在亞馬遜A9算法更新之后，消費者和客戶進行雙向匹配，刷評因風險高減少。我們可以通過以下評論數據預估亞馬遜產品銷量：

一、Review 數量預估銷量法

根據對應的Listing的Review總數量以及最近一、二、三個月的數量，乘以恰當的倍數，來大概的點評該Listing的前史銷量以及近期銷量，一同還能夠根據最近三個月或最近半年的銷量改動來點評該產品的商場走勢。當然，這種銷量點評法的中心是要知道收到一個Review所對應的大約訂單數。

以亞馬遜美國站為例，不考慮刷評的情況，大部分類目基本上都是130個左右的訂單會天然發生一個Review。以此作為核算系數，我們能夠簡略的預估出一條競品Listing的大約銷量情況。

二、Feedback數量預估銷量法

除了通過Review的數量來點評之外，我們還能夠通過店肆的Feedback數量來點評該店肆的日均總銷量。

以美國站為例，最近30天的店肆Feedback數的3倍左右大約相當于該店肆一天的總銷量。比如看到一個店家最近30天Feedback數量是60，那么大概的能夠點評出該賣家的店肆日均銷量大約在180單左右，而假設該店肆最近90天的Feedback數量也正好在180左右，那也從一個側面說明該店肆的銷量相對比較平穩。

這也是我們能夠用來做銷量點評的另一種方法，盡管未必能夠獲得準確的銷量數據，但也足以給我們在必定的參考。

三、添加購物車預估銷量法

當你關注到某條Listing，想知道其銷量怎么，還能夠通過添加購物車的方法來進行點評。我們能夠直接將該Listing 增參與購物車，然后將購買數量修改為999，假設賣家實踐庫存數量沒有這么多，系統會給出提示。假設系統的提示是庫存僅有386，那么你就能夠知道該Listing其時庫存僅有386個，第二天同一時間再進行檢驗，第三天依然如此，連續檢驗一周左右，我們現已基本上能夠根據庫存數量的改動知道Listing的日均銷量情況了。

但通過添加購物車的方法來點評銷量，假設賣家在發布產品時設置了Max Order Quantity，或許賣家的實踐庫存數量大于999，則無法檢驗出來，這時候，我們能夠用方法四來試試。當你關注到某條Listing，想知道其銷量怎么，還能夠通過添加購物車的方法來進行點評。我們能夠直接將該Listing 增參與購物車，然后將購買數量修改為999，假設賣家實踐庫存數量沒有這么多，系統會給出提示。假設系統的提示是庫存僅有386，那么你就能夠知道該Listing其時庫存僅有386個，第二天同一時間再進行檢驗，第三天依然如此，連續檢驗一周左右，我們現已基本上能夠根據庫存數量的改動知道該Listing的日均銷量情況了。

但通過添加購物車的方法來點評銷量，假設賣家在發布產品時設置了Max Order Quantity，或許賣家的實踐庫存數量大于999，則無法檢驗出來，這時候，我們能夠用方法四來試試。

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