淘寶選產品點評演算法

1. 做淘寶如何選品

淘寶選品需要藉助淘數據工具，具體如下：

熱銷寶貝排行統計數據分析工具，淘寶各行業類別下的熱銷寶貝排行榜數據，淘寶選品工具，通過熱銷寶貝榜，發掘熱門的寶貝產品。

當前行業類目下，可以查看7天內或者1年內任意月份的可以熱銷寶貝數據。通過工具我們分析出熱銷寶貝：該寶貝參與了什麼營銷推廣活動，查詢時間段內的收藏量、評價數、標價一口價、實際成交價、銷售量、銷售金額，等數據。該功能，對於賣家在選品中有非常大的幫助。

一鍵分析寶貝標題得分，含關鍵詞數量，展現量，點擊量，點擊率，轉化率；自動推薦類目熱門關鍵詞隨你使用，打造黃金標題和提高產品轉化率；讓你隨時了解買家搜索需求的同時，還可以一鍵測試競爭對手的標題，分析流量轉化詞，搶占流量制高點。

2. 淘寶上怎麼挑選爆款

挑選爆款產品的方法：

1、爆款必須具有店鋪風格屬性的代表性。

這款產品必須在價格、款式、或者消費群體上要有代表力，符合店鋪的整體定位。

2、爆款需要具備可持續性的發展潛力。

產品爆款有生命周期，3個月左右是很多款式的銷量高峰，隨著市場需求的改變和競爭對手增加，款式必須作為對應的改善調整。

3、爆款需要具有穩定性的特徵。

當產品款式推廣銷量做起來了以後，突然倉庫告知由於材料不足，部分熱銷顏色缺貨，這時候對款式的銷量打造是致命性的。又或者是在大規劃銷量以後，接著而來的是鋪天蓋地的負面評價，同樣會寶貝產生致命影響。所以要求產品在質量、產量、售後方面一定要能穩定下來。

4、爆款品牌要掌握在自己手中。

擁有品牌的自主性，就可以不用受制於人，可以自主定價，自主選擇推廣渠道，並且不會被知識產權投訴。

5、爆款是具有良好的復購率和老客戶成交高佔比的屬性。

爆款的老客戶成交應佔到40%及以上才能稱之為優良水平。這個環節的復購和第二條的穩定性有所關聯，通常認為質量穩定，款式改善發展變化快的產品通常具有不錯的復購率。

3. 怎麼對淘寶產品數據進行分析

1、 選擇合適的對手

從淘寶搜索入手，找符合自己的目標的賣家：寶貝標題有特定關鍵詞的、寶貝屬性有特定屬性詞、價格在自己標定范圍，而且還有一個很重要的，等級和自己相近的，也就是說你是心級賣家去找金冠黃冠賣家來分析是毫無意義的，而且分析不是找銷量大的而是找活力強的競爭對手。

2、競爭店鋪分析

競爭店鋪分析我們應該主要關注的指標是店鋪創建時間、主營類目、dsr，那些寶貝是主銷產品，這個店鋪的類目銷量分布、動銷SKU有那些，大家都可以很容易從圖表中看到結果。

3、競爭寶貝分析

跟蹤對手數據的每天變化：銷量、收藏、評論、瀏覽量(C店才有)、轉化率、收藏率、寶貝創建時間( 主要就是了解對手產品的起始周期);

主要是折扣，或者有沒有做VIP折扣，是否包郵這些，促銷策略大家可以通過標題看到一些活動的蹤跡，很多淘寶官方或者第三方活動都需要修改標題，大家從標題修改變化、時間、成交量這些來判斷競爭寶貝做了什麼活動，帶來了多少銷量等等;

賣家購買時間、購買頻度、數量可以分析競爭對手的客戶粘度和回購率，很多店鋪是靠回頭客來形成大量銷售的，特別是化妝品是需要定期購買的，單個寶貝的買家分析是不全面的，全店買家成交記錄的提取可以更加客觀看到這個店鋪有多少忠實買家，當然對自己店鋪買家成交記錄分析也是相當實用，已經是CRM的基本功能了。

