖家,基本上的店铺运营围绕的是流量和转化率两点来进行,而在转化率这一项重要的工作中,review的打造对卖家的意义是十分重要的。
亚马逊Review对于消费者而言是非常重要的参考数据,Review星级,首页差评数量,差评的质量等等,往往是驱动消费者是否消费的最直观因素。进而影响seller的销量,特别是临近旺季,差评过多的甚至可能导致转化率大幅度下降影响产品权重。
那么,今天就说说如何理解review的星级
| 判断review的误区
很多卖家以为review就是1星、2星到5星之间的比例,实际上不是,一个listing的review星级的评定并不是单纯看评论有多少5星多少4星,也不是说5星占比越高,review星级就越高。从亚马逊平台我们可以得到一个简单解释:
● 亚马逊review星级的平级不是通过原始数据的平均值进行计算的;
● Review星级的评级是根据自身机器人的学习模型计算产品的;
● 学习模型考虑的因素包括评级的年限、评级是否来自已验证的购买者(也就是VP)、以及评论是否提供帮助这三个直观因素。
也就是说,我们不能用以往的经验来做星级评价的简单判断,此前我们大部分卖家误以为星级评价就是1星、2星到5星之间的均值,但现在看来事实上不是我们想的这么简单。
举例说明:
图一某产品中5星占76%,4星占12%,3星占6%, 2星占0%,1星占6%,listing的review留评数量17个;图二另一个产品5星占56%,4星占36%,3星占9%, 2星占0%,1星占0%,listing的review留评数量更少,才11个。按照常规逻辑图一5星比图二高了20%,review留评数量也比图二多,整体review星级应该比图二高,但整体review星级都是一样4.4分。
图一
图二
可见,一个listing的review星级的评定并不是单纯看评论有多少5星多少4星,也不是说5星占比越高,review星级就越高。
| 哪些因素可以影响review星级
1.review的留存时间
review的留存时间就是指一个review评价距离现在的时间。基本上亚马逊都会定期扫荡review,所以一个review留存的时间越久就说明他越真实,所以一些老的评价权重相对会高很多。这个时候我们想要增加整体review的星级:可以尝试着给一些老的五星好评点赞,通过增加这个review的权重,来间接影响整体的review综合评分。
有人认为,review留评要比历史的权重高,这就导致很多卖家疯狂撸review,所以亚马逊也就疯狂的删除,根据之前亚马逊对review的这种态度,近期撸review这个权重已经远远比不上历史时间长的review了。
建议卖家不要死死盯住新上的review,因为你上review的速度远远赶不上亚马孙删除的速度,比如怎么在QA里面埋关键词,增加页面权重。
2.页面的review收录/采纳数
Review采纳数指评论被其他买家点击yes的数量。采纳数越多,对Review的星级影响越大。所以,如果某个低星差评被点赞太多次,可能就会带来负面影响……
3.VP评价的数量
首先我们先说下什么是VP评价?
当产品评价被标示为Verified Purchase,标示着撰写该产品评价的顾客在亚马逊上购买了该产品。只有确认在亚马逊购买该产品的顾客才能在评价加上此标签,阅读含有购买确定评价的顾客才能利用这样的资讯,来决定哪些评价对他们的购买决定是有帮助的。
如果评价没有被标注为Verified Purchase,并不代表评论者没有使用过该产品,仅代表亚马逊无法确定该订单是在亚马逊上完成的。
Verified Purchase的商品评价标签提供更好的方式帮助买家辨认商品品质以及评价的可信度。
简单点说就是:真实购买过产品的买家留下的真实评价。
| Review的重要性
①买家会根据Review决定是否发生购买行为,提升销量。
②Review会影响您产品的星级权重评定。
③带来曝光量和流量,打造爆款。
④有助于分析竞争对手,完善产品
任何的产品Review开头都能看到星级和分数评定。星级为1到5星,分数同样为1-5分。亚马逊表示,分数由机器人智能评定,而非所有订单原始数据的平均值。机器人评分系统会综合考虑以下因素:Review年龄、Review采纳数、Review是否有VP标志。
所以,VP越多,权重越大,星级也会随之提高
结
除了上述三大已知的影响因素外,还有如近10条review是否有趣,review字数,原review星级,review被点击打开的次数,详情页被点击打开的次数,详情页的流失率,再次回访详情页的概率等等。
可见,亚马逊对review的监控和管理非常严格,亚马逊也明确了违反买家评论政策的行为,所以建议卖家们也不要做的太明显,要慢慢扩散运营思路和具体打法,拿捏一个“度”,把精力更多地放到产品和品牌上,或许才是上策!