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重要!亚马逊发布listing扣分标准,这类链接0分,被禁止显示

莆秀15132023-02-09 21:38:19

亚马逊公布了首个“封号标准”之后(请阅 亚马逊首次确认“封号标准”及账号保护细则),近日又公布了最新的“listing体检标准”。

通过亚马逊给出的“体检表”,卖家可以自查、自检,确认自己的listing的健康程度,得分多少。得分越高的lisiting,亚马逊给予的权重会更高。

亚马逊将一个ASIN的分数分成6个层级,从80-100分到1-49分不等。

如果卖家的listing存在合规问题,或者缺失所有要素,那么,该listing直接会被扣为0分,在搜索和浏览界面被禁止显示。

通过亚马逊给出的“体检表”,卖家可以一一对照,检查一下自己listing的各要素情况,包括品牌名是否置于listing开头,图片是否可以缩放等。

重要!亚马逊发布listing扣分标准,这类链接0分,被禁止显示 第1张

图/亚马逊全球开店

其中,有一点要特别注意,“选填属性填写”这一项的分值最高。如果卖家将“选填属性”全部填写了,得到最高分25分。

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这一项为什么能够得分那么高?

这是因为,“选填属性”经常被卖家忽略,而消费者(买家)和亚马逊的系统,又非常需要它。

这些“选填属性”的最大作用,在于丰富产品的信息,比如一件裙子,卖家经常会填写的是尺寸、颜色、价格,这些属于基础信息,谁也不会忽略。

但是,更微观的产品局部细节(参数),可能没时间填,甚至懒得填,比如有没有腰带、有没有口袋,袖子类型,等等。

因为这些细节太繁琐了,仅仅领子,就有很多类型,包括船形领(boat neck)、水手领(crew neck)、褶皱领(cowl neck)等。

然而,这些细节,对于亚马逊来说至关重要,是其整个系统正常运转的前提。

因为,亚马逊的算法内核,是一个人工智能系统,不是人类,而是一个机器人。

亚马逊平台上的商品以数十亿计算,面对如此庞大数量的商品,亚马逊的系统机器人必须依赖卖家提供的千千万万的产品参数,来对listing进行区分、识别、判断。

如果卖家漏写甚至不填写“选填属性”,那么,亚马逊的机器人就像被蒙上眼睛,不能看清、甚至完全看不见卖家的lisiting。

这样一来,当消费者(买家)去搜索跟“选填属性”相关的词语时,这些卖家的listing可能会被打入冷宫,不会被推荐,因为机器人在后台要找到这些listing很困难,或者认为这些listing上商品不是买家想要的,因此,它只会优先推荐填写了对应属性的listing。

因此,listing的“选填属性”,是投喂给机器人的最丰富养料,有了这些养料,亚马逊的机器人才变得耳聪目明,欢腾奋发。

这就是为什么亚马逊要给予“选填属性”那么高分值的原因。

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因此,将“选填属性”全部填写完毕的listing,流量往往会更大。

在消费者亚马逊购物,他们在两个地方看到这些“选填属性信息”:

第一,在搜索结果页面的最左侧,亚马逊为买家提供了非常细分的搜索选项。如果卖家填写了选填属性后,买家点击筛选后,产品会在搜索结果页面中显示,并收获更大的流量。

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第二,在Listing页面上,消费者也可以看到“选填属性”的相关信息,对卖家的产品有更加深入和全面的了解。

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以连衣裙为例,“商品信息完善”(product enrichment)的完整填写如下:

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在“选填属性”之后,得分第二和第三的是“A+页面”和“分类叶节点”,分别是12.5分和10分(不同类目不一样,如消费类电子20分)。

这也很好理解,“A+页面”可以给消费者提供丰富的产品参考信息,而“分类叶节点”可以给系统机器人提供抓取数据的最佳路径——都是为了提供良好的用户体验。

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另外,非常值得注意的标题:

★首先是标题的长度,要控制在10字符到200字符之间,这一项得5分;

★其次是标题一定要以品牌名开头,可以得5分,如果没有在listing开头写品牌名,此项为0分

亚马逊此举在于强调同类产品之间的“参差差别”,同时推动卖家树立品牌意识,打造自己的品牌,用开头“整齐划一”的品牌名,对买家的心智产生“齐刷刷”的影响。

另外的是图片要求。这一点卖家很熟悉了,需要注意的“主高清版本,且支持缩放”,这一项分数非常高,达到了10分。

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具体的要求如下:

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实际上,亚马逊之前也发布了listing“体检标准”,2023年的版本,有新增一些要求,同时对一些项参数、分值做出调整:

1.图片:Listing页面中“至少包含3张图片”更改为“至少包含4张图片”;

2.转化:Listing页面中“至少有4条商品要点描述”转变为“有3条或以上商品要点描述”。

结语:对照新、旧版本的Listing自测表,可以看出亚马逊更聚焦用户体验,尤其是“选填属性”方面,亚马逊下了大功夫,给了最高的权重,目的是让其系统更加灵敏,让买家在基于自己非常细分的需求去查找商品时,可以非常准确地将listing推荐过去。


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