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【瞎谈什么】亚马逊A9算法真有那么神秘?那你眼中的亚马逊A9算法又是怎么样的?

亚马逊A9算法到底是什么,我们先看官网的第一段介绍A9官网(www.a9.com/whatwedo/product-search/)

Our work starts long before a customer types a query. We've been analyzing data, observing past traffic patterns, and indexing the text describing every product in our catalog before the customer has even decided to search. As soon as we see the first keystroke, we're ready with instant suggestions and a comprehensive set of search results.

简单粗糙翻译一下:“我们的工作早在客户查询前就已经开始了,我们一直在分析数据,观察过去客户浏览的模式,并且在我们的产品目录中指引出文本描述的每一个搜索展现的产品,当我们看到第一个按键,我们就准备好了即时的建议和一套全面的搜索结果。”

我们可以理解为,为了确保客户能最快最精确的搜索到"想要购买的商品",亚马逊会对每一个客户的搜索行为作记录、分析和模拟。

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对以上内容一千个卖家就有一千种解读,有卖家认为A9算法的核心:

1.转化率

亚马逊衡量转化率相关的影响因素。其中包括图片的尺寸、质量和价格、销量的排名,买家的评论,已回答的问题等等。

2.相关性

也就是上面我们提到的A9算法的运行模式,将追踪买家的搜集行为作结果导向,再决定如何排列。相关性会告诉A9何时将你的产品页面引向给定的搜索关键词。

3.留存率

亚马逊的最大化RPC来自于买家留存率。简单来说就是如何从单个买家身上赚最多的钱,让他们对购买的过程和结果满意,使之成为回头客,打个比方,就是亚马逊认为让买家购买10次,每次消费10美元,比让人一次性花100美元难;

亚马逊A9算法可以是大卖理解的那样,也可能你理解的那样?欢迎在下方留言,说说你眼中的亚马逊A9算法?同时欢迎扫描下方二维码,看看其他大卖是怎么解读亚马逊A9算法的?

 

9 个评论

其实我觉没有那么神奇,在老子眼中就review,其他我都不认,特别是新品一个字 刷
仿佛就像不知道A9就做不好亚马逊一样,把所有和A9有关的文章都看了一个遍,却发现很少有说到重点的,A9到底变了什么?其实很多人都不知道、其实没有人知道、起码知道的目前还不会说。
A9算法就是,亚马逊根据买家的一些行为,推给最合适这个买家的产品,让买家用最短的时间买到最合适的产品,其实我们自己作为一个买家所关注,也是亚马逊关注的。你说什么哪些有关,都有关。。。核心呢?你买东西看什么呢?这个是改不了的
刷单和刷单也是有区别的,我们这些小卖家,找人刷都找不到,技术基础不同,刷的资源都完全不是一个级别的,什么facebook测评红人返现刷单?什么美国本土买家微信刷单群?什么海外华人测评群?什么免费分享的top5000个reviewer 邮箱资源?什么三天上首页不上退款?
这些你有见过大卖家的身影么?用的人多了也就不叫资源了?越稀有越有才越有价值?
能有排名、快速出单的方法就是A9的精髓。。。
的确吃饭的家伙,谁知道会真正的分享。。。
个人理解:
1.订单数量
2.review数量
3.review被点击halpful的数量
4.账户绩效
5.产品与搜索词的相关性
亚马逊A9算法影响因素:标题Title+短描述Bullet Points+长描述Product Description+所属分类+搜索关键词 Search Terms+链接结构URL+定价+多属性变体+图片质量与数量+Answered&Questions+Review+销售排名+停留时间+跳出率+库存状态+订单缺陷率Order Defect Rate
其实a9的算法包含的内容多的去了,只是那个比较重要而已。。
一、转化率:
1、销量排名 2、买家评论 3、Q&A 4、图片尺寸和质量 5、价格 6、父子关系产品 7、页面停留时间和跳转率 8、Listing完整性
二、相关性因素:
1、标题 2、Bullet Points 3、产品描述 4、品牌和制造商 5、技术参数 6、类目和子类目 7、Search Term
三、买家留存率:
1、订单处理速度 2、可售库存 3、完美订单率 4、订单缺陷率 5、退出率 6、包装选择 7、页面停留时间和跳转率 8、Listing完整性
大神总结的从前是这样,好像无所不包,但是知道这个a9算法好像还不如刷起来啊。。。

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