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一文讲清Amazon Listing优化中的节奏、Review & QA

Listing在上架之前做好优化!而不是上架之后再去优化

一、Listing优化的节奏把握:
1、Listing在上架之前做好优化!而不是上架之后再去优化。每一次的Listing调整,都有可能导致权重下降。

2、先确定样品可以这样做→→尝试创建发布一条产品(可取名test001)→→然后再转FBA发货(在这个过程中识别有没有危险品审查?需不需要分类审核、认证等?)→→Listing放上三五天看下会不会被删除?

注意:尝试发布的这条Listing先不动,重新完整的发布另外一条Listing→→批量发货后正式发布Listing。(就在这个发货过程中要去把Listing优化好!)

3、管理的过程中,最大的成本是改错。Listing发布之后,只要不是表现不好,绝不优化!销量稳定的意思是能达到我的期望值,甚至在稳步上升状态,一定不动Listing!

4、每一次优化都要记录下来,修改前和修改后的标题详细信息都要备注好,以便于自己怎么做好Listing管理,我们的文案记录,能观察到自己长进的每一步过程。

5、修改是期望权重能上升,但可能导致的结果是权重下降,有必要的时候就降低1美金,就有可能会订单上升,带来了Listing的权重都会上升。

6、三种需要优化的情况:参数写错;销量大幅下滑;长期没有销量;

二、Review VS Rating(区别):
Review严格意义上来讲不是Listing的一项
Review是带了评论的评价,Rating是没带评论的评价。
Rating的比例一定是大于Review的。

三、Review/Rating的作用:
增加/降低Listing权重;
提高/降低点击率和转化率;
Review/Rating数量多可以预防被竞争对手恶意攻击的几率。
真的遇到特别强硬的卖家,一定要打一场攻坚战,要有定制型的差评。
问下服务商,一百个评论能不能分到120天,一天一个。当差评持续下降的时候,他的权重也是一点点的在下降。

四、如何及时了解Review/Rating的变化:
1、做好Review/Rating的每日变化表。
2、每日必须记录,记录过程也就是你成长的过程。

五、亚马逊是如何识别刷单/测评的:
通过人工智能技术+大数据模型来识别和对抗虚假产品评论。包括:
MAC段:(电脑网卡地址)
IP流量访问有效率:(IP流量几分钟跳一个城市)
产品转化率:(转化率评论率不正常)
买家页面停留时间:(正常用户停留几分钟以上)
买家账号新旧日程度:(很多刷单账号都是新注册的)
物流跟踪信息准确性:(物流订单地址异常)
已判定刷单账号的交叉性;(不知道刷单账号有没有被亚马逊记录刷单账号标签)

六、产品Review:安全增评建议
Vine计划:品牌备案是前提,成本:$200,30个Vine;售价太低的、太冷门的基本都没什么人领取。

feedback好评订单,找feedback里面每个订单写得很详细的人,热情的人总是喜欢表达。

给客户写邮件;
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作者: 跨境电商赢商荟

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