淘宝选产品点评算法

1. 做淘宝如何选品

淘宝选品需要借助淘数据工具，具体如下：

热销宝贝排行统计数据分析工具，淘宝各行业类别下的热销宝贝排行榜数据，淘宝选品工具，通过热销宝贝榜，发掘热门的宝贝产品。

当前行业类目下，可以查看7天内或者1年内任意月份的可以热销宝贝数据。通过工具我们分析出热销宝贝：该宝贝参与了什么营销推广活动，查询时间段内的收藏量、评价数、标价一口价、实际成交价、销售量、销售金额，等数据。该功能，对于卖家在选品中有非常大的帮助。

一键分析宝贝标题得分，含关键词数量，展现量，点击量，点击率，转化率；自动推荐类目热门关键词随你使用，打造黄金标题和提高产品转化率；让你随时了解买家搜索需求的同时，还可以一键测试竞争对手的标题，分析流量转化词，抢占流量制高点。

2. 淘宝上怎么挑选爆款

挑选爆款产品的方法：

1、爆款必须具有店铺风格属性的代表性。

这款产品必须在价格、款式、或者消费群体上要有代表力，符合店铺的整体定位。

2、爆款需要具备可持续性的发展潜力。

产品爆款有生命周期，3个月左右是很多款式的销量高峰，随着市场需求的改变和竞争对手增加，款式必须作为对应的改善调整。

3、爆款需要具有稳定性的特征。

当产品款式推广销量做起来了以后，突然仓库告知由于材料不足，部分热销颜色缺货，这时候对款式的销量打造是致命性的。又或者是在大规划销量以后，接着而来的是铺天盖地的负面评价，同样会宝贝产生致命影响。所以要求产品在质量、产量、售后方面一定要能稳定下来。

4、爆款品牌要掌握在自己手中。

拥有品牌的自主性，就可以不用受制于人，可以自主定价，自主选择推广渠道，并且不会被知识产权投诉。

5、爆款是具有良好的复购率和老客户成交高占比的属性。

爆款的老客户成交应占到40%及以上才能称之为优良水平。这个环节的复购和第二条的稳定性有所关联，通常认为质量稳定，款式改善发展变化快的产品通常具有不错的复购率。

3. 怎么对淘宝产品数据进行分析

1、 选择合适的对手

从淘宝搜索入手，找符合自己的目标的卖家：宝贝标题有特定关键词的、宝贝属性有特定属性词、价格在自己标定范围，而且还有一个很重要的，等级和自己相近的，也就是说你是心级卖家去找金冠黄冠卖家来分析是毫无意义的，而且分析不是找销量大的而是找活力强的竞争对手。

2、竞争店铺分析

竞争店铺分析我们应该主要关注的指标是店铺创建时间、主营类目、dsr，那些宝贝是主销产品，这个店铺的类目销量分布、动销SKU有那些，大家都可以很容易从图表中看到结果。

3、竞争宝贝分析

跟踪对手数据的每天变化：销量、收藏、评论、浏览量(C店才有)、转化率、收藏率、宝贝创建时间( 主要就是了解对手产品的起始周期);

主要是折扣，或者有没有做VIP折扣，是否包邮这些，促销策略大家可以通过标题看到一些活动的踪迹，很多淘宝官方或者第三方活动都需要修改标题，大家从标题修改变化、时间、成交量这些来判断竞争宝贝做了什么活动，带来了多少销量等等;

卖家购买时间、购买频度、数量可以分析竞争对手的客户粘度和回购率，很多店铺是靠回头客来形成大量销售的，特别是化妆品是需要定期购买的，单个宝贝的买家分析是不全面的，全店买家成交记录的提取可以更加客观看到这个店铺有多少忠实买家，当然对自己店铺买家成交记录分析也是相当实用，已经是CRM的基本功能了。