4. 如何讓淘寶評價排名靠前 淘寶評價默認排序的規則是什麼

以下是決定淘寶評價排名的一些因素：

1、評價字數越多，排名越靠前；

2、評價時間越近，排名越靠前；

3、買家賬號等級越高，排名越靠前；

4、評價有曬圖的比沒曬圖的靠前；

5、其他買家點擊「有用」次數多的靠前；

6、含有寶貝關鍵詞的評價內容，比不含相關詞的評價，更靠前；

7、拍多單對多個產品同時評價時採用復制粘貼同樣內容的評價不會靠前。

(4)淘寶選產品點評演算法擴展閱讀：

每個寶貝下的「累計評論」頁面，默認顯示全部評語。不管是好評、中評、差評，但凡呈現在前三條的位置，有不良評語的話，特別是說產品質量差、賣家態度不好的，必須高度重視。前三條的不良評語將直接導致這個寶貝的轉化率嚴重下降。

有些顧客給好評卻寫了冗長的不良評語，有的給了中評或差評卻只有廖廖幾字描述不長。所以我們應該擔心的，不止於表面的中差評，只有幾字的中差評對顧客決定下不下單影響不大；反而是那些描述冗長的不良評語，要是排在前幾位，幾乎是影響到每個進店訪客下單轉化的。

最新作出的評價，淘寶會將其與已有評價作出以上因素的比較後，直接將新評價插入到判定的排名中去。已有的評價是每周更新一次排序。

所以，當店鋪沒其他異常的情況下，寶貝轉化率卻驟降了，就要先看排名前三的評語寫得如何。一旦發現長篇大論的不良評語、直擊要害，就要馬上作好補救措施。

5. 淘寶好評大全（超實用的萬能淘寶好評評論）

吖吖資源分享庫

經常網購，總有大量的包裹收，有很多的評語要寫！ 但是，總是寫評語花掉了我大量的時間和精力！ 所以在一段時間里，我總是不去評價或者隨便寫寫！ 但是，我又總是覺得好像有點對不住那些辛苦工作的賣家客服、倉管、老闆。 於是我寫下了一小段話，給我覺得能拿到我五星好評的賣家的寶貝評價裡面以示感謝和尊敬！ 寶貝是性價比很高的，我每次都會先試用再評價的，雖然寶貝不一定是最好的，但在同等的價位裡面絕對是表現最棒的。

本仙女淘寶好評100字萬能通用評論模板復制

各位小仙女~~~這是一個好評模板，不要看了，下面都是廢話。因為本仙女很懶，不想每個寶貝都寫好評，所以才模仿網友的好評模板。但是這個寶貝不管是質量還是款式都是本仙女喜歡的~~~如果不喜歡，本仙女收到會很生氣，然後這個模板就會變成各種喋喋不休的吐槽，自然不會撒下這個好評給各位淘友參考。本寶貝還是極好的，來自一位懶省事的只愛購物不愛寫評論只想換積分的仙女~~~

萬能淘寶好評100字通用評論模板復制

質量非常好,與賣家描述的完全一致, 真的很喜歡,完全超出期望值,發貨速 度非常快,包裝非常仔細、嚴實,物流公司服務態度很好,運送速度很快,很滿意的一次購物質量很好, 希望更多的朋友信賴. 店主態度特好, 我會再次光顧的好賣家 贊，發貨迅速，態度很好，很滿意！很好很好！網上購物這么激烈，沒想到店家的服務這么好，商品質量好而價低廉， 很熱情的賣家，下次還來希望下次還有機會合作祝你生意興隆質量非常好，出乎我的意料包裝非常仔細。下次有機會再找你，店家人蠻好的，東東很不錯,淘到心意的寶貝是一件讓人很開心的事，比心??????????????? 質量非常好,與賣家描述的完全一致, 真的很喜歡,完全超出期望值,發貨速 度非常快,包裝非常仔細、嚴實,物流公司服務態度很好,運送速度很快

