Wildberries 的价格算法虽不透明，但通过长期运营实践，可总结出影响定价的核心规律。掌握这些 “潜规则”，能帮助卖家规避风险，保持定价主动权。
一、历史最低价陷阱：一朝低价，长期受限
平台算法会记录商品的 “历史最低成交价”，并将其作为未来定价的参考基准。例如，某商品在黑五期间以 500 卢布促销，此后系统会认为 “500 卢布是合理价格”，即使恢复原价 600 卢布，用户搜索时仍可能优先展示低价历史记录，导致转化率下降。
应对策略：
新商品上架初期避免大幅降价，先用原价 + 10% 卖家折扣测试市场，积累 “健康价格基线”；
大促期间使用 “优惠券” 替代直接降价（如满 600 减 100），避免历史低价记录。
二、频繁调价风险：稳定定价优于短期博弈
算法对价格波动敏感，若商品在 30 天内调价超过 5 次，可能触发 “价格异常” 标记，导致搜索排名下降。某宠物用品卖家为应对竞争，每周调整价格，结果搜索流量环比下降 40%，恢复稳定定价后 1 个月才逐步回升。
操作建议：
每月最多调整价格 2 次，每次幅度不超过 15%；
调价后观察 3-7 天数据，再决定是否进一步调整。
三、成交价格权重：销量比原价更重要
搜索排名并非由原价决定，而是以 “最终成交价格 + 销量” 综合计算。例如，A 商品原价 1000 卢布，成交价 800 卢布，月销 500 单；B 商品原价 900 卢布，成交价 900 卢布，月销 50 单。A 商品因高销量与合理成交价，搜索排名反而高于 B。
优化方向：
聚焦 “成交价竞争力”，而非盲目追求原价高低；
通过 “卖家折扣 + 赠品”（如买耳机送保护套）降低成交价，同时保持原价锚点。
四、类目价格带约束：跨类目比价的隐性门槛
算法会将商品与同类目竞品价格进行比对，若定价偏离类目均价 ±30%，可能被判定为 “价格异常”。某智能手表卖家定价 2000 卢布，而同类目均价为 1500 卢布，导致曝光量不足同类商品的 50%，降价至 1650 卢布后，流量恢复正常。
数据工具：
使用后台 “Категория Analитика”（类目分析）模块，查看 “Средняя цена”（均价）与 “Диапазон цен”（价格带）。
五、平台自动折扣逻辑：控制最低价防线
平台系统折扣的触发条件包括库存积压、竞品降价、用户弃购率高等。若未设置 “最低限价”，可能出现成本价以下的自动降价。某厨房工具卖家因未限制最低价，系统将售价从 800 卢布降至 500 卢布，低于成本价（600 卢布），导致单笔订单亏损 100 卢布。
防御机制：
新商品上架时同步设置最低限价 = 成本价 ×1.2；
每周检查 “История цен”（价格历史），若系统折扣触发最低限价，及时调整库存或优化成本。
价格算法的本质是平台对 “用户体验” 与 “卖家利益” 的平衡。卖家需跳出 “绝对低价” 思维，转而关注 “价格合理性”—— 即定价与类目均价、历史成交、用户心理预期的匹配度。通过建立 “价格护城河”（如成本控制 + 合理利润 + 弹性折扣），既能抵御算法冲击，又能在竞争中保持主动权。记住：在 Wildberries，可持续的定价策略比短期流量博弈更重要。
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