4. 如何让淘宝评价排名靠前 淘宝评价默认排序的规则是什么

以下是决定淘宝评价排名的一些因素：

1、评价字数越多，排名越靠前；

2、评价时间越近，排名越靠前；

3、买家账号等级越高，排名越靠前；

4、评价有晒图的比没晒图的靠前；

5、其他买家点击“有用”次数多的靠前；

6、含有宝贝关键词的评价内容，比不含相关词的评价，更靠前；

7、拍多单对多个产品同时评价时采用复制粘贴同样内容的评价不会靠前。

(4)淘宝选产品点评算法扩展阅读：

每个宝贝下的“累计评论”页面，默认显示全部评语。不管是好评、中评、差评，但凡呈现在前三条的位置，有不良评语的话，特别是说产品质量差、卖家态度不好的，必须高度重视。前三条的不良评语将直接导致这个宝贝的转化率严重下降。

有些顾客给好评却写了冗长的不良评语，有的给了中评或差评却只有廖廖几字描述不长。所以我们应该担心的，不止于表面的中差评，只有几字的中差评对顾客决定下不下单影响不大；反而是那些描述冗长的不良评语，要是排在前几位，几乎是影响到每个进店访客下单转化的。

最新作出的评价，淘宝会将其与已有评价作出以上因素的比较后，直接将新评价插入到判定的排名中去。已有的评价是每周更新一次排序。

所以，当店铺没其他异常的情况下，宝贝转化率却骤降了，就要先看排名前三的评语写得如何。一旦发现长篇大论的不良评语、直击要害，就要马上作好补救措施。

5. 淘宝好评大全（超实用的万能淘宝好评评论）

吖吖资源分享库

经常网购，总有大量的包裹收，有很多的评语要写！ 但是，总是写评语花掉了我大量的时间和精力！ 所以在一段时间里，我总是不去评价或者随便写写！ 但是，我又总是觉得好像有点对不住那些辛苦工作的卖家客服、仓管、老板。 于是我写下了一小段话，给我觉得能拿到我五星好评的卖家的宝贝评价里面以示感谢和尊敬！ 宝贝是性价比很高的，我每次都会先试用再评价的，虽然宝贝不一定是最好的，但在同等的价位里面绝对是表现最棒的。

本仙女淘宝好评100字万能通用评论模板复制

各位小仙女~~~这是一个好评模板，不要看了，下面都是废话。因为本仙女很懒，不想每个宝贝都写好评，所以才模仿网友的好评模板。但是这个宝贝不管是质量还是款式都是本仙女喜欢的~~~如果不喜欢，本仙女收到会很生气，然后这个模板就会变成各种喋喋不休的吐槽，自然不会撒下这个好评给各位淘友参考。本宝贝还是极好的，来自一位懒省事的只爱购物不爱写评论只想换积分的仙女~~~

万能淘宝好评100字通用评论模板复制

质量非常好,与卖家描述的完全一致, 真的很喜欢,完全超出期望值,发货速 度非常快,包装非常仔细、严实,物流公司服务态度很好,运送速度很快,很满意的一次购物质量很好, 希望更多的朋友信赖. 店主态度特好, 我会再次光顾的好卖家 赞，发货迅速，态度很好，很满意！很好很好！网上购物这么激烈，没想到店家的服务这么好，商品质量好而价低廉， 很热情的卖家，下次还来希望下次还有机会合作祝你生意兴隆质量非常好，出乎我的意料包装非常仔细。下次有机会再找你，店家人蛮好的，东东很不错,淘到心意的宝贝是一件让人很开心的事，比心??????????????? 质量非常好,与卖家描述的完全一致, 真的很喜欢,完全超出期望值,发货速 度非常快,包装非常仔细、严实,物流公司服务态度很好,运送速度很快

换积分淘宝好评100字通用评论模板复制

以前几乎都没有认真评价过，不知道浪费了多少积分。听说评价超过一百个字有送积分，基本上每个星期都会光顾，统一评论，淘宝购物实在是太方便了，根本停不下来，从此后买生活用品第一个想到的就是淘宝，都是正品，一开始还担心，现在都习惯了，真心不错的，现在还要多多给优惠呦，下次还会再来的，都逛上了，哈啊哈哈哈哈。还是很不错的宝贝真心不错，物超所值，很满意的一次网购还没有用，用过再追评囤货中，还没有安装，一次性买了两个，大品牌值得信赖。