換積分淘寶好評100字通用評論模板復制

以前幾乎都沒有認真評價過，不知道浪費了多少積分。聽說評價超過一百個字有送積分，基本上每個星期都會光顧，統一評論，淘寶購物實在是太方便了，根本停不下來，從此後買生活用品第一個想到的就是淘寶，都是正品，一開始還擔心，現在都習慣了，真心不錯的，現在還要多多給優惠呦，下次還會再來的，都逛上了，哈啊哈哈哈哈。還是很不錯的寶貝真心不錯，物超所值，很滿意的一次網購還沒有用，用過再追評囤貨中，還沒有安裝，一次性買了兩個，大品牌值得信賴。

天貓淘寶好評100字通用評論模板復制

不錯，價格也實惠以前在天貓淘寶上買東西，都是系統自動好評，基本沒認真評價過，不知道浪費多少積分了，現在才知道淘寶評論積分可以漲氣值呢，這才知道好評的重要性。這個福利實在太贊了，妥妥的每條都來評論下，賺積分，下次還能抵現金用。評論80個字以上，可n以得到50個積分！從此我無論買什麼東西，都會把這個段話復制粘貼下湊夠字數，然後再填寫商品的評論！東西不錯，非常好 不錯，價格也實惠以前在天貓淘寶上買東西，都是系統自動好評，基本沒認真評價過，不知道浪費多少積分了，現在才知道淘寶評論積分可以漲氣值呢，這才知道好評的重要性。這個福利實在太贊了，妥妥的每條都來評論一下

淘寶短外套評價好評100字通用評論模板復制

寶貝收到了，才過來評價， 首先我必須說一下客服的服務態度是相當的歐耶了，然後再說說寶貝，寶貝的質量和款式都好，也是本人喜歡的風格，穿著特有范兒，料子一點也不悶，特別透氣，舒服，出去旅遊可以穿啦，太開心啦，以後還會再來你家的呦，其實，還有一套你們的寶貝，已經在路上了，期待下一個驚喜，愛你們呦么么噠～(^з^)-♡

營養品淘寶好評100字通用評論模板復制

藍莓蜜味道不錯，天氣熱，蜜有些融化了，我用溫水泡的，蜂蜜稍微搖一搖就有很多小氣泡浮起來，證明很新鮮，不愧是高原活性蜜，蜂蜜的活性值杠杠滴。開的時候封口膜上有蜜，我嘗了下清甜的，感覺很純，回味很長，帶點小酸，可惜就是太少了，感覺停不下來了腫么辦?

2018年萬能的淘寶好評100字通用評論模板復制

現在才知道淘寶評論積分可以漲氣值呢，這才知知道好評的重要 性。這個福利實在太贊了，妥妥的每條都來評論下，賺積分，下次 還能抵現金用。評論80個字以上，可以得到50個積分從此我無論 買什麼東西都會把這個段話復制粘貼下湊夠字數，然後再填覺的 很棒，現在去超市都少了，大部分生活物品零食都在天貓超市買！ 速度快是最大優點，要繼續保持哦！其次質量有保證，平時在網上 假貨風險比較大的，從天貓超市買的放心，吃的安心，得跑超市， 天貓更便捷，而且包裝非常好，天貓還是比較值得信賴的，不用 去實體超市買，相比優惠了很多！這次買的都挺滿意的，天貓值得 信賴很好滿意！確實看了下價格全網最低，准備入手嘗一下

