在 Wildberries 平台，商品评分是影响搜索排名与用户决策的核心因素，但 5 星评分并非简单的算术平均。平台通过复杂的加权算法，将用户评分转化为动态星级，其本质是筛选 “真实优质商品” 的过滤机制。对于中国卖家，吃透这套算法逻辑是优化评分体系的第一步，否则可能因误解规则导致运营策略偏差。
一、评分新鲜度：近期评价的权重倾斜
算法对评分时间赋予动态权重：近 30 天内的评分影响力占比达 40%，而超过 90 天的评分权重会逐步衰减。例如，某商品在 6 月获得 10 个 5 星评分，7 月获得 5 个 4 星评分，其最终星级会更接近 7 月的评分水平。这种机制促使卖家持续维护评分，避免 “一劳永逸” 的心态。
案例：某 3C 卖家在 4 月集中获得 20 个 5 星评价，星级稳定在 4.9，但 5-6 月未跟进评价管理，7 月星级因新评价不足降至 4.7，搜索排名下降 12 位。
二、评分数量与分布：质量优于数量的博弈
算法并非单纯累加评分，而是关注 “有效好评密度”。10 个全 5 星评论的商品，可能因评论数量不足，星级低于 100 个评论中 80 个 5 星、20 个 3 星的商品。平台通过 “评论可信度模型” 过滤异常数据，例如短时间内集中出现的同 IP 评分、无购买记录的评价会被标记为 “低权重”。
数据逻辑：算法认为 “少量极端好评” 可能存在水分，而 “大量中好评 + 少量合理差评” 更接近真实消费反馈。
三、行为数据融合：评分后的用户动作影响
评分后的用户行为是算法的 “隐藏维度”：
退货关联：给 5 星评分后退货的订单，其评分权重会被下调 50%；
复购信号：评分后再次购买的用户，其评价可信度提升 30%；
浏览深度：评分前浏览商品详情页超 3 分钟的用户，评分权重更高。
某服装卖家发现，部分 “5 星评分 + 退货” 的订单实际拉低了星级，优化包装与尺码说明后，退货评分占比从 15% 降至 5%，星级提升 0.2 分。
四、用户信誉度：优质评价者的权重加持
平台通过用户历史行为建立 “信誉模型”：
活跃用户：过去 3 个月内有 5 次以上真实购买并评价的用户，其评分权重 + 20%；
准确评价者：历史评分与商品实际星级偏差小于 0.5 分的用户，被定义为 “可信评价者”；
异常账号过滤：注册时间＜7 天、无消费记录的账号评价，会被算法自动忽略。
Wildberries 的评分算法本质是 “真实口碑的放大器”。卖家需跳出 “刷好评” 的误区，转而聚焦 “持续获取优质真实评价”。建议建立 “评分日历”，每周跟进新订单的评价引导，同时通过优化产品与服务减少 “高权重差评”。当评分机制从 “数字游戏” 回归 “用户体验”，商品将获得更稳定的星级表现与流量加持。
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