天猫淘宝好评100字通用评论模板复制

不错，价格也实惠以前在天猫淘宝上买东西，都是系统自动好评，基本没认真评价过，不知道浪费多少积分了，现在才知道淘宝评论积分可以涨气值呢，这才知道好评的重要性。这个福利实在太赞了，妥妥的每条都来评论下，赚积分，下次还能抵现金用。评论80个字以上，可n以得到50个积分！从此我无论买什么东西，都会把这个段话复制粘贴下凑够字数，然后再填写商品的评论！东西不错，非常好 不错，价格也实惠以前在天猫淘宝上买东西，都是系统自动好评，基本没认真评价过，不知道浪费多少积分了，现在才知道淘宝评论积分可以涨气值呢，这才知道好评的重要性。这个福利实在太赞了，妥妥的每条都来评论一下

淘宝短外套评价好评100字通用评论模板复制

宝贝收到了，才过来评价， 首先我必须说一下客服的服务态度是相当的欧耶了，然后再说说宝贝，宝贝的质量和款式都好，也是本人喜欢的风格，穿着特有范儿，料子一点也不闷，特别透气，舒服，出去旅游可以穿啦，太开心啦，以后还会再来你家的呦，其实，还有一套你们的宝贝，已经在路上了，期待下一个惊喜，爱你们呦么么哒～(^з^)-♡

营养品淘宝好评100字通用评论模板复制

蓝莓蜜味道不错，天气热，蜜有些融化了，我用温水泡的，蜂蜜稍微摇一摇就有很多小气泡浮起来，证明很新鲜，不愧是高原活性蜜，蜂蜜的活性值杠杠滴。开的时候封口膜上有蜜，我尝了下清甜的，感觉很纯，回味很长，带点小酸，可惜就是太少了，感觉停不下来了肿么办?

2018年万能的淘宝好评100字通用评论模板复制

现在才知道淘宝评论积分可以涨气值呢，这才知知道好评的重要 性。这个福利实在太赞了，妥妥的每条都来评论下，赚积分，下次 还能抵现金用。评论80个字以上，可以得到50个积分从此我无论 买什么东西都会把这个段话复制粘贴下凑够字数，然后再填觉的 很棒，现在去超市都少了，大部分生活物品零食都在天猫超市买！ 速度快是最大优点，要继续保持哦！其次质量有保证，平时在网上 假货风险比较大的，从天猫超市买的放心，吃的安心，得跑超市， 天猫更便捷，而且包装非常好，天猫还是比较值得信赖的，不用 去实体超市买，相比优惠了很多！这次买的都挺满意的，天猫值得 信赖很好满意！确实看了下价格全网最低，准备入手尝一下

淘宝好评100字万能通用评论模板复制

这是一条好评段子，花钱的评价，麻烦你们认真点！先说商品质量：产品总体不错，包装严实。再说商家服务：点赞啦。最后点评快递：发货很快。其他就是感谢店家打折送券活动，毕竟便宜好货更实在。希望店家多多优惠，及时通知老客户，促成回购。祝生意兴隆。

火锅调料淘宝好评100字通用评论模板复制

里面有两袋。一袋是酱料如图2，一袋是泡椒雪菜如图1、倒酱料时候撕开一个大口如图3，一下就倒出来了，撕小口不容易倒出来。味道还可以，一人份放两大勺差不多，不用放盐了。不是很辣，可以自己加点辣椒。图5你就忽略吧，权当笑话。

万能通用淘宝好评模板集合，可一键复制

【1】刚收到包裹的时候吓了一跳，那么大个，货真价实!穿上后的效果不错，适合我的风格，只是我稍微买大了一点，不换了，老板，下次来要优惠

【2】店主人非常耐心，连续询问三天才决定购买。收到货我非常满意。

【3】衣服质量不错，样式也好，有弹力，给下面的MM做个参考，买小了，再买两件

【4】不错!面料和包装都很不错!下次再来

【5】好看，穿起来也舒服

【6】还挺好的!景色一般，价格实惠，踩自行车的时候顺路去看了

【7】我搭配了一个蓬蓬纱裙，又甜美又性感，一个字美绝了!

【8】试穿了，效果不错，不知道洗完会不会缩水!摸着很舒服!

【9】买了好多家了，软件非常棒!

【10】衣服很不错，收藏了，下次再来!