淘寶好評100字萬能通用評論模板復制

這是一條好評段子，花錢的評價，麻煩你們認真點！先說商品質量：產品總體不錯，包裝嚴實。再說商家服務：點贊啦。最後點評快遞：發貨很快。其他就是感謝店家打折送券活動，畢竟便宜好貨更實在。希望店家多多優惠，及時通知老客戶，促成回購。祝生意興隆。

火鍋調料淘寶好評100字通用評論模板復制

裡面有兩袋。一袋是醬料如圖2，一袋是泡椒雪菜如圖1、倒醬料時候撕開一個大口如圖3，一下就倒出來了，撕小口不容易倒出來。味道還可以，一人份放兩大勺差不多，不用放鹽了。不是很辣，可以自己加點辣椒。圖5你就忽略吧，權當笑話。

萬能通用淘寶好評模板集合，可一鍵復制

【1】剛收到包裹的時候嚇了一跳，那麼大個，貨真價實!穿上後的效果不錯，適合我的風格，只是我稍微買大了一點，不換了，老闆，下次來要優惠

【2】店主人非常耐心，連續詢問三天才決定購買。收到貨我非常滿意。

【3】衣服質量不錯，樣式也好，有彈力，給下面的MM做個參考，買小了，再買兩件

【4】不錯!面料和包裝都很不錯!下次再來

【5】好看，穿起來也舒服

【6】還挺好的!景色一般，價格實惠，踩自行車的時候順路去看了

【7】我搭配了一個蓬蓬紗裙，又甜美又性感，一個字美絕了!

【8】試穿了，效果不錯，不知道洗完會不會縮水!摸著很舒服!

【9】買了好多家了，軟體非常棒!

【10】衣服很不錯，收藏了，下次再來!

