最近几年火起来的美亚测评服务，经过2020年的几次打击，已经相对平静了，起起落落落落落落~不胜唏嘘（6月份-短暂留评风控，7月份-movo卡阵亡，9月底-多次风控下单开评，10月，11月的礼品卡风控），有的破产失意败走麦城，有的转战培训割韭菜，并且在割韭菜之路越走越远，阿猫阿狗的都开始出教学带徒弟（今年的亚马逊培训广告真是丧心病狂！）今天就来聊一聊曾经辉煌的测评服务的背后逻辑。

产业链形成

• 内卷，卖家之间竞争，亚马逊规则中，评价的权重较大，测评成为一种常态
• 差价，可以TB下礼品卡的价格，差价还是有
• 账号买卖，市场上大量需求测评号，成本极低，利润相当可观

测评号的区别

• 自养号，自己注册并长期持有的买家号
• 直评号，可以直接评论的，权限较高
• 白号，仅注册成功的号，时间较长可称老白号
• 黑号，不正常渠道获得的号
• 留评号，已经满50美金，且留评成功的号，价值较高，市面流通的号一个200左右
• 真人测评，华人，留学生，及路人甲，多表现为FB兴趣群组，一搜一大把，鱼龙混杂，骗子一堆。

亚马逊风控的五要素

• IP
• 信用卡
• 账号
• 环境
• 下单手法

IP

信用卡开卡渠道（实用渠道）

理论上都可以批量，关键你资源多不多而已，少量实体，都是虚拟卡

账号

Cookie, 邮箱，登录时间，地点。

环境

• 指纹

  • 一般指纹 包括Cookie、Session、Evercookie、Flash Cookies
  • 基本指纹 包括硬件类型（Apple）、操作系统（Mac OS）、用户代理（User agent）、系统字体、语言、屏幕分辨率、浏览器插件 (Flash) Silverlight, Java, etc)、浏览器扩展、浏览器设置 (Do-Not-Track, etc)、时区差（Browser GMT Offset）等众多信息
  • 高级指纹 包括Canvas指纹，AudioContext指纹、WebGL指纹等众多信息
  • 硬件指纹 包括媒体设备指纹，GPU插件和Pepper 3D渲染等
  • 综合指纹 WebRTC（网页实时通信，Web Real Time Communication），包括MediaStream，RTCPeerConnection，RTCDataChannel等

• 反指纹

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下单手法

事实上就一句话，把你自己当成一个正常浏览的美国人，比如什么时候下单，什么时间绑卡，什么时候填地址，什么时候开会员，比价，搜索，下单，留评，自己把握，熟悉了就差不多了。

暂时写到这里，以后有时间再更~