【11】店主很细心，还送了小礼品给我。衣服很满意

【12】东挑西选，头都晕了，还是这家吧，评价也不错

写在最后：

6. 论淘宝搜索推荐算法排序机制及2021年搜索的方向。

[写在前面]淘宝搜索引擎至今反复多次，搜索顺序也从最初的统计模型升级到机械学习模型，到2010年为止没有标签没有基础标签，随着计算能力的提高，2010年后开始挖掘用户的基础标签，从3年到2013年开始使用大规模的机械学习和实时特征
但你有没有想过为什么2016-2017年的两年是各种各样的黑搜索盛行的一年，为什么今天几乎消失了？
最根本的原因是从统计算法模型到机械学习模型的转型期。
说白了，这时不收割就没有收割的机会。因为统计模型即将退出历史舞台。
因此，各路大神各自扩大了统计模型算法中的影响因素。统计算法无论在哪里，点击率和坑产都很容易搜索。
那两年成了中小卖家的狂欢盛宴，很多大神的烟火也是旺盛的。
今天推荐算法的第三代使用后，加上疫情的影响进行了鲜明的比较，真的很感慨。
淘宝真的没有流量了吗？电器商务真的做不到吗？还是大家的思维没有改变，停留在2016-2017年的黑搜宴会上不想醒来？
2017年、2018年、2019年是淘宝推荐算法反复最快的3年，每年的算法升级都不同，整体上到2019年9月为止统计算法模型的影响因素还很大，从2019年下半年开始第三代推荐算法后，全面的真正意义进入了以机械学习模型为中心的推荐算法时代。
各路大神也无法验证，加上百年疫情的影响，很多大神的隐蔽布也泄露了。
基本上以统计模型为主，训练基本上没有声音，典型的是坑产游戏。
如果现在还能看到的话，基本上可以判断他不是在训练，而是在制作印刷用纸，一定会推荐使用资源，资源是多么安全。
刷子的生产增加真的没有效果吗？不是我以前的文章说:不是不行，而是从坑产的角度思考，而是从改变竞争环境的角度思考，用补充书改变竞争环境，改变场地，有新的天地，任何手段都要为商业本质服务。
正文
概述统计算法模型时代。
统计模型时代搜索引擎的排名是最原始的排名思考，如果你的类别不错，关键词比较正确，就能得到很大的流量，当时产品需求少，只要上下架的优化就能使产品上升。
到2016年为止没有坑产游戏吗？黑色搜索的效果不好吗？其实，什么时候坑产是最核心的机密，谁来教大家，什么时候教的最多的是类别优化，关键词优化，大部分优化都围绕关键词，电器商的老人想起了你什么时候得到关键词的人得到了世界。
有人告诉我做坑产，关键词找到生意也来了。什么时候知道坑产也没有人给你刷子，大规模的补充书也出现在黑色搜索盛行的时期。
为什么关键词者得天下？
搜索关键词是用户目前意图最直观的表达，也是用户表达意图最直接的方式。
搜索的用户购物意图最强，成交意愿也最强，现在搜索也是转化率最高的流量来源。
统计时代关键词背后直接依赖的是类别商品，只要制作类别和关键词分词即可，哪个时代最出现的黑马通常是类别机会、关键词机会、黑科学技术机会。
最基本的是商业本质，什么时候产品需求少，没有很多现在的类别，自己找类别，现在想想什么概念。
记得什么时候类别错了，搜索也可以来。如果你的商品点击反馈好的话，错误的类别没有什么影响，现在试试吧
搜索类是搜索的基础。
