从亚马逊大卖泽宝被封账号得到的启示

上周被泽宝大号被封刷屏,一时间各大机构媒体纷纷跟进,整个朋友圈都知道大卖家泽宝的最大的账号 Sunvalley Brand 被亚马逊查封了,整个圈子闹得沸沸扬扬。 其实怎么说呢,这些新闻除了能够极大的激发你的肾上腺激素,并不能给我们中小卖家朋友带来什么实质性的东西,也提供不了任何的借鉴,无非蹭蹭热度,然后抱着一种看热闹的心态去当做茶余饭后的谈资罢了。本质上来说是毫无意义且浪费时

上周被泽宝大号被封刷屏,一时间各大机构媒体纷纷跟进,整个朋友圈都知道大卖家泽宝的最大的账号 Sunvalley Brand 被亚马逊查封了,整个圈子闹得沸沸扬扬。 

其实怎么说呢,这些新闻除了能够极大的激发你的肾上腺激素,并不能给我们中小卖家朋友带来什么实质性的东西,也提供不了任何的借鉴,无非蹭蹭热度,然后抱着一种看热闹的心态去当做茶余饭后的谈资罢了。本质上来说是毫无意义且浪费时间的行为,倒不如多看看你的店铺数据、PPC报表反而更具有指导性意义。 

至于被封号的原因,我也不想多说。而且就算知道了对各位老铁也没有太多的意义,毕竟人家大卖和你是不一样的。只是在整个事情当中我发现了一个很有意思的现象,几乎一致性的答案都是说泽宝因为刷单所以账户才挂的,甚至还有一些网红传言是因为泽宝在Facebook上面找测评刷单刷挂的。这类的观点特别多,而且越传越邪乎。 

那么,到底泽宝大号是误杀还是因为刷单被杀,这些我并不想知道。我只是从这次舆论导向中发觉了几个严重的问题: 

1.亚马逊卖家绝大多数都是以刷单为推广导向的。

2.刷单的渠道绝大多数集中在微信群以及Facebook里面的送测小组。 

3.今年亚马逊严打刷单以后,不管是大卖小卖,都好像绝世武功被废一样,瞬间不知道怎么获取review了。  

所以,我想和各位聊聊这些问题,看一看除了Facebook刷单小组,微信刷单群、刷单机构以外,还有没有其他的获取review的出口。虽然泽宝是个引子,但是我希望大家不要去关注这些八卦花边新闻,甚至以谣传谣。毕竟就算人家公司垮掉了你照样也卖不了desk lamp, power bank这些产品。所以,落实到业务本身,落实到怎么解决业务难题才是我们能够提升的关键所在。 

其实,亚马逊打击review manipulation的核心关键还是在于买家账户的健康程度。换句话说,如果给你刷review的那群买家都是正常的买家,平时也不会有一些违规行为。那么你肯定不会被清空评价,也不会被亚马逊封账号的。顶多掉几个评论而已。之所以之前你们经常被亚马逊封账号,经常被清空评价。核心问题就是给你们刷评价的那波买家是非常不安全的,并不是有正常购买行为的自然买家。 

举个例子各位老铁就明白了 

你在那些微信群、Facebook group,以及刷单机构放单,就算你做的再缜密,比如模拟真实搜索,PayPal转账信用卡下单,甚至模拟各种进入路径。做完以后觉得非常满足一定是万无一失。但是这个和你合作的reviewer转身就和别人用gift card去刷单,转身就又领了四五个产品的code,然后集中时间统一给你留评,这样不出事才怪。其实换句话说,越是public的共用资源,就越危险。离那这些天天想着白拿产品的屌丝买家走的越近,就越危险。 

前段时间我和一个卖吉祥三宝(数据线,手机膜,手机壳)的卖家聊天,他一直和我抱怨他的东西就算白送外加倒给钱也送不出去,非常苦恼。我当时就问了他一个问题,我说你有没有想过:  

为啥你白送倒给钱都送不出去,但是前台却日出千单,那么多人愿意全价买你的产品呢? 

其实答案很简单:我们天天围着那群贪小便宜的屌丝买家送测,不出事才怪,我们要是能够接触一些真实健康的买家,比如仅仅对你的产品感兴趣而不是为了贪免费产品这个便宜的买家,那么我们的安全系数就会提高非常多。  

那么怎么去reach到这些人呢? 

