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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.FBA4.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.