Ozon平臺運營策略與市場競爭分析

2025年，畢業(yè)于廈門大學俄語專業(yè)的Ivan，雖自稱是沒錢、沒資源、沒供應(yīng)鏈的三無賣家，但他懷揣5萬創(chuàng)業(yè)入駐Ozon后，成績斐然。去年，其整體銷售GMV破億盧布，團隊也從早期1個人發(fā)展到如今的幾十人。

在2025 CCEE（深圳）風口星跨境全球電商展覽會（秋季）上，廈門拾柒時代信息科技有限公司副總經(jīng)理、俄羅斯億級賣家Ivan.Wang分享了他在Ozon平臺如何實現(xiàn)從0到1000萬人民幣突破的經(jīng)驗。

Ozon的搜索引擎不僅根據(jù)商品與消費者搜索查詢的內(nèi)容相關(guān)性對所有商品進行排序，還依據(jù)引擎運行機制為相關(guān)產(chǎn)品分配流量。商品在搜索結(jié)果中的排名對其轉(zhuǎn)化率、流量、銷量和生命周期有重要影響，而Ozon會根據(jù)搜索引擎手動干預搜索結(jié)果中的排名。從實際轉(zhuǎn)化率的區(qū)別圖可以看出，無論在商品品類目錄還是搜索結(jié)果中，排名靠前的商品轉(zhuǎn)化率更高，這與搜索引擎密切相關(guān)。

消費者在Ozon網(wǎng)站上進行搜索查詢時，搜索引擎主要分為5個階段工作：

第一階段：形成查詢和淘汰候選商品。搜索引擎會根據(jù)消費者的搜索關(guān)鍵詞形成一個包含50萬件商品的候選列表，這些商品的名稱或任何屬性中包含消費者提到的相關(guān)查詢詞。系統(tǒng)會在數(shù)據(jù)庫中搜索商品的名稱、描述、品牌、圖片、顏色、尺寸、材料等屬性。賣家在優(yōu)化商品時，填寫的商品屬性越多，越有利于商品排名。此階段引擎不會根據(jù)商品評價和買家提問來篩選候選商品，為避免誤殺合適商品，搜索引擎會進行一系列查詢轉(zhuǎn)換，包括相近詞義、單復數(shù)、詞性、詞格、詞位取代等，若消費者搜索品類太少，系統(tǒng)至少提取一個查詢關(guān)鍵詞進行展示。例如，在Ozon上搜索一個會發(fā)光、會飛、會錄音的麥克風，若平臺上無此類產(chǎn)品，展示邏輯會先優(yōu)先展示關(guān)鍵詞“麥克風”，再展示其他相關(guān)特性的商品。

第二階段：排名基礎(chǔ)層。該階段會對候選商品進行初次篩選和排名，搜索引擎將對候選商品進行排序，選擇具有最高相關(guān)性的兩千件商品。此階段的重點在于商品與查詢關(guān)鍵詞之間的文本對應(yīng)以及商品的評級。首先，用普通線性公式確定查詢關(guān)鍵詞中每個單詞在商品內(nèi)容和屬性中的命中次數(shù)，將這些命中次數(shù)相加得到一個基礎(chǔ)權(quán)重。其次，商品的評級會作為提升系數(shù)，買家對商品的平均評級越高，提升系數(shù)越大，范圍從最低0到25%，五星好評商品在這個階段最高可提升25%的排名系數(shù)。所有候選商品都會獲得基于內(nèi)容和相關(guān)性程度的相關(guān)評分，經(jīng)過篩選、排序后進入下一階段。

第三階段：排名中間層，也稱為預訓練算法。此階段搜索引擎會預估消費者對于選定的兩千件商品的購買概率，商品排名取決于引擎對比商品特性和消費者曾經(jīng)的購買行為的相關(guān)性進行判斷，每件商品在判斷過程中獲得從0 - 1的分級。為預測購買概率，系統(tǒng)會計算可能影響商品購買的所有商品特征，每個特征都是一個實數(shù)，如商品評級或價值等，然后基于這些特征值以及消費者查詢的內(nèi)容預測銷售概率。Ozon使用提升決策數(shù)算法作為模型，對商品進行預測并生成對應(yīng)概率數(shù)值。由于特征權(quán)重對購買概率的影響程度取決于相關(guān)商品的銷售歷史，所以商品的銷量將優(yōu)先影響該商品的排名，同時，如果系統(tǒng)分析到在其他所有條件相同的情況下，消費者寧愿選擇評價多的商品，那么評價越多的商品被模型預測的購買概率越高。不同品類、特征具有不同的預測能力，會影響不同的購買概率。Ozon總共會考慮一百多個相關(guān)的特征參數(shù)。