【11】店主很細心，還送了小禮品給我。衣服很滿意

【12】東挑西選，頭都暈了，還是這家吧，評價也不錯

寫在最後：

6. 論淘寶搜索推薦演算法排序機制及2021年搜索的方向。

[寫在前面]淘寶搜索引擎至今反復多次，搜索順序也從最初的統計模型升級到機械學習模型，到2010年為止沒有標簽沒有基礎標簽，隨著計算能力的提高，2010年後開始挖掘用戶的基礎標簽，從3年到2013年開始使用大規模的機械學習和實時特徵
但你有沒有想過為什麼2016-2017年的兩年是各種各樣的黑搜索盛行的一年，為什麼今天幾乎消失了？
最根本的原因是從統計演算法模型到機械學習模型的轉型期。
說白了，這時不收割就沒有收割的機會。因為統計模型即將退出歷史舞台。
因此，各路大神各自擴大了統計模型演算法中的影響因素。統計演算法無論在哪裡，點擊率和坑產都很容易搜索。
那兩年成了中小賣家的狂歡盛宴，很多大神的煙火也是旺盛的。
今天推薦演算法的第三代使用後，加上疫情的影響進行了鮮明的比較，真的很感慨。
淘寶真的沒有流量了嗎？電器商務真的做不到嗎？還是大家的思維沒有改變，停留在2016-2017年的黑搜宴會上不想醒來？
2017年、2018年、2019年是淘寶推薦演算法反復最快的3年，每年的演算法升級都不同，整體上到2019年9月為止統計演算法模型的影響因素還很大，從2019年下半年開始第三代推薦演算法後，全面的真正意義進入了以機械學習模型為中心的推薦演算法時代。
各路大神也無法驗證，加上百年疫情的影響，很多大神的隱蔽布也泄露了。
基本上以統計模型為主，訓練基本上沒有聲音，典型的是坑產游戲。
如果現在還能看到的話，基本上可以判斷他不是在訓練，而是在製作印刷用紙，一定會推薦使用資源，資源是多麼安全。
刷子的生產增加真的沒有效果嗎？不是我以前的文章說:不是不行，而是從坑產的角度思考，而是從改變競爭環境的角度思考，用補充書改變競爭環境，改變場地，有新的天地，任何手段都要為商業本質服務。
正文
概述統計演算法模型時代。
統計模型時代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的類別不錯，關鍵詞比較正確，就能得到很大的流量，當時產品需求少，只要上下架的優化就能使產品上升。
到2016年為止沒有坑產游戲嗎？黑色搜索的效果不好嗎？其實，什麼時候坑產是最核心的機密，誰來教大家，什麼時候教的最多的是類別優化，關鍵詞優化，大部分優化都圍繞關鍵詞，電器商的老人想起了你什麼時候得到關鍵詞的人得到了世界。
有人告訴我做坑產，關鍵詞找到生意也來了。什麼時候知道坑產也沒有人給你刷子，大規模的補充書也出現在黑色搜索盛行的時期。
為什麼關鍵詞者得天下？
搜索關鍵詞是用戶目前意圖最直觀的表達，也是用戶表達意圖最直接的方式。
搜索的用戶購物意圖最強，成交意願也最強，現在搜索也是轉化率最高的流量來源。
統計時代關鍵詞背後直接依賴的是類別商品，只要製作類別和關鍵詞分詞即可，哪個時代最出現的黑馬通常是類別機會、關鍵詞機會、黑科學技術機會。
最基本的是商業本質，什麼時候產品需求少，沒有很多現在的類別，自己找類別，現在想想什麼概念。
記得什麼時候類別錯了，搜索也可以來。如果你的商品點擊反饋好的話，錯誤的類別沒有什麼影響，現在試試吧
搜索類是搜索的基礎。
什麼時候能稱霸，背後有商業邏輯，用戶行為數據好就行了。
但無論如何發展檢索都離不開關鍵詞。例如，上述關鍵詞是用戶表達意圖的最直接的方法，是當前消費者的檢索行為和購買行為發生了根本性的變化。
檢索依然根據消費者的行為數據和關鍵詞來判斷需求，這就是機械學習模型時代。
機器學習模式時代-推薦搜索演算法。
現在的商品體積和消費者購物行為的豐富性，統計演算法不能滿足檢索的本質要求。
所以現在搜索引擎開始發展深度學習模式更精細的建模-推薦搜索演算法，搜索排名更智能。
在此重點討論推薦檢索演算法，
2017、2018、2019是推薦檢索演算法真正意義發展的3年，3年3個系統版本每年更換一次，很多電器商人都不知道頭腦。
推薦檢索演算法和統計演算法模型的最大區別在於，Query的處理能力和演算法有召回機制
簡單表示推薦演算法的程序:
1:對檢索關鍵詞進行分詞、重寫的處理進行類別預判
2:根據用戶信息，即用戶以前的行為數據記錄和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作等信息存檔
3:根據檢索用戶信息，根據檢索用戶以前的行為數據檢索引擎和預測的性別、年齡、購買力、店鋪喜好、品牌喜好、實時行動作為等信息存檔3:根據檢索用戶信息的檢索用戶信息
也就是說，在第一關召回階段基本上與統計模型時代的最佳化途徑相同，核心是標題分詞和類別，現在最大的區別是根據用戶信息推薦最佳化，這是標簽和正確人群標簽圖像最佳化的基本意義。
為什麼現在一直在談論標簽，談論人標簽圖像？入池實際上是為了匹配真正的消費者用戶信息，通過直通車測試來判斷人群也是為了通過性別、年齡和購買力來優化匹配真正的消費者。
召回機制:
通過構建子單元索引方式加快商品檢索，不必經歷平台上億級的所有商品。該索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始篩選商品的過程是召回階段。
在這個階段，不會進行復雜的計算，主要是根據現在的搜索條件進行商品候選集的快速圈定。
之後再進行粗排和精排，計算的復雜程度越來越高，計算的商品集合逐漸減少，最後完成整個排序過程。
主要召迴路徑分為
1:語言召回
2:向量召回
這些都是商業秘密不方便的說明，有興趣的是學習我們的在線會員課程標簽重疊游戲6是基於語言和向量召回的基礎邏輯實戰落地的課程。
下一階段進入粗行列，粗行列受這些因素的影響:
粗行列作為召回後的第一個門檻，希望用戶體驗以時間低的模型快速排序和篩選商品，第一關系將過濾到不適合本次檢索詞要求的商品
為了實現這個目的，首先要明確影響粗排名得分的因素
1:類別匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息質量(商品發布時間、商品等級、商品等級)
3:商品組合得分
點擊得分
交易得分賣方服務商業得分
在粗排列框架下，系統粗排列演算法根據商品類別的預測得分進行得分
點擊得分交易得分
交易得分賣方服務商業得分粗排列框架下，系統粗排列的大排列
最後是精排，檢索順序的主要目標是高相關性、高個性化的正確性。
每個用戶的喜好不同，系統會根據每個用戶的Query結合用戶信息進行召回。然後通過粗排後，商品數量從萬級下降到千級。
千級商品經排後直接向用戶展示，搜索過程中商品集合的思考和具體變化如下圖