方法1 :Facebook 产品导向法 

大家都知道,Facebook有一个搜索框,可以根据很多选项来进行分类搜索。比如专门可以专门搜page,可以专门搜 group,还可以专门搜post,如下图所示:
Image title那么假如你是做汽配的卖家,你卖的是jeep的配件,那么你可以搜索jeep accessories, 然后你会发现大量关于你的产品的一些group,以及一些相关的page,甚至一些相关的post。那么我们就可以加入这些group,关注这些page,甚至可以加一些对我们产品感兴趣的个人来进行送测活动。 

比如你加进去一个汽配爱好者群组,你可以直接联系群主付费发广告,你也可以直接发post来做免费的换评活动。不过建议可以先发一些东西混熟比较好,直接赤裸裸的发测评链接在group里面是相当不礼貌的行为。如果真是想急着送测的话,可以想办法加人私聊或者往comment这一块下下功夫。 

要知道,这里面的人其实就是非常干净的一波人。因为他们不是那些天天贪便宜的屌丝,即使拿了你的免费产品也是因为他们喜欢或者需要你的产品。所以说我们的思路其实是需要转换的,要学会从以前找那些专门拿免费产品测评的屌丝,转换到瞄准那些真正你的目标受众去做送测,这样的话更精准而且更安全。而且如果能在group里面混的很熟,他们这些人还可以给你提供很多产品整改的意见和建议。这是一个非常不错的思维方式和渠道。建议大家可以看完文章以后可以试试。就算不从换评的角度出发,近距离接触你的目标受众也是需要做的工作。 

方法2:  Instagram 测评法 

大家都知道INS现在变成了社交的下一个风口,而且越来越多的美国年轻人都由FB转向了INS,而且INS上面相对安全,没有怎么被污染,也没有亚马逊的人在上面钓鱼执法。

那么讲INS测评法之前,给大家讲一个Hastag的概念:Hastag又叫标签,一般都是按照“#后面加内容”的模式,相信玩过微博的朋友应该明白是啥意思,类似下图红圈所示:
Image titleHastag一般都是可以点击而且可以follow的。一般INS上面很多人干了什么事都喜欢用hastag做一个标注。比如我今天发个INS: “泽宝账户挂了 #泽宝封号” ,那么只要你点击#泽宝封号以后,就可以看到所有相关的内容。而且#泽宝封号这个话题还可以follow,只要你follow以后,你每天都能刷朋友圈的刷出来相关信息。

所以其实我们可以根据两个导向:

①产品导向(以你的产品关键词为主)  

②送测导向(以amazon review这一块为主)

去疯狂follow 相关的hastag,  同时每天没事就刷一下INS,然后找到合适去做测评的人,通过INS里面的direct message 去联系相关的人私聊沟通。这个方法也能够找到不错的资源,特别是针对一些有特点元素和明确人群定位的产品,效果尤其好。

另外,INS里面一些大网红和大咖的comment地方也要多看,上图就是comment下面在打广告,其实这个方法也是比较合适的,我们也在用机器去跑INS的comment以及INS的likes这一块,特别是likes,INS上面的人有个特点就是:

你去粉他, 回粉率几乎八成以上,机器去跑的话尤其的快。比如你可以快速通过脚本程序粉10K+的目标受众,那么根据这么高的回粉率,你能够很快的拿到至少6-8K的回粉,你再送测的话就可以直接发朋友圈了。 

其实INS的玩法非常多,大家有时间可以多学习多研究这块的内容。 

方法3:  Facebook 广告法 

前面两个讲的都是关于免费去抓流量抓测评的,其实关于Facebook广告也是一个很重要的点。而且Facebook广告走的是定位广告,所以人群能够保证绝对精准。而且用过FB广告reach到的人,也是非常健康的一群买家。而且早在很多年前,大卖已经开始通过Facebook广告来去积累leads,以及培养自己的刷单团队了。

谈到Facebook广告,其实绝大部分老铁是比较陌生的。其实要学习也很简单,任何学习都是从模仿开始的,我们可以看看行业里面的大卖是怎么玩FB的?看看同类目的竞争对手是怎么投放FB的就OK了。那么我们如何能够知道竞争对手或者行业大卖在FB上面怎么投放广告的呢?有如下两种方法:

方法(1)

我们进入大卖anker的Facebook page,然后点击左侧边栏标签:信息与广告,然后选择anker投放的国家,如下图所示:

Image title那么就会出现anker基于他的page做的广告,都会一一呈现在你的面前(如下图所示),你就可以开始学习模仿anker投放Facebook广告的方法和策略了,里面有些是获取leads和送测的,大家可以重点看看学习一下:

Image title

方法(2)

有一个非常不错的Google插件:Turbo Ad Finder可以推荐各位老铁使用。因为我们平时在Facebook上面刷newsfeed时候,会看到我们关注的很多东西,有广告也有正常内容。那么如果我们安装这个插件以后偶,我们的newsfeed就会只显示带有sponsor标志的广告post,不会显示其他的post的了。那么方便我们一次性把广告看个够。
Image title那么这里有老铁要问了,如何保证广告的精准性,都是我们竞争对手或者类目同行的呢?很简单啊,因为Facebook定位是基于你的cookies行为,你没事多关注一些与你产品相关的page,或者你行业大卖家page,进一些与你产品有关的group,基本上你后面能刷出来的广告都是与你平时关注的这些东西相关的。那么你就能够很快的看到你这个行业里面你的竞争对手是怎么投放Facebook广告的了。大家看完文章可以马上回去试一下,一定会有不少惊喜的。

(来源:Moss的精神家园)

3
收藏1
评论0分享至
参与评论
后参与评论
暂无数据

简介: 作者很懒,还未填写简介