第四階段：提升算法。搜索引擎會根據(jù)算法為上一階段的商品進行加減分。具體如下：

一是搜索廣告，通過平臺推出的推廣廣告、活動、評論返現(xiàn)等所有Ozon提供的推廣手段，可作為搜索權(quán)重的提升系數(shù)。

二是物流部分，目前物流提升系數(shù)主要針對Ozon Express和本地賣家，對國際賣家作用不大。

三是Premium賣家商品有5%的提升系數(shù)，現(xiàn)已對跨境賣家開放，有需求的賣家可訂閱該功能以提高排位。

四是優(yōu)勢價格，若商品價格比歷史價格低，每降低50%以上，排位提高10%；降低25%，商品排名增長5%。但需注意，不要過度降價以免引發(fā)平臺對價格的鎖定，賣家應(yīng)結(jié)合平臺官方活動，有節(jié)奏地調(diào)整商品價格。

第五階段：商品展示。經(jīng)過預訓練算法的兩千件產(chǎn)品的得分將與此次提升算法運算之后的提升系數(shù)相乘，得出商品的最終評分。例如，預訓練算法后得分0.8的商品，在提升算法中累計得到0.125的提升系數(shù)，那么該商品的最終得分就是0.8*1.125，即最終得0.9分。商品將以0.9分進行最終的排名與展示，1是滿分，0.9已是較高評分。若商品排名在108位之前，意味著在搜索前3頁，各方面銷售概率比后面幾頁高得多。

除了依據(jù)搜索引擎優(yōu)化商品，在競爭激烈的市場中前行，賣家還需清楚了解當前商品的競爭市場狀況。Ozon平臺提供了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析功能，下設(shè)三類數(shù)據(jù)分析板塊：

一是賣家分析，主要涉及商店商品流量、銷售情況等數(shù)據(jù)。

二是在Ozon賣什么板塊，主要包含俄羅斯市場熱銷的商品信息。

三是電商平臺分析，賣家可在此進行畫像分析、商品趨勢競爭以及優(yōu)勢競爭的分析。

在用戶畫像分析板塊，賣家可對購買、瀏覽、加購、收藏等行為進行選擇，對想要了解的用戶畫像進行準確定位。賣家可通過該板塊了解自己工廠生產(chǎn)產(chǎn)品在市場中的潛力及潛在買家數(shù)量，還可選擇消費者的地區(qū)、年齡、性別、品牌喜好等，經(jīng)過一系列設(shè)定得到相應(yīng)結(jié)果，包括查詢產(chǎn)品在平臺上的買家數(shù)量、男女比例、年齡段、區(qū)域及城市的銷量占比、平均客單價、搜索品類客單價等。在趨勢和競爭地位這兩個板塊，賣家可看到更詳細、更大時間跨度的品類發(fā)展縱向情況。例如，在趨勢板塊，賣家可查看選定時間范圍內(nèi)類目的銷售份額、商品總銷售額、銷售動態(tài)，Ozon允許分析近兩年的品類數(shù)據(jù)。在競爭地位方面，賣家通過統(tǒng)計圖可了解競對數(shù)量及自己在市場上的整體銷售排名，從而大概了解整體市場上與自己銷售相同產(chǎn)品、相同品類的競爭趨勢。

Ivan指出，每個賣家都有自己獨特的優(yōu)勢，如供應(yīng)鏈、營銷、品牌等，賣家們需要將自己的優(yōu)勢點放大，推動其他短板的提升。就像他從一個三無賣家起步，通過銷量的增長倒逼供應(yīng)鏈給予更優(yōu)惠的價格，逐漸形成一個良性循環(huán)。

（來源：風口星跨境編輯部）

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