社區(qū) 發(fā)現(xiàn) Amazon 亞馬遜review評(píng)分機(jī)制求解,到底re...
亞馬遜review評(píng)分機(jī)制求解,到底reviews評(píng)分是基于什么形式給的?什么才能最大限度影響reviews的評(píng)分
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1.買(mǎi)家給與文字評(píng)論 或者 只是點(diǎn)星的話 有什么區(qū)別?是否review給與文字評(píng)論的權(quán)重更高,分?jǐn)?shù)影響更大?
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2.review評(píng)分是否跟銷(xiāo)量有關(guān)?
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3.國(guó)際評(píng)論對(duì)于美國(guó)站的reviews評(píng)分有多少影響?例如我英國(guó)有100多個(gè)4.9分的listing,我美國(guó)再創(chuàng)建一個(gè)listing,對(duì)于美國(guó)reviews評(píng)分有多少影響?權(quán)重大嗎?
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4.只是點(diǎn)星,或者,文字評(píng)論,圖文評(píng)論,視頻評(píng)論是否對(duì)reviews的分?jǐn)?shù)也有不同影響?
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5.差不多同一個(gè)類(lèi)目同一種產(chǎn)品,都是150個(gè)評(píng)論,一家18個(gè)一星差評(píng),掉到4.3分,另外一個(gè)也是150個(gè)評(píng)論,但是100個(gè)都是點(diǎn)星,50帶文字評(píng)論,只有8條差評(píng)就掉到4.3分? 說(shuō)明點(diǎn)星的評(píng)論權(quán)重低?還是點(diǎn)星沒(méi)有用?
有哪位大神可以為我解惑一二?
到底reviews評(píng)分是基于什么形式給的?什么才能最大限度的影響reviews的評(píng)分?
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匿名用戶
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第一個(gè)問(wèn)題:文字評(píng)論 vs 點(diǎn)星評(píng)論
亞馬遜的算法可能會(huì)給文字評(píng)論更高的權(quán)重,因?yàn)樗鼈兲峁┝嗽敿?xì)的用戶體驗(yàn)和具體反饋。文字評(píng)論有助于提高產(chǎn)品的可信度,更容易被推薦系統(tǒng)識(shí)別為有價(jià)值的反饋。
詳細(xì)的文字評(píng)論可能影響產(chǎn)品在搜索結(jié)果中的排名,因?yàn)樗鼈儼烁嚓P(guān)鍵詞和上下文。點(diǎn)星評(píng)論雖然簡(jiǎn)單,但仍然影響總體評(píng)分,影響推薦算法的基礎(chǔ)判斷。
第二個(gè)問(wèn)題:評(píng)分與銷(xiāo)量的關(guān)系
雖然評(píng)分與銷(xiāo)量沒(méi)有直接關(guān)聯(lián),但高評(píng)分一般會(huì)提升產(chǎn)品在推薦算法中的優(yōu)先級(jí),間接影響銷(xiāo)量。亞馬遜的推薦機(jī)制傾向于展示高評(píng)分、高銷(xiāo)量的產(chǎn)品,提高用戶滿意度。
高銷(xiāo)量產(chǎn)品有更多機(jī)會(huì)獲得更多評(píng)論,這些評(píng)論影響評(píng)分的穩(wěn)定性和變化。優(yōu)秀的評(píng)分有助于提高產(chǎn)品的曝光率和轉(zhuǎn)化率,推動(dòng)銷(xiāo)量增長(zhǎng)。
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第三個(gè)問(wèn)題:國(guó)際評(píng)論對(duì)美國(guó)站評(píng)分的影響
亞馬遜各個(gè)站點(diǎn)的評(píng)分和評(píng)論通常是獨(dú)立的。英國(guó)站的評(píng)論不會(huì)直接影響美國(guó)站的評(píng)分。每個(gè)站點(diǎn)的評(píng)分基于當(dāng)?shù)赜脩舻姆答伜腕w驗(yàn)。
雖然評(píng)論不直接共享,但高評(píng)分的產(chǎn)品在不同市場(chǎng)都會(huì)表現(xiàn)更好,因?yàn)樗鼈冊(cè)谌蚍秶鷥?nèi)建立了良好的品牌聲譽(yù)。如果產(chǎn)品在英國(guó)站表現(xiàn)很好,可能會(huì)吸引美國(guó)用戶的關(guān)注,但這些需要通過(guò)市場(chǎng)營(yíng)銷(xiāo)和推廣來(lái)實(shí)現(xiàn)(如拆分合并,廣告等)。
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第四個(gè)問(wèn)題:評(píng)論類(lèi)型對(duì)評(píng)分的影響
點(diǎn)星評(píng)論:提供快速反饋,影響總體評(píng)分,但權(quán)重可能較低。
文字評(píng)論:提供詳細(xì)反饋,一般情況下有更高的權(quán)重。
圖文評(píng)論:提供視覺(jué)和文字信息,可能被算法視為更有價(jià)值。
視頻評(píng)論:提供最全面的用戶體驗(yàn),可能對(duì)潛在買(mǎi)家影響最大。
算法影響:
圖文和視頻評(píng)論因其豐富的信息量,可能對(duì)產(chǎn)品的推薦和排名有積極影響。
詳細(xì)的文字評(píng)論有助于增加產(chǎn)品的可信度和吸引力。
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第五個(gè)問(wèn)題:點(diǎn)星評(píng)論的權(quán)重
點(diǎn)星評(píng)論的權(quán)重一般低于文字評(píng)論,因?yàn)槿狈υ敿?xì)的用戶反饋。點(diǎn)星評(píng)論主要影響總體評(píng)分,但不提供具體的改進(jìn)建議或體驗(yàn)分享。
文字評(píng)論包含更多上下文和細(xì)節(jié)以及關(guān)鍵詞,在評(píng)分權(quán)重計(jì)算中占更大比重。差評(píng)的影響通常更明顯,尤其是詳細(xì)的文字差評(píng)。
案例分析:
在同樣數(shù)量的評(píng)論下,帶有詳細(xì)文字的差評(píng)對(duì)評(píng)分權(quán)重影響更大(評(píng)分值正常計(jì)算)。點(diǎn)星評(píng)論雖然數(shù)量多,但因缺乏細(xì)節(jié),可能對(duì)評(píng)分權(quán)重的具體變化影響較小。
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