一般来说，可以结合以下四个方面：
添加购物车。
将自己参考的Listing添加到购物车中，然后将订购数量设置为最大数量999，如果对方的库存数量少于999，就会提示你只能销售多少(如下图)，这样你就知道Listing目前的库存数量是多少。第二天重复上述动作，连续一两周平均记录的数据，大概就知道Listing的日平均销量了。然后，根据自己的运营目标，思考这样的销量是否符合自己的预期。如果符合，可以初步定义为选择对象。
当然，这种方法毕竟有弊端。一旦您关注的对象设置了最大订单数量(Max-Order-Quantity)，测试方法将是及时的。这样，我们就可以通过以下方法来解决。
第二，根据产品的Review数量。
有过亚马逊运营经验的卖家都知道，客户留下评论真的很难。你努力了，客户却无动于衷。原因是由于平台的特点，消费者从来没有养成留下评论的习惯。
对大多数产品而言，真正销售100个产品未必能收到一个Review，甚至有卖家吐槽，自己的产品已经销售了2700个，但是没有收到一个Review。对大多数卖家来说，真正的留评率基本相同，但是考虑到有些卖家会刷一些评论，我们可以把这个比例降低一点，假设80个订单一个评论，在调查一个产品时，只需统计一下Listing的Review数量，就可以初步评估Listing的销量。
但是因为Review的统计和展示是从Listing上架开始的，所以三年前的数据对于现在的运营来说并没有太多的参考，该怎么办呢？当我们统计Review数据时，我们不妨把最近三个月或半年作为时间节点，只统计这段时间内的数据，这样的统计，数据就成了当前销售状况的反映，更接近真实。
第三，根据店铺Feedback的数量。
如果很多卖家因为运营需要刷Review，那么只有少数卖家会刷Feedback。由于Feedback的数量对运营的帮助很小，甚至可以说完全不影响运营的进度，所以几乎没有卖家会刷Feedback，这意味着Feedback的数量更接近真实数据。
根据经验，在美国，如果一家店铺的销量基本稳定，其店铺30天的Feedback数量是4-5倍，相当于该店铺一天的订单数量，该店铺30天的Feedback数量为126个，乘以5，该店铺每天的订单数量约为600个。