前面的召回、粗排主要解決主題相關性，通過主題相關性的限制，首先縮小商品集合和我們的在線會員課程標簽
精排階段系是真正系統推薦演算法發揮真正威力時，應根據用戶行為反饋迅速進行機械學習建模，判斷用戶真實性、准確性和可持續控制性。
為什麼現在的游戲和黑色技術暫時出現，核心是系統演算法模型機械學習模型，系統分析用戶有問題，不正確，不穩定，維持性差，可以迅速調整。
也就是說，即使發現脆弱性，研究快速有效的方法，系統也會根據你精排階段的用戶行為迅速分析學習建模，發現模型有問題，你的玩法就結束了。
猜機器學習建模的速度有多快？
想玩黑色的東西早點死去吧。
現在使用的檢索順序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具體模型過於復雜也不需要深入，但影響這兩種模型的最基本因素是用戶行為數據
真的不能假的，假的也不能假的演算法模型越來越智能化，演算法越來越強，只有回歸商業本質才能真正解決演算法模型背後真正想解決的問題，演算法基於商業邏輯。
2021年搜索向哪個方向發生變化:
2020年電器商人和螞蟻是不平凡的一年。2020年也是螞蟻從神壇上拉下來的元年，現在螞蟻有各種各樣的黑色。
基於中小賣家的走勢無疑是阿里必須正面面對的現實。
如何讓中小賣家迴流或留在平台上，搜索該怎麼做？
檢索一定是基於三方的考慮，買方、賣方和平台本身，現在市場上又開始提倡坑產搜索邏輯，坑產妖風又開始，根據推薦搜索演算法邏輯來談這個問題。
為什麼坑產思維是不死的小強，每次危機都會跳出來。
以統計模型為中心的坑產時代是淘寶從2003年到2015年一直使用的搜索演算法模型長達13年。
同時也是淘寶和中國網分紅的野蠻生長期，統計演算法模式讓太多電商賺錢。除了
之外，十年的奴役思維已經習慣了，在電器商圈，坑產游戲一定有人相信，其他人不一定被認可。所以，我們夾著尾巴發展的原因，時間真的可以證明一切，不用多說，做自己。
習慣性思維加上特殊時期的賺錢蝴蝶效應，使許多電器商人活在歷史的長夢中。正確地說，統計演算法模型的真正廢除是在2019年下半年。
同學說坑產永遠有效，我也這么想。
永遠有效的是起爆模型坑產權重驅動和統計演算法模型中的坑產排名不同。
起爆模型的坑產要素永遠有效，這永遠不會改變。
但是，如何有效地加上這個起爆模型的坑產權重，並不像模仿購物的意圖那麼簡單。
坑產游戲在2021年絕對不行。淘寶不會把現在的演算法系統換成15年前的。
基於三方利益:
購買者體驗
賣方利益
平台的發展
搜索肯定會向高精度和高控制性發展。以標簽為中心的用戶標簽圖像仍然是影響流量精度的基本因素。
必須從標簽的角度考慮和優化種子組的圖像。
通過種子組的圖像向相似人擴展到葉類人，業界喜好人最後向相關人擴展也是擴大流量的過程渠道。
基於推薦搜索演算法邏輯:
精密排列階段演算法更強，精度更高，轉化率更高，持續穩定性更強。
基於中小賣方流通的現狀，優化精排階段並非中小賣方能夠簡單接觸。
推薦演算法從搜索排名階段出現在哪個階段？
個人判斷
一是召回階段
二是粗排階段
上述提到召回階段的演算法簡單復蓋商品為萬級，排序規則也比較簡單，中小賣方在召回階段提高精度尤為重要。
在這個萬級商品庫中，如上下架的權重上升，中小賣方有機會上升到主頁，從子單元的索引召回中尋找機會。
或者根據中小賣方的新產品和中小賣方的店鋪水平進行特別優先搜索推薦，使中小賣方的新產品在低銷售狀態下顯示，可以實現錦囊演算法。
中小賣方有機會搜索主頁，不調用用戶信息直接打開主頁的展示權可能是中小賣方最大的支持。
根據召回階段的用戶行為數據，在粗排階段以比例融入用戶信息，即標簽的影響。
在初始召回階段，類別和分詞權重，看業者主圖場景反應背後的人們反饋，用系統引導，給中小賣方真正參考的流量方向和成交方向。
誰瘋狂地印刷用紙直接關閉黑屋，理解印刷用紙優化競爭場景，從優化人群的角度出發，適當放寬處罰。
通過召回階段，得到的用戶信息會影響粗體結果。在這個階段，用戶信息的權重比例不應該太大，流量卡也不應該太死。
在各檢索順序階段用戶信息，即用戶標簽對檢索的影響權重的問題。
這個方向我的個人觀點是可能的。

