大多数亚马逊卖家在运营过程中总是会犯一些比较基础的认知错误，比方说，我们总是单单盯着竞争对手的流量来源，却忽略了竞品是如何做转化的，更有意思的是，到现在为止还有不少卖家在写产品文案的时候采取的策略还是直接COPY竞品的，我就曾不止一次的看到不少产品的文案就像一个模子里刻出来的一样，最关键的，连型号都直接抄了过去。
这里要说明一点：买家的注意力往往跟卖家的是存在很大差异的，这也是为什么产品的评价有时能够左右买家对于产品的基本判断，但是有很多人却不懂得如何去分析自己和竞品的评价内容来优化自己的文案，以此提高自身产品的转化率。
我以一个销售个人防护用品的超级大麦iHealth的一款耳温枪为例，从2017年9月18号上架以来，累计获得的评价数为13万左右，其中带有文字图片视频等文本类的评价数接近1万6千条，如果我们想要挨个读完并且整理出来有效数据，也不是不可能，但是工作量巨大，一般的爬虫软件也会非常费力，最关键的是，爬虫抓取之后还要对数据进行清洗和定量分析，如果不做这项工作，评价分析就成了一句空谈，那么接下来我就跟大家来演示一下我们是如何解决这个问题的。
演示部分并未抓取所有数据，仅为参考
我们想要充分的分析竞品的客户反馈，首先要做的就是抓取竞品的完整评论，实际的运营过程中，有的时候并不是只采集一个竞品的数据就能做到有效参考的，这个要根据自己的阶段性目标来调整，关键是看自己要跟哪几个产品竞争转化部分。采集评论只是我们分析工作的开始，我们需要筛选出来对自己有效的信息。
行业通行的做法是把产品评价按照用户的情绪进行分类，一般是这么分级的：
Positive：5星评价，代表用户的积极情绪
Neutral：4星评价，代表用户持中立态度，缺乏强烈情绪
Mixed：3星评价，通常代表用户喜忧参半，有正向情绪，当然也有负面情绪
Negative：1星和2星评价，代表用户持非常强烈的负面情绪
理解了这些情绪表达，我们接下来需要做的就是对这些情绪进行梳理，并且还要对其中的关键词进行分组
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