亚马逊A9算法的原则和基础
对于亚马逊A9算法的原则和基础的信息我们经过汇总和整理给大家介绍一下，通过阅读亚马逊A9算法的原则和基础可以更深入的了解,希望这篇文章对大家有所帮助。
亚马逊说到底还是一个高科技和信息公司。其实亚马逊做的事情和我们熟知的那几个搜索引擎没什么区别，就是在顾客输入了产品关键词以后提供信息给顾客选择。一旦顾客在亚马逊的推荐下做出了选择，那么亚马逊和顾客都是双赢的。亚马逊就是一个能够平衡和达到理解顾客购买动机的平台，支撑这个平台运作的就是亚马逊A9算法。
亚马逊A9算法是什么?
A9算法的建立提高了产品的转化，也给消费者提供优质的服务。在收集消费者行为的大数据上，A9算法对产品搜索、购买等内容进行分析。一来A9算法也在不断优化自己的“算法”过程中，二来也确保客户能尽快找到希望购买的产品。也就是说，亚马逊把买家在亚马逊网站上的行为做出分析，并且将这些行为与最终的消费行为做出关联。
在A9算法的回馈上，亚马逊就尝试赚取买家最大化收益(Revenue Per Customer，简称RPC)。
亚马逊A9算法的权重因素
A9算法是一个复杂的数据分析、统计和整理的过程，需要考虑的因素有很多。由于不是开源代码，亚马逊的算法在没有公布的条件下，只能依赖于卖家的归纳和总结。
亚马逊A9算法的原理
亚马逊A9主要测量的权重有以下几个因素：
1.相关性——符合客户搜索需求的关键词选取
2.点击率——客户对搜索结果的选择
3.转化率——顾客购买行为的引导
4.回访率和退出率——-顾客退回到商品页面或者前往其他网站的可能性
相关性
相关性就是最重要的一条了。是将客户引导到产品页面的第一步。也就是在输入关键词之后，亚马逊给客户推荐的产品。可以从以下三个方面衡量：
1、产品题目
2、产品类目节点明确
3、客户历史浏览记录
标题：这是最重要的，必须要包含产品的关键词。
搜索词条：一共有五行，可以根据卖点轻重调整此条顺序。
页面描述：5个产品的list，要有说服力和吸引力。
类目：选择自己的参考商品或者竞争产品在的同一个类目之下。
技术参数：写清楚产品技术及细节等描述，符合产品实际情况。
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