7. 亞馬遜a9演算法和淘寶演算法

1、A9演算法（A9 Algorithm）也就是一種排序演算法，簡單的來說：即從亞馬遜琳琅滿目的產品類目中里挑選出客戶搜索較為相關的產品，並將根據相關性排序展示給客戶。
2、從位置上講主要有兩類，一類是放在賣家的寶貝描述里的，另一類是淘寶直通車推薦。直通車推薦其實就是付費的搜索排名，按誰付的關鍵詞出價高誰的位置就好，按點擊付費。有很多直通車優化的服務商。放在寶貝描述裡面的又有多種形式，通過第三方應用可以將賣家想要推薦的寶貝推薦到其它寶貝下面。還有一種就是淘寶給賣家些推薦櫥窗位，是淘寶旺鋪的一項功能。

8. 淘寶中好物點評怎麼寫

1、先寫物品的真假。
2、寫明物品的功效。
3、最後寫明自己對產品的看法以及使用體驗。

9. 在淘寶上如何對一家店鋪做出評價

想要對一家淘寶店做出評價，只有購買成功了才能進行點評，沒有購物的店鋪不能點評也不能做別的操作。
一，購物
在淘寶上搜索相關的產品名，或是店鋪名進入店內，挑選物品物進行下單、付款、等待收貨驗貨，使用等。

二，確認收貨，點評
收到物品後，對產品比較滿意的可以進行在線確認收貨，這時的收貨也就是再次進行支付；因為這個支付才是真正的付款給賣家，之前的付款是付給了支付寶平台。
支付成功後，會有一個提示進行點評，這時可以直接進行在線打分，輸入內容，並可分享上傳產品圖等；這時的評價，只要賣家回評了會即時展現在產品頁面下，只要進入產品內的人員都能看到。

