一、 数据维度：综合分析行业平均数据与商家历史数据

在数据维度上，京东系统主要从两个方面进行识别：一是比较同一行业的平均数据，二是比较商家的历史数据。系统将设置一个数据值，若超出此值，则店铺将被监控。suo以呢，在实施补单行为前，京东商家需明确了解自己店铺中单数的合理范围。

二、 搜索行为维度：监控直接而清晰的搜索行为

太顶了。 在搜索行为维度，京东系统会监控购买号码是否进行直接而清晰的搜索行为。比方说若购买号码搜索整个标题并输入产品，系统将会进行监控。suo以呢，在补单行为之前，商家应避免此类搜索行为。

三、 购买行为维度：关注购买号的购买行为差异

在购买行为维度，每个购买号的购买行为应保持不同。若一家商店突然出现与大多数订单相同的购买行为，则可Neng存在风险。以下为购买号纬度的几个关注点：

• 1. 深度账户信息：每个身份证Ke以绑定5个号码。比方说这5个号码dou是由同一台电脑补单操作的，这也是fei常凶险的，商家应该注意这一点。
• 2. 搜索行为：Ru果购买号码搜索整个标题并输入您的产品，那么系统将会监控这种直接而清晰的搜索行为。通常，正常的搜索行为是先搜索短词，ran后搜索长尾词，这是Zui平安的行为。
• 3. 购买行为：在购买过程中， 商家应注意不Neng直接搜索补单的购买号码，Ke以在没有ren何停留时间的情况下进行购买。这种直接决策购买行为也将受到系统的监控。购买一个号码需要在产品页面上停留一定时间，suo以Zui好与商家沟通，这是Zui平安的购买行为。

四、 地理位置维度：避免与地理位置相似的人进行交易补单

在地理位置维度，Zui大的风险是找亲戚朋友进行交易补单，而那些与地理位置相似的人补单hen容易被辨别为虚假交易。suo以呢，在补单行为中，商家应避免此类行为。

五、 物流维度：关注物流信息是否存在

物流维度即是否有物流信息，虽然重要性不如前三个维度，但商家应该kan中它。在补单行为中，若物流信息存在异常，则可Neng被系统识别为虚假交易。

六、 留评率维度：关注补单的留评效果是否达到预期水平

留评率是kan补单的留评效果是否Neng达到预期水平，保证评价显示数量。在留评率本就相一边，被删除的评价占比就会影响京东对商品的虚假交易判断，进而产生降权。这是验证补单渠道是否可施行的方法，也Ke以减少补单操作不必要的投入。

京东系统从多个维度识别并判定是否存在补单行为，商家在实施补单行为时应尽量避免上述风险点，以降低被系统识别为虚假交易的可Neng性。一边，商家还需关注商品的真实数据反馈，确保补单操作在京东本就属于违规的情况下尽量减少风险。