看起来很简单的样子 。 而事实上 ， 往往看起来简单的事情做起来真的没那么简单 。 如何让wish识别到你的产品是不同的呢？那么产品 ， 怎么识别？其实一个哈希Hash算法就解决了 ， 通过获取图片的特征值 ， wish可以很轻松地在百万张图片中去识别两张图片是否相同 。 所以 ， 你现在应该知道该怎么做了 ， 没错 ， 就是优化你的主图 ， 让它和别人的同类产品看起来不一样 。 仅仅如此就可以了吗？那哪成 ， 这只是让wish看到你的主图不一样而已 ， 只是有可能获得推送的机会 。 为了提高成交可能 ， 我们要让图片吸引眼球 ， 让买家一眼就看到你的产品 ， 通过图片就知道你的产品有什么作用 ， 可以用于哪些场合 。 然后图片当中不要把不相干的产品放进去 ， 那样很容易引起退款 。 除了主图 ， 再加几张附图 ， 附图出现的顺序应该是：3-5张使用场景图 ， 1-2张可选款式拼图 ， 1-3张实力证明图片 ， 1-2张紧迫感图片 。 最好能在附图展现实际产品在手上的对比大小 ， 告诉买家可对比的实际大小 ， 这样可以有效地避免退货 。
图片做好了接下来就是做描述和Tag标签 。 Wish的描述只展现250个英文字 ， 如果要看更多（最多4000个） ， 要点击More ， 所以一定要在这250个英文字中将重要的信息展现出来 ， 让买家自动点开看剩下的内容 。 那什么是重要信息呢？简单：买家在乎的才是重要信息！可以换位思考一下 ， 如果我是买家 ， 我会认为哪些是重要的信息？举个例子：
成人用品担心什么？
 》包装是不是看不出来？
    》充一次电可以用多久？
    》能够防水吗？在浴缸可以用吗？
化妆品担心什么？
    》你的产品对皮肤会过敏吗？
    》这一瓶能用多久？
    》化妆前多久用最有效？
把所有问题都列出来 ， 然后根据重要的顺序排好 ， 把他翻译成老外的英文 。 然后描述的前250个字 ， 大约能放2个问答 ， 这2个问答非常重要 。 第二个问答的答案 ， 要超过250个字 ， 勾引他打开看完整的4000个字 。 你的描述必须把买家想问 ， 或者没想过的问题 ， 都回答 。 这个时候 ， 买家就会和你形成共鸣 ， 对你很信任 ， 就会感觉这个产品就是等着他来的 。 然后很容易就会决定到你这里下单 ， 就算看到其他家的低价产品 ， 他也不会下单了 。 所以制作问答式描述是最有效的 。
标签的目的 ， 是帮助Wish先定位你的产品 ， 展现给第一批用户看 。 Tag不需要花太多心思在上面 ， 因为Wish本身会根据你的点击反馈 ， 以及展现反馈 ， 来帮你不停调整Tag 。 初始的tag只要精准就可以了 。
基本上完成了以上工作 ， 你的产品就已经在同类产品中比80%的卖家要优秀了 ， 在争取wish推送方面就具有较大的竞争力了 。
一个新品上新的时候 ， 你的转化率比同类产品多0.1% ， 你的流量就会比对方大很多 。 如果你的转化率能够在流量上升同时保持一致 ， 那么你的流量配给速度会非常快的上升 。
一旦出单 ， 及时发货 ， 让wish得到你的退货率和妥投数据 ， 这些是加强店铺表现的重要因子 。 这样 ， 当维持一段时间的良好表现后 ， 店铺会进入一个非常良好的数据状态 ， 这个时候你的订单就会源源不断了 。
在这里需要谈到一个问题 ， 就是关于刷单 。 经常可以看到一些群里面有刷单的人或者团队 ， 无论哪个平台都有 。 不过 ， 根据wish机器学习算法的原理 ， 一定不要刷单 。 为什么？答案很简单 ， 因为机器学习会通过买家的消费数据来掌握买家的消费行为 ， 然后把对应的产品推送给最可能购买的客户 。 想象一下 ， 你是卖女士内衣的 ， 你找刷单团队帮你刷单 ， 而这个团队 ， 他们也确实是去找真实的国外买家去购买你的产品 ， 并和你完成了交易给了好评 。 那么问题就来了 ， 这些真实的买家他们的身份可能就是在校大学生 ， 或者是领着救济金的汉子 ， 如果你的产品被这些人买了 ， 被机器学习算法学习到了 ， 那后面你就痛苦了 。 因为wish会认为你的女士内衣 ， 就是适合在校大学生的 ， 然后把你的产品推送给他们；或者wish学习后得出的结论就是 ， 你的产品就是适合汉子的这群人 ， 然后拼命地将你的女士内衣推送给汉子们 ， 你想想 ， 除了有特殊喜好的 ， 正常的汉子在正常的需求下 ， 有多少会买你的女士内衣？如果后面推送很多后没有成交 ， 基本你的这个刊登就算是死了 ， 以后再也不给你推送了 。 你刷单到头来得到的就是你辛苦完成的工作最后全都白费了 。 当然你可以说在校大学生也有女生 ， 也会买内衣 ， 这个我就不做辩解了 ， 只是想说明 ， 机器学习算法就是通过这种学习来把买家定位 ， 把产品定位 ， 然后精准匹配进行推送 。 需要提醒的是 ， 依靠刷单生活的国外买家 ， 他们大都是经济状况不怎么好 ， 只要有刷单都做 ， 这种买家的数据 ， 在wish的机器学习算法里面 ， 会很快把他归入垃圾数据里 。 所以 ， 一定不要找人刷单 。