TikTok Shop商品的评价有哪些规则?

本文详细介绍了TikTok平台的商品评价业务规则,包括评价请求、创建、发布、删除及回复等方面的规定。同时,阐述了商品评价的审核机制,强调了对违规行为的零容忍政策,以及相应的处罚措施。平台会定期审查评价内容,确保公平性和真实性,旨在维护良好的购物环境。

在TikTok平台开店时,很多的商家都会关心商品的评价和审核的规则问题,那么TikTok商品评价业务规则和TikTok商品评价审核规则有哪些呢?

一、TikTok商品评价业务规则 

1、请求评价:卖家可以使用平台授权的通信工具寻求买家评价。但是,卖家不得违反平台

出台的相应要求。

2、创建评价:买方可以查看订单中评价的每个特定商品,但不能评价整个订单。完整的评价包括评级、文本和图像。只有评级字段是强制性的,其他两个字段可以选择性地填写。 

每个买家都可以选择在订单完成之日起60天内对商品进行评价。后续评论可在订单完成后180天内添加(后续评论不限制时间)。当添加后续评价时,买方将无法更改之前提交的评级。 如果商品全部退款,退款前发布的买方评价将保留显示。但是,如果退款是在买方发布评价之前完成的,则不能添加评价。 

3、发布评价:一旦买方点击提交按钮确认提交评价,买卖双方都无法进一步编辑。如果平台发现评价违反了买方评价规则或平台的社区指南,则评价可能无法显示。 

4、删除评价:买方和卖方都不能删除任何已发布的买方评价。如果卖方或用户认为评价不正确或误导性,他们可以向平台提交文件进行调查。如果平台决定一个评价违反了买方评价规则或平台的社区指南,平台将删除它。否则,只要评价内容符合本规则,无论是积极的还是消极的,任何买家评论都不会删除。 

5、回复评价:卖方可以在收到买方的评价后选择回复买方的评价。回复也必须满足上述第二节的所有要求。此外,卖方不得在回复中披露任何买方信息。 

6、举报辱骂行为:为举报买方评价虐待行为,需要为客户或其他方添加举报渠道。

二、TikTok商品评价审核

TikTok Shop对任何违反本规则的行为都采取零容忍政策。该平台可以审查买方的评价,以确定是否有任何违反本规则的行为。该平台将立即采取行动,包括但不限于:

1.删除对相关商品的评价; 

2.限制评价/评价功能; 

3、将商品从TikTok Shop永久下架; 如果平台发现卖方有任何不当行为或试图操纵买方评价,平台可能会根据业务服务条款采取进一步的法律行动,包括但不限于: 对卖方提起法律诉讼,包括民事和刑事执法当局的诉讼和移交。

此外,该平台可能会根据商品评价的评级和内容对货架上的商品采取额外的限制或控制。该平台鼓励卖家提高货架上的商品质量和服务水平,以保持积极的商品评价。

以上就是和卖家们分享的TikTok商品评价规则相关的内容,希望对卖家有帮助。

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
给定的参考引用中未提及实现TikTok Shop商品提报自动化的方法。不过,一般来说,实现TikTok Shop商品提报自动化可以通过以下常见途径: ### 使用API接口 如果TikTok Shop开放了商品提报相关的API接口,开发者可以依据其文档进行开发。借助编程语言(如Python)来调用这些API,实现商品信息的自动化提交。示例代码如下: ```python import requests # 假设的API地址 api_url = "https://tiktokshopapi.com/product/submit" # 商品信息 product_info = { "name": "商品名称", "price": 99.99, "description": "商品描述" # 其他必要的商品信息字段 } # 请求头,可能需要包含认证信息 headers = { "Authorization": "Bearer your_access_token", "Content-Type": "application/json" } # 发送请求 response = requests.post(api_url, json=product_info, headers=headers) # 处理响应 if response.status_code == 200: print("商品提报成功") else: print(f"商品提报失败: {response.text}") ``` ### 自动化脚本结合网页操作 若没有合适的API,可使用自动化测试工具(如Selenium)编写脚本,模拟人工在TikTok Shop后台网页上的操作,实现商品信息的输入和提报。示例代码如下: ```python from selenium import webdriver from selenium.webdriver.common.by import By import time # 初始化浏览器驱动 driver = webdriver.Chrome() # 打开TikTok Shop后台商品提报页面 driver.get("https://tiktokshop.com/product/submit") # 等待页面加载 time.sleep(5) # 定位并输入商品信息 name_input = driver.find_element(By.ID, "product-name") name_input.send_keys("商品名称") price_input = driver.find_element(By.ID, "product-price") price_input.send_keys("99.99") # 其他信息输入... # 提交商品信息 submit_button = driver.find_element(By.ID, "submit-button") submit_button.click() # 关闭浏览器 driver.quit() ``` ### 借助第三方工具 市场上可能存在一些专门用于TikTok Shop商品管理的第三方工具,部分工具支持自动化商品提报功能。可以搜索并评估这些工具,选择适合自身需求的进行使用。
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