亞馬遜的演算法

㈠ 亞馬遜A9演算法的功能都有哪些

簡單來說，A9的功能主要是三塊：proct search；visual search；advertising。 我打算把這個專題做成一個系列，其他兩個咱們先按下不表。我們今天先聊一聊其中的 「proct search」 。

從A9的角度來看，一個關鍵詞，從被填寫，到收錄，到最後能上首頁到底是一個什麼樣的流程，從這些流程裡面我們能想到哪些，如何進行優化，想必都是大家

A9 通過類目，像城牆一樣把所有的產品和關鍵詞給有效的劃分，這也是為啥，你有時候類目沒放對，或者不精準。前台詞怎麼搜也搜不到，廣告怎麼也打不出來的原因，這也是購物搜索引擎和Google類型咨詢引擎的一個巨大區別，亞馬遜的類目功能，具有強大的卡控性和劃分性。

A9關於Proct Search這一塊的四個職能和流程想必大家都清楚了，接下來，我的幾篇文章會接著和大家聊如何針對這四個方面，去做針對性的優化，最終實現關鍵詞上首頁的目的

㈡ 有沒有人知道亞馬遜A9是什麼，演算法是什麼

A9就是亞馬遜搜索演算法的名稱，簡單一點來說，A9就是從亞馬遜龐大的產品類目中里挑選出來最相關的產品，並且根據相關性排序(A9會把挑選出來的產品進行評分)展示給客戶。
這是A9官網（Proct Search）關於如何計算搜索結果的介紹:
「遠在買家確定搜索類型前，我們就開始運作了。在買家決定搜索前，我們已經分析了大量數據，觀察買家過往瀏覽習慣，並且在我們的類目中用文本指引描述每一個搜索展現的產品。」

為確保客戶能最快最精確的搜索到"想要購買的產品"，亞馬遜會分析每一個客戶的行為並記錄。A9演算法根據這些分析並最終執行買家最大化收益(Revenue Per Customer，簡稱RPC)
在亞馬遜上你必須記住幾個簡單的原則。這三個原則對運用這份指南來說非常重要：
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演算法是將#2(亞馬遜追蹤買家在亞馬遜的每一個行為)的數據追蹤指向#1（最大化買家收益）的首要指標
A9演算法的核心
從A9的網站Amazon Seller Central（需登錄），和亞馬遜已經告訴我們的我們可以把亞馬遜排名因素歸納到三大重點：

轉化率——這是亞馬遜衡量的跟轉化率相關的影響因素。包括銷量排名，買家評論，已回答問題，圖片尺寸、質量和價格等。
相關性——記得A9演算法的第一步嗎？他們搜集結果，再決定如何排列。相關性會告訴A9何時將你的產品頁面引向給定的搜索關鍵詞。相關性包括標題、Bullet Points和產品描述等。
買家滿意率和留存率—-你如何從單個買家身上賺最多的錢呢？讓他們滿意，讓他們成為回頭客。亞馬遜知道最大化RPC來自於買家留存率。讓買家購買10次，每次花$10，比讓人一次性花$100難多了。買家留存率包括Feedback和訂單缺陷率等方面。

亞馬遜不像谷歌一樣不遺餘力得隱藏它們的搜素演算法衡量的排名因素。在亞馬遜賣家中心，它已經很明顯得把幾個主要排名因素告訴大家了。
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