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我是星星，一名亚马逊小卖家。在亚马逊摸爬滚打了多年，虽然算不上是运营高手，但相比新手，我还是略胜一筹。今天，我想和大家分享我总结的一些亚马逊经验，希望对大家有所帮助。

亚马逊五点描述的重要性不言而喻，它在标题和图片之后，起着加深顾客对产品了解的作用。作为卖家，我们应认真对待五点描述的撰写。那么，如何写好五点描述呢？今天，我就来和大家分享一下。

一、五点撰写注意事项

1. 每个五点的首字母大写；

2. 字符要求：单行1000字符以内；

3. 避免含糊的声明，尽可能具体地描述产品的功能和属性；

4. 不要包含促销和定价的相关信息；

5. 不要包含物流和公司的信息。亚马逊政策禁止卖家填写有关公司、物流以及卖家的相关信息。

二、编写五点前的准备

1. 熟悉产品：

要写好五点，首先需要了解产品的重要卖点、特色、适用人群和主要使用场景等要素。

2. 找到合适的关键词：

我已经在上周分享了一篇关于寻找亚马逊关键词的文章。有了这些关键词，我们可以挑选一些合适的词语，嵌入五点描述中。

3. 竞争对手卖点分析：

通过研究优秀竞品的卖点，我们可以取其精华，去其糟粕，将这些优点整合到自己的五点描述中。

三、编写建议

1. 产品卖点：

卖点主要来源于竞品卖点、买家关注点以及自身产品的功能与特点。将这些信息整合，形成自己的强大卖点。

2. 产品解决的问题：

从买家的角度考虑，分析他们购买这个产品的目的是什么，他们的需求是什么。

3. 产品功能及参数：

例如，充电宝在五点描述中说明其充电时间、电池容量、可充电次数等信息，让买家对产品参数一目了然。

4. 使用场景：

例如，太阳灯串在五点描述中说明其使用场景，让买家身临其境，增加购买的可能性。

5. 售后承诺：

在五点描述中，主要写售后保障以及给客户一些惊喜。例如，服务承诺、售后或退款、产品包装内容等。

6. 合理嵌入关键词：

每行埋1-2个关键词最佳。在埋词前，可以利用数据分析流量较大的关键词，把握消费者需求高且转化好的关键词。

7. 配合图片进行描述：

在编辑亚马逊五点描述时，最好五点描述和附图一一对应起来。这样买家看起来会对图文形成联想，加深对你listing的印象。

在探讨距离算法和相似度计算方法时，我们首先接触的是常见的几种距离算法。
1.1 欧几里得距离（Euclidean Distance）是数学中衡量两点之间“普通”距离的基本方法，它在m维空间中计算两点之间的实际距离。公式为：d = sqrt(Σ(xi - yi)^2)，其中xi和yi分别代表两个点在m维空间中的坐标。
1.2 Earth Mover s Distance (EMD距离）则是一种衡量两个分布之间距离的方法，主要应用于图像处理和语音信号处理领域。通过线性规划方法求解，EMD问题可以直观地解释为将一个分布的“土”以最小代价搬运到另一个分布中。
1.3 曼哈顿距离（Manhattan Distance）则是在标准坐标系中计算两个点间横平竖直距离的总和，公式为：d = Σ|xi - yi|。它在计算城市网格中两点间的最短路径时特别有用。
1.4 杰卡德距离（Jaccard Distance）用于衡量两个集合的差异性，它是杰卡德相似系数的补集，公式为：d = 1 - J(A,B)，其中J(A,B)表示两个集合的交集元素在并集中所占的比例。
1.5 马氏距离（Mahalanobis distance）考虑了数据点与分布之间的联系，适用于多维空间中计算两个未知样本集的相似度。公式为：d = sqrt((x - y)^T * S^-1 * (x - y))，其中S^-1是协方差矩阵S的逆。
在相似度算法方面，我们有：
2.1 余弦相似度（Cosine Similarity）用于计算两个向量之间的角度余弦值，公式为：sim = Σ(xi * yi) / (sqrt(Σxi^2) * sqrt(Σyi^2))。它不考虑向量的大小，仅比较方向。
2.2 皮尔森相关系数（Pearson Correlation Coefficient）衡量两个变量之间的线性相关性，公式为：r = Σ(xi - x̄)(yi - ȳ) / sqrt(Σ(xi - x̄)^2 * Σ(yi - ȳ)^2)。它适用于计算变量之间的依赖关系，具有平移不变性和尺度不变性。
2.3 KL散度（Kullback-Leibler Divergence）衡量两个概率分布之间的差异，公式为：Dkl(P||Q) = Σp(x) * log(p(x) / q(x))。KL散度越小，表示两个分布越接近。
2.4 Jaccard相似系数（Jaccard Coefficient）用于计算两个集合之间的相似度，公式为：J(A,B) = |A∩B| / |A∪B|。它适用于比较集合元素的交集和并集。
2.5 Tanimoto系数（广义Jaccard相似系数）在集合元素取值为[0, 1]区间时计算相似度，公式为：T(A,B) = (Σ(xi * yi)) / (Σ(xi + yi))。它提供了更广泛的集合比较方法。
2.6 互信息(Mutual Information)衡量两个随机变量之间的依赖程度，公式为：I(X;Y) = ΣxΣy p(x,y) * log(p(x,y) / (p(x)p(y)))。它提供了关于随机变量间信息的定量描述。
在比较欧氏距离和余弦相似度时，欧氏距离强调的是空间各点的实际距离，而余弦相似度关注的是向量间的角度关系。若保持点A位置不变，点B沿原方向远离坐标轴原点，则欧氏距离会增加，而余弦相似度保持不变，这是两者的关键区别。