他是如何借助Ozon搜索引擎从0做到1000W的？

毕业于厦门大学俄语专业的Ivan自诩是一个三无卖家，没钱、没资源、没供应链，2021年，怀揣5万创业，入驻Ozon。去年，其整体销售GMV破亿卢布，团队也从早期1个人拓展到如今的几十人。

2023CCEE（深圳）雨果跨境全球电商展览会（秋季）上，厦门拾柒时代信息科技有限公司副总经理、俄罗斯亿级卖家Ivan.Wang带来他是如何在Ozon实现从0到1000万人民币突破的。

Ozon的搜索引擎是什么？Ozon的搜索引擎不仅是按照商品与消费者搜索查询的内容相关性来对所有商品进行排序，还根据引擎运行的机制给相关产品分配流量。

为什么去了解Ozon搜索引擎的运行机制呢？很简单，其实商品在搜索结果中的排名很大程度上会影响着商品的转化率、流量、销量和生命周期，Ozon根据搜索引擎手动干预自己搜索结果中的排名。

可以看到，上图是在商品品类目录和搜索结果当中的位置的一个实际转化率的区别，可以看到其实无论在哪个页面展示排名靠前的商品转化率肯定是更高的，这个背后和搜索引擎有什么关联呢？

首先要知道消费者在Ozon网站上进行搜索查询的时候，搜索引擎他主要会分为5个阶段的工作：形成查询和淘汰候选商品——排名基础层——排名中间层——提升算法——商品展示。

每个阶段Ozon搜索引擎如何对每个商品进行打分和排序的呢？

第一阶段：形成查询和淘汰候选商品。搜索引擎根据消费者的搜索关键词形成一个大的候选商品列表。这些候选商品的列表当中，他的名称或者任何属性当中有消费者提到相关查询词，包含50万件商品。那么，当消费者提出查询之后系统就会在这个数据库里面搜索关于包括他的商品名称、描述、品牌、图片、颜色、尺寸、材料等等的这些属性。大家注意，其实在优化自己商品的时候，卖家去填写的商品属性越多，那就越有利于商品的排名。

这个阶段引擎不会根据商品评价和买家对于商品的提问来候选商品，同时他为了避免误杀一些合适的商品，淘汰候选商品的时候，搜索引擎会进行一系列查询转换，在对搜索关键词进行统一的时候，他会包括相近词义、单复数、词性、词格、词位取代不带有语义信息的单词，如果消费者搜索品类太少，系统至少提取一个查询的关键词进行展示。

举例来说，今天在Ozon上搜索一个会发光、会飞、会录音的麦克风，可能平台上没有卖家卖这样的产品，他的展示逻辑首先会从你的关键词麦克风优先展示，再来展示一些会飞、会发光、会录音等等各种奇怪的东西，这样一个顺序逻辑进行筛选。

第二阶段：排名基础层。排名基础层阶段就会对你商品进行初次筛选和排名，这个阶段搜索引擎将对候选商品进行排序，选择具有最高相关性的两千件商品。这个阶段的重点是，第一商品与查询关键词之间的文本对应。他们是如何对你权重进行评价的？首先用普通的线性公式确定查询共建词当中的每个单词，商品内容和属性当中的命中次数，比如说我是衣服，各个方向说什么什么衣服，填了很多次，就会把这些单词命中次数相加得到一个最基础的权重。第二商品的评级。在这个阶段，商品的评级就会被作为提升系数。商品评级指的是买家对于商品的平均评级，评级越高提升系数越大，提升系数范围从最低0到25%，如果五星好评商品，最高这个阶段提升25%的排名的系数。所有候选商品都会获得基于内容和相关性程度的相关评分，经过筛选、排序之后再进入第三个阶段。

第三阶段：排名中间层。也叫做预训练算法。这个阶段搜索引擎会预估消费者对于选定的这两千件商品购买的概率，这个阶段商品排名取决于引擎对比商品特性和消费者曾经的购买行为的相关性进行判断，每件商品在判断过程中获得从0-1的分级。由于消费者购买每件商品的概率未知的，所以为了进行商品排名，系统需要预测这个概率。预测这个概率的过程分为几个步骤，首先系统将计算一个可能会影响商品购买的所有的商品特征，每个特征都是一个实数，比如说商品评级或者价值都可以作为一个评价标准，然后系统会基于这些特征值以及消费者查询的内容预测销售概率。

Ozon是用提升决策数算法作为模型的，对于商品进行预测以及生成对应概率数值。因为特征权重对购买的概率影响程度取决于相关商品的销售历史，所以商品的销量将优先影响该商品的排名。也就是说，销量和评价。