三，追評
在評價完成後，產品使用過程中，遇到不滿意或是出現異常現象只要還在15天售後時間內還是可以進行退換處理的，同時也可以直接追評的。
這個追評信息，是可以延長很長時間存在的，只要此產品不被刪除，基本都會存在追評按鈕的。

很多網購人員只挑選、購買、收貨、使用；很少對產品進行評價，追評或是別的操作，現在的網購越來越方便，對於不滿意的產品可以直接退、換，但不建議惡意操作，賣家也是可以進行申訴，舉報的。

10. 淘寶sku演算法淺析

        最近項目遇到了一個難題，就是模仿淘寶上的選擇規格，首先我先來解釋下什麼是sku，sku（Stock Keeping Unit 庫存量單位）即庫存進出計量的基本單元，可以是以件，盒，托盤等為單位。sku這是對於大型連鎖超市DC（配送中心）物流管理的一個必要的方法。上面的話可能你們沒有聽懂是什麼意思,具體請打開手淘，選擇服裝類的產品（由於服裝類的產品可選規格較多，比較容易進行比較）。
        當時項目開始並不是採用這個sku演算法，而是採用遍歷查詢的方式,將所有結果進行拆分，拆分成幾個不同屬性的集合；例如顏色、內存、大小等；然後通過用戶點擊按鈕，去遍歷後台有無包括這種規格的商品（除了庫存為0）；如果沒有則把按鈕變成灰色（即改變狀態）；讓我們來分析下這種方案的優缺點。

尺寸：5.0寸、4.5寸
型號：土豪金、紅、黑
內存：128G、64G

        現在這幾種類型一共有2 * 3 * 2 = 12種排列組合，然而只有3種組合是正確的（其中還要排除庫存為0的情況）一開始先保存好每一個按鈕和每一列的位置進入一個List<List<TagEnable>> 的數組中，TagEnable記錄著每一個按鈕的狀態（0代表者正常，1代表選中，2代表不可選（庫存為0||無規格））；然後當用戶點擊的時候，用Map<Integer,String> 記錄選中的按鈕和文字；並把每一個按鈕先設置為不可點擊，之後根據文字去對按鈕進行設置狀態。
        這種演算法是比較直接的一種實現，但是很繁瑣，循環嵌套循環，可以簡單分析下演算法復雜度，如果sku屬性組合元素的總和數用m來表示，可選的數據的長度是n的話，那麼演算法的步驟大概是m*n，這看起來好像不怎麼復雜；不過，每次判斷一個sku組合是否和result中的 組合匹配，卻不是一個簡單的過程，實際上，這可以看做是一個字元串匹配的一個演算法了， 最簡單的還是使用正則匹配，m * n次正則匹配，這樣就不怎麼快了吧。正則表達式很不穩定，萬一sku組合中有一些特殊字元，就可能導致一個正則匹配沒能匹配到我們想要的表達式。
而且，當用戶全部選中的時候，根據這種演算法，只會出現一種情況，就是未選中的全部都變成不可選（即變成灰色），這大大影響了用戶的體驗。如下圖：

        sku演算法是利用數學的集合思想來寫的。即先把可能的排列組合列出來，即取出集合中的所有子集，數學上叫做冪集。
就是如果第一條數據["5.0寸", "黑", "128G"]可選，
那麼以下的組合肯定存在：

例如：當用戶進行如下的選擇：5.0寸、128G
那麼如何判斷 4.5寸這個按鈕的狀態呢？只需判斷4.5寸、128G是否可選（集合U是否存在（4.5寸-128G）這個組合並且庫存不為0），以此類推：

於是乎，我們可以得出下列的結果：

在使用淘寶的過程中，我發現他們可以根據用戶選擇按鈕的唯一值確定圖像（例如在這案例中，顏色是唯一的），當用戶只選擇唯一值時，便可以確定其圖像

做法是這樣子的：先遍歷原始數據，如果用戶選擇的組合在原數據中是唯一的話，則可以確定其圖像。

https://github.com/hfkai/SkuSelects