你知道亚马逊A9算法的工作方式吗？

如果你是做亚马逊平台的，那千万别说自己不了解Amazon的A9搜索引擎算法。我们知道Google拥有核心排名算法和其它几种能够满足特定需要的算法，同样，Amazon也有类似的搜索算法，称为A9算法，它是Amazon用来决定产品在搜索结果中排名的系统。

A9还包括Amazon使用的其他技术，如广告、交叉销售、Amazon应用的图像匹配、产品问答等。

Amazon解释的A9算法是:

A9就是客户眼中的相关性，我们努力为用户争取最好的结果。一旦确定哪些产品最匹配客户的查询，亚马逊的A9排名算法就会给他们打分，把最相关的结果呈现给用户。我们的排名算法会自动学习结合多种相关功能。目录的结构化数据为我们提供了很多这样的相关功能，我们从过去的搜索模式中学习并适应客户的重要内容。

很多Amazon卖家都很清楚A9算法的重要性。ASIN是很多卖家使用的黑帽Amazon SEO技术，大量的虚假评论，以及内容重复或内容不符合要求的ASIN。如果Amazon上充斥着这些垃圾listing，无论是对Amazon本身，还是对消费者，甚至是正规卖家，都是非常不利的。

A9算法的作用是什么？

A9将在listing内容中找到的关键词(标题、五点描述、长描述、后端关键词等)编入索引，并综合考虑产品和访问者的其他信息，如:

1.用户的个人特征，如年龄和性别；

2.用户在Amazon上的浏览和购买历史；

3.每一种产品的销售历史和平均评星；

这可以通过与许多其他数据点一起使用来提供最佳结果。A9还将根据搜索查询以列表或网格格式重新排序搜索结果。

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常见问答(FQAS)

亚马逊A9算法的目的是提供智能语义搜索能力,可以更好地理解用户查询中的语义意图,并返回最相关的搜索结果。

亚马逊A9算法的主要功能包括:能够理解天然语言的查询,提取查询中的关键词和意图;融合多种知识来源进行理解,如词汇知识、语法知识等;对查询进行扩展,返回更全面相关的搜索结果。

亚马逊A9算法通过结合许多NLP技术来理解查询语义,例如词性标注、核心词提取、关系抽取等。它可以识别查询中的核心需求,将同义词和相关词融合进来,形成一个更全面表达查询语义的表示。同时,它还结合大量知识库进行理解,更好地捕捉查询背后的真正意图。

相比传统基于 keyword 的搜索引擎,亚马逊A9算法通过深度理解查询语义,可以返回更全面和相关的搜索结果。它利用天然语言处理技术,可以处理含糊或者复杂的天然语言查询,更好地满足用户实际需要。同时,它还可以进行查询意图扩展,发现用户可能感兴趣但没有明确提出的其他相关信息。