亚马逊大规模删评和Review算法巨变，使得这波删评的操作愈演愈烈。
人间四月天，本是一年之中万物复苏的最好时机，可一个疫情打乱了这个世界原有的秩序。
2020年初，百年难遇的疫情席卷全球，跨境从业者的心境可谓过山车般。对于跨境卖家来说，海外疫情的紧急状态，就是销量的绝对紧急状态。从春节期间来看，只是供应链端出现了问题，相较于国内的很多行业，跨境出口的业务影响不算大，绝大部分的卖家都准备复工后重新备货上架趁势大卖一场。
可谁都没想疫情扩散太快，病毒一路肆掠全球，风卷残云，导致受影响国家和城市开始不同程度的“封城”。也因此导致一系列的连锁反应：空运价格暴涨、美股再次熔断、亚马逊FBA封仓、海外疫情持续发酵等。
然而，屋漏偏逢连夜雨，亚马逊一道“诏令”更是雪上加霜，姐夫的大规模删评和Review算法巨变，使得这波冲击愈演愈烈。
今天小翼将与大家一起分析，下一步的跨境之路将如何走下去？
亚马逊的运营核心之一是什么？
自然是产品的买家评论，评论的好坏决定了你的转化率，你获得的评论越多，质量越高，产品的排名也就越靠前，在广阔的亚马逊平台上的竞争优势就越好。
但是一旦评论被删，就会造成流量直线下降。
谈起删评，这是一个让所有的卖家都头疼的一件事，Review被删的原因无非就几个，买家留评率过高、买家账户问题、listing单评率过高以及Review算法更新。假如能规避这几个大的雷区，评论也就不会轻易被删掉了，但是并不是所有的评论都能规避这些原则问题。
但是这次删评风波这次不同，小翼从部分卖家得知，这次政策的更新基本是机器算法删评，买家留评率超过一定程度即被删，甚至少部分直评也不例外。那到底买家留评率的警戒值在哪里？恐怕只有姐夫自己心里知道了。
难道就没有应对的方法了吗？恐怕也不是，俗话说“上有政策下有对策”，建议遇到删评的卖家也不用过度紧张，聪明的中国卖家肯定也有自己的应对办法，小翼就在各大论坛和卖家之间收集并整合了几个技巧分享给大家：
1. 严格筛选买家，查看买家profile，对于近期留评较多的买家，切记慎重选择合作，并控制好留评时间与数量，亚马逊对真实的买家也不敢大肆删除或者限制留评，毕竟买家才是平台的衣食父母。
2. 回归产品本身，提高产品质量减少残次品率，这样产品整体评分才不需要那么依赖好评拉分。因为我们都知道亚马逊还是产品为王。
可能看到这里有的卖家就会问：“评论依旧被删除怎么办？”那还有没有更高效且不易掉评的买家留评方式呢？
当然有！好了，那我们的第三点来了，敲黑板！划重点！
在去年，真人测评的服务应运而生，真人测评基本最大范围替代了以往的机刷，卖家也不会再轻易出现掉评甚至因机刷被关店的严重后果。
Facebook作为全球最大的社交媒体平台，坐拥27亿月活量，如此庞大的用户也自然而然成为了亚马逊的引流阵地之一。
Facebook的广告投放也终于有机会占据到亚马逊卖家群体的一席市场。很多亚马逊的客户可能早已在Facebook上面进行广告投放的引流，但是依旧掉评率非常的高。
同样的在Facebook中也分用户质量的好坏，那么我们又该如何在庞大的用户人群中择优录取呢？又该如何提升留评率防止掉评呢？
倘若我们在选择目标买家的源头上就能做出筛选，再在留评之前进行二次识别买家质量，多重把关后挑选出优质买家，这样的话就可以大幅度提升评论存活率。
那现在有什么样的方法可以解决上面的问题吗？
下面我给大家介绍一款产品基本能解决这个问题，它的功能如下：
1.AI算法仅通过asin即可精准定位目标客户群，严防广告浪费；2.全新技术算法升级，相较普通Facebook测评掉评率降低90%；3.买家黑名单智能自动识别；4.买家亚马逊profile自动分析；5.所有评论自动监控，时刻提醒评论变化。
6.免翻墙使用聊天功能及微信小程序，随时随地买家沟通；7.自主研发符合亚马逊卖家特殊使用习惯的聊天机器人；8.广告投放成本过高自动预警；9.买家订单号截图信息图片自动识别；10.智能识别买家虚假评论预警。
11.买家CRM用户管理，对所有买家轻松管理；12.自动对买家进行标签管理，自动匹配买家所有关联信息；13.营销活动效果看板，投入产出比一目了然；14.子账户管理，工作分配更简单；15.PayPal无缝集成，自动形成账单。
16.Messenger信息定时群发，买家裂变玩法多样；17.买家返佣玩法，将老客户盘活成你的忠实用户；18.完整监控所有点击购买数据，实时优化更多策略；19.测评、放量，不用广告即可拥有更多买家。
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那么一款拥有这么多功能的优秀产品，它是谁呢？
让我们一起揭开它的神秘面纱：
TouchMessenger 3.0
最懂亚马逊卖家的数据和营销专家，深度利用大数据技术打通电商及社交平台，带你重新认知站外媒体广告与亚马逊的完美融合。
让我们一起携手应对黑天鹅带来的不利影响，期盼众志成城跨过难关。
作者：@小翼（touchdata.io 微信：touchdata）
来源：TouchData官网
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