什么时候能称霸，背后有商业逻辑，用户行为数据好就行了。
但无论如何发展检索都离不开关键词。例如，上述关键词是用户表达意图的最直接的方法，是当前消费者的检索行为和购买行为发生了根本性的变化。
检索依然根据消费者的行为数据和关键词来判断需求，这就是机械学习模型时代。
机器学习模式时代-推荐搜索算法。
现在的商品体积和消费者购物行为的丰富性，统计算法不能满足检索的本质要求。
所以现在搜索引擎开始发展深度学习模式更精细的建模-推荐搜索算法，搜索排名更智能。
在此重点讨论推荐检索算法，
2017、2018、2019是推荐检索算法真正意义发展的3年，3年3个系统版本每年更换一次，很多电器商人都不知道头脑。
推荐检索算法和统计算法模型的最大区别在于，Query的处理能力和算法有召回机制
简单表示推荐算法的程序:
1:对检索关键词进行分词、重写的处理进行类别预判
2:根据用户信息，即用户以前的行为数据记录和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作等信息存档
3:根据检索用户信息，根据检索用户以前的行为数据检索引擎和预测的性别、年龄、购买力、店铺喜好、品牌喜好、实时行动作为等信息存档3:根据检索用户信息的检索用户信息
也就是说，在第一关召回阶段基本上与统计模型时代的最佳化途径相同，核心是标题分词和类别，现在最大的区别是根据用户信息推荐最佳化，这是标签和正确人群标签图像最佳化的基本意义。
为什么现在一直在谈论标签，谈论人标签图像？入池实际上是为了匹配真正的消费者用户信息，通过直通车测试来判断人群也是为了通过性别、年龄和购买力来优化匹配真正的消费者。
召回机制:
通过构建子单元索引方式加快商品检索，不必经历平台上亿级的所有商品。该索引是搜索引擎中的倒置索引，利用倒置索引初始筛选商品的过程是召回阶段。
在这个阶段，不会进行复杂的计算，主要是根据现在的搜索条件进行商品候选集的快速圈定。
之后再进行粗排和精排，计算的复杂程度越来越高，计算的商品集合逐渐减少，最后完成整个排序过程。
主要召回路径分为
1:语言召回
2:向量召回
这些都是商业秘密不方便的说明，有兴趣的是学习我们的在线会员课程标签重叠游戏6是基于语言和向量召回的基础逻辑实战落地的课程。
下一阶段进入粗行列，粗行列受这些因素的影响:
粗行列作为召回后的第一个门槛，希望用户体验以时间低的模型快速排序和筛选商品，第一关系将过滤到不适合本次检索词要求的商品
为了实现这个目的，首先要明确影响粗排名得分的因素
1:类别匹配得分和文本匹配得分，
2:商品信息质量(商品发布时间、商品等级、商品等级)
3:商品组合得分
点击得分
交易得分卖方服务商业得分
在粗排列框架下，系统粗排列算法根据商品类别的预测得分进行得分
点击得分交易得分
交易得分卖方服务商业得分粗排列框架下，系统粗排列的大排列
最后是精排，检索顺序的主要目标是高相关性、高个性化的正确性。
每个用户的喜好不同，系统会根据每个用户的Query结合用户信息进行召回。然后通过粗排后，商品数量从万级下降到千级。
千级商品经排后直接向用户展示，搜索过程中商品集合的思考和具体变化如下图

