在目前亞馬遜嚴查測評的情況下，新品該如何測評或者控制留評率，可以有效避免機器人的審查？

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有好幾個朋友的賬號收到亞馬遜以下的業(yè)績通知，
我們檢測到您提供的一件或多件商品存在不可信的買家評論活動。很遺憾，因為評論會吸引更多買家查看受影響的商品，所以我們需要調整買家看到這些商品的頻率.
他們或多或少都有測評行為。
在目前亞馬遜嚴查測評的情況下，我想問下新品該如何測評或者控制留評率，可以有效避免機器人的審查，謝謝！

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贊同來自: Hency888 、 SiegerRess 、 山上清泉

先從技術角度解釋一下亞馬遜稽查系統對Review的大概審核原理，以便大家在實際操作中能主動避免比較低級的錯誤。

亞馬遜大數據系統會對Review、Feedback(本文統稱為評價)行為進行特征分類統計，主要算法是聚類分析以及神經決策網絡。評價特征分析根據統計學原理對各種維度指標安排概率或某種規(guī)律進行分類，特征值包括下單與評價間隔、訂單折扣、評價頻率、星級打分、評價與反饋比例、曬圖比例、視頻比例、打分分布、評價密度、訂單購買特征、評價內容敏感詞、評價賬號各種特征等等，實際上計算機自動統計分類的指標遠遠超過上述十幾個。

當某些賬號評價出現異常特征時，系統會認為該評價存在操作的可能性(支持度)，進而會對該評價類似特征的評價再次進行特征分類分析，并且有神經決策網絡計算人為操縱的支持度。比如：低價成交、絕對化詞過密、評價頻率高、下單與評價間隔規(guī)律這幾項或者和其他操作特征同時出現，那么人為操縱的支持度就非常高。支持度達到某個水平，就會觸發(fā)警告信或者直接封號。這個過程與警察斷案非常類似，大家日常操作就要避免某些行為成為規(guī)律。以下是幾個在操作過程中比較容易犯的錯誤，請大家平時多加留意。

1、日常操縱訂單如有條件，盡量維持比較低的留評價比例。

這個比例主要是只操作訂單的比例，不是所有訂單的比例。建議控制在10%-20%之間，盡量就低不就高。原理：操縱的訂單即使做的再完善，也一定會有某些類似的特征值，會部分形成操作訂單的聚類(操作越安全被聚為一兩類的可能性越低，專業(yè)與山寨的功力很多在此體現)。如果這些聚類后續(xù)的評價出現大量操縱的其他特征，其操縱的支持度就會很高，風險也就越高，被發(fā)現的概率也就越大。

2、對于操縱訂單，新產品前面幾十個單不建議留評價，老產品前幾單不建議留評價。

原理：亞馬遜行業(yè)數據統計客戶留評價比例非常低，也就是階段性的評價密度和特征呈高度的隨機性，老產品會有波動率較低的特征值。對于新品來說，前期的留評價比例會突然出現特征波動，并且持續(xù)波動(假設前面幾十個留評維持20%)。對新品來說操縱評價的支持度是非常高的，老產品因為歷史特征分類則不會出現較大特征波動。

3、下單與評價的時間間隔盡量分散，不要經常在某個間隔安排review。

比如：15天、20天、30天、60天各種間隔都有安排。原理：真實的客戶留評價是高度隨機性的，下單后幾個月內哪天都有可能留評價。亞馬遜的該項特征值也是呈隨機分布的，如果某些List的評價經常出現某種時間間隔值過度集中，則會引起該聚類的進一步操縱特征分析。比如：突然出現15-20天內間隔的過多，或者10天和15天的過多等等。OHS可以隨意設置訂單的評價日期，請大家40天內完成內容設置就行，務必使間隔分散。

4、盡量用自己原創(chuàng)性Review內容，避免過度的絕對化、誘導性用詞，禁止抄襲同類產品Review或者拼湊Review內容。

原理：為檢測客戶的消費行為特征，亞馬遜會對Review的內容進行語義分析，提煉有價值的評價特征。重點是分析形容詞、名詞、動詞等語義，如果是抄襲內容或者拼湊內容則會出現于其他產品語義特征高度雷同。絕對化、誘導性用詞過多會更多概率被判定為利益交換評價。這樣很容易被審核不通過，或者后期被刪除。

5、關于review的來源無法三點：真實回流，送測，S單

真實回流這里不說了基本是隨緣，在送測方面一定要審查好賬號的留評情況，不要找那些瘋狂測評的買家來操控，這些買家的賬號是非常不安全的，另外還要謹防亞馬遜釣魚，S單的話賬號一般是S單公司控制，如果是靠譜的S單公司的話合理操控還是比較安全的，做好整體賬號情況的數學建模，未來將是考驗一個這方面公司水準的基本要求。