Allegro平臺基于一定的算法基礎上，對賣家產品listing進行排序，并按照買家提供的信息，尋找最匹配的商品，這就意味著，當買家在搜索時，兩個相似的商品因為相關性的不同可能會產生不一樣的商品排名，比如“三星galaxy s3”和“三星galaxy”的排名就不同。（文末掃碼加入Allegro交流群）

影響相關性順序排名的因素有：

1. 消費者在搜索時提供的查詢范圍，包括他們輸入的關鍵詞，或商品類別。

2. 匹配搜索信息的商品數量

3. 相關消費者的購買行為，比如“看過此商品的人也瀏覽過”，“大家都在買什么”等吸引消費者的相關提示。

   賣家想要獲得較高的相關性排名就需要考慮到以下幾個因素：

1. 商品的listing縮略圖是否符合Allegro的圖片要求

2. 賣家是否有詳細的商品參數，比如商品顏色或尺寸。

3. 賣家的商品的必填參數是否填寫完整。

4. 賣家是否將商品列入了適當的商品類別中，比如，手機防水袋應該在“Case and Cover”中。

5. 商品listing的瀏覽量，消費者瀏覽商品的次數在每個時間段都會不一樣，比如周末的瀏覽量往往大于周內的瀏覽量。

6. 購物車的添加或移除，在不同的時間段，消費者將商品添加或移除購物車的次數。

7. 購買次數，在不同的時間段，消費者購買或拍賣商品的數量。

8. 從關注列表中添加或移除商品的次數，

9. 商品的價格

10. 商品購買力度（包括當前的商品數量以及初始數量）

11. 銷售該商品存在的外在因素

12. 該商品是否支持“立即購買”

    對于賣家來說，消費者的評論也會極大的影響到商品的相關性排序，包括：

1. 好評以及差評的數量

2. 推薦該賣家的消費者數量百分比

3. 平均運輸費用評分

4. 商品描述的評分

5. 賣家服務評分

6. 賣家是否在消費者購買商品后，規定的時間內完成上傳包裹編號

7. 回復消費者問題的次數

8. 賣家是否符合超級賣家計劃的標準

9. 賣家是否違反Allegro的規則，比如，在Allegro上銷售違禁商品（假貨等）

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