前面的召回、粗排主要解决主题相关性，通过主题相关性的限制，首先缩小商品集合和我们的在线会员课程标签
精排阶段系是真正系统推荐算法发挥真正威力时，应根据用户行为反馈迅速进行机械学习建模，判断用户真实性、准确性和可持续控制性。
为什么现在的游戏和黑色技术暂时出现，核心是系统算法模型机械学习模型，系统分析用户有问题，不正确，不稳定，维持性差，可以迅速调整。
也就是说，即使发现脆弱性，研究快速有效的方法，系统也会根据你精排阶段的用户行为迅速分析学习建模，发现模型有问题，你的玩法就结束了。
猜机器学习建模的速度有多快？
想玩黑色的东西早点死去吧。
现在使用的检索顺序模型主要是
CTR模型和CVR模型，具体模型过于复杂也不需要深入，但影响这两种模型的最基本因素是用户行为数据
真的不能假的，假的也不能假的算法模型越来越智能化，算法越来越强，只有回归商业本质才能真正解决算法模型背后真正想解决的问题，算法基于商业逻辑。
2021年搜索向哪个方向发生变化:
2020年电器商人和蚂蚁是不平凡的一年。2020年也是蚂蚁从神坛上拉下来的元年，现在蚂蚁有各种各样的黑色。
基于中小卖家的走势无疑是阿里必须正面面对的现实。
如何让中小卖家回流或留在平台上，搜索该怎么做？
检索一定是基于三方的考虑，买方、卖方和平台本身，现在市场上又开始提倡坑产搜索逻辑，坑产妖风又开始，根据推荐搜索算法逻辑来谈这个问题。
为什么坑产思维是不死的小强，每次危机都会跳出来。
以统计模型为中心的坑产时代是淘宝从2003年到2015年一直使用的搜索算法模型长达13年。
同时也是淘宝和中国网分红的野蛮生长期，统计算法模式让太多电商赚钱。除了
之外，十年的奴役思维已经习惯了，在电器商圈，坑产游戏一定有人相信，其他人不一定被认可。所以，我们夹着尾巴发展的原因，时间真的可以证明一切，不用多说，做自己。
习惯性思维加上特殊时期的赚钱蝴蝶效应，使许多电器商人活在历史的长梦中。正确地说，统计算法模型的真正废除是在2019年下半年。
同学说坑产永远有效，我也这么想。
永远有效的是起爆模型坑产权重驱动和统计算法模型中的坑产排名不同。
起爆模型的坑产要素永远有效，这永远不会改变。
但是，如何有效地加上这个起爆模型的坑产权重，并不像模仿购物的意图那么简单。
坑产游戏在2021年绝对不行。淘宝不会把现在的算法系统换成15年前的。
基于三方利益:
购买者体验
卖方利益
平台的发展
搜索肯定会向高精度和高控制性发展。以标签为中心的用户标签图像仍然是影响流量精度的基本因素。
必须从标签的角度考虑和优化种子组的图像。
通过种子组的图像向相似人扩展到叶类人，业界喜好人最后向相关人扩展也是扩大流量的过程渠道。
基于推荐搜索算法逻辑:
精密排列阶段算法更强，精度更高，转化率更高，持续稳定性更强。
基于中小卖方流通的现状，优化精排阶段并非中小卖方能够简单接触。
推荐算法从搜索排名阶段出现在哪个阶段？
个人判断
一是召回阶段
二是粗排阶段
上述提到召回阶段的算法简单复盖商品为万级，排序规则也比较简单，中小卖方在召回阶段提高精度尤为重要。
在这个万级商品库中，如上下架的权重上升，中小卖方有机会上升到主页，从子单元的索引召回中寻找机会。
或者根据中小卖方的新产品和中小卖方的店铺水平进行特别优先搜索推荐，使中小卖方的新产品在低销售状态下显示，可以实现锦囊算法。
中小卖方有机会搜索主页，不调用用户信息直接打开主页的展示权可能是中小卖方最大的支持。
根据召回阶段的用户行为数据，在粗排阶段以比例融入用户信息，即标签的影响。
在初始召回阶段，类别和分词权重，看业者主图场景反应背后的人们反馈，用系统引导，给中小卖方真正参考的流量方向和成交方向。
谁疯狂地印刷用纸直接关闭黑屋，理解印刷用纸优化竞争场景，从优化人群的角度出发，适当放宽处罚。
通过召回阶段，得到的用户信息会影响粗体结果。在这个阶段，用户信息的权重比例不应该太大，流量卡也不应该太死。
在各检索顺序阶段用户信息，即用户标签对检索的影响权重的问题。
这个方向我的个人观点是可能的。