这个预训练模型工作原理是什么？根据某件商品的最准确的特征，最准确预测该商品的销售概率。比如某件商品最近60天的平均购物车转化率，对于比较一般的商品，购物车转化率不会随着时间变化有太大的改变，所以预测购买概率的时候，模型就会考虑到这个参数，所以说最近60天的你购物车转化率越高，实际模型预测概率就会越高。

如果系统分析到其他所有条件相同情况下，消费者宁愿选择评价多的商品，那么评价越多商品模型就是会预测他被购买概率越高，不同品类、特征有不同的预测能力，影响不同的购买概率。

Ozon总共会考虑一百多个相关的特征参数，如上图，是Ozon在搜索结果板块占比的大致比重。

第四阶段：提升算法。这个阶段搜索引擎会根据算法为上个阶段的商品进行加减分。

第一搜索广告，通过平台推出推广广告、活动、包括评论返现等所有的Ozon提供的推广手段，可以作为搜索权重的提升系数。

第二物流部分，物流提升系数目前对于国际卖家没有太大的作用，因为目前主要提升是针对Ozon Express，还有本地卖家的提升系数。

第三Premium卖家商品有5%的提升系数，现在对跨境卖家也开放了，对自己店铺有需求的卖家可以订阅这样一个功能，可以提高你的排位。

第四优势的价格，你的商品价格比历史价格低的话，每降低50%以上他的排位提高10%，降低25%那商品排名就增长5%，但是注意，不要太粗暴的直接降70%、80%的折扣，引发平台对你价格锁定。因为有一些等于行为异常，大家在做降价、提升排名的过程中，可能要自己斟酌如何掌握一个降价的节奏，结合平台的一些官方的活动有节奏的去调整自己的商品的价格。

第五阶段：商品展示。经过预训练算法的两千件产品的得分将与此次提升算法运算之后+1的提升系数相乘，得出商品的最终评分。

比如，在预训练算法后得分0.8的商品，在提升算法中累计得到0.125的提升系数，那么该商品的最终得分就是0.8*1.125，即最终得0.9分。商品将以0.9分进行最终的排名与展示，1是满分，0.9已经是很高的评分。看下你的商品是不是在108位之前，这意味着你在搜索前3页，各方面销售概率比后面几页高的多。

除了根据搜索引擎来优化商品本身之外，要在越来越激烈的市场上去保持前行，卖家还需要清楚了解当前商品的竞争市场状况。

Ozon平台有提供相应的数据分析功能，下设了三类数据分析板块：卖家分析主要是商店商品流量、销售情况等数据；在Ozon卖什么板块主要关于俄罗斯市场热销的商品信息；还有一个电商平台分析，在这里，卖家可以做一些画像分析、商品趋势竞争以及优势竞争的分析。

在用户画像分析板块，可以选择购买、浏览、加购、收藏等，对想要了解的用户画像进行一个准确的定位。各个卖家售卖不同的品类，想要了解自己工厂生产产品在这个市场有没有潜力，潜在的买家数量有多少，可以通过这个板块进行选择、查看。

谁的商品指的是你想看自己店的商品数据还是全平台商品的数据，操作数量指买家对于刚刚选定的行为做了几次，后面他买了多少商品，两个结合来看。

比如说看在我的店里面消费了两次，每次买了一件商品的人群有多少？你可以操作数量部分选择2，购买商品数量选择1可以得到一个相应的结果。我们还可以选择消费者的地区、年龄、性别，还有品牌喜好。经过一系列的设定可以得到结果。

包括查询这个产品在平台上有多少的买家，其中男女比例多少，大概在什么年龄段，区域、城市的销量占比，平均客单价、搜索品类客单价落、最喜欢哪个大类进行。

关于更详细、更大的时间跨度的品类发展纵向，可以在趋势和竞争地位这两个板块看到。

趋势板块如上图，可以看到选定时间范围内，类目的销售份额、商品总销售额、销售动态。Ozon允许分析近两年的品类数据。这个功能如何使用？

比如准备4季度备货，去年这个品类做的不错，今年想要不要和去年备一样多的货，时间维度拉两年。如果是今年上半年进来，没有经历过4季度的促销，想知道4季度销量大概增长多少，通过这个板块往前看一年，看这个品类的销售情况，举例11月份比10月份销量翻一倍，备货的时候可以多备一些货，以防断货没有办法出货麻烦的问题。

竞争地位，卖家通过统计图知道竞对数量，对比自己市场上整体的销售排名。如上图图表显示所选定时间内有销量的卖家的数量以及我的排位。卖家可以根据这些图表每天的变化大概了解整体市场上的和你卖同样产品，同样品类的竞争趋势。

Ivan指出，每个卖家都有自己独特的优势，比如供应链、营销、品牌，卖家们需要将自己的优势点放大，推动其他短板。就像他们从一个三无卖家通过销量的增长倒逼供应链给予更优惠的价格，逐渐形成一个良性的循环。