圖片中5星占58%，4星占15%，3星占11%， 2星占6%，1星占10%，另外這個(gè)listing的review留評(píng)數(shù)量有692個(gè)，按照常規(guī)邏輯5星占比58%了，而且review基數(shù)不是很大，綜合review星級(jí)應(yīng)該在4分以下是吧，再來(lái)看看下面這張圖，5星review占50%，review數(shù)量更少了，但整體review星級(jí)還是跟上圖一樣4.1分。

從兩張圖中就可以大膽判斷：

一個(gè)listing的review星級(jí)的評(píng)定并不是單純看評(píng)論有多少5星多少4星，也不是說(shuō)5星占比越高，review星級(jí)就越高。

一，Review星級(jí)到底與哪些因素有關(guān)？

其實(shí)在亞馬遜review的星級(jí)倒三角形圖標(biāo)，亞馬遜就已經(jīng)告訴你他們的算法邏輯，當(dāng)然100%不會(huì)告訴你具體要怎么計(jì)算，畢竟亞馬遜算法部門(mén)一直神秘存在著。上面具體提到了亞馬遜星級(jí)星級(jí)評(píng)定的三個(gè)重要因素：review的“年齡”，review的投采納數(shù)，review是否有VP標(biāo)志，為什么亞馬遜非要把這三個(gè)作為參考因素？接下來(lái)分析亞馬遜在這兩年中Review計(jì)算方法更新有哪些點(diǎn) ，從更新的這些點(diǎn)中尋找答案

二，Review計(jì)算方法更新 

亞馬遜更新了Review綜合得分計(jì)算方法，不再采用單純的數(shù)量*星級(jí)總和除以總Review數(shù)量*5星級(jí)的平均統(tǒng)計(jì)方式了，很多賣家發(fā)現(xiàn)評(píng)論數(shù)量增加了但是評(píng)級(jí)分?jǐn)?shù)卻下降了，主要的因素例如： 

1. Review是否有verifiled purchase標(biāo)識(shí)，直評(píng)很久以前不再有權(quán)重，現(xiàn)在基本為0； 

2. Review的評(píng)論時(shí)間距離現(xiàn)在的時(shí)間，所以非持續(xù)的間斷性刷評(píng)，對(duì)Listing的權(quán)重幫助會(huì)降低。 

3. 有趣且幽默Review數(shù)量在最新10個(gè)Review中的數(shù)量，這充分體現(xiàn)出對(duì)Review質(zhì)量的要求， 

4. Review的評(píng)論字?jǐn)?shù)，目的同樣是管控評(píng)論質(zhì)量； 

5. Review被買(mǎi)家投票很有幫助的次數(shù)，注意此處的陷阱是投票買(mǎi)家的帳號(hào)質(zhì)量：買(mǎi)家?guī)ぬ?hào)時(shí)間有多久、購(gòu)物頻率、地區(qū)分布形態(tài)、支付方式分布形態(tài)、購(gòu)物習(xí)慣…… 

6. Review買(mǎi)家?guī)ぬ?hào)質(zhì)量，以上有描述，詳細(xì)的還包括IP結(jié)構(gòu)（機(jī)房IP、家庭IP……），目前這部分內(nèi)容在中國(guó)刷單大佬中對(duì)此有深刻的理解； 

7. Review原星級(jí)分?jǐn)?shù)； 

8. Review被點(diǎn)擊次數(shù)，此處涉及多項(xiàng)因素的判斷，例如買(mǎi)家的購(gòu)買(mǎi)行為是否正當(dāng)，即是否正常的購(gòu)物習(xí)慣； 

9. 詳情頁(yè)面被點(diǎn)擊次數(shù)； 

10. 買(mǎi)家離開(kāi)該詳情頁(yè)次數(shù)； 

11.買(mǎi)家又再次返回該詳情頁(yè)面的比率，此處很專業(yè)，要表?yè)P(yáng)算法團(tuán)隊(duì)。 

以上因素都會(huì)影響Review的評(píng)級(jí)，并不單單權(quán)限于Review的分?jǐn)?shù)及個(gè)數(shù)，采用此方式的目的是希望以更多的方式管制惡意操縱評(píng)論的行為，這將對(duì)第三方刷單/自刷/養(yǎng)號(hào)等等不正當(dāng)競(jìng)爭(zhēng)做出有力的打擊，平臺(tái)合規(guī)化經(jīng)營(yíng)是長(zhǎng)久趨勢(shì)，且行且珍惜！！