7. 亚马逊a9算法和淘宝算法

1、A9算法（A9 Algorithm）也就是一种排序算法，简单的来说：即从亚马逊琳琅满目的产品类目中里挑选出客户搜索较为相关的产品，并将根据相关性排序展示给客户。
2、从位置上讲主要有两类，一类是放在卖家的宝贝描述里的，另一类是淘宝直通车推荐。直通车推荐其实就是付费的搜索排名，按谁付的关键词出价高谁的位置就好，按点击付费。有很多直通车优化的服务商。放在宝贝描述里面的又有多种形式，通过第三方应用可以将卖家想要推荐的宝贝推荐到其它宝贝下面。还有一种就是淘宝给卖家些推荐橱窗位，是淘宝旺铺的一项功能。

8. 淘宝中好物点评怎么写

1、先写物品的真假。
2、写明物品的功效。
3、最后写明自己对产品的看法以及使用体验。

9. 在淘宝上如何对一家店铺做出评价

想要对一家淘宝店做出评价，只有购买成功了才能进行点评，没有购物的店铺不能点评也不能做别的操作。
一，购物
在淘宝上搜索相关的产品名，或是店铺名进入店内，挑选物品物进行下单、付款、等待收货验货，使用等。

二，确认收货，点评
收到物品后，对产品比较满意的可以进行在线确认收货，这时的收货也就是再次进行支付；因为这个支付才是真正的付款给卖家，之前的付款是付给了支付宝平台。
支付成功后，会有一个提示进行点评，这时可以直接进行在线打分，输入内容，并可分享上传产品图等；这时的评价，只要卖家回评了会即时展现在产品页面下，只要进入产品内的人员都能看到。

三，追评
在评价完成后，产品使用过程中，遇到不满意或是出现异常现象只要还在15天售后时间内还是可以进行退换处理的，同时也可以直接追评的。
这个追评信息，是可以延长很长时间存在的，只要此产品不被删除，基本都会存在追评按钮的。

很多网购人员只挑选、购买、收货、使用；很少对产品进行评价，追评或是别的操作，现在的网购越来越方便，对于不满意的产品可以直接退、换，但不建议恶意操作，卖家也是可以进行申诉，举报的。

10. 淘宝sku算法浅析

        最近项目遇到了一个难题，就是模仿淘宝上的选择规格，首先我先来解释下什么是sku，sku（Stock Keeping Unit 库存量单位）即库存进出计量的基本单元，可以是以件，盒，托盘等为单位。sku这是对于大型连锁超市DC（配送中心）物流管理的一个必要的方法。上面的话可能你们没有听懂是什么意思,具体请打开手淘，选择服装类的产品（由于服装类的产品可选规格较多，比较容易进行比较）。
        当时项目开始并不是采用这个sku算法，而是采用遍历查询的方式,将所有结果进行拆分，拆分成几个不同属性的集合；例如颜色、内存、大小等；然后通过用户点击按钮，去遍历后台有无包括这种规格的商品（除了库存为0）；如果没有则把按钮变成灰色（即改变状态）；让我们来分析下这种方案的优缺点。

尺寸：5.0寸、4.5寸
型号：土豪金、红、黑
内存：128G、64G

        现在这几种类型一共有2 * 3 * 2 = 12种排列组合，然而只有3种组合是正确的（其中还要排除库存为0的情况）一开始先保存好每一个按钮和每一列的位置进入一个List<List<TagEnable>> 的数组中，TagEnable记录着每一个按钮的状态（0代表者正常，1代表选中，2代表不可选（库存为0||无规格））；然后当用户点击的时候，用Map<Integer,String> 记录选中的按钮和文字；并把每一个按钮先设置为不可点击，之后根据文字去对按钮进行设置状态。
        这种算法是比较直接的一种实现，但是很繁琐，循环嵌套循环，可以简单分析下算法复杂度，如果sku属性组合元素的总和数用m来表示，可选的数据的长度是n的话，那么算法的步骤大概是m*n，这看起来好像不怎么复杂；不过，每次判断一个sku组合是否和result中的 组合匹配，却不是一个简单的过程，实际上，这可以看做是一个字符串匹配的一个算法了， 最简单的还是使用正则匹配，m * n次正则匹配，这样就不怎么快了吧。正则表达式很不稳定，万一sku组合中有一些特殊字符，就可能导致一个正则匹配没能匹配到我们想要的表达式。
而且，当用户全部选中的时候，根据这种算法，只会出现一种情况，就是未选中的全部都变成不可选（即变成灰色），这大大影响了用户的体验。如下图：

        sku算法是利用数学的集合思想来写的。即先把可能的排列组合列出来，即取出集合中的所有子集，数学上叫做幂集。
就是如果第一条数据["5.0寸", "黑", "128G"]可选，
那么以下的组合肯定存在：

例如：当用户进行如下的选择：5.0寸、128G
那么如何判断 4.5寸这个按钮的状态呢？只需判断4.5寸、128G是否可选（集合U是否存在（4.5寸-128G）这个组合并且库存不为0），以此类推：

于是乎，我们可以得出下列的结果：

在使用淘宝的过程中，我发现他们可以根据用户选择按钮的唯一值确定图像（例如在这案例中，颜色是唯一的），当用户只选择唯一值时，便可以确定其图像

做法是这样子的：先遍历原始数据，如果用户选择的组合在原数据中是唯一的话，则可以确定其图像。

https://github.com/hfkai/SkuSelects