一篇文章讀懂亞馬遜A9演算法的奧妙

A9演算法的原則：

1.亞馬遜所有事物的首要原則就是最大化買家收益(RPC)

2.亞馬遜追蹤買家在亞馬遜的每一個行為

3. A9演算法將#2的數據追蹤指向#1的首要指標

由此同樣可以看出,亞馬遜平台的核心在哪---就是UE.

A9演算法的核心

1.轉化率

影響因素銷量排名、Review、QA、picture、price、變體產品、頁面停留時間和跳失率、Listing完整性

2.相關性

影響因素：Title、Bullet Point、Description、Search Terms、品牌和製造商、參數規格、類目及路徑、訂單處理速度、可售庫存、PDP、OPR、包裝

3.買家滿意率和留存率

影響因素：Feedback、訂單缺失率、重複購買

A9演算法中一個模擬計算解釋為什麼Review少、好評率不高但是排名靠前的模擬計演算法則：

銷量轉化率Review數量好評率=數值(決定實際排名)

這個正不正確我沒有考證，但可以起到參考作用，是不是？(逗比老說的口頭禪，是不是)

以下是某位朋友猜測的排名因素

1.銷量(最重要)

2關鍵詞匹配度

3.FBA

4.轉化率(次重要)

5.Review數量

6.好評率

以下是另外一位朋友猜測的排名因素

老產品,銷量權重大,即銷量越大,排名越高

新產品,轉化權重大,即轉化率大,排名越高

以下是個人經驗得出的排名因素

銷量及持續出單

用排名監測看到的,當你一個listing天天出單的時候,你的排名會一直增長,如果哪天一單沒出,排名立馬下降,如果之後又出,排名又上去了.