在亚马逊A9算法更新之后，消费者和客户进行双向匹配，刷评因风险高减少。我们可以通过以下评论数据预估亚马逊产品销量：

一、Review 数量预估销量法

根据对应的Listing的Review总数量以及最近一、二、三个月的数量，乘以恰当的倍数，来大概的点评该Listing的前史销量以及近期销量，一同还能够根据最近三个月或最近半年的销量改动来点评该产品的商场走势。当然，这种销量点评法的中心是要知道收到一个Review所对应的大约订单数。

以亚马逊美国站为例，不考虑刷评的情况，大部分类目基本上都是130个左右的订单会天然发生一个Review。以此作为核算系数，我们能够简略的预估出一条竞品Listing的大约销量情况。

二、Feedback数量预估销量法

除了通过Review的数量来点评之外，我们还能够通过店肆的Feedback数量来点评该店肆的日均总销量。

以美国站为例，最近30天的店肆Feedback数的3倍左右大约相当于该店肆一天的总销量。比如看到一个店家最近30天Feedback数量是60，那么大概的能够点评出该卖家的店肆日均销量大约在180单左右，而假设该店肆最近90天的Feedback数量也正好在180左右，那也从一个侧面说明该店肆的销量相对比较平稳。

知道了一个店家的日均销量之后，进入该店肆，检查店肆里的Listing清单，在一个店家里，亚马逊系统默许是按Listing销量来排序的，假设看到你所关注的Listing排名靠前，那天然知道其销量较大，假设排名靠后，则说明其销量偏少。

这也是我们能够用来做销量点评的另一种方法，尽管未必能够获得准确的销量数据，但也足以给我们在必定的参考。

三、添加购物车预估销量法

当你关注到某条Listing，想知道其销量怎么，还能够通过添加购物车的方法来进行点评。我们能够直接将该Listing 增参与购物车，然后将购买数量修改为999，假设卖家实践库存数量没有这么多，系统会给出提示。假设系统的提示是库存仅有386，那么你就能够知道该Listing其时库存仅有386个，第二天同一时间再进行检验，第三天依然如此，连续检验一周左右，我们现已基本上能够根据库存数量的改动知道Listing的日均销量情况了。

但通过添加购物车的方法来点评销量，假设卖家在发布产品时设置了Max Order Quantity，或许卖家的实践库存数量大于999，则无法检验出来，这时候，我们能够用方法四来试试。当你关注到某条Listing，想知道其销量怎么，还能够通过添加购物车的方法来进行点评。我们能够直接将该Listing 增参与购物车，然后将购买数量修改为999，假设卖家实践库存数量没有这么多，系统会给出提示。假设系统的提示是库存仅有386，那么你就能够知道该Listing其时库存仅有386个，第二天同一时间再进行检验，第三天依然如此，连续检验一周左右，我们现已基本上能够根据库存数量的改动知道该Listing的日均销量情况了。

但通过添加购物车的方法来点评销量，假设卖家在发布产品时设置了Max Order Quantity，或许卖家的实践库存数量大于999，则无法检验出来，这时候，我们能够用方法四来试试。

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