自從wish的PB站內廣告出來后，好像大多數wish賣家的打造新品的思路和方向過于依賴PB工具，認為只要肯燒錢就能把產品推起來，完全忽略了wish平臺的推送機制，對于wish的推送機制很多新賣家可能不是很了解，下面跨境小編再和大家啰嗦下wish的推送機制原理！

我們對國內的淘寶和京東都比較了解，這類平臺都是通過搜索關鍵詞，再通過關鍵詞的匹配來獲得流量，買家需要什么，搜索就行了。但是wish不是，它是采取的推送方式給客戶，把客戶可能感興趣，可能會購買產品推送到買家面前，而且會針對每個不同的買家推送不同的產品，加上一些諸如打折，限時優惠的活動去促使買家做出購買決定。那么wish是依據什么來進行區別推送的呢？

答案就是，wish采取了機器學習算法，通過這種算法學習到買家的各種數據，它知道買家喜歡什么，可能要什么。同時，也是通過機器學習算法，把優質賣家的優質產品推送到潛在客戶面前。這種精準匹配的成交率顯然會高很多，而且越是優質產品，它越會推送。所以，我們經常會聽到wish賣家的產品一夜賣爆賣出上千成萬單，但是很少聽到ebay上什么產品一夜能有那么大的銷量。

作為賣家，一定會很關心這個機器學習算法是如何學習賣家的數據的呢？

1、初匹配?

什么樣的產品有推送，什么樣的產品沒有推送？這取決與平臺傾向。推送最初是通過初匹配，也就是通過組圖，標簽，標題，最主要的就是標簽，進行匹配。?

2、初始流量轉化?

接著就是初始流量的轉化，如果初始流量轉化不理想，推送幾率就較小！比如說推送一百次，一千次，點擊量反響平平，轉化不高，這時被推送的可能性就小了。權宜之計可以靠優化來提高推送可能性，但重點還是產品，如果產品能夠出單，持續出單，產品肯定能夠轉后，后續產品的數據不要惡化，產品的銷量越來越多，評價越來越多，數據越來越好，那么能夠拼下去的對手就越來越多，自己的產品也就越來越優秀。3、產品市場及服務數據?

產品市場及服務數據相對領先，Wish平臺上90%的行業都是被分配了行業的。服務數據涉及發貨數據，評價更好。產品上架后，產品的市場和服務數據就會逐漸出來了，店鋪好評率,評分，延遲發貨率都會出來，只要自己做的好，就能越來越突出。Wish推送當中任何一個產品流量的分配，都要考核店鋪服務數據。要想讓自己的產品被推送，優先要自己的產品數據完美,所以一定要把物流與貨源跟上。?

影響Wish推送的因素有哪些？

4、產品的活躍度?

賬號活躍度，也就是要有持續出單產品，讓系統知道店鋪是在認真經營，才有被推送的可能性。當然早期把產品的listing優化得完美狀態下價錢做好wish的PB廣告加強了產品的活躍度。

5、重中之重是產品?

Wish通過幾個大項對產品進行綜合考察來進行推送，從長遠角度來講，產品市場及服務數據與店鋪服務數據最重要，這兩方面做好了給產品做好提供了強大的后盾。不能把當做法寶，重要的是產品。

對于賣家而言，每個商家的新品、老品都有流量，重點是要分析新品的競爭力，對數據進行優化，最大限度獲得推送，引爆流量。? Wish所謂的千人千面推送，通俗地講就是根據每個人的喜好不同，建立每個人的喜好數據庫，進而為大家做免費的私人訂制，你要做的就是，想辦法引起wish的推送機制的注意，才有可能推爆你產品。